AI-based Natural Language Processing: 7 Einsatzgebiete in modernen Unternehmen

Das Forschungsgebiet um Natural Language Processing entwickelt sich in rasantem Tempo weiter. Doch welche Anwendungen für Unternehmen gibt es?

Autor: Mark Bosshard

Was ist AI-based NLP?

Natural Language Processing, oder kurz NLP, ist ein interdisziplinäres Fachgebiet zwischen Informatik, Linguistik und künstlicher Intelligenz (AI) und dabei in jüngster Vergangenheit auch vermehrt Deep Learning. Die Domäne befasst sich seit den 1950ern mit der digitalen Verarbeitung natürlicher Sprache, in gesprochener wie auch textueller Form.

Sind NLP Technologien wertschöpfend für mein Unternehmen?

Bestimmt gibt es Unternehmen, in welchen natürliche Sprachverarbeitung mehr Wert generieren kann, als in anderen. Für alle Unternehmen mit vielen digitalen Prozessen sollte der potentielle Wert von NLP Technologie aber auf jeden Fall evaluiert werden. Denn Kommunikation ist heutzutage omnipräsent und geschieht in rasantem Tempo vermehrt über Bildschirme, Mikrofone und Lautsprecher. Im Folgenden zeigen wir sieben moderne Einsatzgebiete auf, in welchen NLP Abläufe ablöst oder effizienter gestaltet. Oftmals helfen dabei Cloud-Provider wie AWS, Azure oder Google Cloud mit out-of-the Box Angeboten, einen schnellen Einstieg zu finden und mit wenig Aufwand erste Erfahrungen zu sammeln.

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1. Maschinelle Übersetzung

Google Translate oder DeepL , der jüngere Star unter den Übersetzungsmaschinen, sind bekannte Produkte um Text in andere Sprachen zu übertragen. Mittlerweile bieten aber auch Clouds wie Azure, AWS oder die Google Cloud ML-as-a-Service  Enterprise-Angebote an. Damit können Dokumente in einem Aufruf mit einer einzigen Zeile Code vollständig übersetzt werden. Dies kann vom Übersetzen eines fremdsprachigen Kundenschreibens für die Bearbeitung durch Support-Mitarbeitende bis hin zu einer ‘Vorübersetzung’ für professionellen Übersetzer eingesetzt werden und beschleunigt den Übersetzungsprozess sehr.
 

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2. Chat- und Voicebots

Bei einem Unternehmen via Facebook Messenger oder Whatsapp Unterstützung anzufragen, genau so wie man einen Kollegen kontaktieren würde, wird zunehmend zum alltäglichen Verhalten. Gestern haben wir uns zu Bürozeiten über die Wartemusik in einer Hotline-Warteschlaufe gefreut, um dann mittels Tastenwahl aus einer Vielzahl unpassender Optionen wählen zu dürfen. Chatbots lassen nicht nur jedes Unternehmen modern erscheinen, sondern können beispielsweise gepaart mit Live-Chat grossen Mehrwert für Kunden und Entlastung des Support-Teams bedeuten. Auch Sprachassistenten werden bereits von jedem fünften Schweizer regelmässig auf dem Smartphone genutzt. Eine neue Plattform, in der Ihre Dienstleistungen auf innovative Art und Weise bis hin zum Smart Speaker im Wohnzimmer vordringen kann. Unternehmensintern werden immer häufiger Weiterbildungs-Bots eingesetzt, welche Mitarbeitenden täglich ein «Learning Nugget» als kurze Konversation zuspielen. Gartner erwartet, dass 2021 jeder vierte Mitarbeiter des digitalen Arbeitsmarktes täglich mit einem virtuellen Assistenten interagieren wird.

 

«Chatbots lassen nicht nur jedes Unternehmen modern erscheinen, sondern können beispielsweise gepaart mit Live-Chat grossen Mehrwert für Kunden und Entlastung des Support-Teams bedeuten.»
Mark Bosshard Senior Consultant
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3. Sentimentanalyse

Wie verarbeitet man hunderte von Kundenfeedbacks, die täglich eingehen? Oder können eingehende E-Mails von kritischen Kunden priorisiert werden, um ein Abspringen zu einem Konkurrenten auf jeden Fall zu vermeiden? Die Sentimentanalyse macht es möglich, auch bei einer grossen Masse an eingehendem Text, zu erkennen, ob ein Kunde zufrieden oder unzufrieden schreibt. Nutzbar ist dieses etwa gerade für Sales und Marketing wertvolle Verfahren sowohl als Eigenentwicklung oder ebenfalls über fertig einsetzbare ML-as-a-Service Dienste von Cloud-Anbietern.

