ما حالات استخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في الأعمال؟
What are NLP use cases for business?
تستخدم الشركات برامج وأدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتبسيط العمليات وأتمتتها وتبسيطها بكفاءة ودقة. نقدم بعض الأمثلة على حالات الاستخدام أدناه.
تنقيح البيانات الحساسة
تقوم الشركات في قطاعات التأمين والشؤون القانونية والرعاية الصحية بمعالجة كميات كبيرة من المستندات الحساسة وفرزها واسترجاعها مثل السجلات الطبية والبيانات المالية والبيانات الخاصة. بدلاً من المراجعة يدويًا، تستخدم الشركات تقنية معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في تنقيح معلومات التعريف الشخصية وحماية البيانات الحساسة. فمثلًا، يساعد Chisel AI شركات التأمين على استخراج أرقام البوليصة، وتواريخ الانتهاء، وسمات العملاء الشخصية الأخرى من المستندات غير المهيكلة باستخدام Amazon Comprehend.
تفاعل العملاء
تسمح تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لروبوتات الدردشة والصوت بأن تكون أكثر شبهًا بالإنسان عند التحدث مع العملاء. تستخدم الشركات روبوتات الدردشة الآلية لتوسعة إمكانات خدمة العملاء وزيادة جودتها مع الحفاظ على التكاليف التشغيلية عند الحد الأدنى. تستخدم PubNub، التي تبني برمجيات الدردشة الآلية، Amazon Comprehend لتقديم وظائف الدردشة المترجمة لعملائها العالميين. تستخدم T-Mobile معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتحديد كلمات أساسية محددة في الرسائل النصية للعملاء وتقديم توصيات مخصصة. تنشر جامعة ولاية أوكلاهوما حل دردشة آلية للأسئلة والأجوبة للتعامل مع أسئلة الطلاب باستخدام تقنية تعلم الآلة
تحليلات الأعمال
يستخدم المسوقون أدوات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) مثل Amazon Comprehend وAmazon Lex للحصول على تصور واعٍ ومدرك لما يشعر به العملاء تجاه منتج الشركة أو خدماتها. من خلال البحث عن عبارات محددة، يمكنهم قياس الحالة المزاجية للعملاء وعواطفهم في التعليقات المكتوبة. فعلى سبيل المثال، يوفرمؤشر الأداء الرئيسي (KPI) للنجاح حلول معالجة اللغة الطبيعية التي تساعد الشركات في التركيز على المجالات المستهدفة في تحليل المشاعر وتساعد مراكز الاتصال على استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من تحليلات المكالمات.
Businesses use NLP software and tools to simplify, automate, and streamline operations efficiently and accurately. We give some example use cases below.
Sensitive data redaction
Businesses in the insurance, legal, and healthcare sectors process, sort, and retrieve large volumes of sensitive documents like medical records, financial data, and private data. Instead of reviewing manually, companies use NLP technology to redact personally identifiable information and protect sensitive data. For example, Chisel AI helps insurance carriers extract policy numbers, expiration dates, and other personal customer attributes from unstructured documents with Amazon Comprehend.
Customer engagement
NLP technologies allow chat and voice bots to be more human-like when conversing with customers. Businesses use chatbots to scale customer service capability and quality while keeping operational costs to a minimum. PubNub, which builds chatbot software, uses Amazon Comprehend to introduce localized chat functionality for its global customers. T-Mobile uses NLP to identify specific keywords in customers' text messages and offer personalized recommendations. Oklahoma State University deploys Q&A chatbot solution to address student questions using machine learning (ML) technology
Business analytics
Marketers use NLP tools like Amazon Comprehend and Amazon Lex to gain an educated perception of what customers feel toward a company's product or services. By scanning for specific phrases, they can gauge the customer's moods and emotions in written feedback. For example, Success KPI provides natural language processing solutions that help businesses focus on targeted areas in sentiment analysis and help contact centers derive actionable insights from call analytics.