Was ist ein NLP-Experte?

· Thomas Wood
Was ist ein NLP-Experte?

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Bevor wir eine der am häufigsten gesuchten Fragen bei Google beantworten – „Was ist ein NLP-Experte?“ – Wir sollten verstehen, was NLP ist.

Was ist Natural Language Processing (NLP)?

NLP löst ein recht häufiges Geschäftsproblem: den Sinn aus unstrukturierten Daten zu ziehen.

Jeden Tag werden weltweit über 2,5 Trillionen Bytes an Daten generiert; Allerdings sind nur 10–20 % dieser Daten maschinenlesbar. Der Rest, fast 90 % , sind unstrukturierte und daher unbrauchbare Daten. Wir sprechen also beispielsweise von unbrauchbaren Sprachdaten in Audio- und Videodateien, E-Mails, PDFs, sozialen Medien, Bilddateien und Chatbots.

Wo NLP und insbesondere die Expertise eines NLP-Spezialisten ins Spiel kommen, besteht darin, Maschinen dabei zu helfen, unstrukturierte Daten zu verstehen. Warum ist das wichtig? Nun, sobald Maschinen wissen, wie sie aus unstrukturierten Daten einen Sinn ergeben, können dieselben Daten in großem Maßstab optimiert werden und so Unternehmen dabei helfen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, die dann in Business Intelligence umgewandelt werden können.

Angesichts des großen Geschäftspotenzials überrascht es nicht, dass mindestens 33 % der Technologieführer ihre NLP-Budgets um 30 % oder mehr erhöht haben. Tatsächlich haben 15 % der Technologieführer ihr Budget verdoppelt.

Unternehmen müssen verstehen, dass NLP Teil einer viel umfassenderen Digitalisierungsstrategie ist – es hilft Maschinen, unstrukturierte Daten durch fortschrittliche und oft komplexe Sprachanalyse und -verarbeitung zu verstehen.

NLP löst also im Wesentlichen das Problem der unstrukturierten Daten, wobei die Rolle eines NLP-Spezialisten umso wichtiger wird.

An NLP expert assists companies in extracting key information from unstructured text data.

Ein NLP-Experte unterstützt Unternehmen dabei, wichtige Informationen aus unstrukturierten Textdaten zu extrahieren.

Was macht ein NLP-Experte oder Spezialist?

NLP-Spezialisten oder besser gesagt NLP-Ingenieure sind für den Aufbau und die Wartung von NLP-Systemen verantwortlich. Die Systeme werden effektiv zur Analyse der menschlichen Sprache eingesetzt, um Bedeutung zu extrahieren, Absichten zu bestimmen oder andere Aufgaben auszuführen.

Einige NLP-Spezialisten sind an der Entwicklung von KI-Systemen beteiligt, die auf die gleiche Weise über Sprache nachdenken können wie Menschen.

NLP-Experten arbeiten in der Regel eng mit Softwareentwicklern und Computerprogrammierern zusammen, um solche Systeme zu entwickeln. Sie verfügen über ausgeprägte technische Fähigkeiten in den Bereichen Datenanalyse, Computerprogrammierung, Datenbankverwaltung und mehr.

Welche Aufgaben hat ein typischer NLP-Experte?

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Alexa oder Google verstehen können, was Sie ihnen sagen? Nun, das wäre die Arbeit eines NLP-Spezialisten.

Wie Sie sehen, sind NLP-Experten die Menschen hinter der komplexen Programmierung, die die Fähigkeit der Technologie zur Verarbeitung und Analyse natürlichsprachlicher Daten vorantreibt. Zunächst handelt es sich um unstrukturierte Daten, aber ein NLP-Spezialist hilft Maschinen dabei, diese Daten zu verstehen und sie im Grunde in etwas Sinnvolles zu übersetzen – etwa so, als würden Menschen Google oder Alexa etwas fragen und dann die gewünschte Antwort erhalten!

Dadurch kommen einige sehr interessante Anwendungsfälle ins Spiel, sodass jedes Unternehmen viel davon profitieren kann, wenn es in die Expertise eines NLP-Experten investiert. Wir werden diese Anwendungsfälle in Kürze besprechen, also lesen Sie unbedingt bis zum Ende!

