자연어 처리가 회사 지식 저장소의 힘을 활용하는 방법

자연어 처리(NLP) 기능은 비교적 짧은 시간 내에 많은 발전을 이루었으며 비즈니스 세계에 다양하고 강력한 새 도구를 제공합니다. 가장 영향력 있는 애플리케이션 중 하나는 NLP와 지식 리포지토리의 통합입니다. 이유를 알아 보려면 계속 읽으십시오.

대체로 자연어 처리를 통해 기업은 정적 정보 리포지토리를 정보 가용성을 높이고 다양한 관련 이점을 제공하는 동적 지능형 시스템으로 변환할 수 있습니다. 즉…

향상된 검색 및 검색

사업가는 자연어 처리 또는 NLP 가상 화면을 터치하여 봇과 채팅하고 업무용 데스크톱에서 고객과 연결합니다.

지식 저장소의 기존 키워드 기반 검색 기능에는 한계가 있으며 종종 부정확한 결과를 생성합니다. 그러나 NLP 기술을 통합함으로써 기업은 쿼리의 의미와 컨텍스트는 물론 쿼리의 의도를 이해하는 훨씬 더 고급 검색 알고리즘을 활용할 수 있습니다.

즉, 더 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 통해 직원이 필요한 정보를 훨씬 쉽게 찾을 수 있습니다. 검색에 소요되는 시간이 줄어들면 회사의 지식 저장소에서 NLP 지원 검색을 통해 생산성을 크게 높일 수 있습니다.

향상된 정보 추출

데이터 과학 및 빅 데이터 기술. 과학자는 컴퓨터에서 복잡한 데이터 세트를 컴퓨팅, 분석 및 시각화합니다. 데이터 마이닝, 인공 지능, 기계 학습, 비즈니스 분석.

기존의 수동 방식으로 비정형 데이터 소스에서 정보를 추출하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. NLP 기술은 데이터베이스에 업로드된 모든 텍스트 소스에서 주요 통찰력을 분석하고 추출하는 기능을 통해 이러한 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 귀중한 시간과 자원을 절약하는 동시에 모든 정보를 올바르게 캡처할 수 있습니다.

지식 발견 및 인사이트

NLP 지원 지식 저장소 시스템을 사용하여 텍스트 데이터를 분석하여 인간이 이해할 수 없는 패턴과 관계를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 숨겨진 기회를 발견하고, 신흥 시장 동향에 대해 배우고, 경쟁사 인텔리전스를 얻거나, 고객 감정을 드러낼 수 있습니다. NLP를 사용하면 새로운 차원의 통찰력이 가능해져 데이터가 더 쉽게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

명심해야 할 사항: McKinsey & Company의 연구에 따르면 데이터 기반 조직은 고객을 확보할 가능성이 23배 더 높으며, 이는 데이터에 대한 접근성을 높이기 위한 이니셔티브가 반드시 성과를 거둘 수 있음을 보여줍니다. 사실, 그들은 특히 어려운 경제 환경에서 모든 차이를 만들 수 있습니다.

지능형 챗봇 및 가상 비서

챗봇, 인공 지능, 지능형 로봇 기술, AI. 인공 지능 기술은 온라인 메시지에 자동으로 응답하여 고객을 즉시 지원합니다.

회사의 지식 저장소에서 훈련된 NLP 기능을 갖춘 챗봇은 다양한 애플리케이션을 갖춘 강력한 비즈니스 도구가 됩니다. 이를 통해 기업은 고객과 직원 모두에게 개인화되고 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다. NLP 기반 챗봇은 사용자의 쿼리를 “이해”할 수 있기 때문에 보다 관련성 높은 응답을 제공할 수 있습니다. 제품 문의를 처리하여 지원 팀의 부담을 덜어주거나 회사 정책에 대한 질문과 같은 정보 요청에 응답하여 HR 부서를 지원할 수 있습니다. IT 부서의 문제 해결에도 도움이 될 수 있습니다. 또한 스마트 챗봇을 연중무휴로 사용할 수 있습니다.

규정 준수 및 위험 관리

과학자가 기계 학습을 통해 화면의 정보 구조를 분석하여 비즈니스, 금융, 사물 인터넷에 대한 예측을 추출하는 빅 데이터 및 분석 시각화 기술

규정 준수는 항상 가장 중요하지만 NLP 지원 지식 저장소는 대량의 법률 문서, 계약 및 산업별 규정을 자동으로 분석하고 분류하는 데 사용할 수 있으므로 큰 도움이 될 수 있습니다. 관련 정보를 신속하게 식별하고 추출하여 의사 결정자가 규정 준수를 보장하고 위험을 완화하며 감사 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이는 막대한 비용이 소요될 수 있는 법적 또는 규제 문제의 가능성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다(정보 및 이미지 관리 협회(Association for Information and Image Management)의 연구에 따르면 평균 수익 400만 달러).

지속적인 학습과 개선

자연어 처리 모델은 언어에 대한 규칙 기반 모델링을 머신 러닝 및 딥 러닝 모델과 결합하며, 이는 NLP 기반 지식 저장소가 사용자와의 상호 작용 및 피드백을 통해 학습할 수 있음을 의미합니다. 따라서 NLP 알고리즘은 시간이 지남에 따라 개선되어 보다 정확하고 관련성 높은 응답, 더 나은 권장 사항 및 향상된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

지식 저장소 역량 강화

자연어 처리 기능을 회사의 지식 리포지토리에 통합하면 조직의 시간과 비용을 절약하고, 귀중한 통찰력을 제공하며, 법무에서 마케팅에 이르기까지 모든 팀이 항상 필요한 정보를 손쉽게 얻을 수 있도록 하는 실용적인 애플리케이션을 위한 도구를 통해 가치의 세계를 열 수 있습니다. 우리는 이러한 도구를 Cody AI라고 부르며, 이는 기업이 심오한 방식으로 운영되는 방식을 재편하고 있습니다. 오늘 무료 평가판을 시작하여 무엇을 할 수 있는지 직접 알아볼 수 있습니다 .

Author

Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

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