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Finden Sie Ihren TraumjobDie Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Zweig der KI (Künstliche Intelligenz), der es Computern ermöglicht, Sprache nicht nur zu verstehen, sondern auch auf die gleiche Weise zu verarbeiten und zu generieren wie Menschen. Ein Paradebeispiel ist die Funktionsweise des Google-Algorithmus, um relevante Ergebnisse zu liefern, wenn Menschen bestimmte Suchbegriffe eingeben.
Heutzutage nimmt der Einsatz der Verarbeitung natürlicher Sprache in Unternehmen weiterhin rasant zu, und Unternehmen aller Größenordnungen und Branchen profitieren von der Fülle an Vorteilen.
Der Prozess, der NLP vorantreibt, wird als maschinelles Lernen oder ML bezeichnet. 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.
Sie können NLP verwenden, um jede Art von Textinformationen zu verarbeiten – Bewertungen, Erfahrungsberichte, Beschwerden, E-Mails, Quittungen, Produktbeschreibungen, Social-Media-Beiträge – alles, was Ihnen einfällt.
Daraus ergeben sich die geschäftlichen Einsatzmöglichkeiten von NLP – Sie können Methoden des maschinellen Lernens nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus jeder Art von Textdaten zu gewinnen, die Sie in Ihren Geschäftsprozessen sammeln oder auf die Sie zugreifen.
Da das Hauptziel eines jeden Unternehmens darin besteht, Umsatz zu erwirtschaften, kann NLP durchaus dafür eingesetzt werden, sei es direkt durch die Optimierung Ihrer Prozesse oder indirekt durch die Steigerung der Produktivität oder Kundenzufriedenheit.
Wir glauben, dass NLP wirklich von Vorteil ist, solange es Ihrem Unternehmen mehr lukrative Daten und Lösungen bietet, als es tatsächlich kostet. Aus diesem Grund funktionieren vorgefertigte Lösungen nie gut – Sie müssen eine Sequenz für maschinelles Lernen entwerfen, die speziell auf Ihre Geschäftsprozesse zugeschnitten ist.
Einige Unternehmen stehen NLP und maschinellem Lernen skeptisch gegenüber, weil sie dazu neigen, übereifrig zu handeln und sich selbst zu übertreffen, da 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 im Hinblick auf Kostensenkungen, Produktivitätssteigerungen und Gewinne herbeizuführen. Wir identifizieren diese Bereiche im Rahmen unserer maßgeschneiderten NLP-Beratungsdienste für jeden Kunden von Grund auf.
Sehen wir uns einige der wichtigsten und offensichtlichsten Geschäftsanwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache an.
NLP wird erfolgreich für Unternehmen eingesetzt, die komplexe Lieferketten für Bedarfsprognosen, Bestandsverwaltung, Lieferantenauswahl, Auftragsabwicklung, alle Phasen der Kundenbetreuung und vieles mehr aufbauen.
Ein trainiertes KI-Programm, das die Lieferkette steuert, ist einer der großartigen Geschäftsanwendungsfälle für NLP. Die Ergebnisse können durchweg absolut positiv sein – hochwertige Waren zu geringeren Kosten und mehr Spielraum für Ihr Unternehmen, noch anspruchsvollere Produkte zu entwickeln, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Verbraucher gerecht zu werden.
Fast Data Science - London
Mit der Analyse der Verarbeitung natürlicher Sprache müssen Sie sich nicht mehr fragen, ob Sie die richtige Entscheidung treffen, da die meisten Entscheidungen datengesteuert sind.
Ein KI-System kann riesige unstrukturierte Daten durchsuchen, 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. Das ist ein erstaunlicher Vorteil, den Sie bereits wenige Monate nach der Zusammenarbeit mit uns nutzen können.
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.
Die Sicherstellung Ihrer Compliance ist eine der kostensparendsten Geschäftsanwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache.
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-geschulte Chatbots können erheblich dazu beitragen, die Kosten zu senken, die normalerweise mit sich wiederholenden und manuellen Aufgaben verbunden sind.
Unternehmen werden enorm davon profitieren, da maschinelles Lernen die Chatbot-Kapazität weiter verbessert und die Menschen sich mit der Nutzung dieser Systeme im Allgemeinen wohler fühlen.
NLP-geschulte Chatbots sind in der Lage, 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.
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.
Glücklicherweise sind Big Data und maschinelles Lernen nicht mehr nur auf Unternehmensebene verfügbar.
Ihre Kundendienstsoftware muss 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.
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-geschulte Chatbots zeichnen sich besonders dadurch aus, dass sie jeden Tag kleine, sich wiederholende Aufgaben erledigen, sodass Ihre Mitarbeiter ihre Stärken auf geschäftskritischere Ziele ausrichten können.
NLP-Chatbots spielen als eine der wichtigsten NLP-Anwendungen für Unternehmen 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.
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.
Wenn Sie die Kundenstimmung rund um Ihre Unternehmensmarke nicht kennen und verstehen, wird es Ihnen schwer fallen, umsetzbare Wachstumsstrategien zu entwickeln. NLP bietet einen erstaunlichen Vorteil für Ihr Unternehmen, da Sie damit Ihre Marke auf intelligente Weise bewerben können.
Unternehmen suchen immer nach einer Möglichkeit, die maximale 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 bei 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.
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.
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.
NLP-Algorithmen wie die Stimmungsanalyse können wertvolle Daten aus Geschäftsbewertungen extrahieren.
Die Stimmungsanalyse ist ein kleinerer Teilbereich des Social Listening oder 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, dann schließt das Tool die allgemeine Stimmung als positiv aus.
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.
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, sollten Sie so schnell wie möglich damit beginnen.
NLP-Lösungen müssen nicht extrem komplex oder extrem teuer sein. Wir helfen Unternehmen bei Dingen, die für sie einen Unterschied machen, und unser Fachwissen ermöglicht es uns, elegante, skalierbare und effektive Lösungen zu entwickeln.
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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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