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Finden Sie Ihren TraumjobNatural language processing (NLP) is a branch of AI (Artificial Intelligence), empowering computers to not just understand but also process and generate language much like people do. A prime example is how Google’s algorithm works to provide relevant results when people enter specific search terms.
Heutzutage nimmt der Einsatz natürlicher Sprachprozesse in Unternehmen weiterhin rasant zu, und Unternehmen aller Größenordnungen und Branchen profitieren von der Fülle an Vorteilen.
Natural language processing is a branch of AI, specifically responsible for dealing with communication – with the key purpose being:
how can we program this computer to understand, process and generate language ‘naturally’ like a person?
Auch wenn der Begriff „NLP“ ursprünglich die Fähigkeit und Fähigkeit eines Systems zum Lesen bezeichnete, ist er mittlerweile eher zu einer umgangssprachlichen Bezeichnung für nahezu die gesamte Computersprache geworden.
Klingt das nach Science-Fiction-Filmen? Nun, das ist es eigentlich nicht – denn die Verarbeitung natürlicher Sprache gibt es schon vor den 1990er Jahren. Haben Sie sich vor diesem Hintergrund jemals gefragt, wie es funktioniert?
Der Prozess, der NLP vorantreibt, ist als Lernen oder ML bekannt. Mehrere ML-Systeme sind für die Speicherung von Wörtern und eine Vielzahl von Möglichkeiten verantwortlich, wie diese Wörter zusammen verwendet werden können, ähnlich wie andere Arten von Daten. Sätze, Phrasen und manchmal ganze Bücher werden in maschinelle Lernsysteme eingespeist, wo sie gemäß grammatikalischen Regeln, den tatsächlichen Sprachgewohnheiten der Menschen oder oft beidem verarbeitet werden. Der Computer wird sich dann auf diese Daten verlassen, um gemeinsame Muster zu finden und zu bestimmen, was als nächstes passieren könnte.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen, und zwar in mehrfacher Hinsicht – von der Gesprächsanalyse und dem Kundenservice bis hin zu Bewertungssystemen, Bestellungen und Kostensenkungen. Wenn Sie bereits einen Chatbot verwenden, um mit Ihren Stakeholdern oder Kunden zu interagieren, dann verstehen Sie vielleicht, welchen Wert NLP für Ihr Unternehmen hat.
Wir glauben, dass NLP wirklich von Vorteil ist, solange es Ihrem Unternehmen mehr lukrative Daten und Lösungen bietet, als es tatsächlich kostet. Es überrascht nicht, dass rund 85 % der jüngsten Big-Data-Projekte scheiterten , größtenteils aufgrund falsch ausgerichteter KI-Initiativen.
Allerdings sollten Sie sich von diesem Bericht nicht einschüchtern lassen, denn wenn man darüber nachdenkt, bieten sowohl KI als auch NLP vielversprechendes Potenzial – viele Unternehmen neigen dazu, übereifrig zu agieren und sich selbst zu übertreffen, weil sie nicht wissen, wie sie die Technologie richtig zu ihrem Vorteil nutzen können .
Aus diesem Grund ist es für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung, sich auf bestimmte Bereiche zu konzentrieren, in denen NLP dabei helfen kann, echte, positive Veränderungen herbeizuführen, z. B. Kostensenkungen, Produktivitäts- und Gewinnsteigerungen und mehr:
Wenn es um die Verwaltung relativ großer Lieferketten geht, ist ein gewisses Maß an Missmanagement nur eine Frage des „Wann“ und nicht des „Ob“. Und das ist verständlich, denn unter anderem die richtige Zuteilung von Materialien und die Durchführung logischer Lagereinkäufe können schwierig zu koordinieren und zu verwalten sein – es gibt in der Regel mehr als eine Handvoll beweglicher Teile in einer Lieferkette, die darauf folgen. Es ist praktisch unmöglich, all das gleichzeitig effizient zu erledigen.
Nun ja – praktisch unmöglich für eine Person oder ein Team, aber nicht für ein Computerprogramm.
