Grazie alle sue molteplici e versatili applicazioni, il Natural Language Processing (NLP) viene sempre più integrato nei processi aziendali delle customer operation di numerose aziende. La sua finalità è consentire alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Ma come funziona esattamente?
NLP: una definizione
Il Natural Language Processing è un ramo dell’Intelligenza Artificiale che si occupa del trattamento computazionale del linguaggio naturale e legge, interpreta e dà un significato al linguaggio umano grazie all’utilizzo di regole euristiche e modelli di apprendimento automatico.
Le tecniche di comprensione del linguaggio giocano un ruolo fondamentale nel migliorare l’interazione uomo – macchina, perché strutturano e preparano il linguaggio in modo che le informazioni contenute possano essere comprese, interpretate e organizzate dalle macchine.
Le fasi del Natural Language Processing
L’NLP può essere suddiviso in cinque fasi principali:
Morfo-lessicale: il testo viene considerato come una serie di stringhe di caratteri che vengono poi classificate come parole, frasi, paragrafi, ecc…
Sintattica: vengono stabilite le relazioni tra le parole, il loro ordine e la correttezza grammaticale.
Semantica: viene attribuito un significato alle parole.
Del discorso: i dati delle analisi precedenti vengono integrati con il contesto. Ciò consente di creare relazioni e inferenze da cui possono derivare nuove conoscenze.
Pragmatica: i dati vengono reinterpretati alla luce del contesto e delle diverse convenzioni sociali, culturali e linguistiche.
Sempre più spesso viene aggiunta una sesta fase, chiamata fonologica, che si occupa dell’interpretazione e dell’analisi dei suoni linguistici nei sistemi di riconoscimento del parlato, ed è alla base dei voicebot.
NLP: le sue applicazioni
L’NLP è la tecnologia che sta dietro a Siri, Alexa e agli altri assistenti virtuali con cui ormai interagiamo regolarmente. È alla base di strumenti come Google Translate e dei sistemi di correzione automatica. Persino durante gli acquisti online, l’NLP ormai ci può aiutare a trovare ciò di cui abbiamo bisogno.
Ma le tecnologie di comprensione del linguaggio possono fare molto di più:
Text Analytics per l’automatizzazione dei processi aziendali
I sistemi di NLP possono quindi comprendere, estrarre e classificare informazioni da qualsiasi tipo di testo in modo rapido, automatico ed efficace.
Come può questa tecnologia portare vantaggi alla tua azienda? Ecco alcuni casi d’uso:
- Analizzare automaticamente e con precisione i feedback dei clienti e la loro soddisfazione per migliorare l’esperienza utente;
- Analizzare testi complessi come contratti e documenti aziendali.
Con l’avvento di algoritmi statistici avanzati, i programmi oggi sono in grado di utilizzare l’inferenza statistica per comprendere le conversazioni umane calcolando la probabilità di determinati risultati. Un programma che incorpora il Natural Language Processing e il Machine Learning può migliorarsi costantemente, man mano che elabora i dati.
Information Retrieval and Information Extraction
Il recupero e l’estrazione di informazioni da dati non strutturati richiede una profonda comprensione del linguaggio naturale. Ciò può automatizzare processi di back-office, come l’estrazione di informazioni da moduli o la selezione di personale basata sui CV.
Assistenza digitale e chatbot
La flessibilità e la disponibilità di un’azienda svolgono un ruolo importante nella customer satisfaction. Comunicazioni multicanale, multilingue e sempre disponibili, offerte tramite chatbot e assistenti virtuali, possono risolvere i dubbi e le problematiche dei clienti, rispondere alle domande, guidarli nel loro percorso e mantenere un contatto diretto con l’azienda.
Se sei una piccola o media impresa, potresti considerare l’utilizzo di un assistente virtuale in stile “FAQ”, in grado di rispondere alle richieste dei clienti.
Monitoraggio del brand e Sentiment Analysis
I sistemi di comprensione e analisi del linguaggio ci consentono di tenere traccia delle menzioni e dei riferimenti al nostro brand, permettendoci di rispondere prontamente a recensioni, reclami o insoddisfazioni dei clienti.
L’NLP è utilissimo anche per la Sentiment Analysis. Ad esempio: se un cliente si lamenta tramite messaggio Social, WhatsApp, SMS o email dei problemi relativi a un servizio o prodotto, un sistema di Natural Language Processing riconosce le emozioni, analizza il testo e lo marca per una risposta automatica rapida e adeguata. Tutto ciò può far risparmiare tempo e denaro all’azienda.
Linked Data
I dati da soli non sono sufficienti: per ottenere valore da essi bisogna arricchirli e collegarli tra loro. Questo è ciò che fanno i Dati Collegati (Linked Data): collegano risorse e dati presenti sul web per creare basi di conoscenza profonde e aggiornate.
Questa tecnologia può essere utilizzata a livello aziendale in due direzioni:
- internamente: per collegare le risorse all’interno dell’azienda e creare una rete di conoscenza con i contenuti aziendali per il personale e i clienti;
- esternamente: collegando i contenuti aziendali alle risorse esterne per apportare ulteriore valore al tuo business.
Il settore bancario, ad esempio, sta già utilizzando i Linked Data per conoscere meglio i propri clienti, raggiungere nuove fasce di utenza e identificare frodi e anomalie nelle relazioni finanziarie.
Filtri per la posta elettronica
I filtri per la posta elettronica sono uno dei casi d’uso più comuni dell’NLP. Analizzando il testo delle email che passano attraverso i server, i fornitori di servizi di posta elettronica possono bloccare i contenuti ritenuti spam.
Riconoscimento vocale
Esistono strumenti sviluppati con l’aiuto del Natural Language Processing che consentono alle aziende di creare interfacce intelligenti controllate dalla voce per qualsiasi sistema. In questo modo le aziende stanno utilizzando tecnologie di Natural Language Processing per comprendere il linguaggio e le domande umane. È sempre più frequente, ormai chiamando un contact center, esprimere vocalmente la ragione della chiamata. Questo consente di instradare velocemente sul corretto gruppo di lavoro la chiamata.
Il potere dell’NLP: trasforma il tuo business con le soluzioni digitali di Mediacom
Il Natural Language Processing rappresenta un insieme di tecnologie e competenze multidisciplinari che hanno già rivoluzionato il modo in cui molte aziende operano nel settore del business.
Qualunque sia la tua necessità: l’automatizzazione dei processi aziendali, il miglioramento dell’esperienza utente, l’ottimizzazione della gestione documentale o il monitoraggio del brand e dell’opinione pubblica, le Digital Solutions di Mediacom possono offrirti una serie di vantaggi tangibili.
Il nostro approccio tecnologico si basa sulle tue esigenze specifiche: un team di esperti lavorerà in stretta collaborazione con te per comprendere le sfide e gli obiettivi aziendali. Ciò ci consentirà di sviluppare soluzioni tecnologiche personalizzate sfruttando le potenzialità dell’NLP, dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning.
Negli anni, Mediacom ha accumulato una vasta competenza in questo campo. Scopri come possiamo aiutare la tua azienda con le Digital Solutions.