AI 相關的技術五花八門，真的非常多！如果你曾經瞄過 Matt Turck 每年發布的 AI and Data Landscape，你大概會覺得頭暈眼花，因為這個領域實在是太多元、太擁擠了！
不過，有一個子領域特別亮眼：自然語言技術（Natural Language Technologies）。
根據近期的研究，自然語言技術將推動新一代 AI 解決方案的崛起。早在疫情之前、數位化快速普及之前，全球自然語言市場就已被看好會以每年 20% 的速度成長，並在 2026 年達到 350 億美元的規模。更厲害的是，這股趨勢只會持續加速，因為這個領域的每一次突破，都能快速轉化為「可上市的解決方案」，而且成效可以被清楚量化。
重點聚焦
自然語言技術大致可以分成三大類：
- NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）：讓機器能將人類語言文字轉換為結構化數據。
- NLU（Natural Language Understanding，自然語言理解）：從語言中理解意義，並辨識應採取的行動。
- NLG（Natural Language Generation，自然語言生成）：從數據生成自然、人性化的文字。
這三種技術通常是搭配使用，用來打造「人機互動」或分析人類之間的溝通方式。以下，為了簡化說明，我們都用 NLP 技術來統稱。
企業如何應用 NLP 技術？
那麼，企業究竟怎麼運用這些技術？又是如何建立成功的商業模式與讓顧客驚喜的產品呢？讓我們深入看看！
在 NLP 市場裡，可以大致劃分出四種不同類型的公司，每一類專注的面向都不一樣：
- NLP Model
- NLP PaaS（Platform as a Service）
- NLP SaaS（Software as a Service）
- NLP Application
NLP Model
這類公司專注於開發新的語言模型。通常這些預訓練模型會是開放使用且公開的。最有名的例子就是 Google 的 BERT 和 OpenAI 的 GPT-3。
這些公司主要立足在科研與研發端，目標是推進 NLP 技術的邊界，而不是馬上建立明確的商業模式。
The NLP Platform as a Service (PaaS)
這類公司會開發並商業化 NLP 模型，打造開發框架，讓開發者可以基於這些工具來建構 NLP 解決方案。和 NLP Model 公司不同，NLP PaaS 有明確的營利模式，主要客群是大型企業裡的 AI 團隊與開發者。
最具代表性的兩家公司是 Hugging Face 和 Rasa。
- Hugging Face 提供完整工具鏈，讓任何公司都能「建構、訓練與部署」最先進的 NLP 模型。
- Rasa 則專注在 對話式 AI，使命是幫助 AI 團隊打造一流的人機對話與顧客體驗。
這些公司大多仰賴強大的開源社群與龐大的開發者社群，不只是技術支持，也是業務拓展的重要管道。
The NLP Software-as-a-Service (SaaS)
這些公司把 NLP 當成更大解決方案中的一部分，來服務特定業務功能或產業。
- 針對業務功能
以 Gong 為例，這是一個為銷售團隊設計的 營收智慧平台。Gong 使用 NLP 來分析所有客戶互動，提供銷售流程、交易狀況、員工表現與市場情報的洞察。
其他 SaaS 公司也會用類似方式，把 NLP 應用到人資、財務、客服或行銷部門。這類 SaaS 與 NLP PaaS 最大的不同，是它們更專注於軟體開發、分析與使用者體驗（UI/UX），有時會使用來自 NLP PaaS 的模型，再加以調校。
- 針對產業應用
像 Linguamatics 就專注於醫療產業。他們打造了 NLP 平台，運用文字探勘來支援藥物研發、患者聲音分析等多種生命科學情境。這類公司最重要的是：必須被視為產業專家，深入理解每個利害關係人的挑戰，並提供量身打造的解決方案。
NLP Application
這一類就是直接面向消費者的 NLP 產品，例如：
- 智慧音箱與個人助理
- 語音輸入與聽寫工具
- 聊天機器人
- 文字預測
這些產品通常不是獨立收費，而是作為其他服務的功能之一，免費提供不限量使用。它們最大的價值在於：能收集大量用戶數據，進而驅動更強大的服務與商業模式。
NLP 如何解決真實商業問題？
看完四種公司類型後，我們來看看實際應用案例：
- 客戶服務
「如何改善客戶體驗？」：分析客戶說什麼、想什麼、感受什麼。
ASAPP 開發了 NLP 平台，能分析客戶通話、轉錄並摘要內容、理解與分類意圖。這些原本零散的對話數據，會轉換成有價值的洞察，幫助提升滿意度、降低流失率，甚至創造加購機會。
- 市場情報
「如何更好地了解塑造我的市場的趨勢？」
Dataminr 透過 NLP 即時監測 Twitter 等社群平台，偵測可能影響客戶業務的事件或風險。這對金融、媒體、公共部門、國防等對外部事件高度敏感的產業尤其重要。
- 內部營運
「如何提高我的組織的效率？ 」
Eigen Technologies 幫金融機構用 NLP 分析文件，將隱藏在大量文字裡的重要訊息轉換成可行動的數據。這能解決組織內資訊不流通的痛點，提升效率。
- 行銷策略
「如何將合適的產品擺在適合的客戶面前？ 」
Albert 提供 AI 行銷解決方案，利用 NLP 來理解受眾對廣告活動的反應，並結合其他 AI 技術自動優化廣告投放。這幫助企業更精準鎖定客群，並提升營收。
Those are only a few examples of how natural language technologies can benefit organizations. If you are looking to make sense of this crowded field, it is worth taking the time to assess your current situation and the exact pain points you are trying to solve. Do not try to implement NLP everywhere but rather start applying it to a specific use case. With everything that's out there, you will surely find the right solution for you, or the tools to build it yourself.
結論
自然語言技術應用範圍極廣，能從客服、行銷到內部營運全面賦能企業。但別急著「到處都用 NLP」，最好先從一個具體情境切入，找到能解決問題的最佳落點。
Aiello 在跨產業的自然語言技術上有深厚經驗，我們打造了 NLU SaaS 平台，提供完整架構，幫助企業開發符合需求的應用。我們協助客戶釋放 NLP 的潛能，用客製化方案帶來實際成效。
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參考資料：
The Next Big Breakthrough in AI Will Be Around Language
