Количество цифровых текстовых данных за последние годы выросло в геометрической прогрессии и будет продолжать расти.

От сообщений в социальных сетях до транзакций клиентов, опросов, обзоров, чатов, электронных писем и многого другого - предприятия сталкиваются с проблемой мониторинга различных источников и извлечения соответствующих данных. Распространение неструктурированных данных в Интернете открывает новые возможности как для малых, так и для крупных предприятий. Наряду с данными из новых источников компании нашли способы генерировать новые идеи на основе неструктурированных данных, что привело к новым технологиям и возможностям для исследований. С быстрым развитием аналитики больших данных и с неструктурированным содержанием, составляющим примерно 80% данных организаций, финансовые предприятия уделяют значительное внимание интеллектуальному анализу текста.

Анализ текста и обработка естественного языка (NLP)

Интеллектуальный анализ текста или текстовая аналитика извлекает и анализирует информацию из огромного количества документов с помощью искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Социальные сети, внутренние и внешние документы, электронные письма, мгновенные сообщения и статьи - вот некоторые из источников данных, используемых в текстовой аналитике. Этот процесс приобрел популярность, поскольку NLP позволяет быстрее и точнее исследовать и анализировать неструктурированные данные.

NLP - это подмножество ИИ, которое включает автоматизированный процесс классификации и извлечения текста из больших наборов неструктурированного текста. Данные могут быть извлечены по тональности, теме, персонажам, релевантности и намерениям. В сочетании с инструментами визуализации данных, текстовой аналитикой и NLP компании могут понять историю, лежащую в основе их данных, и принять более обоснованные решения.

Например, предположим, что вам нужно изучить сотни обзоров Yelp, чтобы понять настроения клиентов в компании. С помощью машинного обучения алгоритм интеллектуального анализа текста может извлекать самые популярные темы из комментариев клиентов и анализировать темы на основе настроений - будь то комментарии положительные, отрицательные или нейтральные. Кроме того, вы можете определить ключевые слова по заданной теме, чтобы получить представление о компании, ее продуктах и ​​услугах. Короче говоря, интеллектуальный анализ текста позволяет командам анализировать необработанные данные в крупном масштабе.

Финансовые предприятия осознают повышение производительности и доходов от внедрения ИИ в рабочие процессы своих команд. Ожидается, что к 2025 году мировой рынок искусственного интеллекта в финтехе достигнет 22,6 миллиарда долларов. С развитием технологий возможности интеллектуального анализа текста развиваются, становясь более доступными и легко развертываемыми.

Проблемы традиционных подходов к интеллектуальному анализу текста

Традиционно интеллектуальный анализ текста и NLP требуют извлечения данных, машинного обучения, статистики и компьютерной лингвистики. Инструменты кодирования, такие как Python, используются для программирования машин для анализа текста из неструктурированных данных. Поиск подходящего инструмента для интеллектуального анализа текста, наем экспертов в предметной области и наличие руководителей с ограниченными знаниями - вот несколько проблем, с которыми финансовые предприятия сталкиваются при использовании этого подхода.

Первый шаг в успешном применении метода интеллектуального анализа текста - обеспечить сбор чистых данных. Без надежных и высококачественных источников данных финансовые команды будут иметь ненадежный анализ и неточные инвестиционные сигналы.

Учитывая структурные проблемы и отсутствие знаний в области ИИ, некоторые финансовые руководители не решаются вкладывать ресурсы компании в ИИ. К счастью, благодаря технологическим достижениям и инновациям, инструменты искусственного интеллекта без кода теперь предоставляют нетехническим пользователям возможности интеллектуального анализа текста.

Применение NLP без кода

Различные поставщики предлагают инструменты без кода, которые предоставляют готовые и мощные облачные сценарии использования. Исследователи и аналитики могут выбирать из предварительно обученных моделей NLP для получения конкретных финансовых решений. Пользователей часто вводит в заблуждение идея «готового» варианта использования, поскольку они часто считают, что возможности настройки ограничены. Однако это не всегда так. Готовые варианты использования больше похожи на инструменты «быстрого старта», а модели NLP можно переобучать с помощью интуитивно понятного инструктора моделей NLP без написания кода.

Платформы SaaS предлагают чистые данные, необходимые для успешного подхода к интеллектуальному анализу текста. Пользователи могут либо импортировать свои наборы данных из электронной почты, документов компании и CRM-систем в платформу, либо получить доступ к интегрированным наборам данных от внешних поставщиков.

Другими словами, инструменты искусственного интеллекта без кода меняют правила игры для интеллектуального анализа текста в аналитике больших данных. Однако не все компании подходят для внедрения AI и ML. Например, небольшие компании, которые не хранят большие объемы данных внутри или не требуют обработки данных из внешних систем, скорее всего, не получат значительных преимуществ от ИИ.

Создание стратегии

Прежде чем реализовывать какие-либо решения для интеллектуального анализа текста без кода, рассмотрите следующие пять вопросов:

1. Есть ли бизнес-процесс, который можно улучшить с помощью автоматизации?

2. Какой тип данных связан с вариантом использования?

3. Находятся ли данные там, где их может видеть процесс ИИ? Для точных прогнозов компании должны гарантировать, что новые данные генерируются и передаются в систему ИИ для обработки. ИИ может находить данные из CRM-систем, Google Analytics, систем управления контентом, импортированных документов и новостных сайтов, среди прочего. Повторное использование данных или отсутствие их в избыточном количестве не приведет к таким же результатам.

4. Какие существующие и новые идеи вы хотите извлечь из данных?

5. Как вы собираетесь получать информацию (например, через API, информационную панель и т. д.)?

Эти вопросы могут помочь вашему бизнесу понять и разработать стратегию использования ИИ и машинного обучения для максимальной эффективности работы и роста. Успешная стратегия включает определение областей для улучшения, постановку четких целей и обеспечение непрерывного процесса улучшения, чтобы понять, где ИИ может вписаться в корпоративную ДНК.

Помните: чистые данные - неотъемлемый компонент успешного решения AI. Чем больше данных предоставляется AI, тем лучше становится решение. Таким образом, организации, у которых есть больше данных, могут лучше понимать своих клиентов. С другой стороны, без инструментов для анализа больших данных это просто бесполезно.

Источник: Forbes

Как no-code решения помогают интеллектуальному анализу текста в аналитике больших данных

16 нояб. 2020 г.