Fünf Erfolgsgeschichten erforschen den Geschäftswert der Verarbeitung natürlicher Sprache

Daten sind heute eines der wertvollsten Geschäftsgüter. Laut dem Bericht „State of the CIO 2022“ von CIO.com gaben 35 % der IT-Führungskräfte an, dass Daten und Geschäftsanalysen in diesem Jahr den größten Anteil der IT-Investitionen ihres Unternehmens ausmachen werden, und 58 % der Befragten gaben an, dass dies im nächsten Jahr der Fall sein wird Sie werden ihre Investitionen in die Datenanalyse erhöhen.

Während Daten in vielen Formen vorliegen, ist der vielleicht größte, unerschlossene Datenpool Text, egal ob es sich um Patente, Produktspezifikationen, wissenschaftliche Veröffentlichungen, Marktforschung, Nachrichten oder soziale Feeds handelt. Sie basieren alle auf Text , und die Zahl der Texte wächst ständig. Laut der Daten- und Analysestudie 2022 von Foundry glauben 36 % der IT-Führungskräfte, dass die Verwaltung dieser unstrukturierten Daten eine ihrer größten Herausforderungen darstellt. Aus diesem Grund weist das Forschungsunternehmen Lux Research darauf hin, dass die Technologie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – insbesondere die Themenmodellierung – zu einem Schlüsselinstrument für die Erschließung des Werts von Daten wird.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), mit dem Computer trainiert werden, Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. Suchmaschinen, maschinelle Übersetzungsdienste und Sprachassistenten basieren alle auf der Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Themenmodellierung ist eine Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die eine Idee in Unterkategorien allgemeiner Konzepte zerlegt, die durch Phrasen definiert werden. Laut Lux Research ermöglicht die Themenmodellierung Unternehmen, Dokumente mit bestimmten Themen zu verknüpfen und dann Daten zu extrahieren, beispielsweise Wachstumstrends in einem Thema im Laufe der Zeit. Die Themenmodellierung kann auch verwendet werden, um einen „Fingerabdruck“ für ein bestimmtes Dokument zu erstellen und dann andere Dokumente mit ähnlichen Fingerabdrücken zu entdecken.

Da sich Unternehmen zunehmend für KI interessieren, wenden sie sich der Verarbeitung natürlicher Sprache zu, um den Wert unstrukturierter Daten in Textdokumenten zu erschließen. Das Forschungsunternehmen MarketsandMarkets prognostiziert, dass der Markt für die Verarbeitung natürlicher Sprache von 15,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 49,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2027 wachsen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 25,7 % in diesem Zeitraum.

Schauen wir uns fünf Beispiele an, wie Unternehmen die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Eli Lilly: Globale Geschäftsabwicklung durch Verarbeitung natürlicher Sprache

Das multinationale Pharmaunternehmen Eli Lilly nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um mehr als 30.000 Mitarbeitern auf der ganzen Welt dabei zu helfen, genaue und zeitnahe Informationen auszutauschen innerhalb und außerhalb des Unternehmens. Lilly hat eine selbst entwickelte IT-Lösung namens Lilly Translate entwickelt, die natürliche Sprachverarbeitung und Deep Learning nutzt, um Inhaltsübersetzungen über eine bewährte API-Ebene zu generieren.

Viele Jahre lang verließ sich Eli Lilly auf externe Anbieter menschlicher Übersetzungen, um eine Vielzahl von Inhalten zu übersetzen, von internen Schulungsmaterialien bis hin zu formellen technischen Austauschen mit Aufsichtsbehörden. Jetzt bietet der Lilly Translate-Dienst Benutzern und Systemen Echtzeitübersetzungen von Word, Excel, PowerPoint und Text, während das Dokumentformat unverändert bleibt. Eli Lilly verwendet Deep-Learning-Sprachmodelle, die auf Biowissenschaften und Lilly-Inhalten basieren, um die Übersetzungsgenauigkeit zu verbessern und verfeinerte Sprachmodelle zu erstellen, die Lilly-spezifische Terminologie und branchenspezifische Fachsprache erkennen und gleichzeitig das Format regulierter Dokumente beibehalten.

„Lilly Translate berührt jeden Bereich des Unternehmens, von der Personalabteilung über Unternehmensprüfungsdienste bis hin zu Ethik und Compliance“, sagte Timothy F. Coleman, Vizepräsident für Informations- und digitale Lösungen bei Lilly. Hotline, Finanzen, Vertrieb und Marketing, und viele andere Bereiche sparen jetzt viel Zeit statt Wochen und geben wichtige Ressourcen frei, um sich auf andere wichtige Geschäftsaktivitäten zu konzentrieren.