Es kann für ein Unternehmen sehr frustrierend sein, wenn es weiß, dass es die Dinge hätte besser machen und sich dabei viele unnötige Kopfschmerzen und Mängel ersparen können. Mit einem geschulten KI-Programm, das Ihre Lieferkette steuert, sind die Ergebnisse jedoch durchweg weitaus positiver – qualitativ hochwertige Waren zu geringeren Kosten und Ihrem Unternehmen mehr Spielraum für die Entwicklung noch anspruchsvollerer Produkte, um beispielsweise den sich ständig ändernden Anforderungen der Verbraucher gerecht zu werden .
Viele Unternehmen fragen sich von Zeit zu Zeit, ob sie die richtigen Entscheidungen treffen, beispielsweise wenn es um Kundenservice, Produktentwicklung oder Vertrieb geht.
Mit der Analyse der Verarbeitung natürlicher Sprache können diese Vermutungen ausgeräumt oder bestätigt werden, indem ein KI-System integriert wird, das riesige unstrukturierte Daten durchsucht, um genau die Bereiche zu finden, in denen es zu wesentlichen Problemen kommt und in denen Verbesserungen möglich sind.
Die Dateneingabe, das Ausfüllen von Formularen und andere alltägliche Verwaltungsaufgaben erfordern eine Menge Personal, Zeit und Geld. Aber wenn Sie all dies in ein KI-System umwandeln, können Sie viel Zeit und Kosten sparen, ganz zu schweigen von der erforderlichen menschlichen Arbeit und Aufmerksamkeit. Stattdessen können Sie die Stärken Ihrer Mitarbeiter auf dringendere Aufgaben konzentrieren, während eine maßgeschneiderte NLP-Lösung Ihnen den gesamten Verwaltungsaufwand abnimmt und so auch die Bürokratie reduziert.
NLP kann den Kundenservice grundsätzlich auf zwei Arten optimieren. Erstens ermöglicht es Ihrem Unternehmen, den Servicewert zu steigern, indem es Antworten viel schneller bereitstellt, als es ein menschlicher Vertreter könnte (z. B. über Chatbots oder Sprach-Apps) – während Sie mit mehreren Sprachen arbeiten, um Benutzern auf der ganzen Welt zu helfen und komplexe Probleme zu bearbeiten verschiedene Level.
Zweitens können Sie durch die Verarbeitung natürlicher Sprache viel weniger Zeit für Büroräume, Telefone, Kundendienstmitarbeiter, die allgemeine Einrichtung der Infrastruktur und andere damit verbundene Kosten aufwenden. Mit NLP war es noch nie einfacher und kostengünstiger, einen rundum fantastischen Kundenservice zu bieten.
NLP kann Verwaltungsfunktionen auf viele Arten verändern. Maschinen sind heute in der Lage, Aufgaben zu erledigen, für die früher ein menschliches Auge erforderlich war, beispielsweise im Zusammenhang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Anstatt Compliance-Beauftragte zu bitten, Berge von Daten zu durchsuchen, um potenzielle Verstöße zu lokalisieren, können Computer mit installierten NLP-Programmen in festgelegten Abständen automatisch Überprüfungen einleiten und potenzielle Unregelmäßigkeiten oder Verstöße an Compliance-Beauftragte weiterleiten. Ein zusätzlicher Vorteil ist, dass dieser Vorgang viel weniger Zeit in Anspruch nimmt und im Allgemeinen genauer ist als ein Paar menschlicher Augen.
Textintensive Aufgaben erfordern mehrere Durchgänge, um bestimmte Informationen zu extrapolieren, und durch NLP-gestützte Anwendungen können diese Aufgaben vollständig automatisiert werden. Tatsächlich wurde dies neben anderen Anwendungen in Unternehmen bereits erfolgreich zur Erkennung von Spam in E-Mails implementiert.
Eine dieser Anwendungen richtet sich an Personalvermittler, die mithilfe von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache ihre Arbeitsbelastung durch intelligente Kategorisierung und Sortierung von Stapeln von Lebensläufen reduzieren können.
