一個拼錯或誤用的簡單單詞可能會讓對話機器人的反應發生逆轉，而人類代理則可以輕松避免這種錯誤。一旦計算機能夠真正理解人類語言，我們的商業交流將徹底改變。ML和自然語言處理(NLP)為我們提供了實現這一目標的方法。

NLP及其重要性

NLP是AI的一個分支，它可以讓計算機像人類一樣理解、書寫和說話。NLP有很多應用實例，包括搜索引擎、翻譯服務和聊天或語音機器人。目前，幾乎有一半的企業使用由NLP驅動的應用程序，四分之一的企業計劃在12個月內開始使用NLP技術。

在大多數情況下，NLP模型依靠ML來理解書面或口語。在這個過程中，這些模型的學習方式與人類非常相似：使用ML，它們從人類那里收集音頻或書面術語，解釋數據，并可以用相同的語言進行回應。利用這一過程，裝備了NLP的AI算法可以在理解文本的意思或用100多種語言搜索隨機問題的答案方面超越人類。這種熟練程度對商業世界有著令人興奮的影響。使用NLP，搜索產品或服務，或向一個品牌問問題都可以快速而簡單，無論你說的是什么語言，甚至那些不知道如何正確表達的你所想要的東西。

NLP的用例

對話機器人：這是自然語言處理最直接和普遍的應用之一。隨著用戶的手機時間比以往任何時候都要長(2020年是平均每天4.2小時)，主要是在聊天應用上，企業利用對話機器人和AI助手做好準備，并能夠24小時響應客戶的需求，這一點特別重要。

NLP可以幫助對話機器人更好地理解客戶的詢問并做出相應的回應。這使得機器人可以成為企業全渠道溝通的戰略工具，通過學習以往與客戶的互動，以高效的方式進行大量對話，同時減少人為錯誤和客戶服務的時間消耗。

智能搜索：大多數搜索引擎只處理特定的關鍵字，而不是真正了解用戶在搜索什么。由NLP支持的智能搜索允許用戶提出問題，而引擎將仔細閱讀文檔以尋找答案。企業應該通過智能搜索引擎，利用他們的非結構化文本數據更好地為客戶服務。

情緒識別：NLP驅動的對話機器人可以通過自動化技能和檢測話題來提高對話效率。比如，如果用戶感到沮喪，NLP可以通過他們的消息檢測到這一點，并相應地作出響應，以緩解不良情況，并為客戶提供正確的幫助。

最近微信聲稱開發出一種應用，能夠檢測你在文字表達中所帶的不良情緒并自動校正成更委婉或者正向的表達方式，避免你因為一時沖動被朋友拉黑。

實時代理支持：即使對話機器人沒有與客戶進行對話，NLP也可以提高對話的效率。NLP可以根據對話和客戶上下文創建響應建議，因此現場人類客服不需要鍵入單獨的答案。這可以簡化工作，允許企業擴展其客戶服務流程，同時確保所有客戶及時得到他們需要的關注。(深度閱讀：單日業務會話量近三千萬，客戶滿意度99.44%，怎么做到的)

NLP的好處

大型企業從ML和AI中受益的潛力最大，因為它們擁有大量的數據池，以及可以處理這些數據的軟件的可用預算。NLP可以為各種規模的企業提供價值，允許它們分析和處理任何數量的非結構化數據。

由于其廣泛的應用范圍，NLP對于選擇將其納入其業務策略的企業具有廣泛的好處。這些包括(但不限于)：

提升客戶體驗：NLP在簡化流程方面的熟練程度意味著有更多的時間來滿足緊急和復雜的客戶需求。對于經常被問到的問題，NLP可以提出回答建議，通過文本搜索答案，甚至可以通過對話機器人自動化對話，從而加快響應速度，獲得更多滿意和忠誠的客戶(減少流失)。

確保顧客的需求得到滿足：很多公司要求顧客填寫關于他們購買的產品或接受的服務的調查問卷。然而，一旦這些數據完成，對很多企業來說，實際分析這些數據可能是昂貴和困難的。NLP解決了分析評論的麻煩，并將其轉化為現實世界的、可操作的見解——使企業能夠根據客戶的反饋調整產品，從而使客戶在未來更滿意。這種響應性有時會決定一個回頭客和一個新顧客之間的差別。

保護員工和客戶：網絡釣魚攻擊正呈上升趨勢，很多企業很難抵擋。某些NLP算法可以識別出可能是欺詐的消息，使企業能夠從其員工和客戶的收件箱中過濾出危險的消息。

人類的語言是復雜的，甚至對人類來說都是一個謎。投資NLP可以提高企業與全球客戶有效和無縫接觸的能力，隨著我們的世界越來越數字化，這是一個特別重要的產品。