Automatyzacja z wykorzystaniem NLP
W tym artykule dowiesz się:
- Czym jest NLP i w jaki sposób działa
- W jaki sposób NLP można zastosować w procesach biznesowych
- Dlaczego warto korzystać z automatyzacji opartej na NLP
- Jak kształtuje się przyszłość automatyzacji opartej na NLP
Przetwarzanie języka naturalnego jest jedną z podstawowych technologii stosowanych w trenowaniu sztucznych inteligencji, a także staje się jednym z fundamentów automatyzacji. W jaki sposób NLP może pomóc w robotyzacji procesów biznesowych?
Wprowadzenie do automatyzacji przy użyciu NLP
Automatyzacja procesów biznesowych we współczesnym wydaniu nie byłaby możliwa, a na pewno wyglądałaby zupełnie inaczej, bez przetwarzania języka naturalnego. Choć NLP (skrót do ang. natural language processing) nie jest technologią niezbędną do automatyzacji, na pewno wiele ułatwia, ponieważ daje dostęp do narzędzi, które pozwalają automatyzować procesy bez znajomości programowania – mowa o rozwiązaniach no code/low code czy chatbotach AI, które obsługuje się m.in. za pomocą poleceń wydawanych w języku naturalnym.
Trzeba jednak zapytać – czym jest przetwarzanie języka naturalnego? Jest to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcją między komputerami a językiem naturalnym używanym przez ludzi. Jej zastosowanie pozwala komputerom rozumieć, interpretować i generować odpowiedzi w języku naturalnym w sposób zarówno wartościowy, jak i użyteczny.
Proces przetwarzania języka naturalnego obejmuje zbieranie i przygotowanie danych tekstowych, przetwarzanie wstępne poprzez tokenizację i normalizację, ekstrakcję cech oraz trenowanie modeli uczenia maszynowego. Następnie modele ocenia się i wdraża w systemach produkcyjnych – dzięki tej technologii można automatyzować m.in. analizy tekstu czy usługi językowe.
W przetwarzaniu języka naturalnego stosuje się m.in. text mining, modele transformacyjne (np. BERT i GPT), a także techniki embeddingowe w rodzaju Word2Vec oraz narzędzia do tokenizacji i przetwarzania wstępnego tekstu. Wykorzystuje się również różnorodne algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia w postaci sieci neuronowe typu LSTM.
Zastosowania technologii NLP w procesach biznesowych
Przetwarzanie języka naturalnego jest stosowane w naprawdę wielu przypadkach i kontekstach. Jest ono nieocenione np. w automatyzacji obsługi klienta, ponieważ pozwala tworzyć chatboty i wirtualnych asystentów, którzy mogą automatycznie odpowiadać na najczęstsze pytania klientów, a także przyjmować rezerwacje i zamówienia. NLP można też wykorzystywać do oceny nastrojów klientów na podstawie ich opinii, recenzji i komentarzy w mediach społecznościowych.
Przetwarzanie języka naturalnego stosuje się też w marketingu i sprzedaży. W tym kontekście służy ono do automatycznej analizy preferencji klientów na podstawie historii zakupów i interakcji z treściami, co pozwala dostarczać spersonalizowane rekomendacje produktów i treści marketingowe. Może być też stosowane w analizie rynku i konkurencji.
Warto jednak podkreślić, że przetwarzanie języka naturalnego ma też niesprzedażowe zastosowania – jednym z nich jest możliwość automatycznej klasyfikacji i archiwizacji dokumentów na podstawie ich treści, a także wyciągania istotnych danych z faktur, umów czy e-maili. NLP można też stosować w rekrutacji do przetwarzania i oceny CV kandydatów w celu szybkiego wyłonienia najlepiej dopasowanych osób na dane stanowisko.
