如果您曾經問亞馬遜的Alexa或Apple的Siri一個問題並收到答案，你就會體驗到自然語言處理（NLP）的實際效果。你的設備聽到你說話，理解你的意圖，並執行一個動作，這大約會花四秒鐘。
自然語言處理涉及計算機如何理解、解釋和使用人類語言。這項技術並不新鮮，但由於計算技術的快速發展並且更容易獲取大數據，該技術發展迅速。
讓我們看看企業將NLP應用於實踐的三種最常見的方式。
1.解決客戶的痛苦 - 通過情緒分析監控
精明的消費者會在網上發表他們的投訴（當然有時候也會有讚賞），這就是品牌聲譽監控如此重要的原因。在社交媒體和其他地方發現關於您的公司或產品的內容是理解客戶聲音的簡單方法。
然而，我們現在的時代面臨的是比以往更多的數據，要通過手工來分析幾乎是不可能的，而這正是人工智能所能幫助的。通過情感分析，公司部署了執行文本分析和自然語言處理的算法，以理解詞語背後的情感或意義。
無論是識別你的品牌的社交提名，揭示負面評論還是隻是潛入公眾輿論，瞭解人們對你的業務的看法以及原因，才能夠推動戰略並構建更好地滿足其需求的活動。
情感分析的最終結果可能會產生深遠的影響。作為錫拉丘茲大學自然語言處理課程的一部分，三名學生建立了一個原型情感分析器，以衡量媒體對唐納德特朗普的情緒。該模型分析了唐納德特朗普當選總統的數千篇文章，可以用來幫助未來的政治人物制定更好的媒體戰略計劃。
2.收集市場情報 - 從非結構化數據中提取
瞭解你的競爭對手在做什麼以及在更大的範圍內，你的行業整體能夠幫助你制定一個有效的商業戰略。然而，今天收集的大部分數據都是非結構化的，這意味著它是通過社交媒體、電子郵件甚至通過與客戶服務代表的交流而產生的。
在新聞文章、報告、美國證券交易委員會文件和公司網站上，文章、信息圖表和圖像經常被埋藏在競爭對、客戶和市場之間的相互作用中。自然語言處理通過文本提取和分類，幫助企業快速並大規模地瞭解這些信息。例如，及時發現公司合併的消息可能對交易決策會產生重大影響。
3.減少客戶的挫折感 - 增強混合機器人的使用體驗
虛擬援助顯著改善了客戶體驗。通過提供自助式數字解決方案，消費者可以避免冗長的等待時間，並實時解決最緊迫的問題。隨著NLP技術的提高，“混合”機器人正在取代傳統的機器人，因為它們有時不知道如何回答問題。
NLP驅動的助手將虛擬和人工支持結合在一起，提供更好的客戶體驗，當他們無法瞭解客戶想要的內容時，會快速將機器主導的對話轉移給人。在遇到挫折之前，將談話交給現場客戶服務代表是確保有意義的互動和獲獎客戶體驗的關鍵。
像今天的許多品牌一樣，可口可樂將其虛擬援助軟件與其客戶服務部門整合在一起，以更好地滿足消費者的需求。據報道，Ask Coca-Cola助手每月能夠成功處理30,000次會話，從而減少了電話交互的需求。
總結
隨著處理能力的提高，企業正在使用NLP等人工智能技術，通過情感分析更好地瞭解客戶意圖，從非結構化數據中提取洞察力並緩解客戶的挫折感。
自然語言處理技術可以比人類更快地分析基於語言的數據，而不會出現偏差，不會感到疲倦或需要度假。
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