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Finden Sie Ihren TraumjobDie NLP-Anwendungsfälle haben in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Von NLP-Anwendungsfällen im Finanzwesen bis hin zu NLP-Anwendungsfällen im Gesundheitswesen erkunden wir die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen.
Heutzutage müssen fast alle Unternehmen große Textmengen verarbeiten. Dies kann alles sein, von Kundenservice-Feedback und Social-Media-Kommentaren bis hin zu E-Mail-Kommunikation, Verträgen und anderen Dokumenten. Diese unstrukturierten Textdaten können eine Goldgrube an Möglichkeiten zur Verbesserung, Erweiterung und zum Wachstum des Unternehmens sein.
In diesem Artikel besprechen wir, was NLP ist, welche spezifischen NLP-Fähigkeiten und Anwendungsfälle es gibt und welche Vorteile es Unternehmen in allen Branchen bietet.
Mit NLP oder der Verarbeitung natürlicher Sprache können Unternehmen weniger Zeit und Geld aufwenden, um die entscheidenden Erkenntnisse zu gewinnen, die sie zur Verbesserung ihres Geschäfts benötigen. Zufriedenere Kunden und Mitarbeiter sind dabei nur ein bekannter Vorteil. Branchenführer profitieren bereits in großem Umfang davon, daher muss jedes Unternehmen heute einen NLP-erfahrenen Ansatz verfolgen, um wettbewerbsfähig und für Wachstum gerüstet zu bleiben.
Vereinfacht ausgedrückt ermöglicht NLP Maschinen oder Computern, die menschliche Sprache zu verstehen. Es umfasst Algorithmen, die menschliche Texte erkennen und diese dann entsprechend den individuellen Anforderungen des Unternehmens bearbeiten, zusammenfassen und klassifizieren. Für Maschinen besteht die menschliche Sprache aus mehr oder weniger unstrukturierten Textdaten. Und um zu verstehen, dass es sich dabei um geschäftliche Vorteile handelt, muss der NLP-Algorithmus nicht nur die Bedeutung von Wörtern erkennen, sondern auch die einzelnen Ideen und Konzepte hinter diesen Wörtern wahrnehmen und sie dann verknüpfen, um eine Bedeutung zu schaffen.
Möglicherweise sind Sie bereits mit einigen Funktionen oder Anwendungsfällen von NLP vertraut, beispielsweise mit Chatbots, Übersetzungen oder Autokorrektur. Über diese allgemeinen Anwendungsfälle hinaus werden wir uns jedoch mit den starken Auswirkungen von NLP in bestimmten Sektoren befassen, beispielsweise NLP-Anwendungsfällen im Bankwesen oder NLP im Gesundheitswesen.
Bevor wir jedoch dazu kommen, lohnt es sich, einige Anwendungsfälle von NLP im Allgemeinen zu untersuchen:
Die Sprachübersetzung ist seit langem einer der wichtigsten NLP-Anwendungsfälle. Tatsächlich wurde die allererste maschinelle Übersetzung auf NLP-Basis in den 1950er Jahren von Georgetown und IBM vorgestellt. Es war in der Lage, 60 russische Sätze automatisch ins Englische zu übersetzen.
Heutzutage sind Übersetzungsanwendungen, die NLP verwenden, so ausgereift, dass sie mit Hilfe von maschinellem Lernen (ML) nahezu jede globale Sprache verstehen und eine sehr genaue Übersetzung erstellen können – und zwar nicht nur in Textform, sondern auch in Sprache.
NLP wurde verwendet, um falsch geschriebene Wörter zu identifizieren, indem sie mit einer Reihe relevanter Wörter im Wörterbuch abgeglichen wurden, das als Trainingssatz verwendet wurde. Das falsch geschriebene Wort wird dann in einen ML-Algorithmus eingegeben, um den Abweichungsprozentsatz des Wortes vom richtigen Wort zu berechnen, das bereits in den Trainingssatz eingespeist wurde. Anschließend werden bestimmte Buchstaben aus dem Wort entfernt, hinzugefügt oder ersetzt, um dem Wort einen Wortkandidaten zuzuordnen, der am besten zur beabsichtigten Bedeutung des Satzes passt.
