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Finden Sie Ihren TraumjobDie Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Zweig der KI (künstlichen Intelligenz), der es Computern ermöglicht, Sprache nicht nur zu verstehen, sondern auch zu verarbeiten und zu generieren, und zwar auf dieselbe Weise wie Menschen. Ein Paradebeispiel ist die Funktionsweise des Google-Algorithmus, der relevante Ergebnisse liefert, wenn Benutzer bestimmte Suchbegriffe eingeben.
Heute wächst die Nutzung der Verarbeitung natürlicher Sprache in der Geschäftswelt weiterhin rasant. Unternehmen aller Größenordnungen und Branchen profitieren von NLP.
NLP bezieht sich auf jede Art und Weise, wie Computer mit menschlicher Sprache umgehen, aber moderne NLP-Lösungen werden normalerweise mithilfe von maschinellem Lernen oder ML erstellt. Mehrere ML-Systeme sind für die Speicherung von Wörtern und die verschiedenen Möglichkeiten, wie diese Wörter zusammen verwendet werden können, verantwortlich, ähnlich wie bei anderen Arten von Daten.
Sätze, Phrasen und manchmal ganze Bücher werden in maschinelle Lernsysteme eingespeist, wo sie nach grammatikalischen Regeln, den tatsächlichen Sprachgewohnheiten der Menschen oder oft auch nach beidem verarbeitet werden. Der Computer wird sich dann auf diese Daten stützen, um gemeinsame Muster zu finden und zu bestimmen, was als nächstes kommen könnte. Der aktuelle Stand der Technik in der Verarbeitung natürlicher Sprache sind generative Modelle .
Sie können NLP verwenden, um jede Art von Textinformationen zu verarbeiten – Bewertungen, Erfahrungsberichte, Beschwerden, E-Mails , Umfrageantworten , Quittungen, Produktbeschreibungen, Protokolle klinischer Studien , Bauberichte , wissenschaftliche Veröffentlichungen , Verkaufskontakte , Social-Media-Beiträge – alles, was Sie sich vorstellen können.
Hier kommen die geschäftlichen Anwendungen von NLP ins Spiel: Sie können Methoden des maschinellen Lernens verwenden, um wertvolle Erkenntnisse und Geschäftsinformationen aus allen Arten von Textdaten zu gewinnen, die Sie im Rahmen Ihrer Geschäftsprozesse sammeln oder auf die Sie zugreifen.
Da das Hauptziel jedes Unternehmens darin besteht, Umsatz zu erzielen, kann NLP durchaus dafür eingesetzt werden, sei es direkt durch die Optimierung Ihrer Prozesse oder indirekt durch die Steigerung der Produktivität oder Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
Wir glauben, dass NLP wirklich von Nutzen ist, solange es Ihrem Unternehmen lukrativere Daten und Lösungen bietet, als es tatsächlich kostet. Aus diesem Grund funktionieren vorgefertigte Lösungen selten gut. Sie müssen eine maschinelle Lernsequenz 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 zu übernehmen, da sie nicht wissen, wie sie die Technologie richtig zu ihrem Vorteil nutzen können.
Für Ihr Unternehmen ist es entscheidend, sich auf bestimmte Bereiche zu konzentrieren, in denen NLP echte, positive Veränderungen in Bezug auf Kostensenkung, Produktivitäts- und Gewinnsteigerung bewirken kann. Wir identifizieren diese Bereiche im Rahmen unserer maßgeschneiderten NLP-Beratungsleistungen für jeden Kunden von Grund auf.
Lassen Sie uns einige der wichtigsten und offensichtlichsten Geschäftsanwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache durchgehen.
NLP wird erfolgreich von Unternehmen eingesetzt, die komplexe Lieferketten für die Bedarfsprognose, Bestandsverwaltung, Lieferantenauswahl, Auftragserfüllung, alle Phasen der Kundenbetreuung und vieles mehr einrichten.
Ein trainiertes KI-Programm, das die Lieferkette steuert, ist einer der besten Anwendungsfälle für NLP. Die Ergebnisse können durchweg positiv sein – Qualitätswaren zu geringeren Kosten und mehr Spielraum für Ihr Unternehmen, um noch anspruchsvollere Produkte zu entwickeln, die den sich ständig ändernden Anforderungen der Verbraucher gerecht werden.