Im weitesten Sinne können die Aufgaben eines NLP-Experten Folgendes umfassen:

  • Entwerfen und Erstellen von NLP-Systemen
  • Definieren der richtigen Datensätze für das Sprachenlernen
  • Effektive Textdarstellungen verwenden, um natürliche Sprache in etwas Sinnvolles mit nutzbaren Funktionen umzuwandeln
  • Entwicklung von NLP-Systemen gemäß den Anforderungen eines Unternehmens
  • Durchführung umfangreicher Entwicklungs- und Implementierungstests von Algorithmen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen
  • Schreiben von Code zur Automatisierung von Prozessen, die in einer Produktionsumgebung verwendet werden können
  • Weiteres „Training“ des entwickelten NLP-Modells und Durchführung von Bewertungsexperimenten
  • Finden und Implementieren der passenden Algorithmen sowie Tools für die gewünschten NLP-Aufgaben
  • Überprüfung von Daten, um Trends oder Muster zu identifizieren, die zur Verbesserung oder Steigerung der Geschäftseffizienz und -prozesse genutzt werden können
  • Entwicklung komplexer Computersysteme für den kommerziellen oder industriellen Einsatz
  • Entwicklung von Computernetzwerken und/oder Softwareanwendungen für Unternehmen und Privatpersonen
  • Pflege von NLP-Bibliotheken und Frameworks
  • Implementierung von Änderungen nach Bedarf des Unternehmens und Analyse von Fehlern

Das oben Gesagte dient nur dazu, Ihnen einen allgemeinen Überblick darüber zu geben, was ein NLP-Experte tagtäglich tut und wie Unternehmen von seinem Fachwissen profitieren können. Die Hauptaufgaben eines NLP-Ingenieurs können je nach Art des Unternehmens oder der Branche, in der er tätig ist, unterschiedlich sein.

Allerdings befasst sich ein NLP-Experte im Allgemeinen mit dem Entwurf und der Entwicklung von Sprachverständnissystemen sowie dem effektiven Einsatz von Textdarstellungsmethoden. Dies kann den Umgang mit KI-Spracherkennung, Sprachmustern, der Erzeugung natürlicher Sprache und dem Verständnis natürlicher Sprachen umfassen.

Darüber hinaus müssen NLP-Spezialisten möglicherweise auch an Skripten zur Analyse und Verarbeitung von Textdaten arbeiten und gleichzeitig messen, wie genau das Sprachverständnis ist.

Ein typischer Experte auf dem Gebiet des NLP verfügt über die folgenden Fähigkeiten:

  • Tiefes und differenziertes Verständnis der Methoden der Textdarstellung
  • Vertrautheit mit maschineller Übersetzung und Compilern
  • Umfangreiche Erfahrung mit ML-Frameworks und -Bibliotheken
  • Vertrautheit mit Textklassifizierung und -clusterung
  • Vertrautheit mit Big-Data-Frameworks wie Hadoop und Spark
  • Fundierte Kenntnisse in Java, Python und R
  • Ein äußerst analytischer Geist, der gut in der Problemlösung ist
  • Kenntnisse über CI/CD-Pipelines
  • Fachkenntnisse im syntaktischen und semantischen Parsen

NLP-Experten können in verschiedenen alltäglichen Geschäftsumgebungen arbeiten – zum Beispiel in Büros, Produktionsstätten oder Forschungslaboren. Sie können für Unternehmen arbeiten, die mit der Entwicklung und Vermarktung von NLP-Software beauftragt sind, oder für Unternehmen, die solche Software zur Entwicklung maßgeschneiderter Anwendungen einsetzen. Möglicherweise treffen Sie sogar auf NLP-Spezialisten, die in akademischen Einrichtungen oder Regierungsbehörden arbeiten und ihnen bei der Verfeinerung ihrer Prozesse helfen.

