Najpopularniejsze zastosowania NLP w biznesie

Im bardziej technologia przenika do naszego życia, tym bardziej rośnie rola adaptacji zasobów językowych w oprogramowaniu. Coraz więcej rozwiązań ma być przede wszystkim intuicyjnych i łatwych w obsłudze przez użytkowników o różnym poziomie kompetencji technologicznych. Osiągnięcia NLP (ang. natural language processing) są też coraz powszechniej wykorzystywane dla potrzeb firm, które stale szukają nowych sposobów na docieranie do potencjalnych odbiorców oraz automatyzację procesów związanych z obsługą klienta czy rekrutacją. W dzisiejszym tekście przyglądamy się najpopularniejszym zastosowaniom modeli językowych w biznesie.

 

Chatbot na stronie internetowej

 

Chatbot to system dialogowy, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do interakcji z użytkownikiem i pozwala na wymianę wiadomości tekstowych w szybkim czasie. Chatboty często są umieszczane na stronach internetowych firm, gdzie mają za zadanie symulować komunikację użytkownika z konsultantem. Pełnią różne funkcje — przedstawiają informacje na temat oferty, przyjmują zgłoszenia, odpowiadają na podstawowe pytania osób wchodzących na stronę, mogą też w niektórych przypadkach przekierowywać do połączenia z prawdziwym konsultantem.

 

Boty czatowe mają za zadanie automatyzować część procesów, odciążać pracę działów supportu i przede wszystkim wzbogacać doświadczenia potencjalnych klientów w kontakcie z firmą. Kluczem do stworzenia efektywnie działającego chatbota jest odpowiedni model językowy, dostęp systemu do bazy szczegółowych informacji na temat usług bądź produktów firmy i odpowiednio ułożone ścieżki decyzyjne algorytmu. Z chatbotów bardzo chętnie korzystają biznesy oferujące rozbudowany pakiet produktów lub borykające się na co dzień z dużą liczbą zgłoszeń od klientów — m.in. banki, operatorzy telefonii komórkowej lub firmy ubezpieczeniowe.

 

Asystent głosowy

 

Asystenci głosowi działają podobnie do czatów, jednak do ich funkcjonowania wykorzystywane są przetwarzanie i synteza mowy. Tzw. voice boty prowadzą z użytkownikiem dialog mówiony, “rozumieją” ludzki głos i potrafią generować zdania w formie dźwiękowej. Ich zastosowanie nieco różni się od wykorzystania botów tekstowych. Najczęściej spotkamy je w aplikacjach na urządzenia mobilne, w systemach obsługujących komputery pokładowe lub w rozwiązaniach z zakresu IoT (internet rzeczy). Asystenci głosowi przede wszystkim mają umożliwić użytkownikom sterowanie sprzętem i oprogramowaniem za pomocą głosu, bez użycia rąk. Stopniowo rośnie również popularność interfejsów głosowych umieszczanych w tzw. infokioskach.

 

Moduły komunikacji głosowej są szczególnie przydatne w automatycznej obsłudze osób, którym ze względu na wiek, brak kompetencji technicznych lub niepełnosprawności trudno korzystać z tradycyjnych sposobów interakcji człowiek—oprogramowanie. W przyszłości rola modułów głosowych w obsłudze klienta może jeszcze wzrosnąć, kiedy upowszechnią się wirtualni asystenci w formie botów łączący animowany obraz postaci z głosem i bazą AI. 

 

Monitorowanie opinii w sieci

 

Modele językowe pomagają szybko i skutecznie analizować opinie o produktach i markach. Odpowiednio zaprogramowane algorytmy potrafią przeszukiwać codziennie setki tysięcy komentarzy, by wydobyć z nich wzmianki na temat konkretnej marki, ogólne trendy lub przekonania klientów. Niezwykle pomocna jest tu analiza wydźwięku, czyli obszar NLP odpowiedzialny za tworzenie algorytmów, które mogą rozpoznać emocje w dużych zbiorach danych tekstowych, a także procentowo określić, czy ich wydźwięk jest pozytywny, czy negatywny.