Fast Data Science - London
Mithilfe der Analyse durch natürliche Sprachverarbeitung müssen Sie sich nicht mehr fragen, ob Sie die richtige Entscheidung treffen, da die meisten Entscheidungen datengesteuert sind.
Ein KI-System kann riesige Mengen unstrukturierter Daten durchforsten, um genau die Bereiche zu finden, in denen es wesentliche Probleme gibt und Verbesserungen möglich sind.
In vielen Geschäftsbereichen ist es wünschenswert, das Risiko nicht zahlender oder prozessfreudiger Kunden, Garantieansprüche, Versicherungsansprüche oder negativer Ergebnisse wie fehlgeschlagener klinischer Studien vorherzusagen. Häufig sind die Daten, die Ihnen zum Zeitpunkt der Risikovorhersage zur Verfügung stehen, lückenhaft und unstrukturiert. Wir haben jedoch festgestellt, dass unstrukturierte Textdaten eine ungenutzte Goldmine für die Vorhersage teurer und geschäftskritischer Prozesse sein können.
Für Tarion, eine Regulierungsbehörde für den Wohnungsmarkt in Ontario, war es von entscheidender Bedeutung, Daten aus Hausinspektionen mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung zu nutzen, um unerwünschte Ereignisse wie die physische Inspektion eines Hauses oder Rechtsstreitigkeiten vorherzusagen. Im Rahmen unseres KI-Beratungsauftrags mit Tarion haben wir einen Plan für die Verwendung des Rohtexts von Hausbesitzer-Inspektionsformularen zur Vorhersage von Eskalationen erstellt.
Die Dateneingabe, das Ausfüllen von Formularen und andere alltägliche Verwaltungsaufgaben erfordern viel Arbeitskraft, Zeit und Geld.
Aber wenn Sie all dies in ein KI-System umwandeln, können Sie viel Zeit und Geld sparen, ganz zu schweigen von der erforderlichen menschlichen Arbeitskraft und Aufmerksamkeit.
Stattdessen können Sie die Kräfte Ihrer Mitarbeiter auf dringlichere Angelegenheiten konzentrieren, während eine maßgeschneiderte NLP-Lösung die gesamte Verwaltungsarbeit für Sie übernimmt und so auch die Bürokratie reduziert.
⚠️ Viele Organisationen entdecken die Leistungsfähigkeit generativer NLP-Modelle in der Verwaltung. Wenn Ihre Organisation jedoch mit vertraulichen Daten umgeht , sollten Sie eine KI-Richtlinie einführen, da es für Mitarbeiter wichtig ist, zu verstehen, ob sie Datenschutzgesetze verletzen, indem sie persönliche Daten in Tools von Drittanbietern wie ChatGPT oder Copilot einfügen. Sie können mit Fast Data Science sprechen , um die Auswirkungen des Einsatzes von KI am Arbeitsplatz zu besprechen.
Anstatt Compliance-Beauftragte damit zu beauftragen, Berge von Daten zu durchforsten, um mögliche Verstöße aufzuspüren, können Computer mit installierten NLP-Programmen in festgelegten Abständen automatisch Prüfungen einleiten und mögliche Unregelmäßigkeiten oder Verstöße an die Compliance-Beauftragten weiterleiten.
Ein zusätzlicher Vorteil besteht darin, dass dieser Vorgang wesentlich weniger Zeit in Anspruch nimmt und im Allgemeinen genauer ist als ein Paar menschliche Augen.
Durch die Gewährleistung einer absolut sicheren Compliance können Sie durch die Verarbeitung natürlicher Sprache in Ihrem Unternehmen am meisten Geld sparen.
NLP kann den Kundenservice grundsätzlich auf zwei Arten optimieren.
Erstens kann Ihr Unternehmen den Servicewert steigern, indem es Antworten viel schneller bereitstellt, als ein menschlicher Mitarbeiter es könnte (beispielsweise über Chatbots oder Sprachanwendungen). Denn Sie arbeiten mit mehreren Sprachen, um Benutzern auf der ganzen Welt den Service zu bieten und komplexe Probleme auf unterschiedlichen Ebenen zu bearbeiten.