NLP-Anwendungsfälle – Die Vorteile der Zusammenarbeit mit einem NLP-Experten

Die Verarbeitung natürlicher Sprache oder einfach NLP ist die treibende Kraft hinter maschineller Intelligenz in mehreren modernen Anwendungsfällen in der realen Welt. Ein erfahrener NLP-Spezialist kann die Leistungsfähigkeit maschineller Intelligenz und anderer Spitzentechnologien nutzen, um viele Geschäftsprobleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:

Spam-Erkennung

Den meisten Unternehmen kommt NLP selten als „Lösung“ in den Sinn, wenn es um die Früherkennung von Spam geht. Die neuesten Spam-Erkennungstechnologien basieren jedoch alle auf den Textklassifizierungsfähigkeiten von NLP, um E-Mails auf Sprache zu scannen, die tatsächlich meist auf einen Spam- oder Angelversuch hinweist. Dies hat sich für Unternehmen als äußerst wertvoll erwiesen, da Cyber-Angreifer ihre Bemühungen mit immer ausgefeilteren Angriffen durch Phishing und Spamming verstärken.

Zu den Indikatoren für die Textklassifizierungsfähigkeiten von NLP können beispielsweise die übermäßige Verwendung bestimmter Finanzbegriffe oder bedrohlicher Ausdrücke oder charakteristisch schlechte Grammatik, falsch geschriebene Namen von Unternehmen und/oder Einzelpersonen, ein unangemessenes oder verwirrendes Gefühl der Dringlichkeit und vieles mehr gehören.

Stimmungsanalyse für soziale Medien

NLP ist mittlerweile zu einem entscheidenden Werkzeug für die Entdeckung verborgener Datenerkenntnisse über Social-Media-Kanäle geworden. Die Stimmungsanalyse hilft beispielsweise dabei, die Sprache zu analysieren, die in Social-Media-Beiträgen, Rezensionen, Antworten und mehr verwendet wird, um die Emotionen und Einstellungen der Kunden gegenüber bestimmten Produkten, Veranstaltungen und Werbeaktionen zu extrahieren – und Unternehmen beispielsweise darüber zu informieren, wie sie bessere Produktdesigns entwickeln können, oder optimieren ihre Werbekampagnen und mehr.

Chatbots und virtuelle Agenten

Virtuelle Agenten wie Amazons Alexa und Apples Siri nutzen Spracherkennung, um die zugrunde liegenden Muster in Sprachbefehlen und der Erzeugung natürlicher Sprache zu verstehen. Dies hilft ihnen, mit hilfreichen Kommentaren oder der gewünschten Aktion zu reagieren. Chatbots funktionieren ähnlich, wenn Benutzer Texteingaben eingeben.

Die besten Chatbots und virtuellen Agenten lernen tatsächlich, kontextbezogene Hinweise auf Benutzeranfragen zu erkennen und diese zu nutzen, um im Laufe der Zeit noch besser zu reagieren, möglicherweise mit vielfältigeren Optionen.

Ein Fortschritt im Bereich der Chatbots und virtuellen Agenten ist die Fähigkeit dieser Anwendungen, Fragen zu beantworten – das heißt, sie können auf Benutzerfragen reagieren, unabhängig davon, ob diese erwartet werden oder nicht, und in ihren eigenen Worten relevante und hilfreiche Antworten geben – so wie es ein echter Mensch tun würde, wenn er etwas gefragt würde.

In den Jahren 2022 und 2023 erlebten Chatbots mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3, Google BARD und anderen einen enormen Anstieg des Interesses. LLMs können mit Plugins und Prompt Engineering erweitert und für eine Vielzahl von Anwendungsfällen umfunktioniert werden.

Sie können den Chatbot von Fast Data Science unten rechts auf der Seite ausprobieren, der auf GPT-3.5 von OpenAI basiert und einige zusätzliche Prompt-Engineering bietet. Wir haben auch eine Chatbot-Demo, die Insolvenzfragen beantwortet . Beide Chatbots nutzen handelsübliche LLMs mit zusätzlichem Domänenwissen.

Und falls Sie sich fragen, wie generative Modelle bewertet und qualitätskontrolliert werden können, lesen Sie vielleicht unseren Blogbeitrag zur Bewertung generativer Sprachmodelle .

