I dagens värld är data en rik naturresurs värd en förmögenhet i relationskunskap. En av de nyaste affärsmetoderna för att förstå data mer exakt är bearbetning av naturligt språk, eller NLP. Detta AI-fält innebär att man analyserar mänskligt tal och text för att få mening från det.
Att fördjupa sig i NLP handlar om att samla in data – mycket av det. Företag och forskare bryter det för att få insikt i hur de interagerar med sina prospekt och kunder.
Expert.ai utvecklat en innovativ artificiell intelligensplattform för språkförståelse. Dess unika inställning till naturligt hybridspråk kombinerar symbolisk mänsklig förståelse och maskininlärning. Målet är att utvinna användbar kunskap och insikt från ostrukturerad data för att förbättra beslutsfattandet.
Företaget startade i ett garage innan det blev en klyscha. Idag är det ett börsnoterat företag (EXAI: IM) med kontor i Europa och Nordamerika.
Dess uppdrag är att hjälpa globala företag och statliga myndigheter att omvandla språk till data. Varför? Det enkla svaret är att analysera komplexa dokument, förstå marknadsrisker och möjligheter och påskynda intelligent processautomatisering för att förbättra beslutsfattandet.
Det kan låta enkelt. Men det krävs AI och mycket mer för att få det att fungera, konstaterade Luca Scagliarini, produktchef på Expert.ai.
“Av alla AI-utmaningar är förståelsen av naturligt språk en av de svåraste. Medan de flesta lösningar snabbt kan krossa enorma volymer av strukturerad data, är mångfalden av betydelser och nyanser i språk en annan sak, säger han till TechNewsWorld.
Unik plattformsupplevelse
Experts utvecklare baserade NLP-plattformen på företagets omfattande erfarenhet av att implementera hundratals lösningar för naturlig språkförståelse (NLU). Den utnyttjar utvecklarnas egenutvecklade teknologi och integrerar de mest populära ML-algoritmerna för att erbjuda en unik hybridinställning till NLU, erbjöd Scagliarini.
Den ledstjärna bakom utvecklingen var att göra det lättare att skapa AI-lösningar eller applikationer baserade på NLU. Ändå, lika viktigt, designade de plattformen för enkel användning av dem som inte är experter på AI-ämne.
“Genom att göra vår plattform användarvänlig och intuitiv för människor i hela en organisation kan vi hjälpa kunder att utöka sin affärsverksamhet, accelerera och skala datavetenskapliga kapaciteter och bana väg för AI-adoption”, sa han.
Det finns ingen annan företagsklar, specialbyggd plattform för NLP och NLU som täcker hela arbetsflödet, fortsatte han. Det inkluderar design, utveckling, testning och distribution av en NLP-lösning i produktion.
“Vi tillhandahåller också en hybrid uppsättning tekniker för att sammanföra det bästa av AI-tekniker från alla världar. Expert.ai kan arbeta med ML-algoritmer och dra från symboliska för att förstå språk som människor gör. Vi är den enda plattformen som har visat sig klara allt detta och gör det på en nivå som företag behöver”, sa han.
Transparens, den stora differentiatorn
Plattformen övervinner också det enskilt största hindret för AI-framsteg. Detta är ett black box-scenario som är vanligt för ML.
Stegen som används för att lösa ett problem är otydliga och otransparenta. Som ett resultat finns det ingen insikt i hur det fungerar eller vad som händer mellan varje ingång och utdata, förklarade Scagliarini.
“Detta ger resultat som inte alltid kan förklaras för vanliga användare och är särskilt problematiskt om kunder känner att de blir orättvist behandlade”, sa han.
Expert.ai:s användning av symbolisk AI fungerar utifrån ett regelbaserat tillvägagångssätt, vilket gör det unikt för plattformen att ge full insyn i varje given modell. Med denna transparens kan användare snabbt upptäcka fel i antingen data eller algoritm och skapa nya regler för att rätta till dem.
Detta tillvägagångssätt effektiviserar AI-projekt och lägre kostnader. Det minskar också mängden data som krävs för att träna systemet och de risker som finns med datainsamling genom att belysa hur det används. Detta kan sedan delas med kunder eller någon annan användarbas, delad Scagliarini.
Dechiffrera NLP för företag
Språk är avgörande för alla aspekter av företagsverksamhet. Att utnyttja AI för att skala förmågan att dra nytta av data gömd i språket är en kritisk framgångsfaktor.
TechNewsWorld bad Scagliarini att avmystifiera naturlig språkbehandling som en viktig komponent i modern verksamhet och tekniken bakom det Expert.ai gör.
TechNewsWorld: Vad gör Expert.ai:s NLP-plattform?
Luca Scagliarini: Vår plattform för språkförståelse kombinerar enkla och kraftfulla verktyg med en beprövad hybrid AI-metod. Den kombinerar symbolisk inlärning och maskininlärning för att lösa verkliga problem.
Våra AI-baserade naturliga språkfunktioner har implementerats inom en rad branscher, inklusive försäkring, bank och finans, publicering, media och försvar, och betjänar kunder som AXA XL, Zurich Insurance Group, Generali, The Associated Press, Bloomberg INDG, BNP Paribas, Rabobank, Gannett och EBSCO.