Zweitens können Sie durch die Verarbeitung natürlicher Sprache wesentlich weniger Zeit für Büroräume, Telefone, Kundendienstmitarbeiter, die allgemeine Einrichtung der Infrastruktur und andere damit verbundene Kosten aufwenden.
Mit NLP war es nie einfacher und kostengünstiger, rundum fantastischen Kundenservice zu bieten. Das ist ein erstaunlicher Vorteil, den Sie schon nach wenigen Monaten der Zusammenarbeit mit uns nutzen können.
Textintensive Aufgaben erfordern mehrere Durchläufe, um bestimmte Informationen zu extrapolieren, und durch NLP-gestützte Anwendungen können diese Aufgaben vollständig automatisiert werden.
Tatsächlich wird diese Funktion neben anderen Anwendungen in Unternehmen bereits erfolgreich zur Erkennung von Spam in E-Mails implementiert.
Eine dieser Anwendungen ist für Personalvermittler gedacht, die mithilfe von Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache ihre Arbeitsbelastung verringern können, indem sie Stapel von Lebensläufen intelligent kategorisieren und sortieren. Schauen Sie sich das NLP-Projekt an, das wir für CV-Library, eine der größten Jobbörsen Großbritanniens, durchgeführt haben .
Die meisten Unternehmen verwenden veraltete Suchtechnologien auf Basis von Schlüsselwortabgleich, um ihren Mitarbeitern, Kunden und Partnern bei der Suche nach passenden Produkten behilflich zu sein.
Dies führt jedoch häufig zu suboptimalen Ergebnissen.
Durch die Anwendung von NLP auf Suchvorgänge können Ergebnisse erzeugt werden, die auf einem genauen Verständnis der zugrunde liegenden Bedeutung der Abfrage basieren und nicht nur auf der Übereinstimmung einer Reihe von Schlüsselwörtern.
Eine der einfachsten und effektivsten Lösungen für eine bessere Unternehmenssuche ist Elasticsearch, mit dem Sie Regeln anpassen können. Sie können Elasticsearch mit einem maschinellen Lernmodell Ihrer Wahl in Python kombinieren. Wir haben ein maschinenlernbasiertes Suchtool auf Basis von Elasticsearch für ein Finanzunternehmen entwickelt, das Firmennamen im Klartext in Firmen-IDs auflösen wollte. Wo eine differenziertere Informationssuche erforderlich ist, haben wir eine Datenbank mit Satzeinbettungen (Vektoren) verwendet. Beispielsweise identifiziert unser Insolvency Bot relevante Abschnitte des britischen Gesetzesrechts mithilfe einer Vektorsuche.
Zu den Tools für die intelligente NLP-Suche gehören:
Mit NLP trainierte Chatbots können erheblich dazu beitragen, die Kosten zu senken, die normalerweise mit sich wiederholenden und manuellen Aufgaben verbunden sind.
Unternehmen können enorm davon profitieren, da die Leistungsfähigkeit von Chatbots durch maschinelles Lernen immer weiter verbessert wird und die Menschen sich im Umgang mit diesen Systemen generell immer wohler fühlen.
NLP-trainierte Chatbots können Kundenfragen kontext- und absichtsgerecht verstehen, analysieren und priorisieren.
Dadurch können sie rasch und präzise auf Anfragen reagieren und das auch deutlich schneller als ein normaler Kundendienstmitarbeiter.
Dadurch können Sie mit der Zeit viel Vertrauen, Wert und Glaubwürdigkeit für Ihr Unternehmen aufbauen.
In einer Welt voller Big Data , globaler Netzwerke und Instant-Kommunikation verlangen Verbraucher bei jeder nicht-menschlichen Interaktion fast immer ein schnelles und relevantes Feedback.
Ein statisches Bestellformular oder eine Support-Seite reichen einfach nicht aus, da der moderne und gebildete Kunde zumindest Feedback in Echtzeit erwartet.
Glücklicherweise sind Big Data und maschinelles Lernen nicht mehr nur auf Unternehmensebene verfügbar.
Ihre Kundenservice-Software muss praktisch wie ein Webbrowser reagieren.
Hier kommen NLP-Chatbots ins Spiel, da sie nahtlos mehrere Kundenanfragen gleichzeitig beantworten können, sodass Sie sich nicht mit frustrierten Kunden aufgrund langer Wartezeiten herumschlagen müssen.
