5 ตัวอย่างยอดฮิตในการนำเทคโนโลยี NLP มาใช้กับธุรกิจยุคใหม่

การทำธุรกิจในปัจจุบันนั้นมีเทคโนโลยีเป็นตัวขับที่เคลื่อนสำคัญที่จะเข้ามาเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับธุรกิจ ทำให้ธุรกิจสามารถขยายขนาดของธุรกิจได้โดยที่ไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงานเหมือนกับในสมัยเดิม เนื่องจากด้วยความสามารถของเทคโนโลยีนั้นทำให้สามารถรองรับปริมาณของการธุรกรรม หรือกิจกรรมต่างๆทางธุรกิจได้มากขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานด้วยการทำให้การทำงานอยู่ในรูปแบบอัตโนมัติมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะกับหน้าที่งานที่ต้องทำซ้ำไปมา การนำโซลูชัน AI เข้ามาซัพพอร์ทงานในส่วนนี้จะทำให้พนักงานมีเวลาโฟกัสกับงานที่สร้างมูลค่าให้กับองค์กรได้มากยิ่งขึ้น 

โดยเทคโนโลยี AI เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่ได้เป็น Game changer ให้กับธุรกิจยุคใหม่ด้วยความสามารถที่หลากหลายที่เป็นตัวช่วยสำคัญทำให้การดำเนินการ และการตัดสินใจทางธุรกิจเป็นไปอย่างชาญฉลาดมากยิ่งขึ้น เทคโนโลยี NLP หรือ Natural language processing เป็นหนึ่งในเทคโนโลยี AI ที่เข้ามามีบทบาทสำคัญกับธุรกิจในปัจจุบัน โดยเป็นผู้อยู่เบื้องหลังสำคัญของเครื่องมือทางเทคโนโลยีหลายๆอย่าง ไม่ว่าจะเป็นแชทบอท หรือผู้ช่วยเสมือน การวิเคราะห์ข้อความในเอกสาร การวิเคราะห์ความรู้สึก และอื่นๆ อีกมากมาย 

เทคโนโลยี NLP คืออะไร

NLP หรือ Natural language processing คือสาขาหนึ่งของเทคโนโลยี AI ที่มีความสามารถทำให้คอมพิวเตอร์สามารถที่จะประมวลผลภาษาที่อยู่ในรูปแบบของข้อความ และเสียง รวมถึงสามารถเข้าใจความหมายของข้อความ และเสียงเหล่านั้นแบบสมบูรณ์ได้เหมือนกับที่มนุษย์ทำ อีกทั้งยังสามารถที่จะประเมินและเข้าใจถึงเจตนาและความรู้สึกของผู้เขียน หรือผู้พูดได้ เพื่อที่จะสามารถพูดคุย และโต้ตอบสร้างปฏิสัมพันธ์ได้เหมือนกับที่มนุษย์ทำนั่นเอง โดยหลายๆ ท่านที่มีประสบการณ์ในการใช้งานแชทบอท หรือผู้ช่วยเสมือนต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น Siri หรือ Alexa ต่างๆ เครื่องมือเหล่านี้ล้วนแต่มีเทคโนโลยี NLP ในการเป็นผู้อยู่เบื้องหลังสำคัญที่ช่วยอำนวยความสะดวกให้กับผู้ใช้งาน ในขณะเดียวกัน NLP เองยังมีบทบาทสำคัญกับธุรกิจในปัจจุบันที่ช่วยเพิ่มความคล่องตัว และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน รวมทั้งช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการสำคัญทางธุรกิจด้วยเช่นกัน 

โดยเทคโนโลยี NLP ในปัจจุบันนั้นไม่จำเป็นพึ่งพาระบบแมนนวล และวิธีการแบบ rules-based อีกต่อไป ด้วยการนำ machine learning มาใช้กับ NLP ทำให้สามารถการทำงานเป็นไปในรูปแบบอัตโนมัติได้มากขึ้น ขยายขนาดการรองรับการใช้งาน และมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น

ธุรกิจ หรือองค์กรสามารถนำเทคโนโลยี NLP ไปใช้ประโยชน์ได้ใน 2 รูปแบบ คือ ความเข้าใจในคำถาม และความเข้าใจในเนื้อหาต่างๆ เพื่อที่จะยกระดับทั้งในเรื่องประสบการณ์การให้บริการลูกค้า และการค้นพบ insight ต่างๆ ได้

5 ตัวอย่างในการนำเทคโนโลยี NLP มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจ

