客户至上与 AI 有何关系？根据Forrester Research最近的一项研究，将客户 NLP 和洞察力驱 至上置于战略和运营中心的公司在收入增长和盈利能力方面都超越竞争对手。秘诀是什么？它们由洞察力驱动。这就是 AI 和自然语言处理 (NLP) 发挥作用的地方。它是关于在所有数据中找到洞察力。
在最近的一次网络研讨会上，我们与 Forrester Research 的首席分析师 Boris Evelson 进行了交谈，讨论了成功的、以客户为中心的公司与他们所依赖的解决复杂业务挑战的技术（即 NLP 和文本分析）之间的联系。
人工智能与企业数据的挑战
企业依靠数据运转。发票、评论、合同和法律文件、采购订单 whatsapp 号码数据 是大多数企业的常见数据，报告和演示文稿、产品数据表和任何其他企业数据也是如此。这些数据以书面文本和数字、表单、表格等的组合形式“组织”而成，长度可达数页——数百页。这些都是组织多年来一直在使用的标准数据。
但如今，新的信息来源可以提供实时数据流。实时客户服务（通过提供实时通信的聊天渠道实现）是大多数行业公司的必需品，社交媒体和新闻是公司无法忽视的突发趋势和实时事件的宝贵来源。
事实上，上面提到的格式都是非结构化数据，组织除了需要能够访问电子表格和应用程序中的所有结构化数据（这些数据以整齐的方式排列在整个企业中进行分析）之外，还需要能够访问这些信息。
我们上面分享的非结构
化数据示例的共同点是，它们以文本为主，而文本 同时最大限度地提高生产力 SOP 就像 除了语言之外，我们喜欢称之为语言数据。毫不奇怪，这些非结构化数据占所有企业数据的 80%以上。
在当今的企业世界中，您不能只关注洞察力，而只关注整齐地存储在行和列中的 20% 的企业数据。事实上，您必须能够考虑驻留在整个组织内并与之相关的数据，以 360 度视角查看您的所有企业数据。
那么，如何从数据获得洞察力呢？
根据 Forrester 的说法，洞察力驱动不仅仅是收集数据并利用从数据中发现的洞察力，还利用这些洞察力做出决策并从中学习以不断改进。这就是 NLP 发挥作用的地方。
NLP 和文本分析来拯救你
当我们谈论人工智能时，它不仅仅涉及机器学习方面。例如，如果我们看看不同形式的人工智能如何处理文档，就会发现这种差异很明显。
基于知识的人工智能（我们称之为符号人工智能）基于人类的知识，对于文本分析等应用，它使用人类编写的语言规则来分析句子和整个文档，以实现所需的输出，例如识别数据中的实体、主题、数字或情感。您可以想象，您可以使用这些信息做很多事情！
基于机器学习 (ML) 的人工智能彻底改变了这一现状。在这里，我们不编写规则，而是为算法提供输入，算法从中学习以提供输出。某些选项的易用性、易用性和低成本使 ML 成为某些用例的首选方法。但由于这种学习基于匹配和模式识别，而不是对所见文本的理解，因此您需要大量文档来训练它，并花时间确保它足够准确以满足您的业务需求。
因此，单一方法很少能解决企业面临的复杂语言问题。这就 购买电子邮件列表 是为什么混合人工智能（机器学习和符号人工智能的结合）被Forrester 认为是自然语言人工智能应用的“两全其美”方法。混合方法允许您使用一系列工具，从基于知识的、机器学习甚至像 GPT-3 这样的大型语言模型，并使用适合您业务需求的工具。