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NLP-Experten einstellenBevor wir eine der am häufigsten bei Google gestellten Fragen beantworten – „Was ist ein NLP-Experte?“ – sollten wir verstehen, was NLP ist.
NLP löst ein recht häufiges Geschäftsproblem: die Interpretation unstrukturierter Daten.
Jeden Tag werden weltweit über 2,5 Trillionen Bytes an Daten generiert; allerdings sind nur 10-20 % dieser Daten maschinenlesbar. Der Rest, fast 90 % , sind unstrukturierte und damit unbrauchbare Daten. Wir sprechen also beispielsweise von unbrauchbaren Sprachdaten in Audio- und Videodateien, E-Mails, PDFs, sozialen Medien, Bilddateien und Chatbots.
NLP und insbesondere die Expertise eines NLP-Spezialisten helfen Maschinen dabei, unstrukturierte Daten zu verstehen. Warum ist das wichtig? Wenn Maschinen erst einmal wissen, wie sie unstrukturierte Daten verstehen, können genau diese Daten in großem Maßstab optimiert werden. So können Unternehmen aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen, die dann in Business Intelligence umgewandelt werden können.
Angesichts dieses großen Geschäftspotenzials überrascht es nicht, dass mindestens 33 % der Technologieführer ihre NLP-Budgets um 30 % oder mehr erhöht haben. Tatsächlich haben 15 % der Technologieführer ihr Budget verdoppelt.
Unternehmen müssen verstehen, dass NLP Teil einer viel umfassenderen Digitalisierungsstrategie ist – es hilft Maschinen dabei, unstrukturierte Daten durch erweiterte und oft komplexe Sprachanalyse und -verarbeitung zu verstehen.
NLP löst also im Wesentlichen das Problem unstrukturierter Daten, wobei die Rolle eines NLP-Spezialisten immer wichtiger wird.
Ein NLP-Experte unterstützt Unternehmen dabei, wichtige Informationen aus unstrukturierten Textdaten zu extrahieren.
NLP-Spezialisten oder besser gesagt NLP-Ingenieure sind für den Aufbau und die Wartung von NLP-Systemen verantwortlich. Die Systeme werden effektiv eingesetzt, um die menschliche Sprache zu analysieren, um Bedeutungen zu extrahieren, Absichten zu bestimmen oder andere Aufgaben auszuführen.
Einige NLP-Spezialisten sind an der Entwicklung von KI-Systemen beteiligt, die auf die gleiche Weise über Sprache urteilen können wie Menschen.
NLP-Experten arbeiten bei der Entwicklung solcher Systeme normalerweise eng mit Softwareentwicklern und Computerprogrammierern zusammen. Sie verfügen über umfassende technische Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Computerprogrammierung, Datenbankverwaltung und mehr.
Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie Alexa oder Google Ihre Aussagen verstehen können? Das ist die Aufgabe eines NLP-Spezialisten.
Wie Sie sehen, sind NLP-Experten die Menschen hinter der komplexen Programmierung, die der Technologie die Fähigkeit verleiht, Daten in natürlicher Sprache zu verarbeiten und zu analysieren. Es handelt sich zunächst um unstrukturierte Daten, aber ein NLP-Spezialist hilft Maschinen, diese Daten zu verstehen und sie im Wesentlichen in etwas Sinnvolles zu übersetzen – wie zum Beispiel Menschen, die Google oder Alexa etwas fragen und dann die gewünschte Antwort erhalten!
Dies bringt einige sehr interessante Anwendungsfälle ins Spiel, sodass jedes Unternehmen viel davon profitieren kann, in die Expertise eines NLP-Experten zu investieren. Wir werden diese Anwendungsfälle in Kürze besprechen, lesen Sie also unbedingt bis zum Ende!