Die meisten Unternehmen nutzen veraltete Suchtechnologien, die auf Keyword-Matching basieren, um etwas für ihre Mitarbeiter, Kunden und Partner zu finden. Dies führt jedoch häufig zu nicht optimalen Ergebnissen. Durch die Anwendung von NLP auf Suchvorgänge können Ergebnisse erzielt werden, die auf einem genauen Verständnis der zugrunde liegenden Bedeutung der Abfrage basieren, anstatt nur auf der Suche nach einer Reihe von Schlüsselwörtern.
NLP-Systeme können es Unternehmen ermöglichen, Verwaltungskosten wie Kundenkontaktzentren zu senken.
Ein erfolgreiches Unternehmen zu führen hat viel damit zu tun, die Kosten wo immer möglich zu minimieren. Während das allgemeine Ziel jedes Unternehmens darin besteht, den Gewinn zu steigern, tun viele oft wenig, um bestehende Abläufe durch Optimierung der Gesamteffizienz zu rationalisieren – etwas, das für Ihre jährliche Gewinnbilanz wahre Wunder bewirken kann.
NLP-geschulte Chatbots können beispielsweise erheblich dazu beitragen, die Kosten zu senken, die normalerweise mit sich wiederholenden und manuellen Aufgaben verbunden sind. Auch wenn es andere Möglichkeiten zur Kostensenkung gibt, werden Unternehmen enorm davon profitieren, da maschinelles Lernen die Chatbot-Kapazität weiter verbessert und die Menschen sich im Allgemeinen mit der Nutzung dieser Systeme wohler fühlen.
Was NLP-spezifische Chatbots betrifft, gibt es noch weitere Vorteile – etwa die Verbesserung des Kundenservice-Erlebnisses.
In der Welt von Big Data, globalen Netzwerken und sofortiger Kommunikation verlangen Verbraucher fast immer schnelles und relevantes Feedback von jeder nichtmenschlichen Interaktion, die sie haben. Ein statisches Bestellformular oder eine Support-Seite reichen einfach nicht aus, da der moderne und gebildete Kunde zumindest Echtzeit-Feedback erwartet.
Kunden sind heutzutage sehr an Such- und Abfragetechnologien gewöhnt. Um mit ihren Anforderungen Schritt zu halten, muss Ihre Kundendienstsoftware praktisch wie ein Webbrowser reagieren. Hier kommen NLP-Chatbots ins Spiel, da sie mehrere Kundenanfragen gleichzeitig nahtlos bearbeiten können, sodass Sie sich nicht mit frustrierten Kunden aufgrund langer Wartezeiten auseinandersetzen müssen. Dies allein kann einen großen Unterschied in Ihrem Unternehmen machen, da Ineffizienzen und Engpässe im Zusammenhang mit dem Kundenservice eine Hauptquelle für Umsatzeinbußen sein können.
Darüber hinaus verfügen NLP-geschulte Chatbots über die Fähigkeit, Kundenfragen basierend auf Kontext und Absicht zu verstehen, zu analysieren und zu priorisieren. Dadurch können sie schnell und präzise auf Anfragen reagieren, und das auch deutlich schneller als ein normaler Kundendienstmitarbeiter. Im Laufe der Zeit kann dies viel Vertrauen, Wert und Glaubwürdigkeit für Ihr Unternehmen aufbauen.
Es ist verständlich, dass es Chatbots im Allgemeinen schwer fällt, die Funktionsweise der menschlichen Sprache zu verstehen, denn wie wir sprechen, kann voller struktureller Konventionen, komplexer Muster und seltsamer Redewendungen sein.
Bevor Sie einen Chatbot dazu bringen können, einem Gespräch einen echten Mehrwert zu verleihen, muss er zunächst verstehen, was bestimmte einzelne Wörter bedeuten, und auch den zugrunde liegenden Kontext dieser Wörter in einem Satz verstehen. Um diesen Prozess zu ermöglichen, kommen zwei Schlüsseltechniken ins Spiel:
Die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt sowohl ML als auch grundlegende Bedeutungen, sodass nützliche Ergebnisse maximiert und der Weg für natürliche Gespräche geebnet werden kann. Letztendlich können Unternehmen Kundendienstkosten einsparen und kurz- und langfristig einen enormen Mehrwert schaffen.
