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    科大訊飛副總裁解飛:語音技術(shù)正全面深入金融機構(gòu)

    --未來人工智能有三大發(fā)展路徑

    2019-11-29 16:22:15   作者:張雪囡    來源:券商中國   評論:0  點擊:


      9月27日,在由證券時報主辦的“2019中國AI金融探路者峰會”上,科大訊飛副總裁、智慧金融事業(yè)部總經(jīng)理解飛帶來主題演講——《科技賦能金融》。
      科大訊飛作為中國最大的智能語音技術(shù)提供商,在人工智能領(lǐng)域有著長期的研究積累,并在中英文語音合成、語音識別、口語評測等多項技術(shù)上擁有國際領(lǐng)先的成果。
      然而,外界知之甚少的是,科大訊飛除服務傳統(tǒng)行業(yè)外,早已全面進入銀行、保險、證券等大型金融機構(gòu),語音技術(shù)不僅為金融機構(gòu)客服業(yè)務提供支撐,還在金融機構(gòu)的業(yè)務端、執(zhí)行端等多領(lǐng)域,提供技術(shù)支持,與金融機構(gòu)共建智慧金融。
      語音技術(shù)趕超全球
      解飛表示,中國人工智能技術(shù)近幾年發(fā)展迅速,在許多領(lǐng)域已經(jīng)有很大的突破。最具里程碑意義的兩個重大事件,一是機器翻譯技術(shù)測試全球首次達到專業(yè)資格合格標準,二是機器閱讀理解超過人類平均水平。
      據(jù)悉,2019年3月20日,在機器閱讀理解方面科大訊飛提出BERT+DAE+AoA方法,打破榜單最好成績,在自然語言理解全球最頂尖的比賽SQuAD2.0中,首次兩項評測指標均超過人類水平。
      除了機器翻譯、機器閱讀理解外,機器語音技術(shù)也在持續(xù)提升進化。解飛認為無論是5G還是物聯(lián)網(wǎng)時代,語音或?qū)⒊蔀榉浅jP(guān)鍵的交互入口之一。
      事實上,科大訊飛從2012年到2017年連續(xù)五年,語音識別錯誤率每年相對下降30%以上,已經(jīng)超過人類速記員水平。這得益于深入學習的DNN、CNN、RNN模型不斷復雜的增長以及用戶數(shù)據(jù)的迭代與優(yōu)化。
      與世界500強金融機構(gòu)合作,實現(xiàn)降本增效
      解飛在演講中提供了一些科大訊飛人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應用案例。
      在與一家500強金融企業(yè)語音合作項目中,科大訊飛率先在業(yè)內(nèi)實現(xiàn)了語音為主,按鍵輔助的語音門戶,創(chuàng)新的使用了靜默坐席方案。數(shù)據(jù)顯示,該語音門戶自助服務完成率所帶來的話務降低,折合460名坐席工作量,直接經(jīng)濟效益每年3000萬;系統(tǒng)通話時間的下降,節(jié)省系統(tǒng)開銷1000萬。
      與一家大型國有銀行手機銀行APP語音導航項目中,科大訊飛通過在該銀行的手機銀行入口,增加一個小語音搜索的入口,手機銀行搜索功能使用率在六個月后提升10倍以上。
      講到OCR識別的實際應用,解飛表示,目前科大訊飛的英文手寫識別率已經(jīng)從最開始的92%提升到97%,混合圖文識別率也已經(jīng)達到92%。但是在真正金融實際案例場景仍存在兩大難點,第一個難點是格式,不同的格式和表格會極大影響它的使用效果。第二是在OCR應用存在封閉型數(shù)據(jù),精度識別模型只能為單一銀行服務。
      語音分析技術(shù)數(shù)據(jù)化,協(xié)助金融機構(gòu)業(yè)務轉(zhuǎn)化
      在智能金融大數(shù)據(jù)分析方面,科大訊飛應用智能語音分析技術(shù),可以將錄音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化文本索引,再通過業(yè)務建模,實現(xiàn)全量的質(zhì)檢,并可從中挖掘分析有價值信息,為運營和營銷提供支撐。
      解飛表示,運用語音分析結(jié)果優(yōu)化業(yè)務流程和話術(shù),一家商業(yè)銀行賬單分期電銷營銷成功率提升1.5個百分點。對于當下人工智能技術(shù)過熱,如何檢驗技術(shù)的真正價值,作為行業(yè)龍頭科大訊飛。
      解飛提到,人工智能應用落地的三個標準,第一看得見摸得著的真實應用案例;第二具備規(guī)模化應用和推廣的能力;第三能夠用統(tǒng)計數(shù)據(jù)說明應用成效。“技術(shù)只有真正落地了,技術(shù)才有價值。”
      未來人工智能三大發(fā)展路徑
      對于下一步,人工智能發(fā)展的方向,作為行業(yè)領(lǐng)先企業(yè),解飛也給出自己的見解,未來人工智能發(fā)展的三大關(guān)鍵路徑:
      首先是核心算法的突破,面向小樣本、無監(jiān)督、個性化問題的基礎(chǔ)理論持續(xù)突破;
      其次是腦智同飛,數(shù)學統(tǒng)計建模方法和腦科學研究的深度結(jié)合,即通過研究腦科學找到當代的算法更加具備推理決策算法上的突破;
      最后是人機耦合,人工智能系統(tǒng)和人類行為協(xié)作的人機耦合方式持續(xù)探索。
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