近年来，大数据的应用取得了显著成果，然而研究显示，只有20%的员工能够真正运用商业智能工具。此外，由于统计思维方面的培训不足，加上图表和数据展示不够清晰，决策者常常出现误解和错误决策。这一切问题的背后，其实都与人工智能技术的分支——自然语言处理（NLP）、自然语言理解和自然语言生成（NLG）及其分析算法密切相关。

过去，企业需要投入大量人力和持续监控半智能机器来理解和执行预先编程的算法。但随着时间的推移，人工智能、机器学习、人工神经网络、深度学习、NLP和NLG的发展，使得机器变得更加智能，能够满足特定的业务需求和目标。

战略上简化并应用这些基于AI的技术，可以帮助企业处理庞大的数据集，从而产生有价值的见解，最终帮助企业开发定制化的、高效的解决方案。像谷歌、苹果、微软和阿里巴巴这样的科技巨头都依赖这些算法来改进产品推荐、在线搜索和智能语音移动服务等。

NLP、NLU和NLG的区别

尽管NLP、NLU和NLG听起来像是复杂的术语，但实际上它们是用来解释简单过程的缩略词。

1. NLP指的是计算机读取并把输入的文本转换成结构化数据。
2. NLU意味着计算机能够理解捕获的文本或统计数据。
3. NLG指的是计算机将结构化数据转换成文本，并以人类语言的形式呈现信息。

自然语言处理（NLP）中的阅读部分非常复杂，包括很多功能，如不良语言过滤、情感分析和主题分类。自然语言理解（NLU）是NLP的一部分，专门用于理解文本内容并提取其中的深层含义。像Alexa、Siri和Google Assistant这样的对话式AI机器人就使用了NLU和NLG来实现其功能。

自然语言生成（NLG）的真正潜力

人类总是需要数据来制定新想法并进行交流。但随着数据量的增加以及降低成本的需求，企业需要找到新的简化方法。自然语言生成（NLG）就是一种有效的手段。

NLG的主要优势在于它可以将数据集转化为人类易于理解的语言描述。在处理电子表格中的统计数据时，NLG可以生成丰富的内容，而不仅仅是评估文本以形成见解。

通过NLG，我们可以更准确地评估、分析和传达数据。通过智能自动化常规分析和相关任务，可以提高工作效率，使人类能够专注于更具创新性和高价值的任务。

一个有趣的案例是美联社利用NLG成功生成了公司财报报告。这意味着他们不再需要花费大量时间和精力处理这些任务。更重要的是，一旦NLG设置完善，它可以自动生成数千份报告。

NLG带来的好处

自然语言生成（NLG）的好处远超过人们对人工智能的一般认知。它不仅对营销和业务管理有诸多益处：

自动化内容生成

NLG主要功能是根据NLP和NLU处理过的数据，在有组织的数据基础上生成内容。通过将结构化的数据放入精心设计的模板中，NLG可以自动生成并提供可记录的数据形式，例如分析报告、产品描述和以数据为中心的博客文章。在这种情况下，依赖算法编程的机器可以按照内容创作者希望的格式生成内容。他们唯一需要做的就是通过主流媒体渠道向目标受众传播信息。因此，自然语言生成可以为内容创作者和营销人员提供两大利器：

1. 内容生成自动化；
2. 数据按预期格式传输。

内容生成可以围绕网络挖掘、搜索引擎API等开发，依据各种在线搜索结果和参考文献创建有价值的内容。目前，已经出现了许多基于NLG的文本报告生成系统，比如可以根据输入的天气数据生成文本天气预报报告。

减少人工参与

随着自然语言生成系统的不断优化，雇佣具备数据素养的专业人员并培训他们完成工作变得越来越重要。通过使用自然语言生成，企业家会逐渐认识到雇佣理解复杂数据的人员成本高昂。为了提升企业效益，注定会有人被淘汰。据Gartner预测，未来20%的业务内容将由使用自然语言生成的机器编写，包括法律文件、股东报告、新闻稿或案例研究等，这些都不再需要人工创建。

预测性库存管理

成功的库存管理对企业目标和整体利润有着巨大影响。在供应链管理中，获取并分析生产率和销售数据尤其重要。根据这些信息，商店经理可以了解如何维持最佳库存水平。然而，管理者可能无法完全掌握实时数据。

这时，高级NLG可以作为数据分析的交互媒介，使整个数据报告流程更加无缝和富有洞察力。商店经理无需通过多个图表和条形图就能获得所需格式的清晰描述和分析。通过自然语言生成，管理者可以获得最佳预测模型，从而为商店绩效和库存管理提供明确的指导和建议。

如何应用自然语言生成？

对于希望采用并获得自然语言生成优势的企业来说，有几个关键因素至关重要：

必须匹配合适的场景

并不是所有内容创建场景都需要自然语言生成。NLG是一种专门技术，旨在生成特定答案，而不能用来生成你在博客上看到的内容。如果你定期传达的任务具有固定的格式，那么NLG可能是自动化这些任务的最佳资源。

例如，一家著名的营销机构PR 20/20利用自然语言生成，在生成Google Analytics分析报告时节省了80%的时间。另一个例子是《华盛顿邮报》，它们创建了一个基于人工智能的引擎Heliograf，该引擎使用自然语言生成为2016年奥运会和选举报道撰写简讯。

设定实际目标

人工智能技术需要时间才能实现自动化操作。要整合并收获自然语言生成的好处，需要一定的时间。你选择的智能化方案都有价格标签，因此你应该对你的准确需求、AI的实际性能和可扩展性保持明智判断。如果NLG在生成报告和叙述时确实降低了组织的成本，那么你可以考虑使用它。

数据必须足够结构化

AI需要特定格式的输入，NLG只有在输入结构化数据时才有效。确保你的数据集已经组织和优化。确保上传的数据干净、一致且易于使用。

结论

聊天机器人将变得更加智能，不再只是简单地回答查询和提供简单的对话。未来，高级NLG系统还将参与到企业特定的工作流程管理中，帮助管理人员和员工在客户之间建立一个更优越的互动网络，以便在最短时间内完成业务动态并提供准确的输入。

最后，对于面临数据分析和多语言支持挑战的企业而言，利用自然语言生成的优势可以实现报告创建和内容生成的实时自动化。有了NLG，企业应该考虑整合可以以最终用户期望的格式有效地生成信息的会话界面，最终提高用户的参与度。