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雷达卡
如何为您的组织选择NLP供应商
“人工智能的思想已经从'有什么可能？麦肯锡教育AI论坛上的Rafiq Ajani解释说：“我该怎么做？”。自然语言处理（NLP）是AI的重要子领域，处理如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据，类似地，它不再是“必备”技术，而是“必备”技术。
使用自然语言处理的公司已经看到了从改善客户体验到业务增长的业务影响。致力于NLP的组织可以受益于对数据和目标的共识，改进的决策，基于事实的分析，从而避免猜测，并可以在组织的各个级别进行精细的计划和预测。
但是，使用NLP进行自动业务流程同样重要，如果您决定外包NLP开发，那么选择合适的NLP供应商的决定也是如此。通常，外包AI的开发要比内部构建便宜。但是，在选择NLP合作伙伴时，需要牢记某些事情，以确保您的商业利益不会受到损害。
在此博客中，我们介绍了为您的组织选择NLP供应商之前需要询问的一些关键问题。
1.我的业务用例是什么？
您的企业是否想使用NLP通过自动化流程来降低成本或从非结构化数据中获得见解？良好的商业目标会激发每一项新的投资。清楚地了解用例将避免长期的挫败感，并在一开始就为项目设置KPI。
例如，您可能决定需要NLP解决方案来自动分类客户支持请求，从而节省了代理处理其他复杂任务的时间。对于此类项目，与NLP合作伙伴合作非常重要，后者可以帮助您根据可用数据的数量和类型为该项目设置KPI，并满足您的独特业务需求。然后，合作伙伴应建立可以实现这些KPI的解决方案。
2. NLP解决方案的准确性如何？
准确的数据分析是做出明智业务决策的关键，特别是在非结构化或开放式文本的情况下。因此，在选择NLP供应商之前，重要的是要了解当前数据解决方案的准确性。许多现成的NLP解决方案可能无法非常高精度地处理您的数据。较低的准确性可能会直接影响您的业务目标。除了对业务目标的直接影响之外，它还可以使人们认为正在发生的事情与现实之间产生脱节。
3.是否可以根据我的需求定制解决方案？
NLP中几乎没有即插即用的解决方案-NLP体系结构需要适应您的独特数据并遵守您的业务法规。扩展上一点，如果标准的NLP解决方案不能很好地对您的数据执行良好的操作，请务必询问供应商他们是否可以自定义模型以对您的数据执行良好的性能。
好的供应商应该能够在数据上微调其模型，而不必从头开始构建模型。他们应该能够正确理解您的需求和要求并适应挑战。这样可以确保您在每种环境中都拥有最合适的解决方案。它们还应该允许根据您的KPI要求进行广泛的自定义，无论它们可能有多复杂。
4.需要多少培训数据？
如果您的供应商建议根据您的数据自定义算法，则必须了解训练数据的要求。尽管数据更多，但AI算法的准确性更高，但构建大量带注释的数据本身是一项任务。它会很快变得非常昂贵，并可能使您的项目停滞不前。您的供应商应该能够使用较少的数据来构建良好的模型。另外，在组织中部署AI的方式中应该存在一个自学习循环，以便可以从人工输入中进行改进。
5.该模型在连续使用方面是否有所改善？
从一开始，没有NLP解决方案能够以99％的精度运行。因此，重要的是要询问您的供应商，该模型是否可以从连续使用中得到改善。理想的供应商应该能够以可以从人工反馈（如果有的话）中学习的方式来部署他们的解决方案。
InData Lab在他们的博客中很好地解释了这种设置-“ 当算法无法完成任务时，人们会介入。当机器不确定答案是什么时，它依靠人工，然后将人工的判断添加到模型中。这样，算法学习速度更快，并且减少了对未来人工干预的需求。”
为了提高准确性和最佳结果，随着来自人工输入的数据越来越多，NLP解决方案必须不断改进。
6. NLP解决方案是否可负担得起？
具有基于使用量定价的任何NLP解决方案都应可大规模承受。该解决方案本身应具有可扩展性，以便可以在整个组织中使用。您的供应商应该能够提供一种解决方案，该解决方案可以根据要求适应并应用于每种环境。它应该能够始终保持一致性和一致性，并在不中断资金的情况下取得有意义的结果。
7.他们是否提供本地解决方案？
NLP解决方案需要数据进行处理，这些数据有时可能包含敏感信息，尤其是在金融服务和医疗保健行业。您的供应商应该能够提出一种解决方案，以将其NLP解决方案部署到您的私有云或内部部署中。在这种情况下，他们的解决方案应该兼容，以在您的基础架构中实现最佳性能，而不会给您的IT团队带来很多麻烦。
ParallelDots NLP API是专门为适合您现有的安全体系结构而设计的。它可确保所有数据安全地保留在防火墙后面以及安全控制范围内。
8.它的集成能力是什么？
您应该选择提供全面集成功能的供应商，包括与CRM，客户支持和商业智能应用程序的端到端集成。集成良好的应用程序可以改善最终用户的工作流程，并进一步提高他们的生产率。
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