Wenn Sie ein geschäftliches Problem haben und glauben, dass dieses mit einem Chatbot oder LLM gelöst werden könnte, zögern Sie nicht, Kontakt mit uns aufzunehmen und einen Beratungstermin mit Fast Data Science zu vereinbaren.

Textzusammenfassung

Die Textzusammenfassung nutzt im Kern NLP-Methoden, um große Mengen digitalen Textes zu verarbeiten und Zusammenfassungen und Synopsen für Forschungsdatenbanken, Indizes oder vielbeschäftigte Leser zu erstellen, die scheinbar keine Zeit finden, den gesamten Text zu lesen. Dies kann sich beispielsweise für Anwälte als sehr nützlich erweisen, die mehrere Fallgeschichten durchgehen müssen, um einen laufenden Fall zu lösen.

Die fortschrittlichsten Textzusammenfassungsanwendungen nutzen die Generierung natürlicher Sprache (NLG) und semantisches Denken, um Zusammenfassungen äußerst nützlichen Kontext und Schlussfolgerungen hinzuzufügen und letztendlich Menschen dabei zu helfen, die gewünschten Daten aus riesigen Textmengen zu finden – stellen Sie sich das wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen vor. Nur dass Ihnen NLP in diesem Fall schnell dabei hilft, diese Nadel zu finden!

Maschinenübersetzung

Google Translate ist vielleicht eines der häufigsten Beispiele für NLP-Technologie im Einsatz. Bei einer wirklich nützlichen maschinellen Übersetzung geht es um mehr als nur darum, Wörter in einer Sprache durch Wörter einer anderen zu ersetzen.

Eine effektive Übersetzung muss daher die Bedeutung und den Ton der Eingabesprache sehr genau erfassen und sie in Text übersetzen, jedoch mit der gleichen Bedeutung und der gewünschten Wirkung in der Ausgabesprache.

Da NLP-Experten die aktuellen Grenzen dessen, was die Verarbeitung natürlicher Sprache leisten kann und was nicht, immer besser beherrschen, machen maschinelle Übersetzungstools weiterhin solide Fortschritte, was die Genauigkeit betrifft.

Automatisierung für die Dokumentenverarbeitung

Wenn es in den Händen eines NLP-Experten erfolgreich eingesetzt wird, gibt es viele Möglichkeiten, wie NLP einen positiven Einfluss auf mehrere Geschäftsbereiche haben kann, wie z. B. Prozessgenauigkeit, Markteinführungsgeschwindigkeit und Mitarbeiterkapazität. Hier sind mehrere Anwendungsfälle der NLP-Automatisierung der Dokumentenverarbeitung:

Klinische Dokumentation – NLP kann möglicherweise die Qualität der Patientenversorgung durch die Automatisierung der klinischen Dokumentation von EHR- und EMR-Systemen oder von Protokollen klinischer Studien oder KOL-Erkenntnissen verbessern. Mit NLP als Herzstück können Ärzte Spracherkennungssoftware zum Aufzeichnen von Notizen sowie digitale Assistenten verwenden, um die digitalen Daten, die in EMR-Systeme eingespeist werden, zu optimieren – und so den Abruf dieser Daten am Behandlungsort für klinische Entscheidungen zu vereinfachen. Zwecke machen.

Dies wird Ärzten sicherlich dabei helfen, weniger Zeit mit der Durchsicht der klinischen Dokumentation zu verbringen und mehr Zeit für die tatsächliche Interaktion mit den Patienten zu haben.

Teilen Sie uns mit, wenn Sie über eine Reihe klinischer Dokumente verfügen und Hilfe bei deren Analyse benötigen.

Chatbot für den Kundenservice – Wie in einem früheren Anwendungsbeispiel kurz angesprochen, bringen Chatbots mit NLP eine neue Generation virtueller Agenten mit sich, die in der Lage sind, Kundenanfragen schnell zu bearbeiten und sie zur passenden Antwort oder Lösung zu führen – und das alles ohne menschliches Eingreifen . Sollten sich die Anfragen jedoch als komplex erweisen und die Kapazitäten eines Chatbots übersteigen, kann jederzeit ein menschlicher Agent eingreifen und das Gespräch fortsetzen.