1. แชทบอท และผู้ช่วยเสมือน (Chatbot & Virtual assistant)

รู้หรือไม่ว่า? จากรายงานของ Accenture ภายในปี 2020 85% ของการให้บริการ หรือสร้างปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าจะไม่มีพนักงานเข้ามาเกี่ยวข้อง แสดงให้เห็นว่าแชทบอทได้เข้ามามีบทบาทที่สำคัญกับธุรกิจในยุคปัจจุบันเป็นอย่างในการทำให้การให้บริการลูกค้าทำได้แบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง ด้วยการมีเทคโนโลยี NLP เป็นผู้อยู่เบื้องหลังที่สำคัญทำให้แชทบอทภายในองค์กร และผู้ช่วยเสมือนสามารถสนทนากับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติได้ในทุกๆ ขั้นตอนของธุรกิจ โดยการนำเทคโนโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติเชิงลึกมาใช้งาน ช่วยทำให้เรื่องการค้นหาข้อมูลต่างๆภายในองค์กรทำได้ง่ายมากยิ่งขึ้น อีกทั้งยังทำให้เกิดเป็นรูปแบบใหม่ที่พนักงาน ลูกค้า และพาร์ทเนอร์ทางธุรกิจใช้ในการสื่อสาร และสร้างปฏิสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน และยกระดับการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น 

ตัวอย่างเช่น แชทบอทขององค์กรที่สามารถพูดคุยกับลูกค้าในเบื้องต้นเพื่อขอข้อมูลที่จำเป็น เช่น รายละเอียดออเดอร์ วัน และเวลาการสั่งซื้อ หรือการเชื่อมต่อกับระบบทางธุรกิจต่างๆ เพื่อให้แชทบอทสามารถจัดการหน้าที่งานเบื้องต้นให้แบบอัตโนมัติได้ เช่น การจัดการการจอง หรือการจัดการออเดอร์ต่างๆ เป็นต้น 

ด้วยการนำการประมวลผลเนื้อหา machine learning เทคโนโลยี NLP และการรู้จำเสียงเข้าด้วยกัน ทำให้ธุรกิจสามารถที่จะเปลี่ยนจากระบบการค้นหาภายใน หรือ ระบบ support portal ให้เป็นผู้ช่วยเสมือนที่ใช้ AI ในการขับเคลื่อนได้ ที่ไม่ว่าจะเป็นคำถามทางเทคนิคในเว็บไซต์เครื่องใช้ไฟฟ้า หรือจะเป็นราคา และรายละเอียดสินค้าในเว็บไซต์ของพาร์ทเนอร์ หรือ E-commerce ต่างๆ รวมทั้งผลิตภัณฑ์ทางการลงทุนต่างๆ บนเว็บไซต์ portal สำหรับนักลงทุน หรือคำแนะนำในการบริหารจัดการในเว็บไซต์ของแฟรนไชส์โรงแรม AI-Powered chatbot และผู้ช่วยเสมือนสามารถมีบทบาทสำคัญในการทำให้ขั้นตอนต่างๆทำได้แบบอัตโนมัติ (process automation) และยกระดับประสบการณ์ในการให้บริการลูกค้าได้เป็นอย่างดี

ประโยชน์ของการนำแชทบอทมาใช้กับธุรกิจ

• ยกระดับกระบวนการทางธุรกิจ และประหยัดค่าใช้จ่ายในการสนับสนุนการให้บริการด้วยการนำแชทบอท หรือผู้ช่วยเสมือนบที่มี AI เป็นตัวขับเคลื่อนมาใช้งานในบริการ self-service สำหรับลูกค้า และพาร์ทเนอร์ทางธุรกิจ
• เพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาข้อมูล และความรู้ต่างๆเกี่ยวกับสินค้าและบริการให้กับลูกค้า พาร์ทเนอร์ และพนักงานภายในองค์กร
• ยกระดับการสร้าง brand reputation หรือชื่อเสียงของแบรนด์ผ่านทางกระบวนการการให้บริการลูกค้าที่มีประสิทธิภาพ และสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้าด้วยการสร้างประสบการณ์ที่น่าประทับใจในการให้บริการ

2. การวิเคราะห์เอกสารแบบอัจฉริยะ (Intelligent document analysis)