Im weitesten Sinne können die Aufgaben eines NLP-Experten Folgendes umfassen:
Das Obige soll Ihnen nur einen allgemeinen Eindruck davon vermitteln, was ein NLP-Experte tagtäglich tut und wie Unternehmen von seinem Fachwissen profitieren können. Die Hauptaufgaben eines NLP-Ingenieurs können je nach Art des Unternehmens, für das er arbeitet, oder der Branche, in der er tätig ist, unterschiedlich sein.
Ein NLP-Experte befasst sich im Allgemeinen mit dem Entwurf und der Entwicklung von Sprachverständnissystemen sowie dem effektiven Einsatz von Textdarstellungsmethoden. Dies kann die Beschäftigung mit KI-Spracherkennung, Sprachmustern, natürlicher Sprachgenerierung und dem Verständnis natürlicher Sprachen beinhalten.
Darüber hinaus kann es erforderlich sein, dass NLP-Spezialisten an Skripten zur Analyse und Verarbeitung von Textdaten arbeiten und gleichzeitig die Genauigkeit des Sprachverständnisses messen.
Ein typischer Experte auf dem Gebiet NLP verfügt über die folgenden Fähigkeiten:
NLP-Experten können in den unterschiedlichsten Alltagsumgebungen arbeiten – beispielsweise in Büros, Produktionsstätten oder Forschungslabors. Sie arbeiten möglicherweise für Unternehmen, die mit der Entwicklung und Vermarktung von NLP-Software beauftragt sind, oder für Unternehmen, die mit dieser Art von Software maßgeschneiderte Anwendungen entwickeln. Sie können sogar auf NLP-Spezialisten treffen, die in akademischen Einrichtungen oder Regierungsbehörden arbeiten und ihnen dabei helfen, ihre Prozesse zu verfeinern.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache oder einfach NLP ist die treibende Kraft hinter der maschinellen Intelligenz in mehreren modernen Anwendungsfällen aus der Praxis. Ein erfahrener NLP-Spezialist kann die Leistungsfähigkeit der maschinellen Intelligenz und anderer Spitzentechnologien nutzen, um viele Geschäftsprobleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln, darunter unter anderem:
Den meisten Unternehmen kommt NLP als „Lösung“ für die frühzeitige Spam-Erkennung kaum in den Sinn. Die neuesten Spam-Erkennungstechnologien basieren jedoch alle auf den Textklassifizierungsfunktionen von NLP, um E-Mails auf Formulierungen zu scannen, die in Wirklichkeit meist auf Spam oder Phishing-Versuche hinweisen. Dies hat sich für Unternehmen als äußerst wertvoll erwiesen, da Cyber-Angreifer ihre Bemühungen mit immer raffinierteren Angriffen durch Phishing und Spamming weiter verstärken.
Zu den Hinweisen auf die Textklassifizierungsfunktionen von NLP können beispielsweise die übermäßige Verwendung bestimmter Begriffe aus dem Finanzbereich oder eine bedrohliche Ausdrucksweise gehören oder eine charakteristische schlechte Grammatik, falsch geschriebene Namen von Unternehmen und/oder Personen, ein unangemessenes oder verwirrendes Gefühl der Dringlichkeit und vieles mehr.
NLP ist mittlerweile zu einem wichtigen Tool geworden, um verborgene Dateneinblicke über Social-Media-Kanäle zu entdecken. So hilft beispielsweise die Stimmungsanalyse dabei, die in Social-Media-Posts, Bewertungen, Antworten usw. verwendete Sprache zu analysieren, um die Emotionen und Einstellungen der Kunden gegenüber bestimmten Produkten, Veranstaltungen und Werbeaktionen zu ermitteln. So erhalten Unternehmen beispielsweise Informationen darüber, wie sie bessere Produktdesigns entwickeln oder ihre Werbekampagnen optimieren können, und vieles mehr.
Virtuelle Agenten wie Amazons Alexa und Apples Siri nutzen Spracherkennung, um die zugrunde liegenden Muster in Sprachbefehlen und natürlicher Sprachgenerierung zu verstehen. Dies hilft ihnen, mit hilfreichen Kommentaren oder der gewünschten Aktion zu reagieren. Chatbots verhalten sich ähnlich, wenn Benutzer Texteingaben vornehmen.
