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企保科技张春雨:技术选型决定智能客服能否进化

2019年4月25日,由杭州高新科创、紫金港资本和GPLP犀牛财经共同举办的“2019GPLP第三届人工智能产业高峰论坛”在杭州成功落下帷幕。此次产业峰会,由创投专业媒体GPLP犀牛财经举办,得到了杭州滨江海创基地以及多家投资人、企业家、创业者、媒体代表的支持参与。

在智能变革的时代,人工智能与各行业各领域不断融合,此次人工智能在金融行业的应用论坛中,众多业内大咖进行了一场“头脑风暴”,分享金融行业在人工智能应用方面的前沿观点,共同探讨未来潮流趋势。

在《人工智能在金融行业的应用》论坛中,企保科技首席战略官张春雨应邀参加了论坛,并对此发表了自己的观点。此次论坛上,企保科技也荣获GPLP犀牛财经颁发的2018年度人工智能创业企业十强的奖项。

近几年人工智能十分火热,特别是在AlphaGo和索菲亚的出现后,人工智能逐步进入人们的视线,其中之一就是金融领域。那么在金融领域是如何实现的呢?张春雨以自己深耕的保险行业发表了自己的看法,“人工智能目前这两年在保险这块的运用,最基础的应用是智能客服,其次是语音外呼。当你接到了相关客服电话,电话那头说话的声音很像真人,这是一个伪智能的现象,是真人录音,根据这种逻辑,不管你是否打断,只要他监测到你的回答不是他想要的问题,他就一直往下说,说完了这个电话就结束了。”

当然,目前的人工智能应用领域除了智能客服、语音外呼,还会应用在保险理赔时的图像识别。拿车险举例,传统的做法是需要人去现场勘测、拍照,再处理。现在图像识别这块技术已经很成熟,所以这块在很多公司已经做得是相当好了。

对于使用人工智能的优点,企保认为其最大的优势就是降本增效。很多大型保险机构的呼叫中心有的会达到几百人的规模。如果用智能语音呼出,一通电话的成本只需要几毛,反之一个人的回访费用高达5元到7元。此外,张春雨还提到了工作时间,她表示,“智能客服可以24小时一直在线,而人只能8小时,且人工很多都是在回答一些重复性问题,这些都可以机器人代替。”

人工智能最难的是语义理解,2018年谷歌助手曾展示了智能语音的订餐服务,对于保险行业,其文本条款的复杂程度远远高于订餐等泛生活应用领域,所以保险NLP也就更难,但也是能起决定性作用的。张春雨用平安举例,“比如我说平安,可能大家在保险行业的人都知道,比如说平安就是平安集团,你在其他地方说平安代表平平安安,或者其他的东西,这个是特定场景下的语义差别。此外,如果我对机器人说:我在美国能否买这个保险,或者我是美国人能否买这个保险,其实只差了两个字,但是意义是完全不同的。”

由于Sohpia和AlphaGo的出现,使大家对人工智能有了的过度期望,当我们用苹果手机问siri问题:“我想吃日本菜”推荐出来是附近的日本餐厅,你说“我不想吃日本菜”,推荐出来还是日本餐厅。大家就会觉得很失望,感觉比较“智障”。实际上全球目前的NLP技术都不足以达到目前的期望,还是需要切入具体的场景中来应用。

张春雨表示,企保科技成立3年,前两年多的时间都在潜心打造产品,目前已积累了4000万的知识图谱,1000万节点,3000万关系。并且自研机器阅读和机器对话两大引擎,能够精细精准的进行意图识别和答案输出。目前在对话机器人技术选型上属于“第三代”。第一代和第二代分别是搜索引擎与关键词对匹配。

真正的智能是会进化的,越用越聪明。张春雨表示,目前市面上超过90%的保险机构所用的智能客服(对话机器人)都是第二代的技术选型,是无法自进化的,搭上一个团队无休止的进行关键词对的填充,并没有达到降本增效。

此外,对于金融监管和信息安全的问题,张春雨表示,“很多保险公司要求私有化部署,我们现在很多项目是这么做的。一方面配合我们的客户把数据信息做得足够安全,另一方面也符合行业监管。

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