這五個組織使用了自然語言處理(NLP)來更好地服務(wù)他們的客戶，自動化重復(fù)的任務(wù)，并簡化運(yùn)營。

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數(shù)據(jù)是現(xiàn)在最有價值的企業(yè)商品之一。根據(jù)IDG的2020年CIO報告，37%的IT領(lǐng)導(dǎo)者表示，數(shù)據(jù)分析將推動他們組織今年比較大的IT投資。

雖然數(shù)據(jù)有多種形式，但最大的未利用數(shù)據(jù)池可能是由文本組成的。專利、產(chǎn)品說明書、學(xué)術(shù)出版物、市場調(diào)研、新聞，更不用說社交推送了，所有這些都以文本為主要組成部分，文本的數(shù)量也在不斷增長。這就是為什么研究公司Lux research說，自然語言處理技術(shù)，特別是主題建模，正在成為釋放數(shù)據(jù)價值的關(guān)鍵工具。

NLP是人工智能的一個分支，負(fù)責(zé)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)理解、處理和生成語言。搜索引擎、機(jī)器翻譯服務(wù)和語音助手都是由NLP來提供支持的。例如，主題建模(Topic modeling)是一種NLP技術(shù)，它將一個概念分解為了由詞組定義的常見概念的子類別。根據(jù)Lux Research的說法，主題建模使組織能夠?qū)⑽臋n與特定主題關(guān)聯(lián)起來，然后提取數(shù)據(jù)，例如主題隨時間的增長趨勢。主題建模還可以用于為給定的文檔建立“指紋”，然后發(fā)現(xiàn)具有類似指紋的其他文檔。

隨著人們對人工智能的興趣在商業(yè)領(lǐng)域的上升，組織開始轉(zhuǎn)向了使用NLP來釋放文本文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價值。咨詢公司Mordor Intelligence預(yù)測，到2025年，NLP市場的收入將達(dá)到2019年的69.4億美元的三倍多。

下面是五個組織如何使用自然語言處理的例子。

埃森哲使用NLP來分析合同

埃森哲正在利用自然語言處理來進(jìn)行法律分析。該公司的埃森哲法律智能合同探索(ALICE)項(xiàng)目正在幫助這家全球服務(wù)公司的2800名專業(yè)人士在其超過100萬份合同中執(zhí)行文本搜索，包括對合同條款的搜索。

ALICE使用了“詞嵌入”的技術(shù)，這是一種基于語義相似性的NLP方法，有助于基于語義相似性的詞之間的比較。該模型可以逐段遍歷合同文檔，尋找關(guān)鍵字以確定該段落是否與特定的合同條款類型相關(guān)。例如，像“洪水”、“地震”或“災(zāi)難”這樣的詞通常會與“不可抗力”一詞一起出現(xiàn)

“隨著我們繼續(xù)使用這一功能，并在看到額外的價值機(jī)會時對其進(jìn)行了擴(kuò)展和增強(qiáng)，用例也在不斷增長，”埃森哲的數(shù)字業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、運(yùn)營和企業(yè)分析全球董事總經(jīng)理Mike Maresca表示。“我們正在尋找從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中獲取價值的新方法。”

埃森哲咨詢公司表示，該項(xiàng)目大大減少了律師為獲取具體信息而手工閱讀文件的時間。

Maresca的建議是:不要害怕投入NLP。“如果創(chuàng)新是你文化的一部分，你就不能害怕失敗，”Maresca說。“讓我們進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和迭代吧。”

NLP幫助Verizon處理客戶請求

Verizon的業(yè)務(wù)服務(wù)保證小組正在使用自然語言處理和深度學(xué)習(xí)來自動處理客戶的請求和評論。在Verizon的IT集團(tuán)Global Technology Solutions(GTS)為服務(wù)保障創(chuàng)建了支持人工智能的數(shù)字工人之前，該集團(tuán)每月收到了超過10萬個的入站請求，這些請求必須被讀取并單獨(dú)處理。

數(shù)字工人將基于網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)與NLP集成在一起，用來閱讀主要通過電子郵件和Verizon的門戶網(wǎng)站所發(fā)送的維修單。它能夠自動響應(yīng)最常見的請求，例如報告當(dāng)前的票據(jù)狀態(tài)或修復(fù)進(jìn)度更新。而更復(fù)雜的問題則會交給人類工程師。

“通過自動回復(fù)這些請求，我們可以在幾分鐘內(nèi)回復(fù)，而不是在電子郵件發(fā)出后的幾小時內(nèi)，”Verizon Business Group全球技術(shù)解決方案系統(tǒng)工程部執(zhí)行董事Stefan Toth表示。

2020年2月，Verizon表示，自去年第二季度以來，數(shù)字工人每月節(jié)省了近1萬小時的工作時間。

Toth的建議是:關(guān)注開源。“環(huán)顧四周，與你的商業(yè)伙伴聯(lián)系，我相信你會找到機(jī)會，”Toth說。“在對一個平臺做出重大財務(wù)承諾之前，先看看開源并進(jìn)行試驗(yàn)。我們發(fā)現(xiàn)開源中有很多可用的內(nèi)容。”

