ما حالات استخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) في الأعمال؟
¿Cuáles son los casos de uso del NLP en el ámbito empresarial?
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.
Las empresas utilizan el software y las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para simplificar, automatizar y agilizar las operaciones de manera eficiente y precisa. A continuación, se indican algunos casos de uso de ejemplo.
Eliminación de información confidencial
Las empresas de los sectores de seguros, legales y de salud procesan, clasifican y recuperan grandes volúmenes de documentos confidenciales, como registros médicos, datos financieros y datos privados. En lugar de hacer una revisión manual, las empresas utilizan la tecnología de NLP para redactar la información de identificación personal y proteger los datos confidenciales. Por ejemplo, Chisel AI ayuda a las compañías de seguros a extraer números de pólizas, fechas de vencimiento y otros atributos personales de los clientes de documentos no estructurados con Amazon Comprehend.
Interacción con clientes
Las tecnologías de NLP permiten que los bots de chat y voz sean más parecidos a los humanos cuando conversan con los clientes. Las empresas utilizan los chatbots para escalar la capacidad y la calidad del servicio al cliente, al tiempo que mantienen los costos operativos al mínimo. PubNub, que crea software de chatbots, utiliza Amazon Comprehend para introducir la funcionalidad de chat localizado para sus clientes globales. T-Mobile utiliza el NLP para identificar palabras clave específicas en los mensajes de texto de los clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas. La Universidad Estatal de Oklahoma implementa una solución de chatbot de preguntas y respuestas para abordar las preguntas de los estudiantes mediante la tecnología de machine learning (ML).
Análisis empresarial
Los especialistas en marketing utilizan herramientas de NLP, como Amazon Comprehend y Amazon Lex para obtener una percepción informada de lo que sienten los clientes hacia los productos o servicios de una empresa. Al buscar frases específicas, pueden evaluar los estados de ánimo y las emociones de los clientes en comentarios escritos. Por ejemplo, Success KPI proporciona soluciones de procesamiento de lenguaje natural que ayudan a las empresas a centrarse en áreas específicas del análisis de opinión y ayudan a los centros de contacto a obtener información procesable a partir del análisis de las llamadas.