Wie die Verarbeitung natürlicher Sprache die Leistungsfähigkeit des Wissensspeichers Ihres Unternehmens freisetzen kann

Die Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) haben sich in relativ kurzer Zeit stark weiterentwickelt und der Geschäftswelt eine Reihe leistungsfähiger neuer Tools beschert. Eine der wirkungsvollsten Anwendungen dürfte die Integration von NLP und Wissensspeichern sein. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, warum.

Im Großen und Ganzen ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache den Unternehmen, ihre statischen Informationsbestände in dynamische, intelligente Systeme umzuwandeln, die die Verfügbarkeit von Informationen erhöhen und eine Vielzahl damit verbundener Vorteile bieten. Nämlich…

Verbessertes Suchen und Abrufen

Die herkömmliche stichwortbasierte Suchfunktion in Wissensbeständen hat ihre Grenzen und liefert oft ungenaue Ergebnisse. Durch die Integration von NLP-Technologie können Unternehmen jedoch weitaus fortschrittlichere Suchalgorithmen nutzen, die die Bedeutung und den Kontext einer Anfrage sowie die dahinter stehende Absicht verstehen.

Das bedeutet genauere und relevantere Suchergebnisse, die es den Mitarbeitern wesentlich leichter machen, die benötigten Informationen zu finden. Mit weniger Zeitaufwand für die Suche kann die NLP-gestützte Suche im Wissensspeicher eines Unternehmens die Produktivität erheblich steigern.

Verbesserte Informationsextraktion

Das Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Datenquellen auf die alte manuelle Weise ist zeitaufwändig und fehleranfällig. NLP-Technologie kann helfen, solche Aufgaben zu automatisieren, indem sie in der Lage ist, wichtige Erkenntnisse aus allen Textquellen, die in die Datenbank hochgeladen wurden, zu analysieren und zu extrahieren. Dies kann wertvolle Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig sicherstellen, dass alle Informationen korrekt erfasst werden.

Wissensentdeckung und Erkenntnisse

Ein NLP-gestütztes Wissensspeichersystem kann zur Analyse von Textdaten verwendet werden, um Muster und Beziehungen zu finden, die für einen Menschen nicht offensichtlich wären. Dies kann dazu führen, dass verborgene Chancen aufgedeckt werden, dass man etwas über aufkommende Markttrends erfährt, dass man Informationen über Konkurrenten erhält oder dass man die Stimmung der Kunden erkennen kann. Mit NLP wird ein neuer Einblick möglich, der es den Daten erleichtert, Entscheidungen zu treffen.

Zur Erinnerung: Untersuchungen von McKinsey & Company haben ergeben, dass datengesteuerte Unternehmen mit 23-mal höherer Wahrscheinlichkeit Kunden gewinnen, was zeigt, dass sich Initiativen zur Verbesserung des Datenzugangs auszahlen. Sie können sogar den Unterschied ausmachen, insbesondere in einem schwierigen wirtschaftlichen Umfeld.

Intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten

Ein Chatbot mit NLP-Fähigkeiten, der auf dem Wissensspeicher eines Unternehmens trainiert wurde, wird zu einem leistungsstarken Geschäftsinstrument mit einer Reihe von Anwendungen. Sie ermöglicht es einem Unternehmen, sowohl Kunden als auch Mitarbeitern persönlichen und unmittelbaren Support zu bieten. Da ein NLP-gestützter Chatbot die Anfrage eines Nutzers “verstehen” kann, kann er relevantere Antworten geben. Es kann die Support-Teams bei der Bearbeitung von Produktanfragen entlasten oder die Personalabteilung bei der Beantwortung von Informationsanfragen, z. B. zu den Unternehmensrichtlinien, unterstützen. Es kann sogar der IT-Abteilung bei der Fehlersuche helfen. Darüber hinaus kann ein intelligenter Chatbot rund um die Uhr verfügbar sein.

Compliance und Risikomanagement

Die Einhaltung von Vorschriften ist immer von größter Bedeutung, aber ein NLP-gestütztes Wissensrepository kann eine große Hilfe sein, da es zur automatischen Analyse und Kategorisierung großer Mengen von Rechtsdokumenten, Verträgen und branchenspezifischen Vorschriften verwendet werden kann. Es kann schnell relevante Informationen identifizieren und extrahieren, um den Entscheidungsträgern zu helfen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, Risiken zu mindern und Prüfungsprozesse zu rationalisieren. Dies kann dazu beitragen, das Risiko rechtlicher oder behördlicher Probleme zu verringern, die sehr kostspielig sein können ( Untersuchungen der Association for Information and Image Management zufolge belaufen sich die Einnahmen auf durchschnittlich 4 Millionen US-Dollar).

Kontinuierliches Lernen und Verbesserung

Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache kombinieren die regelbasierte Modellierung von Sprache mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Modellen, was bedeutet, dass ein NLP-gestützter Wissensspeicher aus der Interaktion mit Nutzern und Feedback lernen kann. Die NLP-Algorithmen können daher im Laufe der Zeit verbessert werden, um genauere und relevantere Antworten, bessere Empfehlungen und eine bessere Nutzererfahrung zu bieten.

Erweitern Sie Ihr Wissensrepository

Durch die Integration von Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache in das Wissensrepository Ihres Unternehmens eröffnen Sie eine Welt der Wertschöpfung mit Tools für praktische Anwendungen, die Ihrem Unternehmen Zeit und Geld sparen, unschätzbare Erkenntnisse liefern und sicherstellen, dass jedes Team, von der Rechtsabteilung bis zum Marketing, immer die benötigten Informationen zur Hand hat. Wir nennen ein solches Werkzeug Cody AI, und es verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, auf tiefgreifende Weise. Sie können sich selbst von den Möglichkeiten überzeugen, indem Sie noch heute eine kostenlose Testversion starten.