28 آوریل 2023-© shutterstock/PeachShutterStock
Dan O’Connell، CSO و CRO در Dialpad، توضیح می‌دهد که چگونه کسب‌وکارها می‌توانند از پردازش زبان طبیعی برای تقویت طیف وسیعی از صنایع استفاده کنند.
natural language processing
انتظار می‌رود که تقاضا برای مهارت‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به سرعت رشد کند و پیش‌بینی می‌شود که بازار در سال ۲۰۲۵ به میزان ۱۴ برابر بیشتر از سال ۲۰۱۷ باشد.
کسب‌وکارها باید درک محکمی از نحوه استفاده از این فناوری برای رسیدن به اهداف تجاری داشته باشند. NLP یک حوزه فناوری به سرعت در حال رشد است که پتانسیل ایجاد انقلاب و تغییر صنایع و جهان را برای همیشه دارد.با این حال، چالش‌های مهمی وجود دارد که کسب‌وکارها باید برای درک کامل پتانسیل پردازش زبان طبیعی بر آنها غلبه کنند.
NLP در سراسر جهان در طیف وسیعی از صنایع و مشاغل استفاده می شود. می توان از آن برای تجزیه و تحلیل احساسات بازخورد مشتری استفاده کرد و بینش های ارزشمندی برای بهبود رضایت مشتری ارائه کرد.
در بخش مراقبت های بهداشتی، می توان از آن برای تجزیه و تحلیل سوابق بهداشتی برای شناسایی الگوها و روندهای مراقبت از بیمار، به معنای نتایج بهبود یافته استفاده کرد.
در تجارت الکترونیک، برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) می‌توانند نظرات مشتریان را برای شناسایی ویژگی‌های کلیدی محصول و بهبود استراتژی‌های بازاریابی تجزیه و تحلیل کنند.
کاربردهای پردازش زبان طبیعی متنوع است و با پیشرفت فناوری، می‌توان انتظار داشت که در آینده شاهد استفاده‌های نوآورانه‌تر از این ابزار قدرتمند باشیم.
چالش زبان انسان
زبان انسان پیچیده است و درک تفاوت های ظریف و ابهام در زبان برای الگوریتم های NLP می تواند دشوار باشد.به عنوان مثال، طعنه یا کنایه می تواند معنای یک جمله را کاملاً تغییر دهد، اما یک الگوریتم NLP ممکن است برای شناسایی این تفاوت های ظریف پیچیده تلاش کند.
این به ویژه برای تجزیه و تحلیل احساسات مهم است، جایی که تجزیه و تحلیل دقیق به عوامل خدماتی امکان می دهد اولویت بندی کنند که کدام مشتریان ناراضی ابتدا به آنها کمک کنند یا به کدام مشتریان پیشنهادات تبلیغاتی را گسترش دهند.
مدیریت و ارائه دانش ماموریت حیاتی مشتری نیز برای خدمات مشتری موفق ضروری است. اینجاست که نیاز به «پرورش هوش مصنوعی» مطرح می‌شود.
هوش مصنوعی در طول زمان برای فعال کردن یک حلقه بازخوردی که شفافیت و کنترل را فراهم می کند، به تربیت مداوم نیاز دارد. به عنوان مثال، در فضای چت بات، نمونه هایی از مکالمات را دیده ایم که به دلیل عدم نظارت انسانی برنامه ریزی نشده اند.
برای کسب‌وکارهایی که از این نوع فناوری استفاده می‌کنند، به ویژه در ارتباطات مشتری، اطمینان از لحن مناسب، سبک ارتباطی و اطلاعات صحیح برای تضمین تجربه مشتری مثبت برای کسانی که با ربات چت در تعامل هستند، بسیار مهم است.
با توجه به اینکه 96 درصد مشتریان از مکالمه با چت بات احساس رضایت می کنند، شرکت ها همچنان باید اطمینان حاصل کنند که مشتریان پاسخ های مناسب و دقیق را دریافت می کنند. چه از چت‌بات‌های قدیمی‌تر یا چه از چت‌ربات‌های جدیدتر مانند OpenAi Chat GPT استفاده از ربات‌های چت قدیمی مانند OpenAi Chat GPT والدین با هوش مصنوعی ضروری است.
در واقع، از بین بردن توهمات و ارائه کنترل و شفافیت بسیار مهم است و در نهایت خدمات خودکار به مشتریان را با بالاترین کیفیت ارائه می دهد Dialpad این قابلیت را فراهم می کند.
ملاحظات اخلاقی برای NLP
چالش مهم دیگری که برای کسب و کارهایی که از NLP استفاده می کنند، ملاحظات اخلاقی است. الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند داده‌های مهم، از جمله داده‌های شخصی مانند پست‌های رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها یا گزارش‌های چت را تجزیه و تحلیل کنند.
شرکت ها باید در مورد استفاده از فناوری NLP شفاف و صادق باشند و اطمینان حاصل کنند که از دستورالعمل های اخلاقی برای محافظت از حریم خصوصی مشتریان خود پیروی می کنند. آنها همچنین باید اطمینان حاصل کنند که الگوریتم هایشان نسبت به گروه خاصی از افراد یا زبان تعصب ندارد.
کسب‌وکارهایی که از نظر ملاحظات اخلاقی نظارت نمی‌کنند، ممکن است به شهرت آسیب وارد کنند. اگر مصرف کنندگان به مدل NLP با داده های خود اعتماد نکنند، از آن استفاده نخواهند کرد .
سیستم‌های هوش مصنوعی به اندازه داده‌های مورد استفاده برای آموزش آنها خوب هستند و مانند انسان‌ها مفهومی از استانداردهای اخلاقی یا اخلاقی ندارند، به این معنی که همیشه یک مشکل اخلاقی ذاتی در هوش مصنوعی وجود خواهد داشت.با این حال، این بدان معنا نیست که هیچ راهی برای اطمینان از اصول اخلاقی برای فناوری جدید وجود ندارد.
فرصت ها و مزایای فناوری هوش مصنوعی
با وجود چالش‌ها، کسب‌وکارهایی که با موفقیت فناوری NLP را پیاده‌سازی می‌کنند، از مزایای قابل توجهی برخوردار هستند. پردازش زبان طبیعی می تواند به کسب و کارها کمک کند خدمات مشتری را خودکار کنند، زمان پاسخگویی را بهبود بخشند و خطاهای انسانی را کاهش دهند.
این برنامه ها را می توان برای دستیابی به اهداف تجاری با بهبود تجربه مشتری مورد استفاده قرار داد. به عنوان مثال، 62 درصد از مشتریان یک ربات چت را ترجیح می دهند تا اینکه منتظر پاسخ انسانی به سؤالات خود باشند، که نشان دهنده اهمیت زمانی است که چت بات ها می توانند برای مشتری و شرکت صرفه جویی کنند.
NLP همچنین می تواند دقت تجزیه و تحلیل احساسات را بهبود بخشد، و کسب و کارها را قادر می سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند و رضایت مشتری را بهبود بخشندو می تواند هوش تجاری را تقویت کند و با تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری، بررسی محصول و داده های رسانه های اجتماعی به تصمیم گیری کمک کند.
علاوه بر این، NLP می تواند به کسب و کارها کمک کند تا فرآیندهای تولید محتوا، ترجمه و بومی سازی را خودکار کنند و در زمان و هزینه صرفه جویی کنند.شرکت ها باید به چالش های داده های آموزشی متنوع و دقیق، پیچیدگی های زبان انسانی و ملاحظات اخلاقی در هنگام استفاده از فناوری NLP رسیدگی کنند.
