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        千億大資管的AI“老鐵”

        2018-01-22 20:18:31茉莉
        IT經(jīng)理世界 2018年1期
        關(guān)鍵詞:老鐵知識(shí)庫客服

        茉莉

        追一科技的YiBot正在用人工智能盤活基金行業(yè)的個(gè)性化需求。

        “AI+”以一種要超越“互聯(lián)網(wǎng)+”的勢頭快速奔跑。

        在經(jīng)歷1年多單點(diǎn)試水后,AI已在多個(gè)金融場景落地,突破商業(yè)化應(yīng)用。一時(shí)間,AI服務(wù)成為智能投顧后又一金融圈熱點(diǎn)。

        “AI與金融結(jié)合,服務(wù)革新空間巨大”,追一科技創(chuàng)始人兼CEO吳悅表示,目前追一已經(jīng)為多家金融機(jī)構(gòu)降低了60%客服人力成本,但更讓人期待的是全新體驗(yàn)和價(jià)值。

        從懂你開始

        債券型基金中A類和C類的主要區(qū)別是什么?認(rèn)購基金凈值按多少來確認(rèn)?感覺避險(xiǎn)不太穩(wěn)?。俊?/p>

        如果你在南方基金的APP或微信端問及這些問題,會(huì)有一位叫“南南”的小機(jī)器人來回答你。即便是更加深度和專業(yè)化的需求,系統(tǒng)也會(huì)智能化分配轉(zhuǎn)接人工,不管是投資小白和資深基民,都能各取所需。

        實(shí)際上,對南方基金來說,機(jī)器人并不是一個(gè)陌生的東西。早在,2015年南方基金曾推出一個(gè)機(jī)器人,嘗試客服問答,并與人工客服一起,整合了PC、APP、微信、短信和郵件等渠道,希望構(gòu)建一個(gè)在線溝通平臺(tái)。

        但使用效果是,這個(gè)基于模板的“機(jī)器人”智能化程度太低,難以有效識(shí)別用戶意圖,導(dǎo)致問題庫冗余龐大,反而增加了運(yùn)營成本。隨著南方基金業(yè)務(wù)的不斷增長,資管規(guī)模達(dá)到近萬億元,服務(wù)用戶近3000萬,需求愈發(fā)的多樣化,而人工又受限于素質(zhì)、效率和服務(wù)水平參差,人工服務(wù)的天花板也日趨明顯。

        市場上有很多以智能為名的機(jī)器人,但其傳統(tǒng)技術(shù)短板難以突破?!澳夏稀笨梢远愕谋澈笫荵iBot提供的一套AI服務(wù)引擎。YiBot采用了AI技術(shù)路線,并將自然語言處理和深度學(xué)習(xí)結(jié)合,不斷提高機(jī)器人對用戶問題的意圖識(shí)別準(zhǔn)確率,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)和知識(shí)沉淀。

        “現(xiàn)在YiBot機(jī)器人,對用戶意圖的識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到了95%以上?!眲?chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)博士此前在南京人工智能峰會(huì)上表示。

        根據(jù)業(yè)務(wù)場景的具體需求,追一的客戶首先整理出專業(yè)化標(biāo)注數(shù)據(jù),結(jié)合實(shí)際用戶日志,對機(jī)器人標(biāo)注教育后,有一個(gè)初步智慧沉淀。之后便進(jìn)入“試用期”,然后再通過不斷升級(jí)和迭代算法,來優(yōu)化機(jī)器人,過程中還會(huì)對標(biāo)注數(shù)據(jù)糾正歧義錯(cuò)誤,以及多次機(jī)器人質(zhì)檢,確保機(jī)器人不會(huì)“學(xué)偏”。

        整個(gè)過程類似大腦構(gòu)建的過程。通過智能化教育,機(jī)器人快速掌握業(yè)務(wù)邏輯,準(zhǔn)確識(shí)別用戶意圖,并舉一反三將學(xué)習(xí)成果泛化,突破傳統(tǒng)問答局限,為用戶提供更加自然的交互體驗(yàn),不管是長短句,還是多輪上下文理解,都能夠準(zhǔn)確捕捉。

        而這種大腦級(jí)的服務(wù)能力將通過各個(gè)“神經(jīng)樞紐”與用戶連接。就南方基金來說,無論是來自PC、APP、微信還是其他端口,用戶問題都能夠得到及時(shí)、準(zhǔn)確解答。并通過信息匯納沉淀,為用戶提供一體化、全流程的服務(wù)。

