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Finden Sie Ihren TraumjobDie Anwendungsfälle von NLP haben in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Von NLP-Anwendungsfällen im Finanzbereich bis hin zu NLP-Anwendungsfällen im Gesundheitswesen erkunden wir die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen.
Fast alle Unternehmen müssen heute mit riesigen Textmengen umgehen. Dabei kann es sich um alles Mögliche handeln, von Kundenservice-Feedback und Social-Media-Kommentaren bis hin zu E-Mail-Kommunikation, Verträgen und anderen Dokumenten. Diese unstrukturierten Textdaten können eine wahre Goldgrube an Möglichkeiten sein, das Geschäft zu verbessern, auszubauen und auszubauen.
In diesem Artikel besprechen wir, was NLP ist, welche spezifischen Funktionen und Anwendungsfälle NLP bietet und wie Unternehmen aller Branchen davon profitieren.
NLP (Natural Language Processing) ist eine Möglichkeit für Unternehmen, mit weniger Zeit- und Kostenaufwand die entscheidenden Erkenntnisse zu gewinnen, die sie zur Verbesserung ihres Geschäfts benötigen. Zufriedenere Kunden und Mitarbeiter sind nur ein bekannter Vorteil. Branchenführer profitieren bereits stark davon, daher muss jedes Unternehmen heute einen NLP-orientierten Ansatz verfolgen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und auf Wachstum ausgerichtet zu sein.
Einfach ausgedrückt ermöglicht NLP Maschinen oder Computern, die menschliche Sprache zu verstehen. Es umfasst Algorithmen, die menschliche Texte erkennen und sie dann entsprechend den individuellen Anforderungen des Unternehmens bearbeiten, zusammenfassen und klassifizieren. Für Maschinen besteht die menschliche Sprache mehr oder weniger aus unstrukturierten Textdaten. Und um sie zum Nutzen des Unternehmens zu verstehen, 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 Bedeutung zu erzeugen.
Möglicherweise sind Sie bereits mit einigen Funktionen oder Anwendungsfällen von NLP vertraut, beispielsweise Chatbots, Übersetzung oder Autokorrektur. Über diese allgemeinen Anwendungsfälle hinaus werden wir uns jedoch mit den starken Auswirkungen von NLP in bestimmten Sektoren befassen, beispielsweise mit NLP-Anwendungsfällen im Bankwesen oder NLP-Anwendungsfällen im Gesundheitswesen.
Bevor wir jedoch dazu kommen, lohnt es sich, einige allgemeine Anwendungsfälle von NLP zu untersuchen:
Die Sprachübersetzung ist schon seit langem einer der wichtigsten Anwendungsfälle von NLP. Tatsächlich wurde die allererste maschinelle Übersetzung auf Basis von NLP in den 1950er Jahren von Georgetown und IBM vorgestellt. Sie war in der Lage, 60 russische Sätze automatisch ins Englische zu übersetzen.
Heutzutage sind Übersetzungsanwendungen, die NLP verwenden, so ausgefeilt, dass sie mit Hilfe von maschinellem Lernen (ML) nahezu jede Weltsprache verstehen und sehr genaue Übersetzungen erstellen können – und zwar nicht nur Text, sondern auch 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 wird. Das falsch geschriebene Wort wird dann in einen ML-Algorithmus eingegeben, um den prozentualen Abweichungsanteil des Worts vom korrekten Wort zu berechnen, das bereits in den Trainingssatz eingespeist wurde. Anschließend werden bestimmte Buchstaben aus dem Wort entfernt, hinzugefügt oder ersetzt und mit einem Wortkandidaten abgeglichen, der am besten zur beabsichtigten Bedeutung des Satzes passt.
Autocomplete, auch als Satzvervollständigung bekannt, verwendet im Kern NLP und kombiniert es mit bestimmten Lernalgorithmen wie LSA (latente semantische Analyse), RNN (rekurrierende neuronale Netzwerke) oder überwachtem Lernen, um die Machbarkeit, Wahrscheinlichkeit oder Chancen vorherzusagen, mit der das Einfügen eines folgenden Wortes/Satzes die Bedeutung des Gesamtsatzes vervollständigt.