PSE&G轉(zhuǎn)向虛擬助手通過語音來幫助客戶

新澤西公共事業(yè)能源和天然氣服務(wù)公司(PSE&G)已經(jīng)采用了虛擬助理技術(shù)和其他數(shù)字化的服務(wù)，使客戶能夠通過語音命令來管理他們的電力或天然氣帳戶。

PSE&G的虛擬助理利用亞馬遜Alexa提供了一個以自然語言處理為基礎(chǔ)的語音界面。它是使用亞馬遜提供的Alexa技能工具包構(gòu)建的。

“我們試圖擺脫這樣一種印象，即我們來到這里只是為了維持運(yùn)營，我們表明了我們是為客戶而來的，”PSE&G的項(xiàng)目首席開發(fā)官Salvatore Orsino表示。

PSE&G的客戶可以通過Echo、Echo Dot、Kindle Fire平板電腦和其他支持Alexa的設(shè)備來訪問虛擬助理。截至2019年7月，PSE&G表示，其客戶已經(jīng)發(fā)出了超過10，000個獨(dú)特的請求，從檢查他們的帳戶余額和到期日期到檢查他們的能源使用，尋找節(jié)能提示以及支付賬單。

Orsino的建議是:變革管理是至關(guān)重要的。當(dāng)Orsino開始這個項(xiàng)目時，PSE&G并不擅長開發(fā)新的軟件，員工們一開始也不相信這個產(chǎn)品會帶來價值。“一旦我們推出了Alexa，人們就會認(rèn)識到它是一個與客戶溝通的合法渠道，他們看到了它所帶來的價值，現(xiàn)在所有人都開放了，也更愿意做出改變，以適應(yīng)Alexa，以及我們正在開發(fā)的其他新應(yīng)用，”Orsino表示。

Great Wolf Lodge用NLP支持的AI來追蹤客戶情緒

醫(yī)院和娛樂連鎖店Great Wolf Lodge的人工智能詞典編纂者(GAIL)會在每月的調(diào)查中篩選評論，決定作者是網(wǎng)絡(luò)的推動者、詆毀者還是中立者。

其利用了自然語言處理的人工智能，專門為酒店業(yè)使用了超過6.7萬條評論的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。GAIL在云中運(yùn)行，并使用了內(nèi)部開發(fā)的算法，然后會確定一些關(guān)鍵因素來說明為什么受訪者會對GWL持這種態(tài)度。截止2019年9月，GWL聲稱GAIL做出了95%的準(zhǔn)確判斷。GWL在GAIL還不能理解的一小部分信息上使用了傳統(tǒng)的文本分析。

“我們希望在所有方面都能更好地與客人互動，”GWL的首席信息官Edward Malinowski表示。

GWL的業(yè)務(wù)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)使用GAIL生成的洞察力對服務(wù)進(jìn)行了微調(diào)。該公司目前正在調(diào)查能夠回答客人的關(guān)于GWL服務(wù)的常見問題的聊天機(jī)器人。

Malinowski的建議是:不要為了技術(shù)而使用技術(shù)。選擇那些能夠在技術(shù)和實(shí)用之間取得平衡的工具--并且與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致。“在尋找問題的過程中，你必須小心什么是噱頭，什么是解決方案，”Malinowski說。

Aetna使用NLP來快速解決索賠問題

健康保險公司Aetna創(chuàng)建了復(fù)雜的供應(yīng)商合同自動裁決應(yīng)用程序來自動閱讀每個合同中的付款說明、可扣除部分和額外的費(fèi)用說明，然后計(jì)算價格并更新索賠。

該應(yīng)用程序混合了自然語言處理和特殊的數(shù)據(jù)庫軟件，以識別支付屬性和所構(gòu)造的額外數(shù)據(jù)，并且可以由系統(tǒng)自動讀取。因此，許多索賠可以在一夜之間就得到解決。

該應(yīng)用程序使Aetna能夠重新將50名索賠裁決人員的工作重點(diǎn)放在需要更高層次的思考和護(hù)理提供者之間更協(xié)調(diào)的合同和索賠上。

Aetna首席技術(shù)官Claus Jensen表示:“歸根結(jié)底，這是為了給終端用戶提供更好的體驗(yàn)。”他補(bǔ)充稱，該軟件將幫助Aetna成為醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)中更好的合作伙伴，為醫(yī)療服務(wù)提供商和患者服務(wù)。“我們要做的不僅僅是付賬單和在電話里回答問題。”

截至2019年7月，Aetna預(yù)計(jì)，該應(yīng)用程序每年將節(jié)省600萬美元的處理和返工成本。

Jensen的建議是:集中精力，循序漸進(jìn)。在一個理想的世界里，公司會實(shí)施人工智能來解決特定的問題。但一個基礎(chǔ)廣泛的解決方案是不明確的，最終會導(dǎo)致失敗。他還說，如果Aetna試圖將通用人工智能應(yīng)用于其業(yè)務(wù)，就不會成功。此外，Aetna還花了幾個月的時間來測試這一過程，整理規(guī)則，并對這款應(yīng)用進(jìn)行了測試。Jensen說，很多人沒有耐心放慢腳步，用正確的方式來做事。