FiNEXT峰會(huì )現場(chǎng)
2020年12月23日，保險系列峰會(huì )“FiNEXT： Digital保險科技數字化峰會(huì )”在上海成功舉辦，峰會(huì )邀請了保險和科技類(lèi)企業(yè)代表齊聚一堂，共話(huà)保險業(yè)未來(lái)數字化升級之路。
為升級保險價(jià)值全鏈條，加速順應保險數字化浪潮，愛(ài)數智慧作為專(zhuān)業(yè)的AI數據產(chǎn)品企業(yè)受邀參加此次峰會(huì )，現場(chǎng)展位引發(fā)嘉賓關(guān)注和咨詢(xún)。愛(ài)數智慧CEO張晴晴在峰會(huì )現場(chǎng)做《數據驅動(dòng)AI 語(yǔ)音賦能保險——語(yǔ)音數據產(chǎn)品如何助力保險業(yè)智能化轉型》的主題分享，分析語(yǔ)音數據在保險業(yè)的應用場(chǎng)景，以及數據質(zhì)量和數量對保險智能化的影響。
嘉賓現場(chǎng)聆聽(tīng)愛(ài)數智慧工作人員的業(yè)務(wù)解說(shuō)
保險AI營(yíng)銷(xiāo)客服場(chǎng)景中亟待解決的問(wèn)題
技術(shù)不斷發(fā)展背景下，保險科技開(kāi)始從“互聯(lián)網(wǎng)+保險”階段進(jìn)入數字化、智能化階段。特別互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和科技公司入局保險業(yè)，進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)線(xiàn)上化和智能化進(jìn)程。據艾瑞數據統計，2019年中國保險機構AI投入達42.9億元，未來(lái)仍將保持快速增長(cháng)。
如今，人工智能已經(jīng)應用在保險業(yè)各個(gè)環(huán)節，如營(yíng)銷(xiāo)客服、網(wǎng)點(diǎn)多模態(tài)交互大屏、服務(wù)質(zhì)量與合規性檢測等。人工智能在保險業(yè)應用場(chǎng)景主要體現在營(yíng)銷(xiāo)客服環(huán)節，也是目前人工智能落地較多的環(huán)節。
智能語(yǔ)音在保險場(chǎng)景應用中，面臨諸多問(wèn)題亟待解決，包括用戶(hù)的命令帶有重口音或者用方言表達，很難被高效識別；營(yíng)業(yè)大廳語(yǔ)音交互過(guò)程中，背景噪音也使得人工智能無(wú)法識別；智能客服向用戶(hù)撥打電話(huà)時(shí)，發(fā)出的聲音不真實(shí)導致掛斷率高等。
面對這些問(wèn)題很多用戶(hù)第一反應是算法不夠好，比較重要的原因是模型所訓練的數據存在差異，數據決定機器學(xué)習上限。
“好的數據”推動(dòng)保險業(yè)智能化轉型
愛(ài)數智慧CEO張晴晴峰會(huì )現場(chǎng)分享
對于保險包括其他行業(yè)來(lái)說(shuō)，并非所有數據都能訓練模型，只有結構化數據才能被用于機器學(xué)習。
結構化用于保險業(yè)智能客服的數據時(shí)，獲取原始數據后，需清除中間停頓、噪音等無(wú)效數據，再根據不同應用場(chǎng)景進(jìn)行不同維度的分類(lèi)和打標簽。為滿(mǎn)足模型訓練所要求的基本規格，需要再進(jìn)行數據質(zhì)檢。經(jīng)過(guò)清洗、分類(lèi)、標注、質(zhì)檢和篩選的數據，是決定模型識別率的關(guān)鍵因素。
數據的量同樣是決定模型性能的因素之一，所以“好的數據”除了高質(zhì)量的結構化數據外還需要足夠的數據量。除此之外，愛(ài)數智慧非常重視數據的安全合規性，做到數據鏈條清晰可回溯。
數據顯示，到2020年大規模使用AI的金融服務(wù)公司將占總體的64%，數據采集和標注在金融保險行業(yè)的重要性逐漸凸顯。
愛(ài)數智慧提供可靠、高質(zhì)量的數據服務(wù)，幫助金融保險解決AI應用場(chǎng)景中重口音和方言識別率低、發(fā)音不自然等難題，助力金融保險業(yè)務(wù)科技創(chuàng )新，加快行業(yè)數字化智能化轉型。
進(jìn)一步了解愛(ài)數智慧數據產(chǎn)品和服務(wù)，請撥打客服：400-900-5251或訪(fǎng)問(wèn)愛(ài)數智慧官網(wǎng)：https://www.magicdatatech.cn 。
