了解自然語言處理如何演變為業務優化的推動者。

基于人工智能的工具現在統治著每個工業部門。有了豐富的社交媒體、組織和數字平臺，產生的數據中不乏有用的資源。盡管企業一直在使用這些數據來滿足他們的需要，但這些數據中更重要的部分(將近80%)是非結構化的，無法訪問。這是自然語言處理(NLP)來挽救這種情況的地方。NLP是人工智能的一種應用程序，它為需要快速可靠地分析文本數據的公司提供了各種各樣的應用程序。這有效地實現了人機交互，并允許對以前未使用的大量數據進行分析和格式化。

它賦予機器閱讀、理解人類語言的能力，并從人類語言中獲得意義。商業公司已經發現了這項技術的好處，并測試和執行了最有利的NLP應用，以推動商業智能的發展。目前，使用NLP，企業正在利用數據創造價值、分析市場、了解客戶并獲得競爭優勢。據估計，2025年NLP市場規模將比2017年增長14倍，從30億美元左右增長到430億美元以上。

在過去的幾年里，NLP在理論和實踐上都取得了重大飛躍，融入了各種基于行業的解決方案。讓我們來看看自然語言處理的一些廣泛使用的商業應用。

1. 聊天機器人

它們是NLP最普遍的用例，因為它們在處理客戶支持請求和查詢方面做得更好。他們充當支持的第一線，對請求進行分類，并將請求路由到適當的團隊或部門。此外，聊天機器人為簡單的客戶問題提供虛擬幫助，并減輕不需要任何技能的低優先級、高周轉率的任務。例如，ZomatoChatbox。

2. 郵件過濾

這是NLP的另一個廣泛使用的應用。在這種情況下，通過分析流經服務器的電子郵件中的文本，電子郵件提供商可以阻止基于垃圾郵件的電子郵件內容進入他們的郵箱。此外，它還增加了一層網絡安全保護，還節省了時間。例如，Unroll.me。

3. 招聘

NLP通過篩選簡歷，幫助招聘經理選擇和篩選更好的候選人。自動尋找候選人的工具可以掃描申請者的簡歷，以提取所需的信息，并準確確定適合該工作的候選人。這將節省大量時間，并提供更有效的解決方案。例如，OracleTaleo。

4. 神經機器翻譯

是自然語言處理最古老的應用之一。在這一點上，機器翻譯使用神經網絡來翻譯影響較小的內容，如電子郵件、法規文本等，并加快與合作伙伴的溝通以及其他業務交互。神經機器翻譯工具使用雙向遞歸神經網絡(也稱為編碼器)將源語句處理成矢量，以供第二個遞歸神經網絡(稱為解碼器)預測目標語言中的單詞。例如，谷歌翻譯。

5. 情緒分析

也稱為意見挖掘，NLP幫助識別客戶的態度、情緒狀態、判斷或意圖。這可以通過賦予文本極性(積極的、中性的或消極的)，或者反過來努力識別語境的潛在情緒(高興、悲傷、平靜、憤怒)來實現。這使企業能夠獲得關于該組織及其服務的廣泛公眾意見。它還有助于進行有競爭力的比較，并在必要時對業務戰略進行重要調整。例如，Repustate。

6. 有針對性的廣告

企業始終強調達到最大的受眾數量，以增加潛在客戶的機會。因此，NLP可以成為在正確時間、正確受眾的正確地點智能定向和投放廣告的極好來源。這是通過分析搜索關鍵字、瀏覽行為、電子郵件和社交媒體平臺來在線尋找潛在客戶來實現的。有針對性的廣告主要依靠關鍵詞匹配。為此，主要使用文本分析和文本挖掘工具。例如，ApacheOpenNLP。

7. 文案

NLP可以通過完善內容營銷策略來實現業務增長。它可以編寫更符合你的品牌口碑的營銷內容，并提供關于哪些信息對你的目標受眾最具吸引力的見解-例如，阿里巴巴的人工智能文案。

8. 內部威脅檢測

基于NLP的內部威脅應用程序可以幫助確定通信中是否存在任何非法或惡意意圖，并檢測威脅模式以快速降低風險。這一點至關重要，因為數據泄露可能會給公司和客戶帶來巨大損失。例如，Splunk。

NLP目前滲透到每一家尋求推進其商業智能系統的企業。已經在上述情況下利用這些軟件的公司的競爭優勢日益增強，這應該是它們今天變得多么重要的動力。埃森哲建議，當業務組織開始設計和構建其NLP應用程序時，必須確保IT員工和實施合作伙伴擁有進行全面評估所需的帶寬和專業知識，以便使NLP技術與業務目標保持一致。