Die häufigste Anwendung sind Chatbots. Konversations-KI ermöglicht automatisch generierte Gespräche zwischen Menschen und Computern. Neben Chatbots sind auch virtuelle Assistenten wie Alexa oder Siri ein gängiges Beispiel.
Konversations-KI-Anwendungen wie Chatbots verlassen sich auf NLP und Absichtserkennung, um die Fragen oder Anfragen der Benutzer zu verstehen. Sie greifen auf ihre Trainingsdaten zurück 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. Sie verwendet unter anderem NLP- und Deep-Learning-Algorithmen, um das richtige Wort zu finden und es dann korrekt auf einem Bildschirm zu übersetzen.
Die Smartphones, die wir heute verwenden, nutzen Spracherkennung, um denjenigen eine bessere Zugänglichkeit zu bieten, die lieber mit ihrem Telefon sprechen, anstatt Befehle direkt über Text einzugeben.
Sprachmodelle sind im Allgemeinen KI-Modelle, die NLP und DL verwenden, um Sprache und menschenähnlichen Text auszugeben. Das bekannteste Beispiel hierfür sind die heute von OpenAI entwickelten GPT-Transformatoren, die große Datensätze aus dem Internet und Webquellen verwenden, um sich selbst zu trainieren und wiederum Aufgaben zu automatisieren, die beispielsweise das Verständnis natürlicher Sprache (NLU) erfordern.
Dies war inzwischen soweit fortgeschritten, dass eines der Sprachmodelle von OpenAI, GPT-3, bereits nach der Eingabe einiger grundlegender Anweisungen Codezeilen erzeugen kann.
Text Mining nutzt NLP auch, um aus unstrukturiertem Text relevante Informationen und/oder Erkenntnisse zu gewinnen, indem dieser Text in aussagekräftige und nutzbare Daten umgewandelt wird. Dies kann beispielsweise verwendet werden, um Muster in einem großen Datensatz hervorzuheben, und hilft Unternehmen, alles herauszufinden, von der Verbesserung des Kundendienstes oder der Mitarbeiterzufriedenheit über die Strategien ihrer Konkurrenten bis hin zur Risikominderung.
Die Anwendungsfälle von NLP im Gesundheitswesen waren im Laufe der Jahre vielfältig und abwechslungsreich, unter anderem mit:
Klinische Dokumentation – Ein Bericht aus dem Jahr 2017 schätzte, dass Allgemeinmediziner während ihrer üblichen 12-Stunden-Schicht mindestens 6 Stunden mit der Dateneingabe in elektronische Gesundheitsakten (EHR) verbringen. Wenn NLP jedoch in Verbindung mit OCR (optische Zeichenerkennung) verwendet wird, kann es Ärzten helfen, die erforderlichen Gesundheitsdaten viel schneller aus medizinischen Formularen, Arztnotizen oder EHRs zu extrahieren – und diese dann in Dateneingabesoftware wie beispielsweise RPA-Bots einzuspeisen.
Dadurch verringert sich der Zeitaufwand für die tägliche Dateneingabe erheblich, und die Qualität der Daten wird deutlich verbessert, da die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler während des Prozesses auf Null reduziert wird.
Diktat – Um klinische Prozesse und Ergebnisse zu dokumentieren, müssen Ärzte diese Prozesse einem Sprachrekorder oder, was häufiger vorkommt, einem medizinischen Stenografen diktieren, der sie dann in Texte umwandelt und anschließend in die EMR- und EHR-Systeme einspeist. Dies kann sich jedoch als sehr umständlich und zeitaufwändig erweisen. In diesem Fall kann NLP verwendet werden, um diese Sprachaufzeichnungen zu analysieren und schnell in Text umzuwandeln, der dann sowohl in EMRs als auch in Patientenakten eingespeist werden kann, wodurch der Prozess erheblich beschleunigt wird.
Klinische Studienabgleichung – NLP wurde auch verwendet, um Beschreibungen klinischer Studien zu interpretieren, wobei es unstrukturierte/Rohdaten, Pathologieberichte und Arztberichte prüfen kann, um zu erkennen, wann Personen für eine bestimmte klinische Studie in Frage kommen. Der Algorithmus, der verwendet wurde, um diese Art von NLP-Modell zu entwickeln, verwendet Forschungsarbeiten und Krankenakten als Trainingsdaten und kann so alles verarbeiten, von der Erkennung medizinischer Begriffe und Synonyme über die Interpretation des allgemeinen Zwecks oder Kontexts einer Studie bis hin zur Erstellung einer Liste von Studienzulassungskriterien und sogar der entsprechenden Bewertung der Bewerbung jedes Teilnehmers.
