Natural Language Processing & RPA
Natural Language Processing: Intelligente Automatisierung mit NLP und RPA
E-Mails lesen, Kundenanfragen beantworten und Verträge analysieren – Software-Roboter können diese Aufgaben nicht bewältigen, oder etwa doch? Lese hier, wie Software-Roboter durch NLP das Sprechen lernen und welche große Chance in der Kombination von NLP und RPA schlummert.
Was ist Natural Language Processing?
Natural Language Processing (NLP) beschäftigt sich mit der algorithmischen Verarbeitung natürlicher Sprache. Die technische Basis von NLP ist das Machine Learning. Für einen Computer ist Sprache eine Ansammlung von Datenpunkten. Damit er ihre Bedeutung versteht, muss er lernen, diese Daten zu interpretieren. Wie ein Mensch, muss sich ein Algorithmus jede Sprache durch Training erarbeiten. Dazu wird er mit großen Datenmengen gefüttert. Auf dieser Grundlage erkennt der Algorithmus Muster innerhalb der Daten, lernt Wörter und Sätze in ihrem Zusammenhang zu verstehen und selbst adäquate Antworten zu formulieren.
NLP wurde ursprünglich entwickelt, um Computern das Lesen beizubringen. Dank massiver technologischer Fortschritte beschäftigen sich NLP-Lösungen heute aber mit allen Aspekten menschlicher Kommunikation: In der Language Generation geht es um die computergesteuerte Erzeugung von Text- oder Sprachinhalten, während das Language Understanding auf das Verständnis von Dialekten, Unsauberkeiten und Nuancen in der sprachlichen Kommunikation basiert.
Suchmaschinen, Chatbots und Co.: Einsatzgebiete von NLP
NLP ist heute fest mit vielen alltäglichen digitalen Anwendungen verwoben. Wenn du dich in der digitalen Welt bewegst, hast du mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit bereits Kontakt mit einer NLP-Anwendung gehabt:
- Suchmaschinen: Google und Co. nutzen Suchmaschinenroboter, die das Internet durchsuchen und Nutzern auf Basis von Schlüsselwörtern sortiert auszugeben. Dafür muss die Suchmaschine deine Suchanfrage verstehen und kontextualisieren können. Das wird insbesondere bei uneindeutigen Begriffen deutlich. Der Begriff “NLP” steht zum Beispiel nicht nur für die Machine-Learning-gesteuerte Sprachverarbeitung, sondern auch für die Theorie der neurolinguistischen Programmierung. Wonach du suchst, erschließt sich erst aus dem Kontext der Suchhistorie und anderen Faktoren.
- Übersetzungen: Online-Übersetzungs-Tools sind in den letzten Jahren immer besser geworden. Der Grund dafür ist der Einsatz von NLP-Technologie und Deep-Learning-Algorithmen. Sobald du einen Begriff übersetzen lässt, bist du Teil einer Feedback-Schleife für den Algorithmus. Dadurch wird der Algorithmus immer besser.
- Chatbots: Chatbots kommunizieren mit ihren Nutzern auf der Basis von Texteingaben. Damit der Chatbot diese Eingaben versteht, muss er über eine NLP-Technologie verfügen und entsprechend trainiert worden sein.
Natural Language Processing: Frameworks, Tools & Bibliotheken
Die Entwicklung einer eigenen NLP-Lösung ist nicht sinnvoll. Die Stärke moderner NLP-Tools basieren auf dem Training mit großen Datenmengen über sehr lange Zeiträume. Unternehmen, die NLP einsetzen wollen, nutzen daher Frameworks, die per API angesteuert werden können.
- Natural-Language-Toolkit: Das NLTK ist ein Open-Source-NLP-Framework für Python-Anwendungen.
- SpaCy: Open-Source-Bibliothek für Business-Anwendungen.
- Amazon Comprehend: NLP as a Service für Unternehmen, die praktische Anwendungen realisieren wollen.
- IBM Watson: IBM Watson ist eine Machine-Learning-Suite für die Realisierung von Chatbots, Social Listening Anwendungen und Customer Service Monitoring.
- Google Cloud Translation: API für Übersetzungen auf Basis von NLP.
- GPT-3: Generiert auf der Grundlage mehrerer Instanzen des gewünschten Textes etwas Ähnliches, aber Unverwechselbares.
NLP und RPA: Der Schlüssel zur intelligenten Automatisierung
Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet die robotergesteuerte Automatisierung von Prozessen innerhalb eines Unternehmens. RPA eignet sich ideal für Prozesse, in denen strukturierte Daten immer wieder auf dieselbe Art verarbeitet werden müssen – zum Beispiel bei der Umsetzung von KYC-Politiken, dem Weiterleiten von eingehenden Bestellungen an das Lager oder der Rechnungsablage.
Durch die Digitalisierung sind solche Aufgaben immer wichtiger geworden: Datenverarbeitung setzt ein effektives Wissensmanagement voraus. Software-Roboter sind allerdings nicht intelligent, sondern arbeiten linear nach einem Regelsystem. Die Daten müssen daher einem wiederkehrenden Muster folgen, damit Sie von der Routine des Roboters erfasst werden.