Dies allein kann für Ihr Unternehmen einen erheblichen Unterschied bedeuten, da Ineffizienzen und Engpässe im Kundenservice eine wesentliche Ursache für Umsatzeinbußen sein können.
Ganz gleich, in welcher Branche Ihr Unternehmen tätig ist, Sie wissen wahrscheinlich, dass den Kern der meisten alltäglichen Betriebsabläufe fast gedankenlos wiederkehrende Aufgaben bilden.
Von der Rechnungsverarbeitung bis zum Kundenservice können NLP-Chatbots den menschlichen Aufwand für manuelle und sich wiederholende Aufgaben drastisch reduzieren.
Darüber hinaus kann NLP für intelligente HR-Aufgaben eingesetzt werden. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen intelligenten Absolventen, der Ihren HR-Datenfeed überwacht. Diese Person könnte kluge Vermutungen darüber anstellen, wer befördert wird und wer das Unternehmen verlässt. Auch das kann die Verarbeitung natürlicher Sprache!
Dadurch wird die betriebliche Effizienz und Produktivität insgesamt gesteigert, und Ihr Unternehmen kann im Laufe der Zeit besser wachsen, indem den Mitarbeitern wichtigere Aufgaben zugewiesen werden.
NLP-trainierte Chatbots eignen sich besonders gut für die tägliche Ausführung kleiner, sich wiederholender Aufgaben, sodass Ihre Mitarbeiter sich stärker auf unternehmenskritischere Ziele konzentrieren können.
NLP spielt in der Marktforschung und -analyse eine wichtige Rolle.
Zwar verfügen Marketingfachleute über umfangreiche Datenmengen, die sie für wichtige Entscheidungen benötigen, doch die Auswertung dieser Daten kann zeitaufwändig sein und viele Ressourcen erfordern.
Marktforscher analysieren regelmäßig Umfrageergebnisse, die in verschiedenen Märkten erhoben wurden. Beispielsweise: „Wie gut passt diese Verpackung zu unserer Marke?“ mit Antworten auf einer Skala von „sehr gut“ bis „überhaupt nicht“ oder einer Likert-Skala . Das Problem der Kombination von Daten aus verschiedenen Umfragen wird als Benchmarking oder Datenharmonisierung bezeichnet.
Rechtstexte können umfangreich und langatmig sein und die Verarbeitung großer Mengen ist kostspielig. Glücklicherweise ist es insbesondere mit generativer KI möglich, wichtige Informationen aus Rechtsdokumenten zu sammeln, wie etwa Daten, die Höhe von Verbindlichkeiten oder sogar relevante Gesetze zu identifizieren.
Wir haben einen NLP-Chatbot namens „ Insolvency Bot“ entwickelt, der Fragen zum englischen Insolvenzrecht beantworten kann.
Wir haben eine NLP-Analyse von Grundbucheinträgen für ein nationales Grundbuchamt durchgeführt.
NLP-gestützte 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 auf der Grundlage tragfähiger Marktforschung Ihre Stärken steigern und gleichzeitig Ihre Schwächen reduzieren.
Wenn Sie die Kundenstimmung in Bezug auf Ihre Unternehmensmarke nicht kennen und verstehen, fällt es Ihnen schwer, umsetzbare Wachstumsstrategien zu entwickeln. NLP bietet Ihrem Unternehmen einen erstaunlichen Vorteil, da Sie damit Ihre Marke auf intelligente Weise bewerben können.
Unternehmen suchen immer nach einer Möglichkeit, die maximale Zahl an Zielgruppenmitgliedern zu erreichen, um möglichst viele Leads zu generieren.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann eine hervorragende Methode sein, um Anzeigen intelligent zu platzieren und auszurichten – also am richtigen Ort und zur richtigen Zeit und für das richtige Publikum. Dies wird durch die Analyse von E-Mails, Social-Media-Plattformen, Browsing-Mustern, Suchbegriffen und E-Mails erreicht, um die richtigen Zielbenutzer zu finden.
Zielgerichtete Werbung funktioniert auf der Grundlage von Keyword-Matching. Zu diesem Zweck werden Text Mining- Tools und Textanalysen eingesetzt, bei denen NLP in großem Maße ins Spiel kommt.