CAC – Computer Assisted Coding Tools sind maßgeschneiderte Softwareprogramme, die medizinische Dokumentationen prüfen und medizinische Codes für bestimmte Ausdrücke und Terminologien in diesem Dokument erstellen. NLP-basierte CAC-Tools können rohe oder unstrukturierte Gesundheitsdaten analysieren und interpretieren, um die gewünschten Merkmale (wie medizinische Fakten) zu den zugewiesenen Codes zu extrahieren.
Virtuelle Therapeuten – Auch als Therapeuten-Chatbots bezeichnet, sind diese eine spezielle Anwendung der Konversations-KI im Gesundheitssektor. Hier wird NLP verwendet, um den Algorithmus beispielsweise auf eine Vielzahl von psychischen Erkrankungen zu trainieren, zusammen mit evidenzbasierten Richtlinien, die ihm helfen, eine kognitive Verhaltenstherapie für Patienten durchzuführen, die an Angstzuständen, Depressionen und PTBS leiden.
Darüber hinaus werden virtuelle Therapeuten eingesetzt, um Gespräche mit autistischen Patienten zu führen, damit diese das Selbstvertrauen aufbauen können, nicht nur ihre sozialen Kompetenzen im Alltag, sondern zum Beispiel auch ihre Fähigkeiten bei Vorstellungsgesprächen zu verbessern.
Computergestützte Phänotypisierung – Dies bezieht sich auf den Prozess der Analyse der biochemischen oder physischen Eigenschaften eines Patienten ( Phänotypisierung genannt), der lediglich auf genetischen Daten beruht, die durch Genotypisierung oder DNA-Sequenzierung gewonnen wurden. Bei der computergestützten Phänotypisierung ermöglichen sowohl strukturierte Daten (Diagnose, Medikamentenverschreibungen und elektronische Patientenakten) als auch unstrukturierte Daten (Sprachaufzeichnungen von Ärzten, die alles von der Krankengeschichte des Patienten bis hin zu Laborergebnissen, Entlassungsberichten, Allergien, Impfungen usw. enthalten) die Entdeckung neuer Phänotypen, die Pharmakogenomik, die Kategorisierung von Patientendiagnosen, das Screening bei klinischen Studien und die Wechselwirkung zwischen Arzneimitteln.
In diesem speziellen NLP-Anwendungsfall im Gesundheitswesen durchsucht die Schlüsselwortsuche in regelbasierten Systemen unstrukturierte Daten nach bestimmten Schlüsselwörtern, um das oben genannte Ziel durch Filtern des Rauschens, Prüfen auf Abkürzungen/Synonyme und Abgleichen des Hauptschlüsselworts mit einem zugrunde liegenden Ereignis, wie in den Regeln definiert, zu erreichen.
Klinische Diagnose – In diesem Fall wird NLP zum Erstellen medizinischer Modelle verwendet, die Krankheitskriterien anhand der Verwendung medizinischer Standardbegriffe und klinischer Terminologie erkennen. Eine kognitive NLP-Lösung wurde bereits implementiert, um die elektronischen Patientenakten zu analysieren und Behandlungen mit einer Genauigkeit von 90 % vorzuschlagen.
Prozessverbesserung – NLP kann zum Untersuchen aller Arten von Daten in Produktionsprozessen verwendet werden, um Bereiche zu identifizieren, die Verbesserungen erfordern und so die Effizienz und Produktivität steigern.
Wartung und Reparatur – NLP kann Daten über Sensoren und Geräte analysieren, um die Wahrscheinlichkeit von Wartungs- und/oder Reparaturarbeiten vorherzusagen. Dadurch werden Ausfallzeiten reduziert und gleichzeitig die Effizienz deutlich verbessert.
