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Technologie für Natural Language Processing (NLP) fördert Interaktion mit Kunden

Natural Language Processing (NLP) eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen. Doch sie müssen die Technologie erst verstehen, um erfolgreich zu sein.

Natural Language Processing (NLP), also die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache, ist eine aufstrebende Technologie und birgt das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen mit ihren Kunden in Verbindung treten.

Durch Text- und Sprachanalyse können Muster in der Sprache erkannt und ausgewertet werden. Und genau dieses Potential kann Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Produkte zugutekommen. IT-Dienstleistern ist es damit möglich, NLP-basierte und kundenorientierte Plattformen für eine Vielzahl von Branchen zu bauen.

Der NLP-Markt entwickelt sich rasant zu einem der größten Marktsegmente im Bereich künstliche Intelligenz (KI): das Marktforschungsunternehmen MarketsandMarkets, ermittelte ein Umsatzwachstum von 7,6 Milliarden Dollar für 2016. Für das Jahr 2021 prognostizieren die Marktforscher 16 Milliarden Dollar.

NLP-Anwendungen schießen in vertikalen Märkten dort aus dem Boden, wo Interaktion mit dem Kunden wichtig für das Firmenwachstum ist – unter anderem im Banken-, Finanzservices- und Versicherungssektor, im Einzelhandel, der Medien- und Entertainmentbranche und im Gesundheitswesen.

„NLP verspricht viele transformierende Vorteile für Unternehmen“, erklärt Kalyan Kumar, CTO von HCL Technologies. „Das Netzwerk an Providern wächst immer weiter und wir verzeichnen eine hohe Nachfrage für diese Art der Technologie über viele Wirtschaftszweige hinweg.

HLC Technologies als multinationales IT-Service-Unternehmen mit Hauptsitz in Nadia, Uttar Pradesh in Indien, hat die Plattform DRYiCE: Autonomics & Orchestration entwickelt. Mit mehr als 40 Modulen umfasst die KI-Plattform Technologien wie maschinelles Lernen, NLP, Deep Learning, Cognitive Computing, Predictive Analytics, Robotics und neuronale Netze.

Kunden aller Wirtschaftszweige suchen nach intelligenten und umfassenden Lösungen, um Aufgaben zu automatisieren und zu orchestrieren, so die Einschätzung von Kumar zur Nachfrage nach NLP-Technologien.

Die Hauptmotivation, solche Lösungen zu etablieren, liegt in den veränderten Kundenanforderungen, Kundenverhalten und dem Kundenerlebnis – die große Zunahme von Smart Devices und Technologien wie Cloud und Automation treiben die Veränderungen voran.

NLP-Technologie: Chatbots finden vielfältig Anwendung

Kumar weist ebenfalls darauf hin, dass es eine immer stärker werdende Bemühung gibt, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine durch den Einsatz von Chatbots zu verbessern. Chatbots sind im Dienstleistungsbereich auf dem Vormarsch – insbesondere dort, wo Kundendienstszenarien entstehen.

„Chatbots werden vielseitig eingesetzt – von privater bis zu gewerblicher Nutzung, für menschliche Interaktion und Serviceanforderungen. Wir erwarten künftig eine große Nachfrage für unterschiedliche Design- und Umsetzungsaspekte in diesem Bereich”, sagt der CTO.

IT-Service-Provider, die NLP-Angebote implementieren wollen, müssen mit ihren Kunden drei Kernbereiche einer Projektentwicklung diskutieren, empfiehlt David Schatsky, Managing Director bei Deloitte LLP. Im Einzelnen sind das:

  • Mit welchem Text arbeitet der Kunde und wie sieht das mögliche Trainingsset aus (das Trainingsset bezieht sich auf den Beispieltext, der dem System am Anfang zugeführt wurde, um die Fähigkeit zu optimieren, Anfragen zu erkennen und auf diese zu reagieren)?
  • Welche Key-Performance-Indikatoren werden mit einer NLP-Lösung angestrebt?
  • Welcher Prozess muss eingesetzt werden, um die Lösung individuell anzupassen, weiterzuentwickeln und im Laufe der Zeit zu verbessern?

Systemintegratoren, Berater und IT-Service-Provider müssen verstehen, wie die Strukturen und die verschiedenen Systemarchitekturen und Ansätze hinter NLP funktionieren und wo sich die Grenzen dieser Technologie befinden, ist Schatsky überzeugt.

„Trainingsprogramme für Anbieter mögen zwar notwendig erscheinen, aber es ist unwahrscheinlich, dass sie ausreichen. Provider sollten in eine breite und umfangreiche Wissensbasis investieren, um Kunden fundierte Beratung und gute Lösungen anbieten zu können,” sagt er. Dass es immer noch kein domain-unabhängiges Verständnis für natürliche Sprachen gibt, stellt für den NLP-Sektor zusätzlich eine große Herausforderung dar.

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„Eine Lösung die für, sagen wir, Steuern funktioniert, wird nicht für den Einkauf oder Kundenservice funktionieren. NLP-Systeme müssen für jede Anwendung geschult und angepasst werden,” erklärt Schatsky. „Eine weitere Herausforderung besteht darin, vorherzusagen, wie lange die Einarbeitungsphase dauern wird, wie präzise die Ergebnisse letztlich sind und wie genau sie sein müssen, um einen Vorteil für das Unternehmen zu generieren.”

Lalit Dhingra, Präsident des US-Zweigs von NIIT Technologies, einem globalen IT-Service-Provider, sagt, dass seine Firma bei einigen Pilot-NLP-Implementierungen mit an Bord war. Dabei erkannten sie schnell, dass Kunden vor allem eines verlangen: Nutzerfreundlichkeit.

NLP-Partner finden

Um sie bei ihren NLP-Projekten zu unterstützen, hat sich NIIT Technologies mit Artificial Solutions zusammengetan. Das Ziel dieser Partnerschaft besteht darin, Anwendungen mit künstlicher Intelligenz mithilfe der NLP-Technologieplattform zu entwickeln. Die Software von Artificial Solutions ist auf Unternehmen aus den Bereichen Mobile Personal Assistants, Bots, Wearables und Interfaces für das Internet of Things (IoT) ausgelegt.

Kalyan Kumar von HLC Technologies ist der Ansicht, dass der richtige Partner an der Seite von IT-Solution-Providern bei der zeitigen Planung einer NLP-Entwicklungsstrategie helfen kann. Zudem sei es ratsam, eine NLP-Lösung zu entwickeln, die Verbindungen und Beziehungen zwischen verschiedenen Einheiten anspricht, während gleichzeitig Prozesse und Service-Aspekte der Anwendung beachtet werden.

„Kooperationen spielen für den gesamten Aufbau der Lösung eine wichtige Rolle. Der Systemintegrator, der über ein Ökosystem von Providern orchestrieren und eine pragmatische und geschäftlich ausgerichtete Lösung für die Geschäftsziele des Kunden entwickeln kann, wird erfolgreich sein,” bekräftigt Kumar.

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Artikel wurde zuletzt im Februar 2017 aktualisiert

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