Dies kann dazu beitragen, einen vollständigen Engpass häufig auftretender Probleme im Zusammenhang mit dem Kundenservice zu reduzieren und gleichzeitig wichtige Daten zu sammeln, um in Zukunft bessere Live-Gespräche zu ermöglichen.

E-Mail-Klassifizierung – Im Durchschnitt verbringen Mitarbeiter etwa 10 % ihrer Zeit damit, E-Mails zu überwachen. Hier kommt es vor allem darauf an, zu wissen, welche E-Mails umsetzbar sind; Das heißt, welche davon sind Spam und welche können ignoriert werden, ohne befürchten zu müssen, dass geschäftskritische Informationen verloren gehen.

NLP hilft dabei, E-Mails nach Themen zu klassifizieren und diejenigen, die umsetzbare Informationen enthalten, automatisch zu markieren. Darüber hinaus können Daten aus E-Mails extrahiert werden, die geschäftliche Erkenntnisse generieren.

Ein NLP-Spezialist kann Ihnen beispielsweise dabei helfen, NLP zur Analyse Ihrer Kundenservice-E-Mails zu nutzen, um festzustellen, mit welchen Problemen Ihre Kunden normalerweise am häufigsten konfrontiert sind. Dies wird Ihnen direkt dabei helfen, Ihr aktuelles Produkt- und Dienstleistungsangebot zu verbessern und Ihre Personalbesetzung und Nachrichtenübermittlung an die Bedürfnisse oder Probleme Ihrer Kunden anzupassen.

Ein NLP-Expertensystem kann es einer Organisation ermöglichen, eingehende E-Mails zu selektieren.

Wir haben eine Reihe von E-Mail-Triage-Projekten durchgeführt, beispielsweise unser E-Mail-Projekt für das Information Commissioner’s Office .

Betrugserkennung – Einer Schätzung zufolge können Unternehmen, die in Technologien zur Betrugsprävention investieren, bis 2023 mehr als 200 Milliarden US-Dollar einsparen. Dies ist einer der Hauptgründe dafür, dass NLP-Experten heutzutage so gefragt sind, da die Verarbeitung natürlicher Sprache helfen kann Unternehmen erkennen Betrug auf allen Kanälen – verdächtige Aktivitäten wie beispielsweise ein Kontoübernahmeversuch oder Geldwäsche und Identitätsbetrug können automatisch gemeldet werden.

Möglich wird dies durch die Überwachung von Signalen verdächtiger Aktivitäten in Chatbots, E-Mails, Social-Media-Transaktionen und Unternehmensdokumenten.

Automatisierte Versicherungsansprüche – Mindestens 84 % der Versicherer haben behauptet, dass KI-Technologien ihren Sektor revolutionieren werden. Denn Versicherungsansprüche stellen für die Unternehmen der Branche eine große Belastung dar, und zwar dokumentarisch. Je länger die Bearbeitung von Dokumenten dauert, desto langsamer ist die Leistungserbringung für Versicherungsunternehmen.

Allerdings können Versicherer, die NLP-basierte Technologie zur Bearbeitung von Schadensfällen einsetzen, durch die Rationalisierung und Verbesserung des Schadensbearbeitungsprozesses mit einer deutlich höheren Kundenzufriedenheit rechnen – was sich auf folgende Weise tatsächlich positiv auf die Kundenzufriedenheit und die zukünftige Rentabilität auswirken wird :

  • Reduzierung zukünftiger Risiken durch viel frühere Erkennung von Betrug;
  • Prämien für Policen mit höherem Risiko automatisch erhöhen oder für Kunden mit geringerem Risiko senken;
  • Vermeidung von Fehlern, die durch manuelle Dokumentenverarbeitung und/oder -prüfung verursacht werden können;
  • Bearbeitung einer viel höheren Anzahl von Schadensfällen in kürzerer Zeit.