Vad är unikt med Experts hybridplattformsstrategi?
Scagliarini: Ingen NLU-teknik passar alla applikationer. Snarare måste organisationer ha flexibilitet att implementera den bästa tekniken som passar de unika behoven för varje applikation. Vi kombinerar Symbolic AI och ML. De fungerar inte bara tillsammans, utan de utmärker sig när de kombineras.
Symbolisk AI efterliknar den mänskliga förmågan att läsa och förstå betydelsen av ord i sitt sammanhang. Denna förmåga mildrar några av begränsningarna med ML och av denna anledning är den kombinerade uppsättningen tekniker det mest effektiva sättet att låsa upp värdet av ostrukturerad språkdata med den noggrannhet, hastighet och skala som krävs av dagens företag.
Till exempel, med försäkring kan djup förståelse extrahera data från alla typer av dokument. Detta möjliggör automatisering av aktiviteter som reklamationsbehandling, policygranskning och riskbedömningar. Allt detta effektiviserar arbetsflöden och kan tillåta försäkringsgivare att behandla fyra gånger så många policyrecensioner samtidigt som de minskar sina risker avsevärt.
Hur blir gruvdata användbar för andra affärskategorier?
Scagliarini: Inom tillverkning kan NL-baserad tredje parts riskreducering inkludera att sålla bland miljontals artiklar, inlägg, övervakningsdata för sociala medier efter “svaga signaler” som tveksamma metoder från en leverantör. Detta gör det möjligt för ett företag att vidta åtgärder för att förbättra verksamheten och skydda sitt rykte.
En återförsäljare kan också tillämpa vårt tillvägagångssätt för att förbättra analysen för kundkommunikation. Återförsäljare kan sedan lära sig av e-postmeddelanden, sociala medier eller en chatbot. Detta får i sin tur ett grepp om köpbeteende, produkter och nya trender i realtid.
Vilka är typiska användningsfall för Expert.ai:s artificiella intelligens?
Scagliarini: Tre huvudområden hjälper särskilt företagen.
Intelligent processautomation hämtar ostrukturerad språkdata från alla typer av dokument, vilket möjliggör automatisering av en rad uppgifter. Knowledge discovery extraherar data snabbt för att stödja ett starkare och snabbare beslutsfattande. Avancerad textanalys tillämpar våra möjligheter på alla informationsflöden som är ostrukturerade för att ge insikt i saker som kundbeteende och nya trender.
Vi kan hjälpa försäkringsgivare effektivisera onlineprocesser genom automatisering. Finansiella institutioner använder tekniken för att identifiera bedrägerier. Utgivare använder kunskapsupptäckarfunktioner för innehållsanrikning, dataextraktion och kategorisering. Ansökningarna är oändliga.
Vilka är fördelarna med denna plattform?
Scagliarini: Språk driver företag. Det ger bränsle till processer, formar intern och extern kommunikation, ger insyn i målmarknader och mer.
Plattformen ger en djup förståelse av språket – från komplexa dokument (t.ex. kontrakt, e-postmeddelanden, rapporter etc.) till meddelanden i sociala medier – och förvandlar det till kunskap och insikt. Detta ger snabbare och bättre beslut utan allt manuellt, tidskrävande och kostsamt arbete.
Den är byggd för att stödja de mest utmanande språkintensiva processerna och enkel nog för affärsmän att använda. Plattformen avslöjar det dolda språket i ett företag för att driva alla processer eller applikationer som är beroende av språkdata. Det gör det med ett hybridt tillvägagångssätt som gör att företag kan utnyttja det bästa från AI-världen och tillämpa det på unikt kraftfulla sätt för ytterligare konkurrensfördelar.
Vad sägs om negativa effekter av att använda denna teknik?
Scagliarini: De flesta negativa idéer kretsar kring AI-teknik i allmänhet. Främst har hypen om AI skapat intrycket av att maskiner kan göra allt människor kan och bättre. Detta är långt ifrån sanningen.
Missuppfattningar har drivits av leverantörer och visionärer som förutsäger mycket mer än vad som är möjligt och har satt orealistiska förväntningar. AI gör det möjligt för människor att göra mer och fokusera på uppgifter som tillför större värde till deras organisation.
Det är bara en annan form av programvara. Det måste programmeras och testas. Människor måste hela tiden vara i slingan och redo att felsöka. Det är knappast en ställ det och glöm det-läget. Inte heller kan maskiner tränga undan människorna som får dem att springa.
Hur är hybrid naturligt språk och big data relaterade?
Scagliarini: Big data hänvisar till det vanliga scenariot för företag att ha tillgängliga stora mängder data. Men i den verkliga världen och för många processer, som den vi beskrev tidigare, räcker inte tillgänglig data eller som uppfyller integritetskraven för att effektivt träna en språkmodell med ren ML.
Med hybrid NL istället kan du ta itu med dessa begränsningar och få ett enormt värde med en begränsad mängd data. Detta tillvägagångssätt har ytterligare värde eftersom det kan tillämpas på många bredare språkbaserade företagsanvändningsfall.