Digitaler, smarter und resilienter soll das eigene Unternehmen werden. Natural Language Processing (NLP), eine Methode aus dem Bereich künstlicher Intelligenz, kann dabei helfen. Die dazu benötigten Sprachdaten schlummern meistens ungenutzt in den unternehmenseigenen Content-Management-Systemen, Glossaren oder Translation Memorys. Wer sie vorteilhaft einsetzt, kann Unternehmensprozesse automatisieren und effizienter machen, Kosten sparen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

NLP übersetzt menschliche Sprache für Computer

Natural Language Processing ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Die Technologie basiert auf Deep Learning und ermöglicht Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erlernen. Genauso wie Coding-Sprache für Menschen ohne Programmierer-Ausbildung nur ein unverständlicher Zahlen- und Buchstabensalat ist, ist die komplexe menschliche Sprache aus der Sicht eines Computers ziemlich unpräzise, unstrukturiert und oft mehrdeutig. Mit Methoden der Computerlinguistik und der Informatik schließt NLP diese Verständnislücke zwischen Mensch und Maschine und wandelt Sprache in Daten mit numerischer Struktur um.

Versteckte Daten liefern nützliche Einsichten

Mit NLP lassen sich große Datenmengen erfassen und extrahieren - schneller als ein Mensch alleine es jemals könnte. Nach der Verarbeitung können Unternehmen mit den neu gewonnenen Informationen ihre Prozesse verbessern oder konkrete Handlungsempfehlungen für sich ableiten. Zum Beispiel können Unternehmen mit NLP die Sprachdaten aus Kund:innenfeedback oder Social Media analysieren und daraus Hinweise auf die Zufriedenheit ziehen.

Sprachdaten und Machine Translation

Wir nutzen die wertvollen Sprachdaten unserer Kund:innen für die individualisierte neuronale Maschinenübersetzung. Expert:innen für Data Science und Machine Learning nutzen neueste Technologien, um die Sprachdaten zu analysieren, aufzubereiten und anzureichern. Den optimierten Datensatz verarbeiten Deep-Learning-Systeme zu neuronalen Netzen. Diese werten dann die Sprachinformationen aus, erkennen kundenspezifische Merkmale wie Stil und Terminologie und die Systeme können dann maschinelle Übersetzungen von fast menschlicher Sprachqualität erstellen. Die Netzwerke werden durch automatisierte Feedback-Loops mit menschlichen Übersetzer:innen mit der Zeit immer besser.

Digitale Prozesse mit NLP-Anwendungen

Für Unternehmen lohnt es sich also, eine Bestandsaufnahme ihrer Sprachdaten zu machen. Neben der individualisierten Maschinenübersetzung gibt es noch eine ganze Reihe weiterer Anwendungsgebiete für NLP.

1. Sentimentanalyse

Die Sentimentanalyse nutzt NLP-Technologie, um unterschwellige Bedeutungen in menschlicher Sprache für Maschinen verständlich zu machen. So können Maschinen Stimmungen analysieren und Handlungsempfehlungen ableiten. Mit der Sentimentanalyse können Unternehmen außerdem gezielt Kund:innenreaktionen auf Kampagnen erfassen oder Social-Media-Kommentare überwachen, um bei Bedarf schnell reagieren zu können.

2. Chatbots

Mit Sprachdaten lassen sich Chatbots trainieren - eine der wohl bekanntesten Anwendungen mit NLP.  Nachdem Spezialist:innen sie mit Sprachdaten trainiert haben, können Chatbots den Customer Support virtuell unterstützen. Dabei greifen sie auf riesige Datensätze zu und können so die die Fragen der Kund:innen beantworten.

3. Automatische Spracherkennung

Für die automatische Spracherkennung wandelt NLP ebenfalls menschliche Sprache in ein für Computer lesbares Format um.  Das bringt dann Sprachassistenten wie Amazons “Alexa” oder Apples “Siri” hervor. Auch im Unternehmen macht diese Form der NLP-Anwendung den Arbeitsalltag leichter: Einmal in die Unternehmenssoftware integriert, transkribiert die Technologie Anrufe oder korrigiert Texte nach unternehmensspezifischen Vorgaben.

4. Keywords und Kaufstadium

Die Analyse von Sprachdaten liefert auch im Bereich Sales und Marketing hilfreiche Erkenntnisse. Im Marketing zeigt die Keywordanalyse, nach welchen Informationen Kund:innen suchen. Sales wiederum kann Sprachdaten zur Absichtsqualifizierung nutzen. Die Analyse von Sprachdateien aus E-Mails oder Chats gibt Aufschluss darüber, in welchen Kaufstadium sich Kund:innen gerade befinden.