Die besten Chatbots und virtuellen Agenten lernen tatsächlich, kontextbezogene Hinweise zu Benutzeranfragen zu erkennen und diese zu nutzen, um mit der Zeit noch besser und möglicherweise mit vielfältigeren Optionen zu antworten.
Ein Fortschritt im Bereich der Chatbots und virtuellen Agenten besteht darin, dass diese Anwendungen Fragen beantworten können. Das heißt, sie können auf Benutzerfragen reagieren, egal ob sie erwartet wurden oder nicht, und relevante und hilfreiche Antworten in ihren eigenen Worten geben – genau so, wie es ein echter Mensch tun würde, wenn ihm etwas gefragt würde.
In den Jahren 2022 und 2023 erfuhren Chatbots mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3, Google BARD und anderen einen enormen Anstieg des Interesses. LLMs können mit Plugins und Prompt Engineering erweitert und für eine Vielzahl von Anwendungsfällen umfunktioniert werden.
Unten rechts auf der Seite können Sie den Chatbot von Fast Data Science ausprobieren, der auf GPT-3.5 von OpenAI basiert und mit einigen zusätzlichen Prompt-Engineering-Funktionen ausgestattet ist. Wir haben auch eine Chatbot-Demo, die Insolvenzfragen beantwortet . Beide Chatbots verwenden handelsübliche LLMs mit zusätzlichem Fachwissen.
Und falls Sie sich fragen, wie generative Modelle bewertet und ihre Qualität kontrolliert werden kann, lesen Sie unseren Blogbeitrag zur Bewertung generativer Sprachmodelle .
Wenn Sie ein geschäftliches Problem haben und glauben, dass dieses mit einem Chatbot oder LLM gelöst werden könnte, zögern Sie nicht , Kontakt aufzunehmen und einen Beratungstermin mit Fast Data Science zu vereinbaren.
Bei der Textzusammenfassung werden NLP-Methoden verwendet, um große Mengen digitaler Texte zu verarbeiten und Zusammenfassungen und Synopsen für Forschungsdatenbanken, Indizes oder vielbeschäftigte Leser zu erstellen, die scheinbar keine Zeit finden, den gesamten Text zu lesen. Dies kann sich beispielsweise für Anwälte als sehr nützlich erweisen, die mehrere Fallgeschichten durchgehen müssen, um einen laufenden Fall zu lösen.
Die fortschrittlichsten Anwendungen zur Textzusammenfassung nutzen die Generierung natürlicher Sprache (NLG) und semantisches Denken, um Zusammenfassungen mit äußerst nützlichem Kontext und Schlussfolgerungen zu versehen und den Benutzern so dabei zu helfen, die gewünschten Daten aus riesigen Textmengen zu finden. Stellen Sie es sich wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen vor, nur dass Ihnen in diesem Fall NLP dabei hilft, die Nadel schnell zu finden!
Google Translate ist vielleicht eines der bekanntesten Beispiele für NLP-Technologie. Wirklich nützliche maschinelle Übersetzung erfordert mehr als nur das Ersetzen von Wörtern einer Sprache durch Wörter einer anderen.
Eine wirksame Übersetzung muss daher die Bedeutung und den Ton der Eingabesprache sehr genau erfassen und in Text umsetzen, jedoch mit derselben Bedeutung und der gewünschten Wirkung in der Ausgabesprache.
Während NLP-Experten die aktuellen Grenzen dessen, was die Verarbeitung natürlicher Sprache leisten kann und was nicht, immer besser überwinden, machen maschinelle Übersetzungstools hinsichtlich der Genauigkeit weiterhin erhebliche Fortschritte.