ด้วยจำนวนเอกสารที่เข้ามามีเป็นจำนวนมาก และต้องมีการส่งเอกสารกลับไปกลับมากันทุกวันนั้นทำให้องค์กรขนาดใหญ่มักจะต้องพยายามที่จะหาวิธีวิเคราะห์ข้อมูลในเอกสารเหล่านี้ และทำให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึก (insights) ไม่ว่าจะเป็นเอกสารทางกฎหมาย เอกสารทางการแพทย์ นโยบาย หรือสัญญาต่างๆ หากปราศจากซึ่งวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบอัตโนมัติ และรวมอยู่ที่ศูนย์กลางนั้น ทำให้เป็นเรื่องที่ยากสำหรับธุรกิจที่จะสามารถเข้าใจข้อมูลในเอกสารเหล่านั้น และใช้ประโยชน์จากข้อมูลในเนื้อหาในเอกสารเพื่อที่จะนำข้อมูลมาใช้ในการสนับสนุนการตัดสินใจต่างๆ ทางธุรกิจ และเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการต่างๆ

การวิเคราะห์เอกสารแบบอัจฉริยะได้ใช้เทคโนโลยี AI รวมถึง NLP การหาชื่อเฉพาะต่างๆในประโยค (entity extraction) ความเข้าใจในความหมาย (semantic understanding) และ machine learning เพื่อที่จะวิเคราะห์เนื้อหา หาความหมาย และกระบวนการช่วยเหลือที่เชื่อถือได้ที่จะทำให้ขั้นตอนการทำงานสามารถทำได้โดยอัตโนมัติและช่วยในการตัดสินใจได้ ด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ทำให้ธุรกิจสามารถที่จะระบุข้อมูลที่ต้องการในเอกสารประเภทต่างๆ ได้ เช่น วันที่ หมายเลขคำสั่งซื้อ และหมายเลขกรมธรรม์ เป็นต้น เพื่อที่ระบบจะนำมาจัดประเภทของข้อมูล และใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลต่อได้

สำหรับระบบ Intelligent document analysis นั้นจะประกอบไปด้วยเทคโนโลยีหลักที่สำคัญ ดังต่อไปนี้

• Optical character recognition (OCR) เป็นเทคโนโลยีที่สามารถจะเปลี่ยนรูปแบบของเอกสารหลายๆ ประเภทที่อยู่รูปแบบของเอกสารสแกน ไฟล์ PDF หรือรูป ให้เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไข และค้นหาได้
• การวิเคราะห์ข้อความ : สามารถวิเคราะห์ข้อความในเอกสารเพื่อที่จะระบุภาษา หรือคำเฉพาะต่างๆ และหาความหมายจากภาษาเหล่านั้นได้
• Deterministic classification : การใช้ pattern-based ในการจำแนกข้อมูลเพื่อที่จะหาลำดับ หรือการจัดเรียงของคำที่จะสามารถบ่งชี้ถึงแหล่งที่มาของเอกสารได้
• Machine learning : มีการเทรนโมเดล machine learning ด้วยตัวอย่างข้อมูลเพื่อที่จะคาดการณ์ประเภทของเอกสาร หรือดึง และจัดประเภทของข้อความ

ประโยชน์ของการนำระบบ Intelligent document analysis มาใช้กับธุรกิจ

• พัฒนาเรื่องการปฏิบัติตามข้อกำหนด และการจัดการความเสี่ยง
• ขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงานภายในองค์กร
• ยกระดับกระบวนการทางธุรกิจ

3. การค้นหา และจับคู่ข้อมูลในเอกสาร (Document search and match)

ธุรกิจ หรือองค์กรมักจะเก็บจำนวนเอกสารไว้เป็นจำนวนมาก จึงเป็นเรื่องที่สำคัญที่ทำให้ธุรกิจสามารถระบุ และจับคู่เอกสารที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อเรื่องต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว และแม่นยำ ตัวอย่างเช่นในการสรรหา และว่าจ้างบุคลากร พนักงานผู้ทำหน้าที่ในการสรรหาพนักงานใหม่นั้นอยู่ในการแข่งขันที่จะต้องค้นหาว่าที่พนักงานที่ใช่ให้เจอก่อนที่คู่แข่งบริษัทจะมาเจอเหมือนกัน และเมื่อดูจำนวนผู้สมัครที่มีเข้ามาเป็นจำนวนมากที่ Recruiters ต้องทำการสแกนข้อมูลทั้งหมด ทำให้มีโอกาสที่อาจจะทำให้ผู้สมัครที่ต้องการอาจจะหลุดมือไปได้

