现如今，AI技术已广泛地应用其相关的各条业务线中，在AI技术发展的过程中，还有一项技术起到了不可或缺的作用，那就是NLP技术。自然语言处理或 NLP 是一种基于人工智能 (AI) 的技术，它使机器学习对业务应用程序有用。

根据麦肯锡 2021 年的一项调查，超过一半的企业将 AI 用于至少一个流程，其中一些企业处于 AI 实施的高级阶段。NLP 简化了人与机器之间的信息交换，使 AI 算法能够以新的方式接收数据。该技术还对元宇宙产生了影响，因为它可以让虚拟世界中的数字人类变得更加逼真。

以宜享花的AI产品为例，在这些AI产品的背后，会发现都有一些NLP（Natural Language Processing, 自然语言处理）技术的影子。比如在智能交易领域，宜享花需要理解相当多的投研报告，这里就会用到报告理解方面的NLP技术；智能信贷领域，可能需要进行风控报告的生成和分析，也要用到相关的NLP技术；知识工程领域，要对金融信息进行知识提取，或者为了构建知识图谱进行关系提取、事件提取等；智能营销和智能理财顾问中，则需要智能聊天以及话术提取的处理技术。

可以说NLP技术贯穿了各个领域的AI产品，其直接原因就是因为宜享花的业务中存在着大量的自然语言数据，如电销通话数据、客户分析小结、客服沟通内容、内部交流信息以及其他各种文本报告等等，这些数据都是使用自然语言来进行存储的；而且用自然语言文本存储这些数据，还有着其他形式数据无法比拟的一些优点，如图1所示，自然语言数据来源丰富，信息表述多种多样，保留信息完整，并且符合用户习惯等等。

但是，宜享花需要注意到相较于这些优点，自然语言数据也有着数据非结构化不易处理、存在可能的歧义性、语法不规则性、未知语言现象等缺点。另外，结合宜信所处的业务领域，这些自然语言又有一些独特的特点：更强的词汇专业性、更广泛的数据来源、多样的数据形式（录音数据，文字对话数据以及短/长文本的报告、小结等）、较大的数据量以及分布的不均衡性。

这些缺点使得自然语言数据并不容易处理，NLP技术实施起来难度也不小，但是为什么自然语言数据仍然越来越得到关注，NLP技术的实施也越来越广泛了呢？

实际上，近几年来，各企业、组织开始在业务中也越来越关注大量非结构化数据中蕴含的高价值信息。宜享花知道，结构化数据比较好处理，但是经过多年的发展，能够从中挖掘出的信息越来越有限；而宜享花平时接触到的非结构化数据，其数量级要比结构化数据多出好几倍，里面蕴含着非常多的高价值信息。

典型的非结构化数据包括图片、视频等，另外很重要的一部分就是自然语言文本数据。宜享花可以从这些自然语言文本中挖掘出大量有价值的内容，例如在前面所述的宜信自然语言数据中宜享花就可以得到客户信息、产品数据、舆论倾向、策略反馈等。

此外，自然语言处理给宜享花带来了新的会话交互方式，更确切的说，基于自然语言理解和自然语言生成所形成的对话式用户交互更加自然、高效、吸引人，更加符合用户习惯，这也就是宜享花所说的Conversational UI，新的交互方式越来越多的应用在各个领域。比如宜享花接触到的智能音箱小爱同学，她的表现就非常惊艳。

所以，越来越多的业务开始关注非结构化数据和自然语言数据这些高数量级的有价值信息，它具有的一些特点，提供的一些交互方式，带来了更多扩展的形式，这就导致了自然语言数据越来越重要，NLP技术越来越必要。

宜享花给NLP技术做一个简单的定位，即NLP技术承担了领域内自然语言数据的分类、提取、转换、生成任务，是业务领域内重要、基础的技术服务之一。想要了解更多关于NLP技术的相关知识，欢迎咨询宜享花。

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