Autocomplete, auch Satzvervollständigung genannt, nutzt im Kern NLP und kombiniert es mit spezifischen Lernalgorithmen wie LSA (latente semantische Analyse), RNN (rekurrente neuronale Netze) oder überwachtem Lernen, um die Machbarkeit, Wahrscheinlichkeit oder Chancen des Einfügens eines Followers vorherzusagen Wort/Satz, um die Bedeutung des Gesamtsatzes zu vervollständigen.
Da Chatbots die häufigste Anwendung sind, ermöglicht Konversations-KI automatisch generierte Gespräche zwischen Menschen und Computern. Neben Chatbots sind auch virtuelle Assistenten wie Alexa oder Siri ein häufiges Beispiel.
Konversations-KI-Anwendungen wie Chatbots greifen auf NLP und Absichtserkennung zurück, um die von Benutzern gestellten Fragen zu verstehen, und beziehen sich auf deren Trainingsdaten und generieren dann die entsprechende oder gewünschte Antwort.
Spracherkennung ist eine Art Software, die menschliche Sprache in eine digitale Form umwandelt, sodass sie beispielsweise als Text in ein Dokument oder ein Suchmaschinenfeld übersetzt werden kann. Es verwendet unter anderem NLP- und Deep-Learning-Algorithmen, um das richtige Wort zu finden und es korrekt auf einem Bildschirm zu übersetzen.
Die Smartphones, die wir heute verwenden, nutzen die Spracherkennung, um denjenigen, die lieber mit ihrem Telefon sprechen, anstatt Befehle per Direkttext einzugeben, eine bessere Zugänglichkeit zu ermöglichen.
Sprachmodelle sind im Allgemeinen KI-Modelle, die NLP und DL verwenden, um Sprache und menschenähnlichen Text auszugeben. Das häufigste Beispiel hierfür sind die heute von OpenAI entwickelten GPT-Transformatoren, die große Datensätze aus dem Internet und Webquellen nutzen, um sich selbst zu trainieren und wiederum Aufgaben zu automatisieren, die beispielsweise das Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) erfordern.
Dies war so weit fortgeschritten, dass eines der Sprachmodelle von OpenAI, GPT-3, Codezeilen erzeugen kann, nachdem Sie nur ein paar grundlegende Anweisungen eingegeben haben.
Text Mining nutzt NLP auch, um relevante Informationen und/oder Erkenntnisse aus unstrukturiertem Text zu ermitteln, indem dieser Text in aussagekräftige und nutzbare Daten umgewandelt wird. Dies kann beispielsweise dazu verwendet werden, Muster in einem breiten Datensatz hervorzuheben und Unternehmen dabei zu helfen, alles herauszufinden, von der Verbesserung des Kundenservice oder der Mitarbeiterzufriedenheit über die Strategien ihrer Wettbewerber bis hin zur Risikominderung.
Die Anwendungsfälle von NLP im Gesundheitswesen waren im Laufe der Jahre vielfältig und vielfältig, darunter unter anderem:
Klinische Dokumentation – Ein Bericht aus dem Jahr 2017 schätzt, dass Hausärzte während ihrer üblichen 12-Stunden-Schicht mindestens 6 Stunden mit Dateneingabeaufgaben im Zusammenhang mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR) verbringen. Wenn NLP jedoch in Verbindung mit OCR (optische Zeichenerkennung) verwendet wird, kann es Ärzten dabei helfen, die erforderlichen Gesundheitsdaten viel schneller aus medizinischen Formularen, Arztbriefen oder EHRs zu extrahieren – und diese dann beispielsweise in Dateneingabesoftware einspeisen zu können RPA-Bots zum Beispiel.
Dadurch wird der Zeitaufwand für die tägliche Dateneingabe erheblich verkürzt und die Qualität dieser Daten deutlich erhöht, da die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler während des Prozesses auf Null reduziert wird.