โดยที่มีโซลูชัน standalone ที่สามารถใช้ในการค้นหา และจับคู่ผู้สมัครที่ต้องการได้ เพียงแค่เชื่อมต่อกับระบบติดตามผู้สมัครงานที่ทำให้สามารถใช้งานได้อย่างสะดวก แต่จะมีข้อจำกัดตรงที่จะสามารถวิเคราะห์แค่โครงสร้างประโยคใน resume เบื้องต้นได้เท่านั้น และจับคู่กับชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องในประกาศการรับสมัครงาน ทำให้ระบบค้นหาส่วนใหญ่ที่ฝังอยู่ในโปรแกรมนั้นไม่ตอบโจทย์ในการใช้เพื่อหาพนักงานใหม่ หรือไม่ได้ให้ประสบการณ์การใช้งานที่ดีกับ Recruiters 

โดยโซลูชันที่ตอบโจทย์นั้นจะเป็นโซลูชันที่สามารถที่จะระบุได้ว่าผู้สมัครงานนั้นเหมาะกับตำแหน่งงานนั้นๆ ได้อย่างแม่นยำ และทำได้โดยอัตโนมัติด้วยการเปรียบเทียบรายละเอียดงานกับรายละเอียดของผู้สมัครในเรซูเม่, CV และเอกสารประเภทอื่นๆ 

ซึ่งจะมีโซลูชันที่ทำงานได้แบบสองทิศทาง คือเอกสารรายละเอียดงาน หรือ job description นั้นจะถูกส่งเข้ามาในระบบเป็นคำขอในการค้นหา และระบบเปรียบเทียบจะทำการส่ง short-list ของผู้สมัครที่ดีที่สุดที่ตรงตามคุณสมบัติที่มีอยู่ในฐานข้อมูลของบริษัทกลับมาให้โดยอัตโนมัติ หรืออีกหนึ่งวิธีคือให้ผู้สมัครส่งเรซูเม่เข้ามาจากช่องทางต่างๆของบริษัท และระบบจะทำการส่ง short-list ของผู้สมัครที่เหมาะสมกับตำแหน่งงานที่กำลังเปิดรับอยู่ให้กับทาง Recruiters 

โดยวิธีการเหล่านี้เป็นการรวมเทคนิคการค้นหา และการวิเคราะห์ขั้นสูง เทคโนโลยี NLP และ Machine learning เข้าด้วยกัน เพื่อที่จะนำเสนอความสามารถทางสถิติ และภาษาศาสตร์ในการที่จะทำความเข้าใจประวัติของผู้สมัครแต่ละคน และระบุได้ว่าผู้สมัครคนไหนเป็นผู้สมัครที่เหมาะสม และดีที่สุด อีกทั้งได้มีการนำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาใช้ในการวิเคราะห์ประวัติของผู้สมัครที่ได้รับเลือกให้มาร่วมงานเพื่อที่จะใช้ในการค้นหาผู้สมัครที่ต้องการเพิ่มเติมได้ สร้างความได้เปรียบให้กับ Recruiters ในการแข่งขันในการที่จะหาผู้สมัครที่ดีที่สุดได้

อีกทั้งระบบ Document search and match ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในเคสทางธุรกิจอื่นๆ ได้เช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการให้บริการลูกค้า โดยสามารถสร้างเป็นฐานข้อมูลเกี่ยวกับสินค้า และบริการนั้นๆ เพื่อให้ลูกค้าสามารถเข้ามาค้นหาข้อมูลที่ต้องการได้ด้วยตนเอง ช่วยลดจำนวนสายที่ลูกค้าโทรไปที่ศูนย์บริการได้ หรือใช้เป็นฐานข้อมูลภายในองค์กรที่ให้พนักงานสามารถมาค้นหาได้เช่นกัน

ประโยชน์ของการนำการค้นหา และจับคู่ข้อมูลในเอกสารมาใช้กับธุรกิจ

• ประหยัดเวลา และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานทั้งในด้านการให้บริการลูกค้า และการสรรหาพนักงานใหม่
• ขยายขนาดของการประกาศรับสมัครงานได้มากยิ่งขึ้น
• เพิ่มรายได้ และลดต้นทุน โดยที่สามารถจับ match ผู้สมัครได้จากฐานข้อมูลผู้สมัครงานของ Recruiters เอง และพนักงานให้บริการมีเวลาโฟกัสกับการให้บริการลูกค้าที่ต้องการความช่วยเหลือที่เร่งด่วนได้มากขึ้น สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าที่มาใช้บริการ

4. การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment analysis)

Sentiment analysis หรือที่รู้จักกันในอีกชื่อว่า opinion mining นั้นเป็นการนำ AI มาใช้ในขั้นตอนการระบุความคิดเห็นเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่งได้แบบอัตโนมัติ โดยที่ 80% ของข้อมูลภายในองค์กรส่วนใหญ่นั้นอยู่ในรูปแบบของ unstructured data ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลในอีเมล แชท บทความ ข้อมูลในเว็บไซต์ และโซเชียลมีเดีย ซึ่งการที่จะใช้การวิเคราะห์แบบแมนนวลในการวิเคราะห์ข้อมูลของลูกค้า สินค้า หรือความรู้สึกของพนักงานนั้นในทางปฏิบัติแล้วสามารถทำได้ยากมาก ด้วยเครื่องมือการวิเคราะห์ความรู้สึกที่มี AI เป็นตัวขับเคลื่อนนั้นทำให้องค์กรสามารถตรวจจับความคิดเห็น หรือความรู้สึกของคนที่เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ และสามารถค้นพบ insights ที่สามารถนำไปใช้งานจริงทางธุรกิจได้ ซึ่งถ้าหากใช้การวิเคราะห์ในรูปแบบแมนนวลก็ไม่สามารถที่จะค้นพบ insight เหล่านี้ได้

ในรูปแบบที่ง่ายที่สุดนั้น Sentiment analysis จะสามารถจัดประเภทได้ว่าอารมณ์ หรือความรู้สึกนั้นๆ เป็นไปในเชิงบวก หรือเชิงลบ อีกทั้งยังสามารถที่จะระบุเป็นตัวเลขได้เช่นกัน เช่น -1 หรือ +1 หรือแม้กระทั่งการจัดประเภทของความรู้สึกในระดับที่ละเอียดมากยิ่งขึ้น เช่น ไม่พึงพอใจ พึงพอใจน้อย พึงพอใจปานกลาง พีงพอใจมาก พีงพอใจมากที่สุด เป็นต้น ด้วยการรวมเทคโนโลยี NLP การวิเคราะห์ข้อความ การวิเคราะห์ทางภาษา และ Machine learning เข้าด้วยกัน ทำให้การวิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึกสามารถรับมือและจัดการกับความซับซ้อนของภาษาได้

ตัวอย่างที่ธุรกิจสามารถนำ Sentiment analysis ไปใช้งานได้ คือการวิเคราะห์เสียงจากลูกค้า หรือ Voice of the customer โดยที่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลของลูกค้าได้อย่างหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น รีวิวจากลูกค้า และการตอบแบบสอบถาม หรือข้อมูลที่ได้จากช่องทางออนไลน์ และโซเชียลมีเดียต่างๆ ด้วยการนำ Sentiment analysis มาใช้งานภายในการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วทั้งองค์กรนั้น จะทำให้องค์กรสามารถเข้าใจถึงความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น และสามารถที่จะเปลี่ยนวิธีในการสร้างปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าได้ รวมทั้งทำให้สามารถคาดการณ์ความต้องการ และยกระดับผลประกอบการของบริษัทในภาพรวมได้ด้วยเช่นกัน 

ประโยชน์ของการนำ Sentiment analysis มาใช้กับธุรกิจ

• มีข้อมูลทางการตลาด และสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ไว้พร้อมใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
• ยกระดับการพัฒนาสินค้าและบริการ
• ยกระดับอัตราการรักษาลูกค้า
• วิเคราะห์ผลตอบรับของการจัดอีเว้นท์ต่างๆ ได้ (เช่น งานการเปิดตัวสินค้า และบริการใหม่)

5. การป้องกันภัยคุกคามภายใน (Insider threat detection)

การรั่วไหลของข้อมูลที่มีมูลค่าความเสียหายสูงนั้นอาจจะเกิดจากผู้ร้ายภายนอก หรือพนักงานภายในองค์กรเอง แต่ในหลายๆ เคสนั้น คนภายในองค์กร ไม่ว่าจะเป็น พนักงาน อดีตพนักงาน ผู้รับจ้างทำงาน คนที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ และอื่นๆ ที่เป็นคนที่มีสิทธิ์ในการเข้าถึงข้อมูลนั้นสามารถที่จะสร้างความเสียหายให้กับธุรกิจได้ไม่ว่าจะโดยตั้งใจ หรือไม่ตั้งใจก็ตาม เมื่อจำนวนของข้อมูล และการเข้าถึงของข้อมูลมีมากขึ้น องค์กรต่างๆ ทั้งภาครัฐ และเอกชนเองนั้น ไม่ว่าจะเป็นองค์กรขนาดเล็ก หรือขนาดใหญ่ จำเป็นจะต้องมีวิธีป้องกันไม่เห็นเกิดเหตุการณ์เหล่านี้ขึ้น