Hier kommt Natural Language Processing ins Spiel. Durch Natural Language Processing werden auch unstrukturierte Datentypen für die automatische Verarbeitung durch einen Software-Roboter zugänglich.
Beispiel: Automatische Rechnungsablage
Ein Unternehmen nutzt für die Rechnungsablage einen Software-Roboter. Dieser überprüft eingehende E-Mails auf Schlüsselworte (“Rechnung”), prüft, ob ein Anhang vorhanden ist und legt diesen Anhang im richtigen Ordner des Systems ab. Nun kann die Rechnung von einem Mitarbeiter in das CRM eingepflegt werden. Der Software Roboter kann zwar angehängte Rechnungen ablegen, ist aber nicht in der Lage, Daten aus der Rechnung auszulesen und direkt in das CRM oder ERP zu speichern. Schließlich folgen Rechnungen nicht immer derselben Struktur.
Ein NLP-Tool kann die Rechnungen in die gewünschten Daten unabhängig von der Form der Rechnung extrahieren, weil es die Wörter und Sätze der Rechnung in ihrem Kontext begreift. Die Kombination von RPA mit NLP erlaubt in diesem Fall also eine zusätzliche Automatisierung:
- Softwarerroboter erkennt eingehende Rechnung und legt sie ab.
- NLP extrahiert die wesentlichen Daten und speichert sie in einem strukturierten Format.
- Softwarerroboter überträgt die nun strukturierten Daten in das CRM-System.
NLP & RPA: 3 Anwendungsfälle intelligenter Automatisierung
RPA ist eine wichtige Technologie für die Automatisierung von Prozessen im Unternehmen . Aber erst durch den Einsatz von NLP lassen sich zahlreiche Anwendungsfälle mit komplexen Prozessen realisieren:
Digital verankerte Unternehmen erhalten täglich viele Anfragen von ihren Kunden. Durch den Einsatz eines trainierten NLP-Softwarerroboters lassen sich Anfragen sortieren, clustern, priorisieren und speziellen Benutzern zuweisen. Mitarbeiter in der Kundenbetreuung verbringen weniger Zeit mit der Verwaltung und mehr Zeit mit der Beantwortung von Kundenanfragen.
Trotz Digitalisierung versenden viele Unternehmen ihre Rechnungen per Post. Für den Empfänger bedeutet das zusätzlichen Verwaltungsaufwand. Die Rechnung muss gesammelt, gescannt und in das System übertragen werden. Eine OCR-Software mit NLP-Integration erlaubt die Automatisierung dieses Prozesses. Rechnungen werden gescannt und von der OCR-Engine verarbeitet, bevor ein Software-Roboter die Daten an ein anderes System weitergeleitet.
Durch soziale Medien ist die Stimme von Kunden so stark wie nie zuvor. Bewertungen auf Verkaufsplattformen, Reaktionen auf Posts in sozialen Netzwerken oder Unterhaltungen in Foren enthalten viele wertvolle Daten, die Unternehmen für die Verbesserung der eigenen Angebote nutzbar machen können. Eine manuelle Analyse dieser Datenmengen in Ihrer Gesamtheit ist wegen des Umfangs und der Dynamik wenig zielführend. Mit RPA und NLP lässt sich die Stimmungsanalyse allerdings weitgehend automatisieren. Unternehmen können einen automatischen Crawler nutzen, um die Inhalte eines Kanals zu überwachen und automatisch zu extrahieren. Nun können die Daten und ihre Beziehungen untereinander mit einer NLP-basierten Textanalyse untersucht und kategorisiert werden.
Intelligent Process Automation (IPA)
Intelligent Process Automation (IPA) beinhaltet die Anwendung von Künstlicher Intelligenz und verwandten neuen Technologien, einschließlich Computer Vision, kognitiver Automatisierung und maschinellem Lernen auf RPA (Robotic Process Automation). Entdecke, was es für dein Unternehmen tun kann.
Ausblick: RPA und NLP revolutionieren die Prozesslandschaft
Robotic Process Automation ist ein Wachstumsmarkt. Laut Gartner hat sich der Markt zwischen 2019 und 2023 verdoppelt. Immer mehr Unternehmen experimentieren mit Software-Robotern – aber unternehmensweit kommt meist nur eine Handvoll Roboter zum Einsatz. Aber mit den Erfahrungen wächst der Anspruch an die robotergestützte Prozessautomatisierung. Statt kleiner, abgegrenzter Aufgaben rücken komplexe Prozessketten in das Blickfeld der Entscheider. Natural Language Processing spielt dabei eine wichtige Rolle. Sie schließt die Lücke bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten wie E-Mails, Verträge und Support-Nachrichten und erlaubt so eine lückenlose Automatisierung komplexer Prozesse.
NLP ist deshalb ein wichtiges Thema für alle Unternehmen. Die Automatisierung komplexer Prozesse entlang der Wertschöpfungskette ermöglicht effizientere Strukturen im ganzen Unternehmen – und bietet damit die Chance, die Positionierung des eigenen Unternehmens nachhaltig zu stärken.
