—— 案例展示 ——

彰显自然语言处理商业价值的5个成功案例

  数据是现正在最有代价的企业商品之一。按照IDG的2020年CIO陈说,37%的IT指点者流露,数据解析将促使他们机闭本年最大的IT投资。

  这五个机闭行使了自然言语管束(NLP)来更好地任职他们的客户,主动化反复的使命,并简化运营。

  数据是现正在最有代价的企业商品之一。按照IDG的2020年CIO陈说,37%的IT指点者流露,数据解析将促使他们机闭本年最大的IT投资。

  固然数据有众种外面,但最大的未应用数据池也许是由文本构成的。专利、产物仿单、学术出书物、市集调研、讯息,更不必说社交推送了,一切这些都以文本为首要构成局部,文本的数目也正在继续增加。这便是为什么研讨公司Lux research说,自然言语管束技艺,独特是核心筑模,正正在成为开释数据代价的闭节器械。

  NLP是人工智能的一个分支,负担操练估计机领会、管束和天生言语。探求引擎、机械翻译任职和语音助手都是由NLP来供给扶助的。比方,核心筑模(Topic modeling)是一种NLP技艺,它将一个观念判辨为了由词组界说的常睹观念的子种别。按照Lux Research的说法,核心筑模使机闭可以将文档与特定核心闭系起来,然后提取数据,比方核心随年光的增加趋向。核心筑模还可能用于为给定的文档成立“指纹”,然后展现具有相似指纹的其他文档。

  跟着人们对人工智能的兴会正在贸易规模的上升,机闭初阶转向了行使NLP来开释文本文档等非组织化数据的代价。商榷公司Mordor Intelligence预测,到2025年,NLP市集的收入将抵达2019年的69.4亿美元的三倍众。

  埃森哲正正在应用自然言语管束来举办司法解析。该公司的埃森哲司法智能合同查究(ALICE)项目正正在助助这家环球任职公司的2800名专业人士正在其超出100万份合同中推行文本探求,包含对合同条目的探求。

  ALICE行使了“词嵌入”的技艺,这是一种基于语义近似性的NLP形式,有助于基于语义近似性的词之间的对比。该模子可能逐段遍历合同文档,寻找闭节字以确定该段落是否与特定的合同条目类型闭连。比方,像“洪水”、“地动”或“灾难”如许的词平淡会与“弗成抗力”一词沿途显示

  “跟着咱们无间行使这一功效,并正在看到特地的代价机遇时对其举办了扩展和加强,用例也正在继续增加,”埃森哲的数字营业转型、运营和企业解析环球董事总司理Mike Maresca流露。“咱们正正在寻找从现少有据中获取代价的新形式。”

  埃森哲商榷公司流露,该项目大大节减了状师为获取简直讯息而手工阅读文献的年光。

  Maresca的提倡是:不闭键怕参加NLP。“假如立异是你文明的一局部,你就不行胆怯凋零,”Maresca说。“让咱们举办实践和迭代吧。”

  Verizon的营业任职包管小组正正在行使自然言语管束和深度进修来主动管束客户的请乞降评论。正在Verizon的IT集团Global Technology Solutions(GTS)为任职保护创筑了扶助人工智能的数字工人之前,该集团每月收到了超出10万个的入站央浼,这些央浼务必被读取并寡少管束。

  数字工人将基于汇集的深度进修技艺与NLP集成正在沿途,用来阅读首要通过电子邮件和Verizon的派别网站所发送的维修单。它可以主动反应最常睹的央浼,比方陈说眼前的单子形态或修复进度更新。而更繁杂的题目则会交给人类工程师。

  “通过主动答复这些央浼,咱们可能正在几分钟内答复,而不是正在电子邮件发出后的几小时内,”Verizon Business Group环球技艺办理计划编制工程部推行董事Stefan Toth流露。

  2020年2月,Verizon流露,自旧年第二季度从此,数字工人每月俭省了近1万小时的劳动年光。

  Toth的提倡是:闭心开源。“环视边际,与你的贸易伙伴闭系,我自负你会找到机遇,”Toth说。“正在对一个平台做出巨大财政应承之前,先看看开源并举办试验。咱们展现开源中有许众可用的实质。”