Für die Wohnungsbauaufsicht Tarion in Ontario in Kanada haben wir eine KI-Strategie zur Vorhersage von Kundeneskalationen (Ansprüche von Hausbesitzern gegen Bauherren wegen Wohnungsmängeln) entwickelt . Wir wurden von Tarion im Rahmen einer KI-Strategieberatung beauftragt, das Potenzial für verschiedene KI-Projekte innerhalb der Organisation zu erkunden und zu bewerten. Sie können mehr über KI-Strategieberatung lesen oder sich für eine Beratung direkt an Fast Data Science wenden .

Wie ein NLP-Experte Computern hilft, große Mengen an Textdaten zu verstehen

NLP und Textanalyse

Jedes Unternehmen, das die Expertise eines NLP-Spezialisten in Anspruch nehmen möchte, muss verstehen, dass NLP und Textanalyse Hand in Hand gehen – letztere zählt, gruppiert und kategorisiert Wörter, um aus riesigen Mengen an Inhalten Struktur und Bedeutung abzuleiten.

Textanalysen können dann verwendet werden, um Textinhalte zu untersuchen und neue Variablen aus reinem Rohtext zu extrahieren – diese können gefiltert, visualisiert oder als Eingaben beispielsweise für Vorhersagemodelle oder andere statistische Techniken verwendet werden.

Ein NLP-Experte kann das Beste aus beiden Welten – NLP und Textanalyse – nutzen, um einem Unternehmen je nach Branche auf verschiedene Weise zu helfen:

  • Ermittlungsermittlung – Hier können Muster und Hinweise in schriftlichen Berichten oder E-Mails schnell identifiziert werden, um die Aufklärung von Straftaten zu erleichtern.
  • Social-Media-Analysen – Hier können Bekanntheit und Stimmung zu bestimmten Themen verfolgt und wichtige Einflussfaktoren identifiziert werden, um die Ziele eines Unternehmens voranzutreiben.
  • Fachkompetenz – Hier können Inhalte in sinnvolle Themen eingeteilt werden, um Unternehmen dabei zu helfen, Maßnahmen zu ergreifen und neue Trends zu entdecken.

Beispiele für alltägliche NLP-Anwendungen

Unternehmen profitieren bereits enorm von der praktischen Anwendung von NLP in ihrem Tagesgeschäft. Über die Konversation mit Siri oder Alexa hinaus kommt NLP auf einer ganz grundlegenden Ebene ins Spiel:

Wann haben Sie das letzte Mal einen geschäftlichen Anruf verpasst und die automatische Abschrift der Voicemail in Ihrer Smartphone-App oder Ihrem E-Mail-Posteingang gelesen? Dabei handelt es sich um die Konvertierung von Sprache in Text, eine NLP-Fähigkeit.

Ist Ihnen beim Durchsuchen Ihres Spam-Ordners aufgefallen, dass einige E-Mails ähnliche Betreffzeilen haben? Das ist die Bayes’sche Spam-Filterung am Werk, eine statistische NLP-Technik, die Junk-E-Mails identifiziert, indem sie die in den Betreffzeilen und im Textkörper von Spam-Mails verwendeten Wörter mit denen gültiger E-Mails vergleicht.

Haben Sie beim Navigieren auf einer Website mithilfe der integrierten Suchleiste oder durch Auswahl von Kategorie-Tags oder vorgeschlagenen Themen nach bestimmten Themen oder Seiten innerhalb dieser Website gesucht? Sie haben tatsächlich NLP-Methoden für die Suche, Entitätsextraktion, Themenmodellierung und Inhaltskategorisierung verwendet.

Es gibt unzählige weitere Beispiele dafür, was NLP nicht nur für Unternehmen, sondern auch für die Gesellschaft insgesamt bewirken kann. Es genügt zu sagen, dass es durchaus das nächste große Ding nach KI oder IoT (Internet der Dinge) sein könnte.

Wie nutzen Unternehmen heute die Dienste eines NLP-Experten?

