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达观愿与业内同行分享 助力各企业在大数据浪潮来临之际一起破浪前行

500强企业如何用人工智能提升业务效果?

达观数据主办的“2018长三角人工智能应用创新张江峰会”上,荣幸邀请到了平安金服创新技术部产品总监赵静芝。她分享的主题演讲《弱智能时代,不看特效看疗效》关于如何利用人工智能技术来提升企业的业务效果和财务收入,其中生动具体的案例和多年的经验总结,赢得现场一片好评。

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以下内容根据现场演讲整理,内容略有删改。

平安金服是平安集团旗下的一个子公司,也是他的后援平台公司。售后、风控、后台管理都是我们的主营业务,平安集团的客服中心也在平安金服。我们团队是创新技术应用团队,侧重于新技术的引入、在金融场景的应用推广。

关于人工智能在企业中的应用,首先讲三点共识。

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一是“远程化、线上化是智能应用的基础”。人在面对面没有理解偏差的情景下,智能理解的作用会稍微弱一些。正是因为远程化、线上化、没有面对面的接触,所以更多新的技术、智能技术就派上用场。

在这么多年的新技术应用当中,我们发现并没有什么AI技术可以马上拿来用,可以直接产生业务价值的。中间要经过很长时间的业务训练、业务积累,才可以达到业务效果。

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第二个共识是“场景+模型+业务积累才带来业务价值”。在这个弱智能时代,我看到很多酷炫的演示效果,比如索菲亚机器的和谷歌的人机对话,他们背后经过了很多人工打磨,这能不能复制到其他场景当中去呢?答案是否定的。每个行业都有特点,人工智能基本上不能随便复制和立即应用。

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第三个共识是,我们在弱智能时代,要做一些实际的能产生业务价值的应用,而不要到未来某一天高智的时候才去用。

客服中心经历了几个重要的技术应用阶段。15年前我们做了智能导航,用语音识别和交互进行话务引导和服务。17年AI最火热的时候,进行了各种AI应用的探索,达到的效果是辅助人工,让新人变得更聪明一点。希望到19年之后,经过一些积累和不断的技术的深化,能真正地代替人。

提升效果利器:语料+预测模型

经历了各种创新技术和智能技术的应用,我跟大家分享一下我的经验和思考。

全球最复杂的IVR有多家专业公司业务,IVR中 9个按键,按都按不过来,相当于14个中国人寿和6个招商银行的规模。我们是怎么做的呢? 14年底我们跟科大讯飞合作,当时项目完成结束之后,发现导航识别率较低,远没有达到应用要求。后来我们又做了两件事情,一是投入了一百多人员,不断喂语音语料,不断优化,积累输入三百多万的语音,十万的语料。

另一件事情,就是预测模型,比如前一天车险报案了,第二天打电话时,很大的几率是要查理赔进展。根据这样的业务规则和行为模式,在智能导航识别的时候把这个规则加在里面,经过这两件事情,我们导航识别率提升上去了。

我们认为在智能语音识别行业,未来是会慢慢开放的,是会加入更多的业务规则、流程,在特定的场景里面做配套的一个方案。

 

声纹的人工智能应用

现在大家知道有声音验证,来验证张三是不是张三。其实这个是伪命题,尤其在电话端应用。同时存在着三个问题。

一,监管并不认同声纹技术,没有达到100%,99.9%都是吹的,实验室数据没有用。

二,客户并没有授权你利用声纹去做身份验证。

三,注册的那个声纹,并不能确认这个声纹就是他本人,也许是老板的一个助理,老板的家人,之前帮他办业务的。怎么确认这个声纹是他自己呢?

所以我们把这项业务用在哪里呢?用在黑声纹1:N识别。在一些高风险业务环节中,建立黑名单库,在业务流程中识别是否库中成员,从而在后续业务流程上进行风险控制。这个给我们带来非常大的业务价值。

黄萱菁教授刚刚讲,有多少人工,就有多少智能。我想讲的是智能有多嗨,人工就多苦逼。因为一开始所有训练的语料,都是人工整理符合要求的语料输入训练。我们收集差不多五万对跨信道的声音,不断训练,不断优化,最后达成了这个效果。

到底是声纹技术重要,还是黑声纹库更重要?实际的商业价值当中,我没有看到一比一哪个公司说能带来多少的效率提升,节省了多少的人力。做1:N这么大规模的应用我们是第一家。

知识库的人工智能应用

在业务场景或系统规划理论,语音导航、在线咨询或者是其他的业务,应该用同一套知识库。为什么要拆成那么多的库呢?

其实每个公司有它自己的衡量。有很多需求方觉得,需要把知识库应用讲解得十分清晰,最后他们自己发现,原来他们并不需要一个知识库系统,而是需要一个知识管理体系。

智能财务合同应用

跟达观的合作过程中,我们是实干的业务公司,达观是实干的技术公司,我们一起合作的非常顺利。

我们积累了非常丰富的语料,未来的场景会越来越多。在经历过那么多后,我发现非常残酷的一个现实——没有什么技术是马上能用的。

当我们非常开心的跑市场,客户问产品能不能马上用时,我们就把走过的路和坑跟他们说一遍,他们需要的是业务场景训练之后的结果和业务应用经验,而不是那个引擎“裸机”。

AI技术,它其实还没有到高智的时代,它其实是弱智能时代。弱智能时代就不要做了吗?不是。

声纹也好,导航也好,一个技术平台、引擎是不够的,还需要配套的工程。一个是工程的配套,还有业务语料的训练,还有更多生产问题的解决。刚才提到的声纹技术,实际过程中声纹采集有很多噪音、回音、IVR音,没有做过工程,没有做过业务应用,就根本不知道。

人工智能分成几个阶段:

第一个阶段,人帮助它成长;第二个阶段,希望它能够辅助到我们人;第三个阶段,希望它能代替我们的人。

实际应用当中有这样的一个案例,我们把客服分成三类,新人、老人、牛人。现在能实现的是帮助新人成为老人。

AI的发展需要各行业紧密合作

很多人谈AI是为了融资,我们谈AI是为了让员工更轻松,带来更加大的商业价值。AI泡沫其实已经过去了。我认为接下来真正可以努力的方向,是积累每个垂直领域的东西。

比如说金融场景,借助现在弱智能时代,真正产生一些对于业务有价值的应用方案,或者是配套应用技术。这些能够帮助我们革自己命的时候,革得轻松一点,而不是那么辛苦。希望大家可以进行合作,探索出一些有价值的应用方案之后,走向市场。

我们也做了一些很好的市场案例,刚刚提到的视频、电话、各种智能技术,都由我们团队孵化、验证后,向市场化推广和应用。希望大家可以一起探索弱智能时代真正有业务价值的场景,把现在很酷炫的特效,变成未来真正的疗效。

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