기업은 NLP 소프트웨어 및 도구를 사용하여 작업을 효율적이고 정확하게 단순화, 자동화 및 합리화합니다. 아래에 몇 가지 사용 사례가 나와 있습니다.
민감한 데이터 편집
보험, 법률 및 의료 분야의 기업은 의료 레코드, 재무 데이터 및 개인 데이터와 같은 민감한 문서를 대량으로 처리, 분류 및 검색합니다. 기업은 수동으로 검토하는 대신 NLP 기술을 사용하여 개인 식별 정보를 수정하고 민감한 데이터를 보호합니다. 예를 들어, Chisel AI를 사용하면 보험사가 Amazon Comprehend를 사용하여 비정형 문서에서 보험 증권 번호, 만료 날짜 및 기타 개인 고객 속성을 추출할 수 있습니다.
고객 참여
NLP 기술을 사용하면 채팅 및 음성 봇이 보다 인간과 비슷하게 고객과 대화합니다. 기업은 챗봇을 사용하여 운영 비용을 최소화하면서 고객 서비스 역량과 품질을 조정합니다. 챗봇 소프트웨어를 빌드하는 PubNub은 Amazon Comprehend를 사용하여 전 세계 고객을 위해 현지화된 채팅 기능을 도입합니다. T-Mobile은 NLP를 사용하여 고객의 문자 메시지에서 특정 키워드를 식별하고 개인화된 추천을 제공합니다. Oklahoma State University는 기계 학습(ML) 기술을 사용하여 학생 질문을 해결하기 위해 Q&A 챗봇 솔루션을 배포합니다.
비즈니스 분석
마케팅 담당자는 Amazon Comprehend 및 Amazon Lex와 같은 NLP 도구를 사용하여 고객이 회사의 제품 또는 서비스에 대해 느끼는 감정에 대한 교육된 인식을 얻습니다. 특정 문구를 스캔하여 서면 피드백에서 고객의 기분과 감정을 측정할 수 있습니다. 예를 들어, Success KPI는 기업이 감정 분석의 대상 영역에 집중할 수 있도록 지원하는 자연어 처리 솔루션을 제공하고 콜 센터가 통화 분석에서 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.