20210302-德勤-认知智能大门_企业如何构建NLP能力_18页_9mb

企业如何构建NLP能力总结

核心内容

NLP（自然语言处理）作为人工智能（AI）的核心技术之一，是企业在认知智能时代实现转型升级的关键。本文围绕企业如何构建NLP能力，从策略规划、场景选择、数据获取、组织建设、成本投入及成功案例等方面进行了系统阐述，为企业提供了一套完整的NLP能力建设路径。

主要观点

• NLP的重要性：NLP是AI领域皇冠上的明珠，能够实现人与机器的自然语言交互，推动企业智能化转型。
• NLP能力分层：企业NLP能力可划分为“能用”、“好用”、“智用”三个层次，分别对应基础定向开发、平台化开发、知识服务驱动。
• NLP的价值：NLP技术能够提升企业运营效率，降低成本，增强客户体验，并通过数据驱动的洞察帮助企业优化业务策略。
• NLP实施路径：企业应从战略规划入手，结合自身业务特点，逐步推进NLP能力构建，从概念验证到平台化再到知识服务。
• 技术服务商选择：企业在NLP建设中应与合适的技术服务商合作，构建稳定的技术生态，避免频繁更换合作伙伴。
• 组织与人才建设：内部培养NLP团队是关键，团队应包含行业专家、数据科学家、算法工程师和产品经理，以实现技术与业务的深度融合。
• 成本与资源管理：NLP建设需要有计划的持续投入和良好的成本管控，包括前期的软硬件资源搭建、数据标注与处理、模型优化，以及后期的平台化和知识服务体系建设。

关键信息

1. NLP能力层次

• 能用：具备基础NLP开发能力，能针对特定场景进行定向开发。
• 好用：具备统一的NLP开发平台，实现模型复用和平台化开发。
• 智用：具备统一的知识服务平台，实现知识复用和驱动业务创新。

2. NLP实施路线图

1. 战略规划：明确企业NLP应用的愿景与目标。
2. 场景选择：选择典型业务场景进行试点开发。
3. 平台化建设：搭建AI平台，实现NLP模型的统一管理与自动化。
4. 知识中台建设：整合内外部数据，构建统一的知识服务体系。
5. 知识驱动创新：将知识服务渗透到企业决策和运营中，实现智能化升级。

3. NLP应用场景示例

4. NLP能力建设六大要素

1. 策略规划：结合业务实际，制定科学的NLP能力建设战略。
2. 场景选择：选择具有业务价值和技术可行性的典型场景进行试点。
3. 数据获取：确保数据数量和质量，建立持续的数据供给机制。
4. 组织建设：建立NLP团队，避免沦为业务部门的技术外包。
5. 成本投入：合理规划资金与时间，加强成本管控。
6. 技术服务商合作：选择合适的技术服务商，构建稳定的合作生态。

5. 成功案例分享

• AI智能培训：某国际手机厂商通过部署智能培训机器人，实现门店导购人员的7*24小时实时培训。
• 兴趣发现与推荐：某国有商旅集团利用NLP构建旅游特色标签体系，实现个性化推荐。
• 业务尽调与审批：某大型国有商业银行通过知识图谱构建信贷风控平台，显著提升审批效率和风险控制水平。

结论

企业在构建NLP能力时，应从“远处着眼，近处着手”，结合自身业务需求，逐步推进NLP能力从“能用”到“智用”的发展。通过合理的策略规划、场景选择、数据管理、组织建设、成本投入和技术服务商合作，企业可以实现NLP能力的高效落地，推动智能化转型，享受认知智能带来的红利。