Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). 5 manfaat utama untuk bisnis | AI dalam bisnis #5

Tapi apakah ChatGPT atau Google Bard yang terbaik untuk semua tugas bisnis? Tentu saja tidak! Lalu, apa aplikasi bisnis lain dari NLP, dan bagaimana teknologi pemrosesan bahasa alami memberikan manfaat bagi bisnis dan membentuk masa depannya?

Apa itu pemrosesan bahasa alami?

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk memahami, menginterpretasikan, dan menghasilkan bahasa manusia. Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan komunikasi antara manusia dan mesin dalam bahasa manusia yang alami. Untuk melakukan percakapan santai, model NLP harus mampu memahami konteks, nuansa linguistik, dan bahkan lelucon serta sarkasme.

Hanya model bahasa besar (LLM) yang dapat melakukan tugas-tugas paling sulit ini. Berkat jumlah data yang sangat besar yang telah mereka latih, mereka dapat memahami nuansa bahasa dan menghasilkan jawaban yang tidak hanya secara teknis benar tetapi juga terdengar alami dan manusiawi.

Namun, NLP tidak hanya tentang model bahasa besar. Memang, banyak aplikasi NLP tidak memerlukan alat yang begitu kuat. Jika AI memproses aplikasi kredit, keterampilan bahasanya tidak perlu hebat. Yang dibutuhkan hanyalah belajar bagaimana mencari melalui berbagai jenis template dan formulir dan menemukan kolom di dalamnya yang berisi data yang diperlukan. Model semacam itu jauh lebih kecil, lebih sederhana, dan memerlukan daya komputasi yang lebih sedikit dibandingkan LLM.

Mengapa perusahaan Anda membutuhkan NLP?

Perusahaan Anda membutuhkan NLP pertama-tama agar dapat dikelola berdasarkan data, dan agar karyawan Anda tidak perlu melakukan tugas yang diperlukan tetapi sederhana dan repetitif dan dapat lebih fokus pada tugas yang penting. Tapi apa yang secara spesifik dapat dilakukan kecerdasan buatan untuk Anda?

1. Dengarkan pelanggan Anda. Analisis nada dan konten pernyataan

NLP memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan dengan menganalisis teks yang dipublikasikan di media sosial. Analisis sentimen dan pendengaran sosial, salah satu aplikasi NLP, membantu perusahaan memahami apa yang dipikirkan pelanggan tentang produk atau layanan mereka. Untuk tujuan ini, Anda dapat mencoba alat berikut: Sentione, Brand24, atau Hootsuite.

2. Jangan buang waktu mencari. Menemukan informasi dalam dokumen yang dipindai

Meskipun segera semua dokumen perusahaan harus digital, masih banyak perusahaan yang mengirimkan faktur kertas dan mengumpulkan kwitansi yang memudar. Oleh karena itu, area kedua di mana NLP dapat membantu adalah dalam menemukan informasi dalam dokumen perusahaan. Bagian penting dari pemahaman mesin tentang apa yang telah dipindai adalah membedakan data yang relevan dari yang tidak relevan. Artinya, mengenali informasi penting dari, misalnya, branding perusahaan yang mengirimkan dokumen atau distorsi yang tidak disengaja.

Dokumen yang dikenali, atau informasi yang dibaca dari mereka, kemudian dipindahkan ke database digital. Dengan cara ini, mereka sangat mudah ditemukan. Lebih dari itu, mereka dapat memberikan masukan untuk tindakan lebih lanjut, misalnya:

Memposting pengeluaran dari kwitansi yang difoto, Memasukkan tanggal pertemuan ke dalam kalender digital para undangan konser amal, atau Mengirim email pribadi kepada pelanggan untuk mendorong umpan balik setelah proses keluhan selesai.
3. Respon cepat terhadap ancaman dan deteksi anomali.