การคุกคามจากภายในอาจจะเกี่ยวข้องกับการทุจริต เช่น การขโมยข้อมูลที่เป็นความลับทางธุรกิจ หรือเป็นข้อมูลที่มีความสำคัญกับธุรกิจ การขโมยทรัพย์สินทางปัญญา การทำลายระบบคอมพิวเตอร์ขององค์กร หรือการเปิดเผยข้อมูลที่จะทำลายชื่อเสียงของแบรนด์ หรือบริษัท

อย่างไรก็ตามเมื่อธุรกิจมีจำนวนข้อมูลทั้งที่เป็น structured data (เอกสาร สเปรดชีท และข้อมูลการทำธุรกรรม) และ unstructured data (ข้อมูลในโซเชียลมีเดีย อีเมล ข้อมูลเสียง และบันทึกต่างๆ) จึงเป็นเรื่องที่ยากสำหรับธุรกิจที่จะสามารถจัดประเภทของข้อมูล ควบคุม และทำการวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำ การเชื่อมต่อระบบกับระบบค้นหา การวิเคราะห์ และ NLP สามารถที่จะช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้

ด้วยการมีโซลูชันที่จะป้องกันภัยคุกคามได้อย่างมีประสิทธิภาพทำให้องค์กรสามารถหลีกเลี่ยงที่จะต้องมีการต่อสู้ทางกฎหมายที่ยาวนานได้ รวมถึงเรื่องของการสูญเสียชื่อเสียง และค่าใช้จ่ายต่างๆ ที่เกิดจากเกิดจากการซื้อขายข้อมูล การไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด การรั่วไหลของความลับทางการค้า การรั่วไหลของข้อมูลภายใน และการรั่วไหลของข่าวกรองของรัฐบาล

ซึ่งการนำโซลูชันป้องกันภัยคุกคามที่มีเทคโนโลยี NLP เป็นตัวขับเคลื่อนนั้นจะสามารถช่วยตรวจสอบว่าการสื่อสารอะไรที่มีแนวโน้มที่จะเป็นเรื่องที่ผิดกฎหมาย และก่อให้เกิดอันตรายกับธุรกิจหรือไม่ และตรวจสอบแพทเทิร์นต่างๆ เพื่อที่จะป้องกันความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว

ประโยชน์ของการนำ Insider threat detection มาใช้กับธุรกิจ

• ลดความเสี่ยงของธุรกิจโดยการตรวจจับแพทเทิร์น และระบุเหตุการณ์ที่ผิดปกติได้
• ตรวจสอบชีพจรองค์กรให้ดีขึ้นด้วยการปรับแต่งคะแนน “ความเสี่ยง” ให้กับพนักงานทุกคน
• ทันต่อเหตุการณ์ และสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วด้วยความครอบคลุมการมองเห็นของทั้งองค์กร
• ได้ข้อมูลในเชิงลึกพร้อมการวิเคราะห์อย่างละเอียดสำหรับ workload ในการจัดการป้องกันภัยคุกคามภายใน

ยกระดับการทำงานของธุรกิจด้วยเทคโนโลยี NLP

เทคโนโลยี NLP เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทสำคัญกับธุรกิจยุคใหม่ โดยเป็นเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังเครื่องมือทางธุรกิจหลากหลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็น แชทบอท AI หรือผู้ช่วยเสมือนต่างๆ การค้นหาข้อมูลจากเอกสาร การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า ซึ่งเหล่านี้ล้วนเป็นเครื่องมือที่ธุรกิจสามารถนำมาประยุกต์ใช้เพื่อสร้างความแตกต่าง และเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจได้เป็นอย่างดี

หากธุรกิจของคุณกำลังมองหาเทคโนโลยี NLP เข้ามาใช้งานภายในองค์กร เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าที่มาใช้บริการ ผู้เชี่ยวชาญ AI GEN ยินดีให้คำแนะนำตั้งแต่การวางแผน จนถึงการนำ NLP ไปใช้ได้อย่างประสบผลสำเร็จ สามารถติดต่อเราได้ที่นี่