Berichterstellung und Dokumentation sind tatsächlich zwei der zeitaufwändigsten Aspekte der Unternehmensführung. Glücklicherweise können unstrukturierte Textinformationen mithilfe bestimmter NLP-Techniken durch formulierte Dateneingabe und Spracherkennung in Berichte umgewandelt werden.
Darüber hinaus ist es auch möglich, ein tiefgehendes und intuitives Lernmodell zu entwerfen, das die gewünschten Informationen aus unstrukturierten Textdaten identifiziert und diese zu spezifischen Berichten kombiniert.
Mithilfe dieser fortschrittlichen Lösungen können Sie fehlende Daten identifizieren und anfordern, sodass Sie den gesamten Berichtsprozess automatisieren können.
Spezielle Engines zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Unternehmen dabei helfen, ihre Konkurrenten zu überwachen, und so den Prozess des Aufbaus einer wettbewerbsfähigen Landschaft vereinfachen.
Wenn Ihre NLP-Wettbewerbsanalyse-Engine beispielsweise Rohdaten analysiert, erstellt sie eine Liste von Unternehmen und ordnet sie auf einer Skala von 0 bis 1 ein. Dieses Rangsystem zeigt anhand eines multimodalen semantischen Felds, 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 die Daten in ein dafür vorgesehenes NLP-Modul eingibt, das semantische Beziehungen zwischen verschiedenen Unternehmen herstellt.
Wenn Sie schon einmal die Gelegenheit hatten, ein Social-Media-Monitoring-Tool wie Buffer oder Hootsuite zu verwenden, dann basieren diese im Grunde auf NLP-Technologie – hochentwickelte Tools, die Ihnen helfen, die Social-Media-Kanäle Ihres Unternehmens jedes Mal zu überwachen, wenn jemand Ihre Marke erwähnt. Wenn die Leute anfangen, über Ihre Marke zu sprechen, erhalten Sie sofort eine Benachrichtigung.
Wie Unternehmer und Vermarkter bereits wissen, kann bereits eine einzige negative Bewertung in den sozialen Medien ausreichen, um Ihren Ruf praktisch 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 echten 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 eine kleinere Teilmenge des Social Listening oder Social Media Monitoring.
Während es sich beim Social Listening um das Mithören von Gesprächen handelt, die Menschen im Allgemeinen über Ihre Marke führen, beschäftigt sich die Sentimentanalyse mit der Identifizierung von Meinungen und der anschließenden Feststellung, ob die Person, die den Kommentar gepostet hat, eine negative, positive oder neutrale Meinung über Ihr Unternehmen hat.
Wie zuvor kommt NLP auf intelligente und geschickte Weise ins Spiel. Sentimentanalyse-Tools auf Basis natürlicher Sprachverarbeitung können beispielsweise problemlos emotional aufgeladene Wörter auswählen, mit denen die Dienstleistungen einer Marke oder die Erfahrungen eines Kunden mit dieser Marke beschrieben werden.
Um Ihnen ein Beispiel zu geben: Wenn ein Beitrag oder eine Rezension viele positive Konnotationen wie „genial“, „großartig“ oder „fantastisch“ enthält, kommt das Tool zu dem Schluss, dass die Gesamtstimmung positiv ist.
Mithilfe der NLP-gestützten Stimmungsanalyse können Unternehmen besser einschätzen, ob ihre Kunden positiv oder negativ auf ein bestimmtes Produkt bzw. eine bestimmte Dienstleistung reagieren oder wie sie auf eine Änderung einer kürzlich implementierten Markenbotschaft, beispielsweise der Geschäftsbedingungen oder der Supportrichtlinien, reagieren.
In einer zunehmend globalisierten Welt suchen Unternehmen nach sprachunabhängigen NLP-Lösungen. Die neuesten generativen Modelle können Eingabetexte in mehreren Sprachen verarbeiten. Mehrsprachige NLP- Lösungen sind eine Herausforderung, werden aber immer häufiger eingesetzt, sodass Kunden in ihrer Muttersprache mit Ihrem Unternehmen interagieren können.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist in jedem Unternehmen präsent, das seine Kosten senken, den Gewinn steigern, die Effizienz erhöhen und vieles mehr 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 weder extrem komplex noch 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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