現如今，AI技術已廣泛地應用其相關的各條業務線中，在AI技術發展的過程中，還有一項技術起到了不可或缺的作用，那就是NLP技術。自然語言處理或 NLP 是一種基於人工智慧 (AI) 的技術，它使機器學習對業務應用程式有用。
根據麥肯錫 2021 年的一項調查，超過一半的企業將 AI 用於至少一個流程，其中一些企業處於 AI 實施的高級階段。NLP 簡化了人與機器之間的信息交換，使 AI 算法能夠以新的方式接收數據。該技術還對元宇宙產生了影響，因為它可以讓虛擬世界中的數字人類變得更加逼真。
以宜享花的AI產品為例，在這些AI產品的背後，會發現都有一些NLP（Natural Language Processing, 自然語言處理）技術的影子。比如在智能交易領域，宜享花需要理解相當多的投研報告，這裡就會用到報告理解方面的NLP技術；智能信貸領域，可能需要進行風控報告的生成和分析，也要用到相關的NLP技術；知識工程領域，要對金融信息進行知識提取，或者為了構建知識圖譜進行關係提取、事件提取等；智能營銷和智能理財顧問中，則需要智能聊天以及話術提取的處理技術。
可以說NLP技術貫穿了各個領域的AI產品，其直接原因就是因為宜享花的業務中存在著大量的自然語言數據，如電銷通話數據、客戶分析小結、客服溝通內容、內部交流信息以及其他各種文本報告等等，這些數據都是使用自然語言來進行存儲的；而且用自然語言文本存儲這些數據，還有著其他形式數據無法比擬的一些優點，如圖1所示，自然語言數據來源豐富，信息表述多種多樣，保留信息完整，並且符合用戶習慣等等。
但是，宜享花需要注意到相較於這些優點，自然語言數據也有著數據非結構化不易處理、存在可能的歧義性、語法不規則性、未知語言現象等缺點。另外，結合宜信所處的業務領域，這些自然語言又有一些獨特的特點：更強的詞彙專業性、更廣泛的數據來源、多樣的數據形式（錄音數據，文字對話數據以及短/長文本的報告、小結等）、較大的數據量以及分布的不均衡性。
這些缺點使得自然語言數據並不容易處理，NLP技術實施起來難度也不小，但是為什麼自然語言數據仍然越來越得到關注，NLP技術的實施也越來越廣泛了呢？
實際上，近幾年來，各企業、組織開始在業務中也越來越關注大量非結構化數據中蘊含的高價值信息。宜享花知道，結構化數據比較好處理，但是經過多年的發展，能夠從中挖掘出的信息越來越有限；而宜享花平時接觸到的非結構化數據，其數量級要比結構化數據多出好幾倍，裡面蘊含著非常多的高價值信息。
典型的非結構化數據包括圖片、視頻等，另外很重要的一部分就是自然語言文本數據。宜享花可以從這些自然語言文本中挖掘出大量有價值的內容，例如在前面所述的宜信自然語言數據中宜享花就可以得到客戶信息、產品數據、輿論傾向、策略反饋等。
此外，自然語言處理給宜享花帶來了新的會話交互方式，更確切的說，基於自然語言理解和自然語言生成所形成的對話式用戶交互更加自然、高效、吸引人，更加符合用戶習慣，這也就是宜享花所說的Conversational UI，新的交互方式越來越多的應用在各個領域。比如宜享花接觸到的智能音箱小愛同學，她的表現就非常驚艷。
所以，越來越多的業務開始關注非結構化數據和自然語言數據這些高數量級的有價值信息，它具有的一些特點，提供的一些交互方式，帶來了更多擴展的形式，這就導致了自然語言數據越來越重要，NLP技術越來越必要。
宜享花給NLP技術做一個簡單的定位，即NLP技術承擔了領域內自然語言數據的分類、提取、轉換、生成任務，是業務領域內重要、基礎的技術服務之一。想要了解更多關於NLP技術的相關知識，歡迎諮詢宜享花。
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