Abhängig von der erforderlichen Anwendung können Chatbots eingesetzt werden, um lange, fließende Gespräche oder sich wiederholende Aufgaben zu erleichtern. Auch wenn der wahre Wert darin liegt, den optimalen Kompromiss zwischen diesen beiden Extremen zu finden, scheinen Chatbots sehr gut für sich wiederholende Aufgaben geeignet zu sein. Tatsächlich zeichnen sich NLP-geschulte Chatbots neben der Erleichterung natürlicher Gespräche besonders dadurch aus, dass sie jeden Tag kleine, sich wiederholende Aufgaben erledigen, sodass Ihre Mitarbeiter ihre Stärken auf geschäftskritischere Ziele ausrichten können.
Unabhängig davon, in welcher Branche Ihr Unternehmen tätig ist, können Sie wahrscheinlich nachvollziehen, dass nahezu sinnlos sich wiederholende Aufgaben den Kern der meisten täglichen Abläufe ausmachen. Von der Rechnungsbearbeitung bis zum Kundenservice können NLP-Chatbots den menschlichen Aufwand für manuelle und sich wiederholende Aufgaben drastisch reduzieren. Dadurch wird die betriebliche Effizienz und Produktivität insgesamt gesteigert, sodass Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit besser wachsen kann, indem Mitarbeiter wichtigeren Aufgaben zugewiesen werden.
NLP-Chatbots spielen eine wichtige Rolle in der Marktforschung und -analyse. Während Vermarkter über umfangreiche Datenmengen verfügen, um wichtige Entscheidungen zu treffen, kann es zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein, all diese Daten zu verstehen. Social-Media-Kommentare, Kundenrezensionen, interne und externe Suchanfragen, das Entschlüsseln von Rohinformationen, das Zuordnen spezifischer Informationsmengen usw. – all dies kann ein NLP-Chatbot mühelos bewältigen.
Wenn Sie die Kundenstimmung rund um Ihre Unternehmensmarke nicht kennen und verstehen, wird es Ihnen schwerfallen, umsetzbare Wachstumsstrategien zu entwickeln. NLP-basierte Software kann Social-Media-Inhalte, darunter Kundenkommentare und -bewertungen, analysieren und in äußerst aufschlussreiche und aussagekräftige Daten umwandeln. Indem Sie die Stimmungsanalyse auf diese Weise nutzen und Zugriff auf den Kontext haben, in dem Ihre Marke sowohl negative als auch positive Kommentare erhält, können Sie Ihre Stärken stärken und gleichzeitig Schwächen reduzieren, basierend auf tragfähigen Marktforschungen.
Unternehmen suchen immer nach einer Möglichkeit, die größtmögliche Anzahl an Zielgruppen zu erreichen, um die meisten Leads zu generieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann eine hervorragende Möglichkeit sein, Anzeigen intelligent gezielt auszurichten und zu platzieren – d. h. am richtigen Ort, zur richtigen Zeit und für die richtige Zielgruppe. Dies wird durch die Analyse von E-Mails, Social-Media-Plattformen, Browsing-Mustern, Suchbegriffen und E-Mails erreicht, um die richtigen Zielbenutzer zu finden.
Gezielte Werbung basiert auf dem Keyword-Matching und zu diesem Zweck werden Text-Mining-Tools und Textanalysen eingesetzt – beides bringt NLP stark ins Spiel.
Berichterstattung und Dokumentation sind tatsächlich zwei der zeitaufwändigsten Aspekte der Führung eines Unternehmens. Glücklicherweise können durch spezifische NLP-Techniken unstrukturierte Textinformationen durch die Anwendung formulierter Dateneingabe und Sprach-zu-Text-Diktieren in Berichte umgewandelt werden.