Colemans Rat: Unterstützen Sie Projekte, die von Leidenschaft angetrieben werden. Lilly Translate begann als Leidenschaftsprojekt eines neugierigen Softwareentwicklers, dessen Idee darin bestand, ein Problem im Systemportfolio von Lilly Regulatory Affairs zu lösen: Geschäftspartner erlebten ständig Verzögerungen und Reibungen bei ihren Übersetzungsdiensten. Coleman teilte die Idee und die technische Vision mit anderen Führungskräften und Managern und erhielt sofort Projektunterstützung von Eli Lillys internationaler Führung für regulatorische Angelegenheiten, die sich für Investitionen in das Tool einsetzte.

„[Die Idee] war eine großartige Kombination aus der Möglichkeit, neue Technologien zu erforschen und kennenzulernen. Was als großartige Lernmöglichkeit begann, hat sich nun zu etwas entwickelt, das Lilly-Softwareentwickler nutzen und nutzen können. „Eine großartige Projektmöglichkeit.“

Accenture: Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung zur Analyse von Verträgen

Accenture nutzt natürliche Sprachverarbeitung zur rechtlichen Analyse. Das Legal Intelligent Contract Exploration (ALICE)-Projekt von Accenture hilft diesem globalen Dienstleistungsunternehmen mit 2.800 Fachleuten bei der Textsuche in seinen Millionen Verträgen, einschließlich der Suche nach Vertragsbedingungen.

ALICE verwendet „Worteinbettung“, eine Methode zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die den Vergleich zwischen Wörtern basierend auf semantischer Ähnlichkeit unterstützen kann. Das Modell untersucht Vertragsdokumente Absatz für Absatz und sucht nach Schlüsselwörtern, um festzustellen, ob der Absatz für einen bestimmten Vertragsklauseltyp relevant ist. Beispielsweise erscheinen Wörter wie „Überschwemmung“, „Erdbeben“ oder „Katastrophe“ häufig mit einer Klausel über „höhere Gewalt“.

Mike Maresca, Global Managing Director, Digital Business Transformation, Operations and Enterprise Analytics bei Accenture, sagte: „Während wir diese Fähigkeit weiterhin nutzen und verbessern, nimmt ihre Nutzung weiter zu, wir sehen zusätzliche Wertchancen und sind auf der Suche danach.“ Neue Möglichkeiten, aus vorhandenen Daten einen Mehrwert zu ziehen

Accenture sagt, dass das Projekt die Zeit, die Anwälte damit verbringen, Dokumente manuell zu lesen, um spezifische Informationen zu erhalten, erheblich reduziert.

Marescas Rat: Scheuen Sie sich nicht, tiefer in die Verarbeitung natürlicher Sprache einzutauchen. „Wenn Innovation Teil der Kultur ist, können Sie keine Angst vor dem Scheitern haben und lassen Sie uns experimentieren und iterieren.“ Deep Learning zur automatischen Verarbeitung von Kundenanfragen nach Bewertungen. Die Abteilung erhält jeden Monat mehr als 100.000 eingehende Anfragen und musste zuvor lesen und Maßnahmen ergreifen, bis Verizons IT-Abteilung – Global Technology Solutions (GTS) – den AI-Enabled Digital Worker für Service Assurance entwickelte.

Dieser Digital Worker kombiniert webbasierte Deep-Learning-Technologie mit natürlicher Sprachverarbeitung, um Reparaturaufträge zu lesen, die hauptsächlich per E-Mail und über das Verizon-Portal gesendet werden. Er reagiert automatisch auf die häufigsten Anfragen, z. B. die Meldung des aktuellen Arbeitsauftragsstatus Der Fortschritt wird aktualisiert und komplexere Probleme werden menschlichen Ingenieuren vorgelegt.

„Durch die Automatisierung der Antworten auf diese Anfragen können wir innerhalb von Minuten statt Stunden nach dem Versenden der E-Mail antworten“, sagte Stefan Toth, Executive Director of Systems Engineering, Global Technology Solutions (GTS), Verizon Business Group.

Im Februar 2020 gab Verizon an, dass Digital Worker seit dem zweiten Quartal des letzten Jahres fast 10.000 Arbeitsstunden pro Monat eingespart habe.