Diktieren – Um klinische Prozesse und Ergebnisse zu dokumentieren, müssen Ärzte diese Prozesse einem Diktiergerät oder häufiger einem medizinischen Stenographen diktieren, der dann in Texte transkribiert und anschließend in die EMR- und EHR-Systeme eingespeist wird. Dies kann sich jedoch als sehr umständlich und zeitaufwändig erweisen. In diesem Fall kann NLP verwendet werden, um diese Sprachaufzeichnungen zu analysieren und sie schnell in Text umzuwandeln, der dann sowohl in EMRs als auch in Patientenakten eingespeist werden kann, wodurch der Prozess erheblich beschleunigt wird.
Klinischer Studienabgleich – NLP wurde auch zur Interpretation von Beschreibungen klinischer Studien eingesetzt, wobei unstrukturierte/Rohdaten-Pathologieberichte und Arztnotizen überprüft werden können – um zu erkennen, wann Personen für eine bestimmte klinische Studie in Frage kommen würden. Der Algorithmus, der zur Entwicklung eines solchen NLP-Modells verwendet wurde, nutzt Forschungsarbeiten und Krankenakten als Trainingsdaten und ermöglicht so die Verarbeitung aller Dinge – von der Erkennung medizinischer Fachbegriffe und Synonyme über die Interpretation des allgemeinen Zwecks oder Kontexts einer Studie bis hin zur Erstellung einer Liste der Prüfungszulassungskriterien bis hin zur entsprechenden Bewertung der Bewerbung jedes Teilnehmers.
CAC – Computer Assisted Coding Tools sind maßgeschneiderte Softwareteile, die medizinische Dokumentationen überprüfen und medizinische Codes erstellen, die sich auf bestimmte Ausdrücke und Terminologien in diesem Dokument beziehen. NLP-basierte CAC-Tools können rohe oder unstrukturierte Gesundheitsdaten analysieren und interpretieren, um die gewünschten Merkmale (z. B. medizinische Fakten) zu den zugewiesenen Codes zu extrahieren.
Virtuelle Therapeuten – Auch Therapeuten-Chatbots genannt, sind eine spezielle Anwendung der Konversations-KI im Gesundheitswesen. Hier wird NLP verwendet, um den Algorithmus beispielsweise auf eine Vielzahl von psychischen Erkrankungen zu trainieren, zusammen mit evidenzbasierten Leitlinien, die ihm helfen, kognitive Verhaltenstherapie bei Patienten durchzuführen, die unter Angstzuständen, Depressionen und PTBS leiden.
Darüber hinaus werden virtuelle Therapeuten eingesetzt, um mit autistischen Patienten zu sprechen, damit diese das Selbstvertrauen aufbauen können, um nicht nur ihre alltäglichen sozialen Fähigkeiten, sondern beispielsweise auch ihre Fähigkeiten bei Vorstellungsgesprächen zu verbessern.
Computergestützte Phänotypisierung – Dies bezieht sich auf den Prozess der Analyse der biochemischen oder physikalischen Eigenschaften eines Patienten (genannt Phänotypisierung ), der lediglich auf genetischen Daten beruht, die durch Genotypisierung oder DNA-Sequenzierung erfasst wurden. Bei der computergestützten Phänotypisierung ermöglichen sowohl strukturierte Daten (Diagnose, Medikamentenverordnungen und EHR) als auch unstrukturierte Daten (Stimmenaufzeichnungen von Ärzten, die alles von der Krankengeschichte des Patienten bis hin zu Laborergebnissen, Entlassungsberichten, Allergien, Impfungen usw. enthalten) die Entdeckung neuer Phänotypen, die Pharmakogenomik, Kategorisierung der Patientendiagnose, Screening klinischer Studien und Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln.
