Żyjemy w świecie dużych zbiorów danych, których ilość rośnie każdego dnia. Wyszukiwarki semantyczne to idealne rozwiązanie, aby nadążyć za tym procesem. W celu podejmowania trafnych i szybkich decyzji biznesowych, musimy mieć dostęp do informacji w czasie rzeczywistym. Gdyby wyszukiwaniem informacji w dużych zbiorach danych mieli zajmować się ludzie, zajęłoby to zbyt wiele czasu lub w ogóle okazało się niemożliwe. W takiej sytuacji dobrym rozwiązaniem jest wdrożenie wyszukiwarki semantycznej. Jej działanie opiera się na semantyce, która jako dział językoznawstwa bada kwestie znaczenia w języku.
Wyszukiwarki semantyczne potrafią znajdować wysokiej jakości informacje w bardzo dużych zbiorach danych. W każdej firmie, która potrzebuje szybkiego dostępu do danych, rozwiązanie to może okazać się niezastąpione. Istniejące zastosowania pokazują, że wyszukiwarki są szczególnie funkcjonalne w bankach i branży finansowej. Wynika to z ilości i złożoności danych przetwarzanych w tych instytucjach.
Wyszukiwarki semantyczne – czym są?
Wyszukiwarki semantyczne (ang. semantic search engines) to technologie oparte na uczeniu maszynowym (ang. machine learning – ML). Potrafią one szybko i skutecznie przetwarzać duże ilości danych (ang. big data). Ich zadaniem jest rozpoznanie zapytania użytkownika i znalezienie szukanych przez niego informacji. Wyszukiwarki semantyczne wykraczają daleko poza tradycyjne narzędzia analityczne (które szukają tylko dosłownych dopasowań do zapytania). Ich zaletą jest fakt, że mogą faktycznie zrozumieć “intencję” użytkownika.
Dokładność tej technologii wynika ze zintegrowania ich oprogramowania z przetwarzaniem języka naturalnego. Wyszukiwarki semantyczne są niezastąpione, szczególnie w korporacjach i większych organizacjach, które opierają swoją działalność na dużych zbiorach danych.
Przetwarzanie języka naturalnego – co kryje się za tym terminem?
Przetwarzanie języka naturalnego (ang. natural language processing – NLP) jest interdyscyplinarną dziedziną łączącą zagadnienia z obszaru informatyki i językoznawstwa. Koncentruje się ona na wyszukiwaniu potrzebnych informacji w tekście języka naturalnego przy użyciu sztucznej inteligencji.
NLP to przede wszystkim automatyzacja analizy i rozumienia języka naturalnego (stosowanego przez ludzi do komunikacji interpersonalnej) przez komputer. Przetwarzanie języka naturalnego jest wykorzystywane w wielu dziedzinach, które w taki czy inny sposób zajmują się przetwarzaniem i interpretacją języka ludzkiego (np. rozpoznawanie mowy, chatboty, tłumaczenie maszynowe, wyszukiwarki). W skrócie NLP można opisać jako proces uzyskiwania wysokiej jakości informacji z dowolnego tekstu.
Integracja wyszukiwarek semantycznych z przetwarzaniem języka naturalnego umożliwia im rozróżnianie niuansów językowych w sposób, w jaki robią to ludzie, a tym samym prawidłowe zrozumienie zapytania użytkownika. Ich praca nie polega jedynie na wyszukiwaniu treści zawierających słowa kluczowe, ale również na rozumieniu możliwych interpretacji zapytania.Takich interpretacji może być bowiem więcej, np. w zależności od akcentowania danych słów w zdaniu czy istniejących dwuznaczności.
Wyszukiwarki semantyczne w bankach – czemu służą?
Wyszukiwarki semantyczne potrafią zrozumieć znacznie bardziej złożone zapytania niż tradycyjne wyszukiwarki, które wyszukują tylko słowa kluczowe. Dlatego mogą rozróżniać różne typy poleceń.
Polecenia rozumiane przez wyszukiwarki semantyczne:
- rodzaj transakcji (np. „wypłata”, „bankomat”, „przelew”)
- organizacja lub osoba, która uczestniczyła w transakcji (np. nazwa firmy)
- czy transakcja wpłynęła na nasze konto bankowe, czy je obciążyła (np. „uznanie”, „obciążenie”)
- data transakcji – w tym przedziały czasowe (np. „od wczoraj”, „ostatni tydzień”, „listopad”, „od 01.03.2015 do wczoraj”)
- kategoria, czyli cel transakcji (np. „samochód i transport”)
- kwota – w tym zakresy wartości (np. „od 1000 PLN”, „1000-5000 PLN”, „<1000 PLN” itp.)
