NLP加深我们与机器的互动

自然语言处理（NLP）正在以十年前无法想象的方式改变人类与机器交互的方式。得益于机器学习的巨大进步，以及越来越快的计算机处理的推动和支持，我们越来越多地使用NLP工具，例如Amazon Alexa，Siri，Google助手，Cortana，Bixby，并与我们的服务提供商的聊天机器人进行交互。

使用这些设备/服务，我们可以从琐碎的问题（伦敦的天气预报是什么）到综合大楼，以及“选择自己的冒险”互动故事或找出您的投资组合的表现来回答问题。

IBM的Project Debater使用AI技术与人类就复杂的话题进行辩论，并代表了NLP在社会各个领域的潜力。随着时间的流逝，NLP将被编程为以理解人类语言中更复杂的元素，例如幽默，讽刺，讽刺，讽刺和犬儒主义，根据Analytics Insight。

SEI投资经理服务部解决方案战略与发展总监Jim Lewis（如图）说：“ NLP已经在不同领域蓬勃发展，其中之一就是聊天机器人。”“从机器人到人类然后再回到人类的能力是一个非常有趣的发展，我认为人们没有完全掌握。它告诉您NLP技术正在变得越来越普遍，并突出了质量的提高。”实际上，加利福尼亚州最近通过了一项法律，规定需要告知用户是与机器人还是在线人交流。

“启用了Alexa的设备数量表明，这种情况无法解决。Google Home，Amazon Alexa等正在展示他们可以做的事情，而在一两年前，我们认为这是不可能的。亚马逊甚至推出了Alexa for Business，这表明不可避免的是事情只会以前所未有的速度进一步发展。”

MarketsandMarkets的一份报告预测，到2021年，自然语言处理市场将从2016年的76.3亿美元增长到160.7亿美元。对增长的客户体验的需求以及NLP技术在医疗保健，Web和基于云的业务应用程序中的广泛应用将推动增长。

作为一个行业，金融服务尚未完全接受NLP技术可以提供的潜力。但是，SEI和其他公司正在从事概念验证，以探索NLP和机器学习的双重力量如何改善员工与机器交互的方式，并以此提高工作效率和开发新的分析见解以共享的能力与客户。

NLP –新的维度

NLP的对话方面开始变得非常有趣；机器学习片。您提出一个问题，不仅得到答复，而且可能会得到比原始要求更多的信息，您可以进一步查询这些信息，甚至获得更详细的信息。

路易斯说：“这为我们与聊天机器人的交流创造了一种更自然的方式，模仿了我们与其他人交流的方式。”

人们现在使用聊天机器人作为虚拟助手，在执行日常任务的同时实时询问问题，就像他们可能会问坐在附近的同事一样。

对于人类来说，这有可能克服执行许多重复性任务和操作需求的需求，这些需求通常需要不同的系统，多次登录等，并且要花费大量时间。从历史上讲，原本可以让多个人使用多个系统的内容，不久后将由一个人和一个机器人实现。众所周知，工作场所效率是公司及其利益相关者以及执行日常任务的人们的胜利。大多数员工希望在不执行重复性或低效率的任务的过程中增加价值。

Lewis断言：“随着人们开始思考如何最好地利用这种NLP技术，我认为这将把金融服务业带入一个全新的领域。”“当然，这是我们对SEI的期望。”

“在最佳情况下，它将使我们作为人类，能够专注于更高附加值的活动，而不必执行平凡的任务。这将腾出时间进行更多的分析，查找模式并为客户提供更多切实的信息（而不是按相同的按钮来完成任务）。”

分析连续体

这里的建议是，可以在任何人看到之前将AI工具与NLP应用程序结合起来进行数据的初始分析。在该过程的最后，可以指示NLP应用程序/界面以报告格式或电子表格共享该初始分析的结果，这时个人可以对结果进行更深入的研究。

这可能与金融服务一样适用于医疗保健诊断和电子商务。

“我认为这是一个连续的过程，”刘易斯说。“机器学习很棒，但并不能解决所有问题。您需要一篇论文才能开展工作。人工智能和机器人技术可以用于基本的处理任务，或者将事物运送到人类可以更快地完成事情的地方，从而使他们有时间来决定在哪里寻找模式或增值机会。最重要的是，NLP可以在事件编排中发挥重要作用。“

“想起来有点像微软的方法。您可以通过多种方式在Excel中执行单个任务。 NLP通过允许通过聊天机器人键入请求，通过语音助手进行语音请求或来自流程或应用程序的传统系统触发器，为您提供了相同的灵活性。这可以为我们如何使用AI和机器人流程自动化提供桥梁。随着公司跨越技术曲线，它将不断变化。”

Bot框架

SEI处于探索NLP如何改善其员工与客户互动方式以提高整体参与水平的早期阶段。目前，它正在开发一个机器人框架，以扩展Lewis所说的“触发和动作”。

“您需要某种方式来触发事件和某种方式来传递事件。您通过什么渠道触发？Alexa？Google主页？聊天机器人？Facebook Messenger？物联网设备？我们已经研究了所有这些以及更多。”

“机器人程序框架然后根据用户在请求中发送的参数执行操作，即今天，用户可能会要求Alexa运行特定的性能报告并将其发送到某人的电子邮件帐户。”刘易斯说。“那么明天，同一用户可以通过手机使用IVR（交互式语音响应）将相同的报告发送到FTP站点。”

传统上，执行任务一直是一个非常线性的过程。个人登录到系统，单击一些按钮，然后生成报告（或任何其他形式的输出）。与机器的真正交互始终是一个步骤。

NLP技术正在改变这一点，并且潜在的商业应用是巨大的。

“最终，我们希望最终用户拥有多种途径来快速，准确和方便地获得最终结果。这与机器当前的解决方案有很大的不同，后者规定了如何完成任务的条件。”刘易斯总结道。“展望未来，个性化将成为我们所做工作不可或缺的一部分。”

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詹姆斯·威廉姆斯