In diesem speziellen NLP-Anwendungsfall im Gesundheitswesen sucht die Schlüsselwortsuche in regelbasierten Systemen anhand unstrukturierter Daten nach bestimmten Schlüsselwörtern, um das oben Genannte zu erreichen, indem das Rauschen gefiltert, nach Abkürzungen/Synonymen gesucht und das Hauptschlüsselwort mit einem zugrunde liegenden Ereignis gemäß der Definition abgeglichen wird Regeln.
Klinische Diagnose – In diesem Fall wird NLP zur Erstellung medizinischer Modelle verwendet, die Krankheitskriterien gemäß dem medizinischen Standardgebrauch und der Verwendung klinischer Terminologie erkennen. Eine kognitive NLP-Lösung wurde bereits implementiert, um die EHR-Dokumente von Patienten zu analysieren und Behandlungen mit einer Genauigkeit von 90 % vorzuschlagen.
Prozessverbesserung – NLP kann verwendet werden, um alle Arten von Daten in Produktionsprozessen zu untersuchen, um Bereiche zu identifizieren, die Verbesserungen erfordern und die Effizienz und Produktivität steigern.
Wartung und Reparatur – NLP kann Daten über Sensoren und Geräte analysieren, um die Wahrscheinlichkeit von Wartung und/oder Reparaturen vorherzusagen, wodurch Ausfallzeiten reduziert und gleichzeitig die Effizienz deutlich verbessert wird.
Qualitätskontrolle – NLP wird verwendet, um große Datenmengen zu scannen, um Trends und Muster zu erkennen, die auf aktuelle Probleme oder zukünftige Probleme bei der Produktqualität hinweisen können. Diese Informationen können verwendet werden, um die allgemeine Qualitätskontrolle von Prozessen zu verbessern.
Kundendienst – NLP wird von einigen Herstellern auch zur Analyse von Kundendienstdaten eingesetzt, um Stimmungen besser zu verstehen und so bestimmte Bereiche zu identifizieren, in denen das Kundenerlebnis verbessert werden kann. Dies kann alles sein, von der Rationalisierung des gesamten Bestellvorgangs bis hin zur Verbesserung der Qualität des Kundensupports.
Optimieren Sie alltägliche Prozesse – Hersteller können NLP auch verwenden, um eine Vielzahl versandbezogener Informationen zu analysieren, um ihre Prozesse besser zu rationalisieren; Zum Beispiel Chatbots, Callbots oder Sprachassistenten, die Updates zur Warenbeschreibung oder zur voraussichtlichen Lieferfrist erhalten. Dadurch können Hersteller schnell erkennen, wo entlang der Kette Änderungen/Verbesserungen vorgenommen werden können, und den Übergang zu diesen Änderungen und/oder Verbesserungen erleichtern.
Im Hinblick auf die Prozessoptimierung bietet NLP auch eine sehr praktikable Alternative zur Kostenoptimierung, bei der trainierte Algorithmen offene Webquellen „durchsuchen“ können, um die besten Preise für eine Vielzahl von Rohstoffen und Dienstleistungen zu ermitteln.
Lager-/Anlagenautomatisierung – Da NLP in KI (künstliche Intelligenz) in der Lage ist, Daten in Echtzeit zu sammeln, können Hersteller den Lagerbetrieb rund um die Uhr überwachen und die Logistik entsprechend planen. Mithilfe von KI-Lösungen zur Bedarfsprognose können sie die Bevorratung verbessern und so Waren weit im Voraus bestellen. Die Fähigkeit von NLP, die menschliche Sprache zu interpretieren, kann in der Fertigung sehr hilfreich sein, da es dazu beitragen kann, viele Aufgaben in Fertigungslagern oder -anlagen zu automatisieren, die traditionell von Menschen erledigt werden.
Beispielsweise kann es zur Interpretation von Kundenaufträgen, Mitarbeiterkommunikation oder Maschinen-/Gerätedaten verwendet werden. Durch die Automatisierung solcher Aufgaben können Hersteller ihre Mitarbeiter auf andere Aufgaben umleiten, bei denen die Fehlertoleranz weitaus größer ist.