 

Szybka analiza opinii i trendów oraz ich predykcja jest niezwykle użyteczna dla działów marketingu. Mogą one błyskawicznie reagować na zmiany w komunikacji internetowej lub dostosować swoją strategię do przewidywanych postaw i poglądów klientów. Analiza wydźwięku wspiera również pracę działów supportu, pomagając w błyskawicznym wyłapywaniu najbardziej negatywnych opinii i prognozowaniu nadchodzących kryzysów.

 

Systemy rekomendacji

 

Bardzo powszechnym narzędziem marketingowym są systemy rekomendacji umieszczane w na portalach i w sklepach internetowych. Ich zadaniem jest monitorowanie aktywności użytkowników na stronie i na tej podstawie podpowiadanie produktów, które mogą im się spodobać. Oczywiście dobrze zbudowane systemy rekomendacyjne analizują za każdym razem szereg zmiennych — kategorie produktowe, segment cenowy, komplementarność rzeczy (np. gdy kupujemy komputer stacjonarny, system podpowiada nam monitor). Nie zmienia to jednak faktu, że lwią część tych systemów stanowią algorytmy bazujące na przetwarzaniu języka naturalnego. Rekomendacje często są połączone z automatyczną analizą opinii o produktach (nie chcemy przecież, by sklep internetowy proponował użytkownikom produkty, które są negatywnie oceniane). Algorytmy językowe w systemach rekomendacyjnych pomagają też dzielić opinie na konkretne obszary tematyczne i przypisywać je do wybranych aspektów produktów lub ich kategorii.

 

Automatyczne przetwarzanie dokumentów

 

Nieco mniej znanym obszarem wykorzystania modeli językowych jest OCR (ang. optical character recognition) — czyli automatyczne rozpoznawanie pisma odręcznego, wydrukowanego i w formie grafiki oraz jego konwersja na tekst cyfrowy. Odpowiednio skonstruowany algorytm nie tylko odczytuje litery i cyfry, ale także spacje oraz znaki interpunkcyjne. Następnie musi zamienić je na znane maszynom kodowanie ASCII. Najlepiej działające programy do automatycznego rozpoznawania tekstu są wyposażone w cyfrowy słownik, by skuteczniej radzić sobie z rozpoznawaniem wyrazów. OCR przydaje się szczególnie tam, gdzie przetwarzanych jest dużo papierowych dokumentów. Np. firmy ubezpieczeniowe lub banki wciąż jeszcze otrzymują liczne wnioski drukowane bądź wypełnione ręcznie. Manualne wprowadzanie danych do systemów zajmowałoby dużo czasu, a także wymagało zatrudnienia dodatkowych rąk do pracy. Solidne programy do OCR robią to taniej i szybciej.

 

Modele językowe umożliwiają również automatyzację procesów rekrutacyjnych, zwłaszcza na ich wstępnych etapach. Selekcja kandydatów do pracy wiąże się z koniecznością analizy ogromnej ilości dokumentów aplikacyjnych. Algorytmy potrafią przyspieszyć ten proces, automatycznie typując kandydatów, którzy w swoim doświadczeniu zawodowym mają interesujący firmę zakres obowiązków lub konkretne umiejętności. Pozwala to przedsiębiorstwom znacząco przyspieszyć pracę działów HR i obniżyć koszty rekrutacji.

Biznes chętnie wykorzystuje NLP, zwłaszcza w obszarach związanych z analizą dużych zbiorów danych tekstowych — opinii internetowych lub dokumentów przetwarzanych w ramach rekrutacji bądź w celach administracyjnych. Potencjał do wykorzystania modeli językowych przynosi też postępujący rozwój botów w obsłudze klienta. Zarówno chatboty, jak i asystenci głosowi odciążają pracę supportu, a także pozwalają prowadzić symulowaną komunikację z klientami 24 godziny na dobę przez 7 dni w tygodniu. Z pewnością wykorzystanie NLP i biznesie będzie rosło wraz z dalszym rozwojem robotyki. Bez wątpienia są to rozwiązania przyszłości. Uważamy, że warto uczyć się kompetencji jutra już dziś. W związku z tym zachęcamy do nauki nowych technologii, programowania i zapraszamy do zapoznania się z naszymi szkoleniami.