Wenn NLP erfolgreich in den Händen eines NLP-Experten eingesetzt wird, kann es sich auf viele Arten positiv auf mehrere Geschäftsbereiche auswirken, beispielsweise auf Prozessgenauigkeit, Markteinführungsgeschwindigkeit und Mitarbeiterkapazität. Hier sind mehrere Anwendungsfälle für die Automatisierung der Dokumentenverarbeitung durch NLP:
Klinische Dokumentation – NLP kann potenziell die Qualität der Patientenversorgung durch die Automatisierung der klinischen Dokumentation von EHR- und EMR-Systemen oder von Protokollen klinischer Studien oder KOL-Erkenntnissen verbessern. Mit NLP als Grundlage können Kliniker mithilfe von Spracherkennungssoftware Notizen aufzeichnen und digitale Assistenten verwenden, um die in EMR-Systeme eingespeisten digitalen Daten zu optimieren. Auf diese Weise können diese Daten am Behandlungsort für klinische Entscheidungszwecke einfach abgerufen werden.
Dies wird Klinikärzten sicherlich dabei helfen, weniger Zeit mit der Durchsicht klinischer Unterlagen zu verbringen und mehr Zeit für die eigentliche Patientenbetreuung zu haben.
Teilen Sie uns mit, ob Sie über einen Satz klinischer Dokumente verfügen und Hilfe bei deren Analyse benötigen.
Chatbot für den Kundenservice – Wie in einem früheren Anwendungsbeispiel kurz erwähnt, bringen Chatbots, die NLP verwenden, eine neue Generation virtueller Agenten hervor, die Kundenanfragen schnell bearbeiten und sie zur entsprechenden Antwort oder Lösung führen können – und das alles ohne menschliches Eingreifen. Wenn sich die Anfragen jedoch als zu komplex erweisen und die Kapazität eines Chatbots übersteigen, kann jederzeit ein menschlicher Agent eingreifen und das Gespräch fortsetzen.
Dies kann dazu beitragen, einen ganzen Engpass häufig auftretender Probleme im Zusammenhang mit dem Kundendienst zu beseitigen und gleichzeitig wichtige Daten zu sammeln, um in Zukunft bessere Live-Gespräche zu ermöglichen.
E-Mail-Klassifizierung – Durchschnittlich verbringen Mitarbeiter etwa 10 % ihrer Arbeitszeit mit der Überwachung von E-Mails. Der Schlüssel dabei ist, zu wissen, welche E-Mails eine Aktion erfordern, d. h. welche Spam sind und welche getrost ignoriert werden können, ohne befürchten zu müssen, geschäftskritische Informationen zu verpassen.
NLP hilft dabei, E-Mails nach Themen zu klassifizieren und diejenigen mit verwertbaren Informationen automatisch zu kennzeichnen. Darüber hinaus kann es aus diesen E-Mails Daten extrahieren, die Geschäftseinblicke liefern.
Ein NLP-Spezialist kann Ihnen beispielsweise dabei helfen, mithilfe von NLP Ihre Kundendienst-E-Mails zu analysieren und herauszufinden, mit welchen Problemen Ihre Kunden am häufigsten konfrontiert sind. Dies hilft Ihnen direkt dabei, Ihr aktuelles Produkt- und Dienstleistungsangebot zu verbessern und Ihre Personalausstattung und Nachrichtenübermittlung an diese Kundenbedürfnisse oder -probleme anzupassen.
Ein NLP-Expertensystem kann einer Organisation die Priorisierung eingehender E-Mails ermöglichen.
Wir haben eine Reihe von E-Mail-Triage-Projekten durchgeführt, beispielsweise unser E-Mail-Projekt für das Information Commissioner’s Office .
Betrugserkennung – Einer Schätzung zufolge können Unternehmen, die in Technologien zur Betrugsprävention investieren, bis 2023 mehr als 200 Milliarden US-Dollar einsparen. Dies ist einer der Hauptgründe dafür, dass NLP-Experten heutzutage so gefragt sind, da die Verarbeitung natürlicher Sprache Unternehmen dabei helfen kann, Betrug über alle ihre Kanäle hinweg zu erkennen – wo verdächtige Aktivitäten wie beispielsweise ein Versuch der Kontoübernahme oder Geldwäsche und Identitätsbetrug automatisch gekennzeichnet werden können.