Kommunikation verbessern – NLP kann auch zur Verbesserung der Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Maschinen eingesetzt werden; Beispielsweise können Chatbots schnell dabei helfen, Kundenanliegen oder -anfragen zu beantworten, anstatt dass ein Mitarbeiter jedes Mal eingreifen muss, wenn eine Frage auftaucht, von der es an einem bestimmten Tag Hunderte bis Tausende geben kann. Dies kann die Bereitstellung des Kundenservices und die Kundenzufriedenheit erheblich verbessern und gleichzeitig die Reaktionszeit zur Lösung von Problemen verkürzen.
Finanzprüfung – NLP kann eine Finanzprüfung ermöglichen, indem es die Finanzdokumente einer Organisation überprüft, den Inhalt von Finanzberichten klassifiziert und Dokumente identifiziert, die Ähnlichkeiten und Unterschiede aufweisen. Dies ermöglicht die schnelle Erkennung von Abweichungen und Anomalien in Aussagen, die andernfalls möglicherweise übersehen worden wären.
Finanzberichterstattung – In Kombination mit Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) kann NLP wichtige Daten und Erkenntnisse beispielsweise in unstrukturierten Rechnungen, Zahlungsdokumenten oder Finanzberichten identifizieren und diese dann extrahieren und in eine Automatisierungslösung wie einen RPA-Bot einspeisen Berichterstattung – ermöglicht es Unternehmen, schnell äußerst detaillierte und genaue Finanzberichte zu erstellen.
Betrugserkennung – In Verbindung mit ML und prädiktiver Analyse kann NLP dabei helfen, Betrug und falsch interpretierte Informationen zu erkennen, die möglicherweise aus unstrukturierten Finanzdokumenten stammen. Diese Studie zeigt beispielsweise, dass linguistische NLP-Modelle betrügerische E-Mails erkannten, die durch eine erhöhte Häufigkeit von Emotionswörtern und Aktionsverben mit negativen Konnotationen/Emotionen und eine verringerte Häufigkeit von Pronomen der 1. Person sowie exklusiven Wörtern und Phrasen identifiziert wurden.
Die Forscher stützten sich auf einen SVM-Klassifizierungsalgorithmus (Support Vector Machine), um sprachliche Merkmale von Jahresberichten zu analysieren, einschließlich Sprachdaten, Vorkommen von Aktiv- und Passivsprache und Lesbarkeit des Inhalts, wodurch Assoziationen zwischen den oben genannten Merkmalen und Finanzberichten hergestellt werden konnten das war betrügerisch.
Stimmungsanalyse – Stimmungsanalysen werden immer verwendet, um eine bessere finanzielle Entscheidungsfindung zu unterstützen. Der Aktienmarkt ist sehr volatil und reagiert oft heftig auf Weltereignisse; Hier kann NLP eingesetzt werden, um beispielsweise Finanz-Social-Media-Beiträge, Tweets, Artikel und Börsenmeinungen auf StockTwits zu sichten, um die relevanten Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen. Dadurch erhalten Finanzanalysten die Informationen, die sie über die Marktstimmung benötigen, und können so bessere Investitionsentscheidungen treffen.
Kreditbewertung – Die Kreditbewertung ist heute einer der häufigsten NLP-Anwendungsfälle im Bankwesen, eine statistische Analyse, die von Banken sowie Kreditgebern und Finanzinstituten durchgeführt wird, um die Kreditwürdigkeit einer Person oder eines Unternehmens zu verstehen.
NLP kann zur Verbesserung der Kreditwürdigkeit eingesetzt werden, indem die relevanten Daten aus unstrukturierten Dokumenten extrahiert werden; B. Einnahmen, Ausgaben, Investitionen, Kredite usw., die dann in die Kreditbewertungssoftware der Organisation eingespeist werden können, um die Kreditwürdigkeit einer Person zu ermitteln.