Jak widać, wyszukiwarki semantyczne mogą nie tylko rozróżniać różne typy poleceń, ale też uwzględnić, że polecenie może być wpisane przez człowieka na wiele różnych sposobów. Wyszukiwarki semantyczne wykraczają poza poziom samego kodu – są dodatkowo oparte na uczeniu maszynowym i zintegrowane z przetwarzaniem języka naturalnego. Wsparcie ich zdolności semantycznych przez te technologie sprawia, że są tak skuteczne w wyszukiwaniu wysokiej jakości informacji.
Bankowość ontologiczna – co to jest?
Ontologia w informatyce służy stworzeniu wspólnego słownictwa łączącego biznesowe „co” z informatycznym „jak”. Ma ona umożliwiać programom komputerowym zrozumienie informacji w sieci, aby mogły samodzielnie przeprowadzać oparte na nich operacje. Ontologia pomaga stworzyć nić zrozumienia między słownictwem biznesowymi i technicznym, definiując pojęcia językowe zrozumiałe dla wszystkich użytkowników.
W związku z wykorzystaniem ontologii na rynku bankowości semantycznej pojawiła się nowa funkcja zawodowa – ontolog. Ontolog to osoba, którą można nazwać analitykiem biznesowym nowej generacji. Jej zadaniem jest tworzenie podstaw terminologicznych, a tym samym porządkowanie języka używanego w branży. Definiują oni główne pojęcia, relacje między nimi oraz rządzące nimi reguły. Dzięki współpracy ontologa i programistów możliwe jest stworzenie języka branżowego, który będzie zrozumiały zarówno przez ludzi, jak i maszyny.
Wszechstronność wyszukiwarek semantycznych w branży FinTech
Oprogramowanie semantyczne można dostosowywać w celu interpretacji określonego słownictwa w dowolnej dziedzinie. Przeszkolenie oprogramowania dla określonego banku i jego wdrożenie znacznie usprawnia zarządzanie danymi w bankowości ontologicznej. Największą korzyścią jest to, że rozwiązanie to jest bardzo elastyczne i może być stosowane zarówno w określonym obszarze, jak i w całym systemie bankowym. Wyszukiwarki semantyczne można zintegrować z dowolną systemem bankowości mobilnej lub webowej. Co więcej, niektóre wyszukiwarki semantyczne znajdują zastosowanie również na wielojęzycznych platformach.
Ogólnie rzecz biorąc, wdrożenie wyszukiwarek semantycznych do systemu bankowego pomaga w sprawniejszym zarządzaniu danymi. Zwiększa zdolność poprawnego wyszukiwania informacji i wpływa na dokładność wyników. Wyszukiwarki zapewniają nie tylko lepszą obsługę klientów banku, ale mogą też usprawnić wewnętrzne procesy procesy zachodzące w firmie. W rezultacie umożliwia skuteczne podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i kształtowanie strategii biznesowej dostosowanej do bieżącej sytuacji (która jest zawsze definiowana na podstawie aktualnych danych).
WEBSENSA – jak wykorzystujemy wyszukiwarki semantyczne?
Jednym z obszarów działań naszej firmy jest opracowywanie parserów, procesorów i tłumaczy języka naturalnego.
- Tworzone przez nas wyszukiwarki semantyczne działają w języku angielskim i polskim.
- Mogą być wdrożone w modelu SaaS (ang. Software as a Service) lub On-Site – czyli oferując rozwiązanie gotowe lub bardziej spersonalizowane.
- Parsery, procesory i interpretatory są kompatybilne z bibliotekami speech-to text służącymi do tworzenia rozwiązań opartych na sterowaniu głosem (ang. voice-control solutions).
- Narzędzia te łatwo zintegrować z istniejącymi systemami webowymi i aplikacjami mobilnymi.
- Dostosowujemy je i szkolimy w zakresie interpretacji określonego języka w dowolnej domenie: bankowości, e-commerce, wyszukiwania w serwisach mailowych, sterowania telewizorem i wielu innych.
Podsumowując, wyszukiwarki semantyczne można zastosować w dowolnym obszarze, w którym istnieje potrzeba przeszukiwania bardziej złożonych zbiorów. Jeśli masz pytania dotyczące wyszukiwania semantycznego, skontaktuj się z nami.
Jeśli natomiast chcesz dowiedzieć się czegoś więcej o wspomnianym tutaj uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, zapoznaj się z serią artykułów poświęconej tematyce AI!
