다국어 AI 분석은 비즈니스 성장을 촉진하기 위해 고객 경험의 잠재력을 활용하는 데 핵심입니다.

텍스트 분석은 고객이 사용하는 언어에 관계없이 고객 의견의 모든 예를 발견하고 주석을 달 수 있는 강력한 분야입니다.

텍스트 분석에서 AI가 언어에 구애받지 않을 가능성은 비즈니스를 둘러싼 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터에 눈을 뜨고 있는 비즈니스 임원에게 중요한(그러나 쉽게 간과되는) 문제입니다.

결국 비정형 데이터(UD)는 스프레드시트와 같은 형식의 정형 데이터가 아니라 일반적으로 다양한 소셜 미디어, 블로그, 웹 사이트 댓글, 콜센터 통화, 비공개 채팅 등에 있는 대량의 데이터입니다. - 그리고 이러한 데이터는 고객 경험(CX) 개선에 관심이 있는 기업에게 더 큰 가치를 지닌 방대한 리소스를 나타냅니다.

대부분의 데이터는 비정형 데이터입니다. MIT의 추정에 따르면 오늘날 데이터의 80~90%는 비정형 데이터이며 빠르게 증가하고 있습니다. 이는 모든 고객의 의견을 기술과 전문성에 투자한 기업이 수집하고 분석할 수 있다는 것을 의미합니다.

여기서 텍스트 분석 인공지능이 활용됩니다. 그 결과 모든 플랫폼에서 비즈니스 브랜드에 대해 댓글을 작성하는 모든 고객은 자신의 생각, 의견 및 아이디어에 전례 없이 접근할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 기업은 먼저 해결해야 할 고객 불만 사항을 정확하고 신속하게 파악하여 고객 이탈을 줄일 수 있습니다.

이러한 일반성을 고려할 때 언어 불가지론의 가치를 인식하는 것이 특히 중요합니다. 분석 및 주석을 영어 관점으로만 제한하면(다른 관점이 존재하는 경우) 구조화되지 않은 데이터의 규모와 이 텍스트 분석의 일반화가 약화됩니다.

따라서 다국어 AI 분석이 어떻게 작동하는지 이해하고 고객 의견에 대한 포괄적인 개요를 수집할 수 있는 잠재력을 이해하는 것이 필요합니다.

자연어 처리의 힘

AI 기반 텍스트 분석의 기반은 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)의 결합입니다.

머신러닝은 인간의 학습을 모방하도록 설계된 인공지능 방법입니다. 기존 프로그래밍에서는 사람이 만든 규칙을 실행해야 하지만, 머신러닝은 데이터 분석을 사용하여 추론에 사용할 수 있는 매우 복잡한 패턴을 학습하므로 머신러닝이 문제 해결 및 복잡한 작업 수행에 매우 효과적입니다.

동시에 자연어 처리(NLP)는 처리 언어에 속합니다. 실제로 이는 머신러닝이 지원하는 복잡한 작업 중 하나로 이해될 수 있습니다.

이러한 맥락에서 자연어 처리(NLP)의 용도는 다양합니다. 주어진 용어나 단어가 텍스트에 얼마나 자주 나타나는지 계산하는 것과 같은 더 간단한 목표에 사용할 수 있습니다. 또는 주어진 텍스트의 분위기나 감정을 결정하는 더 어려운 도전을 받아들일 수도 있습니다.

분명히 이 두 가지 모두 가능한 모든 고객 의견을 자세히 이해하려는 기업에 매우 유용합니다.

NLP(자연어 처리)를 사용하면 기업은 대량의 데이터를 평가하여 자사 브랜드가 온라인 또는 오프라인에서 얼마나 자주 언급되는지 파악하고 댓글이 긍정적인지 부정적인지 또는 다양한 내용과 관련되어 있는지 이해할 수 있습니다. 미묘한 감정 관련.

다국어 접근 방식

결정적으로 이 접근 방식의 이점은 모든 고객 의견을 포함할 수 있다는 것입니다. 텍스트 분석은 샘플이나 선택이 아닌 각 의견에 적용됩니다.

그러나 이 목표를 달성하려면 주어진 의견을 표현하는 언어를 제한할 수 없지만 AI는 언어에 완전히 구애받지 않아야 하며, 특히 기업이 다국적 조직인 경우 더욱 그렇습니다.

이는 비지도 및 지도 기계 학습을 사용하여 달성할 수 있습니다. 지도형 기계 학습은 관련 알고리즘이 훈련 데이터에 주석을 추가하는 인간에 의해 "훈련"되며 AI가 대량의 데이터(빅 데이터라고도 함)와 관련된 작업에서 인간보다 더 잘 수행할 수 있음을 의미합니다.

모든 언어 요구 사항이 충족되도록 하기 위해 연구원들은 구조화되지 않은 데이터를 읽고 이해하고 수동으로 주석을 달 수 있는 다양한 언어를 사용하는 약 300명의 원어민으로 구성된 팀을 활용합니다. 예를 들어, 트윗이 긍정적인지 부정적인지, 제목에 풍자적인 내용이 있는지, 이메일이나 채팅 메시지의 내용이 고객 여정을 암시하는 것인지 판단할 수 있습니다.

AI가 매우 정확하게 목표(감정 설정 또는 주제 식별 등)를 달성하기 위해 모국어로 훈련되면(영어로 번역 및 영어를 사용한 기계 학습 모델 필요 없음) 결과를 쉽게 얻을 수 있습니다. 고객 경험(CX) 전문가, 고객 유지 관리자 등이 이해할 수 있는 언어로 모든 고객의 목소리를 파악하기 위해 영어로 시각화되었습니다.

가장 중요한 것은 인공지능의 정확도가 계속해서 향상될 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 사람이 특정 감정을 담은 작은 트윗 하위 집합에 주석을 달면 그 정확성을 측정할 수 있습니다. 트윗을 어떤 언어로 작성하든 상관없이 콘텐츠의 80%~90% 이상이 알고리즘과 일치하는 것을 확인할 수 있습니다.

감정 표현의 주관성을 고려하면 이러한 AI 기술이 얼마나 강력해졌는지 보여줍니다.

비정형 데이터 더미에서 바늘 찾기

비정형 데이터(UD)는 어디에나 있으며, 정의상 샘플 기반 의견만 제공할 수 있는 설문 조사가 아니라 모든 고객의 의견을 이해할 수 있는 기회를 나타냅니다.

그러나 소비자 의견에 자유롭게 접근할 수 있는 이러한 능력을 실제로 실현하려면 다국적 기업은 AI 전문가와 기술자를 고용해야 할 뿐만 아니라 AI 시스템이 모든 관련 언어의 데이터에 대해 영어와 완전히 일치하는지 확인해야 합니다. 동일한 고정밀 훈련.

이러한 방식으로 텍스트 분석은 소스 독립적일 뿐만 아니라 언어 독립적입니다. 비즈니스 리더가 고객 관점, 불만 사항, 이점에 대한 이해가 상세하고 정확하며 포괄적임을 자신있게 주장할 수 있습니다.

위 내용은 다국어 AI 분석은 비즈니스 성장을 촉진하기 위해 고객 경험의 잠재력을 활용하는 데 핵심입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!