Darüber hinaus kann moderne Kreditbewertungssoftware NLP nutzen, um schnell die erforderlichen Informationen aus den persönlichen Profilen einer Person zu extrahieren, etwa aus mobilen Anwendungen oder Social-Media-Konten, und dann mithilfe von ML-Algorithmen die oben genannten Informationen abwägen, um die Kreditwürdigkeit zu beurteilen.
Viele Banken nutzen Conversational-Banking-Tools, um bei der Kreditbewertung zu helfen. Dabei werden Conversational-KI-Tools in Kombination mit NLP verwendet, um die Antworten der Kunden auf bestimmte Fragen zu analysieren und es den Tools zu ermöglichen, ihre Risikoeinstellungen zu beurteilen.
Aktienkursprognose – In Verbindung mit KNN-Klassifizierungsalgorithmen kann NLP dazu beitragen, Finanznachrichten im Internet in Echtzeit zu bewerten, sobald sie bekannt werden, und so den Weg für den „nachrichtenbasierten Handel“ ebnen, der Analysten dabei hilft, Finanznachrichten zu isolieren, die sich direkt auf Aktien auswirken Preise und Marktbedingungen. Um diese Echtzeit-Webdaten zu extrahieren, können Finanzanalysten Web-Scraping-APIs und Web-Crawling-/Scraping-Tools nutzen, die alle im Kern auf NLP basieren.
Geldtransfer per Sprache – Virtuelle Assistenten in Banken sind nichts Neues, obwohl sich ihre Fähigkeiten in den letzten Jahren stark verbessert haben. Die Royal Bank of Canada beispielsweise ermöglicht ihren Kunden, Geldüberweisungen per Sprache durchzuführen. In diesem NLP-Anwendungsfall für das Bankwesen wird die NLP-basierte Funktion per Stimme aktiviert, wobei sie zunächst die Stimme und Sprache eines Kunden erkennt und dann Feedback mit einer menschlichen Stimme generiert. Damit ist es aber noch nicht getan, denn Kunden müssen auch den Namen des Empfängers und den Betrag nennen, den Vorgang dann über einen Bankantrag autorisieren und mit ihrer eindeutigen Touch ID abschließen. Dies ist eine zwingende Vorgehensweise, um die Sicherheit auf dem höchstmöglichen Niveau zu halten.
Intelligente Dokumentensuche – Um fundierte und fundierte Finanzentscheidungen treffen zu können, müssen Sie tiefer in Informationen eintauchen, die nicht nur relevant sein sollten, sondern auch dem zugrunde liegenden Zweck dieser Entscheidungen dienen.
Die Fähigkeiten und Anwendungsfälle von NLP im Jahr 2023 sind breit gefächert und vielfältig. Wir haben nur einige der häufigsten NLP-Anwendungsfälle besprochen – darunter NLP-Anwendungsfälle in der Fertigung, NLP-Anwendungsfälle im Finanzwesen, NLP-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen und NLP-Anwendungsfälle im Bankwesen.
Dieser Bericht hebt lediglich einige der Fähigkeiten von NLP im Jahr 2023 und darüber hinaus hervor, da es viele, viele Anwendungsfälle gibt, die Sie wahrscheinlich in allen Bereichen finden werden, von Kundenservice und Versicherungen über Personalwesen, Recht und Buchhaltung bis hin zu Bildung, Marketing und dem öffentlichen Sektor.
Obwohl wir nicht alle möglichen NLP-Anwendungsfälle in einem Artikel abdecken können, haben wir hoffentlich genug Licht ins Dunkel gebracht, damit Unternehmen aus mehreren Branchen aufmerksam werden. Die NLP-Fähigkeiten werden sich in den kommenden Jahren nur verbessern, und Sie benötigen Dienste zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Ihnen helfen können, produktiver, wettbewerbsfähiger und risikofreier zu werden, als Sie es für möglich gehalten hätten. Darüber hinaus kann Ihnen der richtige NLP-Partner dabei helfen, Probleme in den Abteilungen Ihrer Organisation zu identifizieren, von denen Sie vielleicht gar nicht wissen, dass sie existieren.
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