Przetwarzanie języka naturalnego pomaga też w m.in.:
- generowaniu raportów finansowych na podstawie danych z różnych źródeł;
- analizie transakcji finansowych pod kątem anomalii i potencjalnych prób oszustwa;
- przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów artykułów naukowych;
- analizie danych z różnych źródeł w celu optymalizacji tras dostaw i harmonogramów.
Korzyści zautomatyzowanych rozwiązań opartych na NLP
Automatyzacja z wykorzystaniem NLP oznacza przede wszystkim większą efektywność operacyjną. Automatyzacja żmudnych i czasochłonnych procesów (np. analizy dokumentów czy przetwarzania danych klientów) skraca czas potrzebny na ich wykonanie, a także przyczynia się do eliminacji powtarzalnych zadań, co prowadzi do mniejszej liczby błędów i oszczędności czasu. To z kolei rzutuje na inne aspekty działalności organizacji.
Zastosowanie przetwarzania języka naturalnego w automatyzacji to także lepsza jakość obsługi klienta. Chatboty mogą obsługiwać klientów przez całą dobę i natychmiastowo odpowiadać na najczęstsze pytania. Mogą także automatycznie przekierowywać skomplikowane problemy do pracowników.
Warto też podkreślić, że dzięki automatyzacji z wykorzystaniem NLP można skutecznie przetwarzać i analizować ogromne ilości danych, co może być źródłem konkurencyjnej przewagi. Współczesna gospodarka bazuje na danych, więc firmy, które potrafią je zbierać, przetwarzać i wyciągać z nich wnioski mogą szybciej poprawić swoje rynkowe pozycje. Dzięki temu zyskują też możliwość redukcji kosztów, ponieważ analiza danych pozwala znaleźć miejsca, w których możliwe są oszczędności.
NLP może też pomóc tworzyć bardziej spersonalizowane doświadczenia dla użytkowników, analizując ich preferencje i zachowania. Interfejsy językowe, które można obsługiwać za pomocą poleceń wydawanych w języku naturalnym, ułatwiają komunikację między użytkownikami a systemami, co nie tylko poprawia ogólne doświadczenia użytkowników, ale też może prowadzić do ich większej efektywności.
Przyszłość automatyzacji i NLP
Rozwój przetwarzania języka naturalnego, a także premiery kolejnych dużych modeli językowych (wspomnieć można o ChatGPT-4o czy różnych wersjach Google Gemini) sprawia, że coraz częściej padają pytania, takie jak ile czasu musi minąć, by AI zastąpiło programistów oraz jaka jest przyszłość automatyzacji i NLP?
Programiści mogą być w miarę spokojni – pomimo szybkiego rozwoju NLP nic nie wskazuje, żeby w nadchodzących latach ich zawód miał ulec likwidacji. Można być jednak pewnym, że w przyszłości będą pojawiać się coraz bardziej zaawansowane multimodalne systemy – będą one wykorzystywać nie tylko przetwarzanie języka naturalnego, ale również technologie przetwarzania obrazów, dźwięków i innych danych sensorycznych (przykładem takiego systemu może być ChatGPT-4o).
Można być też raczej pewnym, że przyszłość automatyzacji to hiperautomatyzacja – polega ona na wykorzystaniu różnych narzędzi AI, RPA, a także przetwarzania języka naturalnego do automatyzacji niemal każdego procesu biznesowego. Dzięki temu można zwiększać efektywność operacyjną i jednocześnie redukować koszty operacyjne. Znaczenie hiperautomatyzacji wzrośnie m.in. z powodu większej dostępności narzędzi NLP, a także rozwoju platformy no-code i low-code – dzięki ich upowszechnieniu automatyzować będą mogli też pracownicy bez wykształcenia programistycznego.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Przetwarzanie języka naturalnego i eksploracja tekstu — perspektywy rozwoju
Robotyzacja dla początkujących. Jak zacząć wdrożenie w organizacji – starter pack
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do budowy portfolio – warto?
Dlaczego zwrot „narzędzie AI” nie niesie już za sobą żadnej wartości?