Darüber hinaus ist es auch möglich, ein tiefgreifendes und intuitives Lernmodell zu entwerfen, das die gewünschten Informationen aus unstrukturierten Textdaten identifiziert und sie in spezifischen Berichten kombiniert. Fortschrittliche Lösungen wie diese können fehlende Daten identifizieren und anfordern, sodass Sie den gesamten Berichtsprozess automatisieren können.
Die meisten Unternehmer neigen dazu, bei der Gründung eines neuen Unternehmens eine gründliche Konkurrenzanalyse und -recherche durchzuführen. Dies ist ein wichtiger Schritt, da sie dadurch den Markt, in dem sie tätig sind, die Konkurrenten, mit denen sie es zu tun haben, und die Benutzer, die sie ansprechen müssen, sowie andere wichtige Details über ihre Branche besser verstehen können.
Spezifische Engines zur Verarbeitung natürlicher Sprache können einem Unternehmen dabei helfen, seine Konkurrenten zu überwachen und den Prozess zum Aufbau einer Wettbewerbslandschaft zu vereinfachen. Wenn Ihre NLP-Wettbewerbsanalyse-Engine beispielsweise Rohdaten betrachtet, erstellt sie eine Liste von Unternehmen und ordnet sie von null bis eins. Durch ein multimodales semantisches Feld zeigt dieses Rankingsystem, wie eng die verschiedenen Unternehmen miteinander verbunden sind.
Der Algorithmus erstellt dann eine endgültige Liste von Unternehmen, indem er das Internet nach Artikeln durchsucht und das Datum in ein bestimmtes NLP-Modul einfügt, das semantische Beziehungen zwischen verschiedenen Unternehmen herstellt.
Sind Sie überrascht, dass dies das erste Anwendungsbeispiel ist, das wir ans Licht bringen?
Wenn Sie jemals die Gelegenheit hatten, ein Social-Media-Überwachungstool wie Buffer oder Hootsuite zu verwenden, dann basieren diese im Wesentlichen auf NLP-Technologie – hochentwickelte Tools, die Ihnen dabei helfen, die Social-Media-Kanäle Ihres Unternehmens jedes Mal zu überwachen, wenn jemand Ihre Marke erwähnt. Wenn Leute anfangen, über Ihre Marke zu sprechen, werden Sie sofort benachrichtigt.
Wie Geschäftsinhaber und Vermarkter bereits wissen, kann bereits eine einzige negative Bewertung in den sozialen Medien ausreichen, um Ihren Ruf fast über Nacht zu zerstören. Vor diesem Hintergrund ist es für jedes Unternehmen wichtig, Social Listening zu betreiben, um sicherzustellen, dass potenzielle Krisen frühzeitig angegangen werden, bevor sie zu umfassenden Problemen eskalieren können, die Ihren Ruf gefährden. Die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache bringt alles zusammen.
Textanalysen umfassen häufig mehrere Kategorien wie grammatikalische, morphologische, semantische und syntaktische Analysen.
Durch die Analyse dieses Textes und die Extraktion verschiedener Arten von Kernelementen wie Personen, Daten, Themen, Standorte, Unternehmen usw. können Unternehmen ihre Daten viel besser organisieren und nützliche Erkenntnisse sowie Muster für die Zukunft identifizieren.
Beispielsweise können insbesondere E-Commerce-Unternehmen die Textanalyse von Produktbewertungen nutzen, um besser zu verstehen, was Kunden an ihren Produkten speziell mögen und nicht mögen oder wie sie diese Produkte gerne verwenden.
NLP-Algorithmen wie die Stimmungsanalyse können wertvolle Daten aus Geschäftsbewertungen extrahieren.
Sentiment analysis is a smaller subset of social listening or social media monitoring.
Während sich Social Listening auf das Mithören von Gesprächen bezieht, die Menschen rund um Ihre Marke im Allgemeinen führen, geht es bei der Sentiment-Analyse darum, Meinungen zu identifizieren und dann festzustellen, ob die Person, die Kommentare gepostet hat, eine negative, positive oder neutrale Meinung zu Ihrem Unternehmen vertritt.