Dies wird durch die Überwachung von Signalen auf verdächtige Aktivitäten in Chatbots, E-Mails, Social-Media-Transaktionen und Unternehmensdokumenten ermöglicht.
Automatisierte Versicherungsansprüche – Mindestens 84 % der Versicherer haben behauptet, dass KI-Technologien ihre Branche revolutionieren werden. Dies liegt daran, dass Versicherungsansprüche für Unternehmen in der Branche eine große Belastung darstellen, insbesondere in Bezug auf die Dokumente. Je mehr Zeit für die Bearbeitung von Dokumenten benötigt wird, desto langsamer ist die Servicebereitstellung für Versicherungsunternehmen.
Allerdings können Versicherer, die NLP-basierte Technologien zur Bearbeitung von Schadensfällen einsetzen, mit einer deutlich höheren Kundenzufriedenheit rechnen, wenn sie den Schadensabwicklungsprozess rationalisieren und verbessern. Tatsächlich wird sich dies aus folgenden Gründen sowohl auf die Kundenzufriedenheit als auch auf die künftige Rentabilität positiv auswirken:
Für die Wohnungsbaubehörde Tarion in Ontario, Kanada, haben wir eine KI-Strategie zur Vorhersage von Kundeneskalationen (Ansprüche von Hausbesitzern gegen Bauunternehmer wegen Mängeln an der Wohnung) entwickelt . Wir wurden von Tarion im Rahmen eines Beratungsauftrags zur KI-Strategie beauftragt, das Potenzial für verschiedene KI-Projekte innerhalb der Organisation zu untersuchen und zu bewerten. Weitere Informationen zur KI-Strategieberatung finden Sie hier. Alternativ können Sie sich für eine Beratung direkt an Fast Data Science wenden .
Jedes Unternehmen, das die Expertise eines NLP-Spezialisten in Anspruch nehmen möchte, muss verstehen, dass NLP und Textanalyse Hand in Hand gehen – Letztere zählt, gruppiert und kategorisiert Wörter, um Struktur und Bedeutung aus riesigen Mengen an Inhalten abzuleiten.
Mithilfe der Textanalyse können dann Textinhalte untersucht und aus dem Rohtext neue Variablen extrahiert werden. Diese können gefiltert, visualisiert oder beispielsweise als Eingabe für Vorhersagemodelle oder andere statistische Techniken verwendet werden.
Ein NLP-Experte kann das Beste aus beiden Welten – NLP und Textanalyse – nutzen, um einem Unternehmen je nach Branche auf verschiedene Weise zu helfen:
Unternehmen profitieren bereits enorm von der praktischen Anwendung von NLP in ihrem Tagesgeschäft. Neben der Konversation mit Siri oder Alexa kommt NLP auf der grundlegendsten Ebene wie folgt zum Einsatz:
Wann haben Sie das letzte Mal einen geschäftlichen Anruf verpasst und die automatische Abschrift der Voicemail in Ihrer Smartphone-App oder Ihrem E-Mail-Posteingang gelesen? Das ist die Sprach-zu-Text-Konvertierung, eine NLP-Funktion.
Ist Ihnen beim Durchsuchen Ihres Spam-Ordners aufgefallen, dass einige E-Mails ähnliche Betreffzeilen haben? Das ist die Wirkung der Bayesschen Spamfilterung, einer statistischen NLP-Technik, die Junk-E-Mails identifiziert, indem sie die in den Betreffzeilen und im Textkörper von Spam-Mails verwendeten Wörter mit denen gültiger E-Mails vergleicht.