Qualitätskontrolle – NLP wird verwendet, um große Datenmengen zu scannen und Trends und Muster zu erkennen, die auf aktuelle oder zukünftige Probleme bei der Produktqualität hinweisen können. Diese Informationen können verwendet werden, um die allgemeine Qualitätskontrolle von Prozessen zu verbessern.
Kundenservice – Einige Hersteller nutzen NLP auch zur Analyse von Kundenservicedaten, um Stimmungen besser zu verstehen und so bestimmte Bereiche zu identifizieren, in denen das Kundenerlebnis verbessert werden kann. Dies kann alles Mögliche sein, von der Optimierung 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 und so ihre Prozesse zu optimieren. Beispielsweise können Chatbots, Callbots oder Sprachassistenten Aktualisierungen der Warenbeschreibung oder der voraussichtlichen Lieferzeit erhalten. Dadurch können Hersteller schnell erkennen, wo entlang der Kette Änderungen/Verbesserungen vorgenommen werden können, und diese Änderungen und/oder Verbesserungen einfacher umsetzen.
Im Hinblick auf die Prozessstraffung bietet NLP auch eine sehr praktikable Alternative zur Kostenoptimierung, bei der trainierte Algorithmen offene Webquellen „durchforsten“ können, um die besten Preise für eine Vielzahl von Rohstoffen und Dienstleistungen zu ermitteln.
Lager-/Anlagenautomatisierung – Da NLP in der KI (künstliche Intelligenz) in der Lage ist, Daten in Echtzeit zu erfassen, können Hersteller Lagervorgänge rund um die Uhr überwachen und die Logistik entsprechend planen. Mithilfe von KI-Lösungen zur Nachfrageprognose können sie die Lagerhaltung verbessern und so Waren rechtzeitig bestellen. Die Fähigkeit von NLP, die menschliche Sprache zu interpretieren, kann in der Fertigung sehr hilfreich sein, da sie dazu beitragen kann, viele Aufgaben in Fertigungslagern oder -anlagen zu automatisieren, die traditionell von Menschen ausgeführt wurden.
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 konzentrieren, bei denen die Fehlertoleranz viel geringer ist.
Verbesserung der Kommunikation – NLP kann auch zur Verbesserung der Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Maschinen eingesetzt werden. Chatbots können beispielsweise schnell dabei helfen, Kundenanliegen oder -anfragen zu beantworten, anstatt dass ein Mitarbeiter bei jeder Frage eingreifen muss, die täglich Hunderte oder Tausende von Fragen umfassen kann. Dies kann den Kundenservice und die Kundenzufriedenheit deutlich verbessern und gleichzeitig die Reaktionszeit zur Lösung von Problemen verkürzen.
Finanzprüfung – NLP kann eine Finanzprüfung ermöglichen, indem es die Finanzdokumente einer Organisation prüft, den Inhalt von Finanzberichten klassifiziert und Dokumente identifiziert, die Ähnlichkeiten und Unterschiede aufweisen. Dadurch können Abweichungen und Anomalien in Berichten, die andernfalls möglicherweise übersehen worden wären, schnell erkannt werden.
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 für die Berichterstattung verwendeten RPA-Bot einspeisen. So können Unternehmen schnell sehr detaillierte und genaue Finanzberichte erstellen.
Betrugserkennung – In Verbindung mit ML und prädiktiver Analyse kann NLP dabei helfen, Betrug und fehlinterpretierte Informationen zu erkennen, die möglicherweise aus unstrukturierten Finanzdokumenten stammen. Diese Studie zeigt beispielsweise, dass NLP-Linguistikmodelle betrügerische E-Mails erkannten, die an einer erhöhten Häufigkeit von Emotionswörtern und Aktionsverben mit negativen Konnotationen/Emotionen sowie einer verringerten Häufigkeit von Pronomen der 1. Person sowie exklusiven Wörtern und Phrasen identifiziert wurden.
Die Forscher nutzten einen SVM-Klassifizierungsalgorithmus (Support Vector Machine), um die linguistischen Merkmale der Geschäftsberichte zu analysieren. Dazu zählten Sprachdaten, das Vorkommen von Aktiv- und Passivform sowie die Lesbarkeit des Inhalts. So konnten sie Assoziationen zwischen den oben genannten Merkmalen und betrügerischen Jahresabschlüssen herstellen.