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4. Spell Checking

Verfassen alle Ihre Mitarbeitenden externe Dokumente auch in einer Fremdsprache korrekt? Oder könnte allenfalls die Rechtschreibung oder der Sprachstil optimiert werden? Sogar letzteres ist durch moderne Spell-Checking-Algorithmen möglich geworden. Im Unternehmen sowohl für interne als auch externe Dokumente einsetzbar, machen Spell-Checker peinliche Tippfehler zum Schnee von gestern. Übrigens: Grammarly ist eine für jedermann nutzbare Browser-Erweiterung, welche Ihren Text überprüft und sogar stilistische Verbesserungen vorschlägt, egal auf welcher Webseite sie gerade tippen.

 

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5. Information Retrieval 

Wer hat nicht schon ein Suchfeld in einem Tool verwendet, das «nicht funktioniert» - oder halt eben nur bei 1:1 Übereinstimmung Treffer hervorbringt. Das Optimieren von Dokumentstrukturen mit Tags und Labels, aber auch ein besserer Suchalgorithmus kann hier Abhilfe schaffen. Mit Azure Cognitive Search, Google Cloud Search oder auch Amazon Comprehend bieten hier alle drei ipt Cloud-Partner spannende und ausgereifte Lösungsbausteine. Gerne beraten wir Sie individuell dazu, wie Sie ihre Suche auf den neusten Stand der Technik aufrüsten können.

 

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6. Dokument-Klassifizierung

Wie kommt eine Anfrage möglichst schnell an den richtigen Mitarbeitenden? Dokument-Klassifizierung kann dabei helfen, etwa eingehende E-Mails an den richtigen Mitarbeitenden weiterzuleiten, ohne die Notwendigkeit von manueller Triage. Dies erspart Arbeit und schafft Geschwindigkeit für die Anliegen von externen Anfragen an Ihr Unternehmen. In einem Machine Learning (ML) Projekt können Stichwortlisten, klassische ML Algorithmen aber auch Deep Learning Ansätze dazu verwendet werden, den optimalen Triage-Algorithmus für Ihren Posteingang zu schaffen.

 

«Die Dokument-Klassifizierung erspart Arbeit und schafft Geschwindigkeit für die Anliegen von externen Anfragen an Ihr Unternehmen.»
Mark Bosshard Senior Consultant
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7. Natural Language Understanding & Entity Extraction

Wovon wird in einer Mail gesprochen? Kann Software einen Sinn aus einzelnen Elementen des Textes generieren? Etwa ein im Text angesprochenes Produkt oder einen bestimmten Event herauszufiltern und als erwähnte Einheit (Entity) im Text zu identifizieren, ist Teil des in der Forschung rege vorangetriebenen Thema Natural Language Understanding (NLU). Das eigentliche Prozessieren von Text gilt für viele Forscher als grösstenteils gelöst. NLU ist die nächste grosse Herausforderung. Die aktuellen Möglichkeiten von NLU sind jedoch noch begrenzt. Ziel ist es durch Informationen - wie ein umschriebener Event in einem Kundenfeedback - aggregiert zu Entscheidungsgrundlagen zu gelangen.

Fazit: Mit AI-based NLP Geschwindigkeit und Effizienz im Unternehmen gewinnen

Mit der Digitalisierung wurde vieles, was früher auf analogen Dokumenten handschriftlich festgehalten wurde, zugänglicher. Doch etwas ist geblieben: Menschen bevorzugen es, Gedanken in einem Prosatext wiederzugeben, anstatt Ihre Anliegen in ein vorgegebenes Formular auszufüllen. AI-based NLP ermöglicht unstrukturierter Information rasch einen Sinn abzugewinnen und so verborgenes Potential ans Tageslicht zu führen, sei es um verborgene Informationen aus einer grossen Menge von Text herauszukristallisieren, mit passenden Antworten auf eine Anfrage zu antworten, Text zu übersetzen oder in Gruppen einzuteilen.  

Gerne beraten wir Sie dazu, wie Sie durch Eigenentwicklungen oder mittels der zahlreichen fix-fertig verfügbaren Cloud-Diensten sprachgestützte Prozesse digitalisieren und einfacher gestalten können.