Haben Sie beim Navigieren auf einer Website mithilfe der integrierten Suchleiste oder durch Auswählen von Kategorie-Tags oder vorgeschlagenen Themen nach bestimmten Themen oder Seiten innerhalb dieser Website gesucht? Sie haben tatsächlich NLP-Methoden für die Suche, Entitätsextraktion, Themenmodellierung und Inhaltskategorisierung verwendet.
Es gibt unzählige weitere Beispiele dafür, was NLP nicht nur für Unternehmen, sondern auch für die Gesellschaft als Ganzes leisten kann. Es genügt zu sagen, dass es durchaus der nächste große Trend nach KI oder IoT (Internet of Things) sein könnte.
Wie wir inzwischen wissen, gibt es viele Anwendungsfälle für NLP in Unternehmen. Für die meisten Unternehmen ist beispielsweise die Dokumentenprüfung ein notwendiger, aber extrem zeitaufwändiger Prozess. Ein NLP-Experte kann bei der Implementierung von NLP-gestützten Automatisierungstools helfen, um die Dokumentenprüfung zu optimieren. Dadurch sparen Unternehmen viel Zeit und Geld, das dann für andere, dringlichere Aufgaben verwendet werden kann.
Unternehmen nutzen NLP auch, um Wissensentdeckungsfunktionen anzuwenden, um neue Einblicke in ihren Kundenstamm zu gewinnen und so ungenutzte Umsatzmöglichkeiten zu identifizieren. Laut einer Umfrage zum Global AI Adoption Index 2021 gaben 52 % der weltweiten IT-Experten an, dass ihr Unternehmen derzeit NLP-Lösungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses nutzt oder den Einsatz dieser in Erwägung zieht.
Unternehmen, die NLP-Lösungen in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren, geben die Vorteile auch an ihre Kunden weiter. Dienstleistungsunternehmen haben beispielsweise Schwierigkeiten, die Kundenanforderungen nach qualitativ hochwertigem Support zu erfüllen, da die Kundenerwartungen in diesem Sektor weiter steigen. Glücklicherweise konnten Unternehmen, die in NLP-basierte Automatisierung investiert haben, dieses Problem erfolgreich lösen.
So werden beispielsweise Texte und Sprache, die über E-Mails, Telefonanrufe und Konversations-KI-Chatbots in ein Unternehmen gelangen, automatisch kategorisiert und für die Beantwortung priorisiert, und zwar ausschließlich basierend auf Inhalt und Thema. Das Endergebnis sind schnellere Reaktionszeiten und eine spürbar höhere Kundenzufriedenheit. Einige Unternehmen haben dies bereits zur Kenntnis genommen – in derselben Umfrage zum Global AI Adoption Index 2021 wurde berichtet, dass 35 % der Befragten bereits NLP zur E-Mail- und/oder Textklassifizierung nutzen.
Auch der Versicherungssektor profitiert zunehmend von NLP durch die Automatisierung der Schadensabwicklung, was zu deutlich verbesserten Reaktionszeiten und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.
Unternehmen im Verlags- und Medienbereich nutzen die automatisierte Textanalyse durch KI, um ihren Zuschauern und Lesern personalisiertere und ansprechendere Erlebnisse zu bieten.
Wenn Sie es bis zum Ende des Artikels geschafft haben, wissen Sie inzwischen, wie ein NLP-Experte Ihnen dabei helfen kann, verschiedene Bereiche Ihres Unternehmens voranzutreiben – unabhängig von Ihrer Branche und Größe.
Das Team von Fast Data Science kann Ihnen dabei helfen, den größtmöglichen Nutzen aus unstrukturierten Daten oder großen Mengen von Dokumenten zu ziehen, die einer eingehenden Analyse bedürfen.
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Es gibt viele Möglichkeiten, wie Sie NLP in Ihre Geschäftslösungen integrieren können. Wenn Sie Maschinen ein tiefes Verständnis der menschlichen Sprache vermitteln, können Sie große Mengen unstrukturierter Daten schnell in Wissen und Erkenntnisse umwandeln, die Ihnen dabei helfen, schnellere, intelligentere und strategischere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
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