Nach wie vor kommt NLP auf intelligente und kluge Weise ins Spiel. Sentiment-Analysetools, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, können ganz einfach emotional aufgeladene Wörter auswählen, die beispielsweise zur Beschreibung der Dienstleistungen einer Marke oder der Erfahrung eines Kunden mit dieser Marke verwendet werden.
Um Ihnen ein Beispiel zu geben: Wenn ein Beitrag oder eine Rezension viele positive Konnotationen wie „brillant“, „großartig“ oder „fantastisch“ hat, schließt das Tool die Gesamtstimmung als positiv ab.
Mit der NLP-gestützten Stimmungsanalyse können Unternehmen besser beurteilen, ob ihre Kunden positiv oder negativ auf ein bestimmtes Produkt/eine bestimmte Dienstleistung reagieren oder wie sie auf eine Änderung der kürzlich implementierten Markenbotschaften wie Geschäftsbedingungen oder Support reagieren könnten Politik.
Ein Screenshot des Gmail-Spamfilters, der mithilfe eines cleveren Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache erkennt, welche E-Mails unerbeten sind. Bildquelle: Google
Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie groß das Problem Spam ist, dann bedenken Sie Folgendes: Laut Statistiken aus dem Jahr 2019 machte Spam 45 % aller gesendeten E-Mails aus; Täglich wurden etwa 14,5 Millionen Spam-Nachrichten versendet.
Aber wenn Sie sich das oben Gesagte ansehen, haben Sie sich vielleicht gefragt: „Ich bekomme nicht so viele Spam-E-Mails. Was ist also die große Idee?“
Das liegt daran, dass in Ihrem bevorzugten E-Mail-Client einige außergewöhnlich gut programmierte Spam-Filter integriert sind – Filter, die verhindern sollen, dass fragwürdig aussehende Nachrichten jemals Ihren Posteingang erreichen.
Aber wie funktionieren sie? Natürlich NLP-Technologie, die zur Analyse von Betreffzeilen und Textinhalten verwendet wird. Von hier aus kann man sich leicht vorstellen, warum Ihr E-Mail-Client leicht entscheiden kann, ob es sich um Spam handelt oder nicht – E-Mails mit viel Text in Fettschrift und Wörtern wie „Jetzt kaufen“, „begrenztes Angebot“, „Aktion“ usw. haben einen hohe Wahrscheinlichkeit, in Ihrem Junk-Ordner zu landen.
In die gleiche Richtung geht die E-Mail-Klassifizierung – etwas, mit dem Sie vielleicht vertraut sind, wenn Sie Gmail verwenden.
Schauen Sie in Ihren Posteingang und Sie werden Nachrichten sehen, die nach „Primär“, „Sozial“ und „Werbung“ kategorisiert sind. Gmail setzt auf die Verarbeitung natürlicher Sprache, um zunächst zu erkennen und anschließend auszuwerten, welche Inhalte in welchem Ordner landen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache durchdringt jedes Unternehmen, das hinsichtlich Kostensenkung, höherer Gewinngenerierung, gesteigerter Effizienz und vielem mehr vorankommen möchte.
Unternehmen, die bereits NLP-Technologien nutzen, verschaffen sich einen immer größeren Wettbewerbsvorteil. Wenn Sie einige der oben genannten Anwendungsfälle noch nicht nutzen, ist jetzt genau der richtige Zeitpunkt, um auf den NLP-Zug aufzuspringen.
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Mittlerweile sind es Organisationen aller Größenordnungen und fast aller Sektoren werden zunehmend datengesteuert, insbesondere als größere Datenspeicher Systeme und schnellere Computer treiben die Leistungsgrenzen immer weiter voran.
Aufgrund des umfangreichen Einsatzes von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeden individuellen Charakter und damit auch jeden Charme für den Arbeitnehmer verloren.
Die Auswirkungen von KI auf die Humanressourcen Die Arbeitswelt verändert sich rasant, sowohl aufgrund der Einführung traditioneller Data-Science-Praktiken in immer mehr Unternehmen als auch aufgrund der zunehmenden Beliebtheit generativer KI-Tools wie ChatGPT und Googles BARD bei nicht-technischen Arbeitnehmern.
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