Toths Rat: Suchen Sie nach Open Source. „Schauen Sie sich um, vernetzen Sie sich mit Ihren Geschäftspartnern, und ich bin sicher, Sie werden Möglichkeiten finden. Denken Sie über Open Source nach und experimentieren Sie, bevor Sie eine große finanzielle Verpflichtung eingehen. Wir haben festgestellt, dass es mittlerweile eine Menge Open-Source-Software gibt

Great Wolf Lodge: Mithilfe von KI, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basiert, um die Stimmung der Gäste zu verfolgen.

Der von der Krankenhaus- und Unterhaltungskette Great Wolf Lodge entwickelte Artificial Intelligence Lexicographer (GAIL) überprüft Kommentare in monatlichen Umfragen, um festzustellen, ob der Autor möglicherweise ein Troll ist. Kritische oder neutrale Partei.

Dieses KI-Tool nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache und wurde anhand von mehr als 67.000 Bewertungen speziell für die Dienstleistungsbranche trainiert. GAIL läuft in der Cloud und nutzt einen intern entwickelten Algorithmus, um die Schlüsselfaktoren zu ermitteln, die darauf hinweisen, wie die Befragten über Great Wolf Lodge denken. Great Wolf Lodge gab an, dass die Genauigkeit von GAIL ab September 2019 95 % erreichen kann. Für einen kleinen Teil der Informationen, die GAIL nicht verstehen kann, wird Great Wolf Lodge die traditionelle Textanalyse verwenden, um sie zu verarbeiten.

Der Chief Information Officer von Great Wolf Lodge, Edward Malinowski, sagte: „Wir möchten in jeder Hinsicht besser mit unseren Gästen interagieren.“

Das Geschäftsteam von Great Wolf Lodge nutzt die von GAIL gewonnenen Erkenntnisse, um seine Dienstleistungen anzupassen, und das Unternehmen entwickelt sich derzeit weiter Ein Chatbot, der häufig gestellte Fragen der Gäste zu den Dienstleistungen der Great Wolf Lodge beantwortet.

Malinowskis Rat: Vermeiden Sie Technologie um der Technologie willen. Wählen Sie Tools, die die richtige Balance zwischen Technologie und Praktikabilität finden und auf die Geschäftsziele abgestimmt sind. „Man muss vorsichtig sein, was eine Spielerei und was eine echte Lösung für ein Problem ist.“

Aetna: Schnelle Schadensregulierung mit natürlicher Sprachverarbeitung

Die Krankenversicherungsgesellschaft Aetna entwickelt die App „Auto-Adjusting of Complex Provider Contracts“ zum automatisierten Lesen von Notizen Informationen zu Zahlungen, Selbstbehalten und unabhängigen Ausgabenanweisungen in jedem Vertrag, berechnen Sie dann die Preise und aktualisieren Sie die Ansprüche.

Die App kombiniert natürliche Sprachverarbeitung und spezielle Datenbanksoftware, um Zahlungsattribute zu identifizieren und zusätzliche Daten zu erstellen, die automatisch vom System gelesen werden können. Dadurch werden viele Ansprüche über Nacht beglichen.

Die App ermöglicht es den mehr als 50 Schadensrichtern von Aetna, ihre Bemühungen auf Verträge und Schadensfälle zu konzentrieren, die ein übergeordnetes Denken sowie die Koordination zwischen verschiedenen Krankenversicherungsgesellschaften erfordern.

„Es kommt darauf an, dem Endbenutzer ein besseres Erlebnis zu bieten“, sagte Claus Jensen, Chief Technology Officer von Aetna. Die Software wird Aetna dabei helfen, ein besserer Partner für Anbieter und Patienten im Gesundheitsökosystem zu werden. „Wir bezahlen nicht nur Rechnungen und beantworten Fragen am Telefon.“

Aetna schätzt, dass ihnen diese App bis Juli 2019 dabei geholfen hat, jährlich 6 Millionen US-Dollar an Bearbeitungs- und Nacharbeitskosten einzusparen.

Jensens Rat: Konzentrieren Sie sich und nehmen Sie sich Zeit. In einer idealen Welt würden Unternehmen KI implementieren, die sehr Nischenprobleme lösen kann. Jensen sagte, breit angelegte Lösungen seien vage und würden letztendlich scheitern, und wenn Aetna Allzweck-KI in seinem Unternehmen anwendet, werde es mit Sicherheit nicht funktionieren. Darüber hinaus verbrachte Aetna mehrere Monate damit, den Prozess zu instrumentieren, Regeln zu schreiben und die Anwendung zu testen. Jensen sagte, dass viele Menschen nicht die Geduld haben, langsamer zu werden und die Dinge richtig zu machen.

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