Wie wir inzwischen wissen, sind die geschäftlichen Anwendungsfälle von NLP weitreichend und zahlreich. Für die meisten Unternehmen ist beispielsweise die Überprüfung von Dokumenten ein notwendiger, aber äußerst zeitaufwändiger Prozess. Ein NLP-Experte kann bei der Implementierung von NLP-gestützten Automatisierungstools helfen, um die Überprüfung von Dokumenten zu optimieren und Unternehmen dabei zu helfen, viel Zeit und Geld zu sparen, die sie dann auf andere, dringendere Aufgaben konzentrieren können.

Unternehmen nutzen NLP auch, um Wissenserkennungsfunktionen einzusetzen, um neue Einblicke in ihren Kundenstamm zu gewinnen und so ungenutzte Umsatzmöglichkeiten zu identifizieren. Laut einer Global AI Adoption Index-Umfrage aus dem Jahr 2021 gaben 52 % der weltweiten IT-Experten an, dass ihr Unternehmen derzeit NLP-Lösungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses einsetzt oder deren Verwendung in Betracht zieht.

Unternehmen, die NLP-Lösungen in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren, geben die Vorteile auch an ihre Kunden weiter. Beispielsweise fällt es serviceorientierten Organisationen schwer, den Kundenanforderungen nach qualitativ hochwertigem Support gerecht zu werden, da die Kundenerwartungen in diesem Sektor immer weiter steigen. Glücklicherweise haben Unternehmen, die in NLP-basierte Automatisierung investiert haben, dieses Problem erfolgreich gelöst.

Beispielsweise werden Text und Sprache, die über E-Mails, Telefonanrufe und Konversations-KI-Chatbots in ein Unternehmen gelangen, automatisch kategorisiert und für die Beantwortung priorisiert, und zwar ausschließlich auf der Grundlage ihres Inhalts und Themas. Das Endergebnis sind schnellere Reaktionszeiten und eine spürbar höhere Kundenzufriedenheit. Einige Unternehmen haben dies bereits zur Kenntnis genommen – in derselben Umfrage zum Global AI Adoption Index 2021 wurde berichtet, dass 35 % der Befragten bereits NLP für die E-Mail- und/oder Textklassifizierung nutzen.

Auch die Versicherungsbranche profitiert zunehmend von NLP durch die Automatisierung von Schadensfällen, was zu deutlich verbesserten Reaktionszeiten und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Verlags- und Medienunternehmen nutzen automatisierte KI-Textanalysen, um ihren Zuschauern und Lesern personalisiertere und ansprechendere Erlebnisse zu bieten.

Arbeiten Sie noch heute mit einem NLP-Experten zusammen

Wenn Sie es bis zum Ende des Artikels geschafft haben, wissen Sie inzwischen genau, wie ein NLP-Experte dabei helfen kann, verschiedene Bereiche Ihres Unternehmens voranzutreiben – unabhängig von Ihrer Branche oder Größe.

Das Team von Fast Data Science kann Ihnen dabei helfen, den größtmöglichen Nutzen aus unstrukturierten Daten oder einer großen Menge an Dokumenten zu ziehen, die eine eingehende Analyse erfordern.

Benötigen Sie Hilfe beim Erkennen allgemeiner Themen in einer Reihe von Texten oder beim schnellen Identifizieren von Personen, Orten, Unternehmen oder bestimmten Themen in einem Dokument? Unsere Datenwissenschaftler können helfen.

Unsere professionellen datenwissenschaftlichen Beratungsdienste helfen Ihnen, schnell auf aktuelle und bevorstehende geschäftliche Herausforderungen zu reagieren. Dabei helfen wir Ihnen, das Beste der NLP-basierten Technologie zu nutzen, um innovative, praktische und kostengünstige Lösungen zu entwickeln.

Es gibt viele Möglichkeiten, NLP in Ihre Geschäftslösungen zu integrieren. Wenn Sie Maschinen dazu bringen, ein tiefes Verständnis der menschlichen Sprache zu erlangen, können Sie große Mengen unstrukturierter Daten schnell in Wissen und Erkenntnisse umwandeln, die für schnellere, intelligentere und strategischere Geschäfte genutzt werden können Entscheidungen.

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