近年来，我们已经见证了大数据在各行各业的成功应用，但根据相关研究显示，仅有20%的员工能够真正有效地使用商业智能工具。由于缺乏统计思维培训以及数据呈现形式不够直观，决策者往往容易出现误解和错误决策。而这一切问题的背后，其实涉及到了人工智能技术的一个重要分支——自然语言处理（NLP）、自然语言理解和自然语言生成（NLG），以及相关的分析算法。

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遵循预先编程的算法。但随着时间推移，伴随着人工智能、机器学习、人工神经网络、深度学习等技术的进步，机器变得更加智能，能够更好地服务于特定的业务需求和目标。

战略性地运用这些基于AI的技术，可以帮助企业高效处理庞大的数据集，从而生成有价值的洞察，最终助力开发出定制化、高效的解决方案。谷歌、苹果、微软和阿里巴巴等科技巨头都在利用这类算法来改进产品推荐、在线搜索、智能语音服务等。

NLP vs. NLU vs. NLG

尽管这些技术术语听起来可能有些复杂，但NLP、NLU和NLG实际上是为了简化复杂的计算过程。简言之：

1、NLP指的是计算机读取并把文本转换成结构化的数据； 2、NLU则意味着计算机能理解捕获的文本或数据； 3、NLG则是指计算机将结构化的数据转化为自然语言文本。

自然语言处理（NLP）涵盖了许多功能，包括语言过滤、情感分析和主题分类等。自然语言理解（NLU）作为NLP的一部分，进一步帮助计算机理解文本内容并提取其深层含义。例如，Alexa、Siri和Google Assistant等对话型AI助手正是借助NLU和NLG技术来实现与用户的自然交流。

探索NLG的真实潜能

随着数据量的不断增长以及企业降低成本的需求日益迫切，寻找一种新的简化数据处理方式变得尤为重要。自然语言生成（NLG）应运而生，成为一种理想的选择。NLG的核心优势在于它可以将数据集转化为易于理解的叙述，使得人们能够快速准确地评估、分析并传达信息。通过自动化常规分析任务，人们可以腾出更多时间和精力投入到更具创造性和价值的工作中。

例如，美联社曾利用NLG技术从公司的财务报表中自动生成新闻报道，大大节省了人力成本。不仅如此，当NLG系统被正确设置后，还可以自动生成数千份报告。

NLG带来的好处

NLG不仅改变了数据处理的方式，还为企业带来了诸多实际利益，尤其是在营销和业务管理方面：

自动内容生成

NLG的主要功能之一是基于NLP和NLU处理过的数据，在结构化数据的基础上生成内容。通过将精心设计的数据放入预设的模板中，NLG可以自动生成分析报告、产品描述、以数据为基础的博客文章等。这意味着，借助算法编程的机器可以按照内容创作者的期望格式生成内容。只需通过主流媒体渠道向目标受众传播即可，这为内容创作者和营销人员提供了两大利器：

1、内容生成自动化； 2、按预期格式输出数据。

通过网络挖掘和搜索引擎API等工具，可以利用各种在线搜索结果和参考资料来创建有价值的内容。目前，已有多种基于NLG的文本报告生成系统问世，如根据输入的天气数据生成天气预报报告。

减少人力资源需求

随着NLG系统的不断完善，雇佣具备数据素养的专业人员并对其进行培训变得愈发重要。通过使用NLG技术，企业家逐渐意识到聘请理解复杂数据的员工成本高昂。为了提升企业效益，一些岗位注定会被取代。据Gartner预测，未来20%的业务内容将由使用NLG技术的机器生成，这将影响法律文件、股东报告、新闻稿或案例研究的制作方式。

预测性库存管理

成功的库存管理不仅能推动业务目标，还能提升整体利润。在供应链管理中，收集和分析生产力、销售数据至关重要。根据这些信息，经理们可以更好地了解如何维持最优库存水平。然而，实时掌握所有数据并非易事。

这时，更高级的NLG技术可以作为数据分析的交互媒介，使得数据报告流程更加顺畅且富有洞察力。经理们无需通过多个图表和条形图就能获得所需的清晰叙述和分析。通过NLG，管理者可以获得最佳预测模型，为商店绩效和库存管理提供明确的指导和建议。

如何应用NLG

对于希望采用并充分利用NLG优势的企业来说，以下几个关键因素至关重要：

匹配的应用场景

并不是所有的内容生成场景都适合使用NLG。NLG是一种专门用来生成特定类型内容的技术，不能用于创建博客上的自由形式文本。如果某项任务具有固定格式，那么NLG可能是最佳的自动化选择。

例如，知名营销机构PR 20/20利用NLG技术，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，它们开发了Heliograf——一个基于AI的引擎，使用NLG为2016年奥运会和选举竞赛撰写即时新闻报道。

设定现实目标

人工智能技术需要时间才能实现完全自动化，因此要整合并享受NLG带来的好处也需要一定时间。你需要对AI的实际功能和可扩展性保持理性预期。如果NLG确实能帮助企业降低报告和叙述生成的成本，那么选择它将是明智之举。

数据需结构化

AI需要特定格式的输入，NLG只有在处理结构化数据时才有效。务必检查你的数据集是否已整理好。确保上传的数据干净、一致且易于使用。

总结

随着技术进步，聊天机器人将变得更加智能，不仅能处理基本查询，还能参与更复杂的业务流程管理。未来的高级NLG系统将进一步改善企业管理者与员工之间的互动，帮助他们在最短时间内实现业务目标并产出精准结果。

对于那些面临数据分析和多语言支持挑战的企业来说，利用NLG技术可以实现报告生成和内容生产的自动化，从而提高用户参与度。通过集成能够以最终用户期望格式生成信息的对话界面，企业可以在竞争中占据有利位置。