  新泽西民众工作能源和自然气任职公司(PSE&G)依然采用了虚拟助理技艺和其他数字化的任职,使客户可以通过语音夂箢来治理他们的电力或自然气帐户。

  PSE&G的虚拟助理应用亚马逊Alexa供给了一个以自然言语管束为本原的语音界面。它是行使亚马逊供给的Alexa工夫器械包修筑的。

  “咱们试图离开如许一种印象,即咱们来到这里只是为了坚持运营,咱们外懂得咱们是为客户而来的,”PSE&G的项目首席开垦官Salvatore Orsino流露。

  PSE&G的客户可能通过Echo、Echo Dot、Kindle Fire平板电脑和其他扶助Alexa的筑立来拜候虚拟助理。截至2019年7月,PSE&G流露,其客户依然发出了超出10,000个奇异的央浼,从反省他们的帐户余额和到期日期到反省他们的能源行使,寻找节能提示以及支出账单。

  Orsino的提倡是:革新治理是至闭紧张的。当Orsino初阶这个项目时,PSE&G并不擅长开垦新的软件,员工们一初阶也不自负这个产物会带来代价。“一朝咱们推出了Alexa,人们就会领会到它是一个与客户疏通的合法渠道,他们看到了它所带来的代价,现正在一切人都绽放了,也更高兴做出转换,以适合Alexa,以及咱们正正在开垦的其他新利用,”Orsino流露。

  病院和文娱连锁店Great Wolf Lodge的人工智能辞书编辑者(GAIL)会正在每月的探问中筛选评论,肯定作家是汇集的促使者、讪谤者依旧中立者。

  其应用了自然言语管束的人工智能,特意为旅店业行使了超出6.7万条评论的操练数据。GAIL正在云中运转,并行使了内部开垦的算法,然后会确定极少闭节要素来证实为什么受访者会对GWL持这种立场。截止2019年9月,GWL声称GAIL做出了95%确切实决断。GWL正在GAIL还不行领会的一小局部讯息上行使了古板的文本解析。

  “咱们期望正在一切方面都能更好地与客人互动,”GWL的首席讯息官Edward Malinowski流露。

  GWL的营业运营团队行使GAIL天生的洞察力对任职举办了微调。该公司目前正正在探问可以答复客人的闭于GWL任职的常睹题目的闲扯机械人。

  Malinowski的提倡是:不要为了技艺而行使技艺。选拔那些可以正在技艺和适用之间赢得平均的器械--而且与营业方向保留划一。“正在寻找题目的历程中,你务必小心什么是噱头,什么是办理计划,”Malinowski说。

  矫健保障公司Aetna创筑了繁杂的供应商合同主动裁决利用法式来主动阅读每个合同中的付款证实、可扣除局部和特地的用度证实,然后估计代价并更新索赔。

  该利用法式混淆了自然言语管束和分外的数据库软件,以识别支出属性和所构制的特地数据,而且可能由编制主动读取。是以,很众索赔可能正在一夜之间就取得办理。

  该利用法式使Aetna可以从新将50名索赔裁决职员的劳动要点放正在必要更高主意的思虑和照顾供给者之间更协和的合同和索赔上。

  Aetna首席技艺官Claus Jensen流露:“归根结底,这是为了给终端用户供给更好的体验。”他填补称,该软件将助助Aetna成为医疗生态编制中更好的协作伙伴,为医疗任职供给商和患者任职。“咱们要做的不只仅是付账单和正在电话里答复题目。”

  截至2019年7月,Aetna估计,该利用法式每年将俭省600万美元的管束和返工本钱。

  Jensen的提倡是:会集精神,循序渐进。正在一个理思的寰宇里,公司会施行人工智能来办理特定的题目。但一个本原通俗的办理计划是不明了的,最终会导致凋零。他还说,假如Aetna试图将通用人工智能利用于其营业,就不会胜利。其余,Aetna还花了几个月的年光来测试这一历程,摒挡正派,并对这款利用举办了测试。Jensen说,许众人没有耐心放慢脚步,用确切的形式来劳动。

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