Analisis bahasa dapat mengidentifikasi pola yang mengganggu yang mungkin menunjukkan potensi penipuan atau serangan. Misalnya, bank dapat memantau percakapan untuk mendeteksi upaya penipuan terhadap pelanggan, dan perusahaan Anda dapat memperhatikan kejadian yang tidak biasa. Contoh serupa lainnya termasuk:

Laporan kerja jarak jauh – ketika seseorang lupa mematikan meteran jam semalaman, Analisis media sosial – ketika tiba-tiba ada jumlah penyebutan perusahaan Anda yang tidak biasa, atau Analisis file laporan (log file) – membantu mendeteksi kesalahan dalam fungsi perangkat lunak.
4. Manfaatkan pengalaman orang lain. Manajemen pengetahuan

NLP juga dapat berkontribusi pada manajemen pengetahuan yang lebih baik di organisasi dengan secara otomatis membuat ringkasan dan catatan pertemuan. Dengan cara ini, informasi lebih mudah diakses oleh semua anggota tim. Selain itu, mencari dokumen perusahaan di intranet, basis pengetahuan produk, atau menemukan semua pembelian dan dokumen terkait dengan satu pelanggan dapat menjadi sangat mudah menggunakan NLP.

5. Lewati langkah-langkah repetitif. Otomatisasi pemrosesan bahasa alami dokumen

Pemrosesan bahasa alami memungkinkan otomatisasi tugas-tugas membosankan seperti pemrosesan dokumen, yang mengarah pada penghematan waktu dan peningkatan produktivitas.

Ini karena pemrosesan dokumen otomatis terutama menghemat waktu dan membebaskan karyawan dari melakukan tugas-tugas membosankan dan repetitif yang memerlukan presisi tinggi.

Mari kita mulai dengan transkripsi sederhana data dari dokumen kertas ke dalam program layanan pelanggan. Ini bisa berarti banyak jam memindahkan mata Anda dari tabel hitam-putih ke layar monitor, atau bisa dibatasi pada memasukkan kontrak kertas ke dalam pemindai dan mungkin menangani ambiguitas dan pengecualian.

Namun, otomatisasi dalam pemrosesan bahasa alami tidak hanya tentang menangani dokumen tertulis. AI dapat, menggunakan pengenalan suara, (STT), sistem suara-ke-teks, membuat ringkasan dan catatan pertemuan, seperti yang dilakukan, antara lain: Otter, Rev, atau Descript.

Bidang aplikasi AI dan NLP dalam bisnis

AI dan pemrosesan bahasa alami memiliki banyak aplikasi dalam bisnis. Penggunaan teknologi ini yang populer dalam bisnis ditunjukkan dalam tabel di bawah ini:

Jenis data masukan	Contoh aplikasi AI & NLP
Dokumen tertulis tetap	Pemrosesan aplikasi asuransi
	Pemrosesan surat otomatis yang dipersonalisasi
Bahasa lisan tetap	Pembuatan otomatis subtitle untuk film
	Membuat saran bibliografi
Bahasa tertulis yang hidup	Chatbot di situs e-commerce
	Moderasi konten media sosial
Bahasa lisan langsung	Operasi mesin suara
	Voicebot terapeutik
Banyak bahasa tertulis	Lokalisasi otomatis aplikasi seluler
Banyak bahasa lisan	Terjemahan sinkron konferensi internasional

Pemrosesan bahasa alami di masa depan

Pemrosesan bahasa alami (NLP) dan kecerdasan buatan (AI) membawa banyak manfaat bagi bisnis, dari otomatisasi dan peningkatan efisiensi hingga pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan, hingga menciptakan antarmuka pengguna yang alami dan manajemen pengetahuan. Teknologi ini tidak hanya penting untuk cara perusahaan beroperasi saat ini, tetapi juga memiliki potensi besar untuk masa depan, membuka peluang baru untuk inovasi dan pertumbuhan.

Masa depan pemrosesan bahasa alami terlihat menjanjikan. Ditandai dengan perkembangan LLM yang sangat cepat, yang semakin kuat dan menggunakan solusi multimodal, yaitu, mereka belajar untuk memahami gambar dan suara.

Akibatnya, teknologi ini kemungkinan akan menjadi semakin maju, memungkinkan mesin untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia dengan lebih baik. Mengingat pencapaian para peneliti di Universitas Stanford, yang berhasil bereksperimen dengan agen digital yang secara otonom belajar bahasa dalam lingkungan digital untuk mencapai tujuan mereka – masa depan NLP terlihat cerah dan menarik.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.