Processamento de Linguagem Natural (NLP): o que é e como pode ser aplicada aos negócios

Processamento de Linguagem Natural ou NLP — sigla, em inglês, para Natural Language Processing — é uma ciência em desenvolvimento desde a década de 1950, mas sua tecnologia avançou rapidamente nos últimos anos devido ao crescente interesse por interações entre pessoas e computadores. 

Se antes era preciso utilizar cartões perfurados para se comunicar com máquinas, hoje basta verbalizar uma ação para uma assistente virtual para a solução tocar uma música. A partir dessas informações, a tecnologia também é capaz de aplicar algoritmos para executar canções semelhantes àquela solicitada. Para isso, a NLP combina tecnologias como a Inteligência Artificial (IA), machine learning e deep learning.

Neste artigo, entenda o que é NLP e como essa solução pode contribuir para instituições financeiras otimizar processos e, inclusive, atender aos requisitos de know your customer (KYC).

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O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP)?

Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um ramo da IA que se dedica ao desenvolvimento e construção de máquinas com a capacidade de entender e responder textos e  palavras faladas (voz) da mesma forma que os seres humanos. 

A NLP combina linguística computacional com modelos estatísticos, de machine learning e deep learning, o que permite que computadores processem a linguagem humana — em formato de texto ou voz — e compreendam seu significado completo, considerando a intenção e o sentimento de quem falou ou escreveu.

Os computadores com NLP podem traduzir e resumir textos, assim como responder a comandos verbalizados, de maneira rápida e em tempo real. Se você já navegou em um site selecionando tags de categoria, por exemplo, teve uma experiência com métodos de NLP.

Conheça outros métodos de NLP:

• Reconhecimento de fala: conversão de dados de voz em dados de texto;

• Marcação gramatical: determinação do real significado de uma palavra ou trecho de texto específico considerando o contexto;

• • Desambiguação do sentido da palavra: seleção de palavras com múltiplos significados para analisar e determinar qual faz mais sentido ao contexto dado;

• Reconhecimento de entidade nomeada: identifica palavras como entidades úteis, ou seja, pode identificar “Vitória” como o nome de uma mulher;

• Co-referência: identifica se e quando duas palavras se referem a uma mesma entidade, como o pronome ‘Ela’, numa frase, se referindo a Vitória;

• Análise de sentimentos: extração de qualidades subjetivas do texto, como sarcasmo, dúvida e emoção.

Principais vantagens e desafios da NLP

O Processamento de Linguagem Natural é uma ciência em desenvolvimento e alguns obstáculos ainda precisam ser superados. A análise semântica, por exemplo, é um dos principais desafios da NLP. São muitos os significados das expressões de linguagem dos seres humanos, não bastando analisar apenas as palavras utilizadas numa frase para compreendê-los. O contexto do uso deve ser considerado.

Apesar das técnicas avançadas de deep learning, também é desafiador criar modelos genéricos de NLP, isto é, que possam ser aplicados em outros idiomas. Isso se deve, principalmente, à insuficiência da base de dados de certas línguas.  

Não menos desafiador é a especificidade de cada idioma e a maneira de falar das pessoas, que variam de velocidade, ênfase, entonação, sotaque e aplicação da gramática. 

Hiperautomação: saiba o que é, como funciona e as vantagens

Mesmo com otimizações ainda por se concretizarem, a NLP oferece vantagens importantes:

• Análises de grandes volumes de dados textuais;
• Estruturação de dados;
• Otimização de processos e da produtividade;
• Redução de custos;
• Obtenção de insights em tempo real.

Como aplicar NLP e qual sua importância para os negócios

NLP é uma das tecnologias de automação cognitiva já utilizadas por diversas instituições financeiras que estão investindo na transformação digital.

As soluções cognitivas — como Optical Character Recognition (OCR) e Visual Recognition — facilitam a interação de máquinas com seres humanos e a validação de documentos ou de identidade, tornando a operação mais segura e eficiente. Seus recursos otimizam a interpretação de dados e a identificação de erros, o que torna essas aplicações valiosas para o setor financeiro, por exemplo, que pode atender aos requisitos de know your customer (KYC) e, com isso, prevenir fraudes, corrupção, lavagem de dinheiros, financiamento de atividades ilegais e outras irregularidades.

Veja porque a NLP é importante para os seus negócios:

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Melhora a experiência do cliente

Sua instituição pode atender seus clientes por meio de chatbots com NLP 24/7. Através de uma linguagem real e humanizada, a solução reconhece a intenção das pessoas por trás das palavras e identifica facilmente dados importantes e solicitações. Respostas Interativas por Voz (RIV) também otimizam o atendimento via telefone. 

Otimização de processos

Soluções de automação cognitiva ajudam a padronizar, otimizar e organizar processos, identificando lacunas e eliminando falhas e retrabalho — geralmente causados por seres humanos — em todo o workflow. É possível, por exemplo, automatizar uma esteira de crédito sem qualquer interferência humana.

Obtenção de insights

Processamento de Linguagem Natural é uma tecnologia essencial para obter insights reais de processos ou setores. O recurso de compreensão de leitura permite a identificação de um fato específico ou de uma resposta curta em um longo documento, aplicando também à compreensão contextual para entender as consultas e retornar uma resposta específica. O setor financeiro de uma empresa, por exemplo, pode buscar informações em documentos complexos em apenas poucos minutos.

Entenda como a automação digital e as soluções de IA podem aumentar a eficiência e impulsionar a inovação no seu negócio. Confira o infográfico:

Automação inteligente e tecnologias relacionadas a IA e suas aplicações