Stimmungsanalyse – Stimmungsanalysen werden immer verwendet, um bessere finanzielle Entscheidungen zu treffen. Der Aktienmarkt ist sehr volatil und reagiert oft heftig auf Weltereignisse. Hier kann NLP verwendet werden, um beispielsweise finanzielle Social-Media-Beiträge, Tweets, Artikel und Börsenmeinungen auf StockTwits zu durchforsten, um die relevanten Erkenntnisse und Informationen zu erhalten. Dies liefert Finanzanalysten die Informationen, die sie über die Marktstimmung benötigen, und ermöglicht ihnen, bessere Entscheidungen bezüglich Investitionen zu treffen.
Kredit-Scoring – Das Kredit-Scoring ist heutzutage einer der häufigsten Anwendungsfälle von NLP im Bankwesen. Dabei handelt es sich um eine statistische Analyse, die von Banken sowie Kreditgebern und Finanzinstituten durchgeführt wird, um die Kreditwürdigkeit einer Person oder eines Unternehmens zu ermitteln.
Mithilfe von NLP lässt sich die Kreditwürdigkeitsbewertung verbessern, indem die relevanten Daten aus unstrukturierten Dokumenten extrahiert werden, z. B. Einkommen, Ausgaben, Investitionen, Kredite usw. Diese können dann in die Kreditwürdigkeitsbewertungssoftware der Organisation eingespeist werden, um die Kreditwürdigkeit einer Person zu ermitteln.
Darüber hinaus kann moderne Kredit-Scoring-Software NLP nutzen, um schnell die erforderlichen Informationen aus den persönlichen Profilen einer Person zu extrahieren, beispielsweise aus mobilen Anwendungen oder Social-Media-Konten. Anschließend können mithilfe von ML-Algorithmen die oben genannten Informationen gewichtet werden, um die Kreditwürdigkeit zu beurteilen.
Viele Banken nutzen Conversational-Banking-Tools zur Unterstützung bei der Kreditwürdigkeitsprüfung. Dabei werden Konversations-KI-Tools in Kombination mit NLP eingesetzt, um die Antworten der Kunden auf bestimmte Fragen zu analysieren. So können die Tools ihre Risikobereitschaft beurteilen.
Aktienkursprognose – In Verbindung mit KNN-Klassifizierungsalgorithmen kann NLP dabei helfen, Finanznachrichten im Internet in Echtzeit zu bewerten, sobald sie bekannt werden, und so den Weg für „nachrichtenbasierten Handel“ ebnen. Analysten können Finanznachrichten isolieren, die sich direkt auf Aktienkurse und Marktbedingungen auswirken. Um diese Echtzeit-Webdaten zu extrahieren, können Finanzanalysten Web Scraping-APIs und Web Crawling/Scraping-Tools verwenden, die alle im Kern auf NLP basieren.
Geldtransfer per Sprache – Virtuelle Assistenten in Banken sind nichts Neues, obwohl ihre Fähigkeiten in den letzten Jahren stark verbessert wurden. Die Royal Bank of Canada beispielsweise ermöglicht es Kunden, Geldtransfers per Sprache durchzuführen. In diesem NLP-Anwendungsfall für das Bankwesen wird die NLP-basierte Funktion per Sprache aktiviert, wobei sie zunächst die Stimme und Sprache eines Kunden erkennt und dann Feedback in menschlicher Stimme generiert. Damit ist es jedoch noch nicht getan, denn Kunden müssen auch den Namen des Empfängers und den Betrag nennen, den Vorgang dann über eine Bankanwendung autorisieren und mit ihrer einzigartigen Touch-ID abschließen. Dies ist eine obligatorische Vorgehensweise, um die Sicherheit auf dem höchstmöglichen Niveau zu halten.
Intelligente Dokumentensuche – Um gute und fundierte Finanzentscheidungen treffen zu können, müssen Sie tiefer in die Informationen eintauchen, die nicht nur relevant sein sollten, sondern auch den zugrunde liegenden Zweck dieser Entscheidungen erfüllen.
Die Möglichkeiten und Anwendungsfälle von NLP im Jahr 2023 sind umfangreich 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 Möglichkeiten der NLP im Jahr 2023 und darüber hinaus hervor, da es sehr 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.
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