        當(dāng)然,有別于傳統(tǒng),機(jī)器人還會(huì)在服務(wù)應(yīng)用中無止境地自學(xué)習(xí)。不管是用戶反饋還是輔佐人工坐席作答,從學(xué)習(xí)、應(yīng)用到反饋、修正、再學(xué)習(xí),都在不斷強(qiáng)化機(jī)器人學(xué)習(xí)效果。

        深度梳理基金知識(shí)庫

        常見和熱門的問題問答,對于機(jī)器人來說只是牛刀小試。如何在復(fù)雜場景下,繼續(xù)為用戶提供更加細(xì)致深入甚至長尾級(jí)的個(gè)性化服務(wù),實(shí)現(xiàn)從需求到服務(wù)最短鏈條,才是真正AI大殺器。

        當(dāng)用戶咨詢自己感興趣的某一款產(chǎn)品,例如贖回、收益、費(fèi)率或者基金經(jīng)理人之類信息,能否得到快速準(zhǔn)確回復(fù),將會(huì)影響用戶滿意度和購買轉(zhuǎn)化。而這對于金融行業(yè)來說,是一個(gè)數(shù)據(jù)“大海撈針”的精細(xì)過程。

        像南方基金這樣體量的大型平臺(tái),產(chǎn)品序列眾多,覆蓋股票型、混合型、債券型、保本型、指數(shù)型、貨幣型、理財(cái)型、QDII、FOF及互認(rèn)基金等10多種類型,旗下有上百款基金產(chǎn)品,每款基金都有幾十條屬性,某種意義上可以算得上一片巨大的“數(shù)據(jù)森林”。

        如果按照傳統(tǒng)知識(shí)庫方式一一構(gòu)建,企業(yè)知識(shí)點(diǎn)高達(dá)數(shù)千上萬,久而久之知識(shí)庫管理混亂,成本將會(huì)非常高,有些修改還會(huì)牽一發(fā)動(dòng)全身,而且,定位受影響知識(shí)點(diǎn)也很困難。不同的產(chǎn)品知識(shí)點(diǎn)還會(huì)造成干擾,從而給前端用戶以錯(cuò)誤回復(fù)。

        同時(shí),對于基金用戶尤其是小白用戶,海量復(fù)雜基金產(chǎn)品信息,也會(huì)讓人無所適從,甚至導(dǎo)致基金產(chǎn)品沉睡問題。

        針對基金業(yè)務(wù)的特定性,追一科技為南方基金部署了資料知識(shí)庫解決方案。利用深度學(xué)習(xí)識(shí)別用戶意圖,自然語言處理抽取實(shí)體,兩者結(jié)合將用戶提問結(jié)構(gòu)化,再對應(yīng)到企業(yè)本身的數(shù)據(jù)庫上,形成有效機(jī)器人資料知識(shí)庫,避免了知識(shí)點(diǎn)干擾。再結(jié)合多輪會(huì)話技術(shù),機(jī)器人將會(huì)對各種資料性的提問,都能夠如數(shù)家珍。同時(shí),在坐席輔助期間,超強(qiáng)大腦也會(huì)給人工以智能化推薦和輔助,從而減少人工記憶、查詢壓力。

        隨著人工智能與基金業(yè)深入融合,傳統(tǒng)的服務(wù)與業(yè)務(wù)邊界將被打破。除了客戶服務(wù),AI還在不斷延伸服務(wù)的價(jià)值,這也迎合了全用戶運(yùn)營時(shí)代的趨勢,包括業(yè)務(wù)咨詢、預(yù)約、辦理、申購、贖回、售后等諸多流程,有望通過AI多場景下的無縫服務(wù)連接,實(shí)現(xiàn)一體化貫通,帶給用戶全新的體驗(yàn),并最終幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更好的效率運(yùn)營和價(jià)值轉(zhuǎn)換最大化。

        南方基金也希望,除了客服外,在用戶管理營銷、數(shù)據(jù)挖掘、智能投顧、行情、交易等方面的場景服務(wù),與追一科技合作能有一些更前瞻的探索。據(jù)了解,雙方的合作規(guī)劃了幾期,到了三期階段,YiBot將會(huì)和數(shù)據(jù)中心在用戶畫像數(shù)據(jù)層面對接。

        而在吳悅看來,目前基于AI智能交互的客服服務(wù),只是一個(gè)開始,尤其是對金融企業(yè)來說,用戶體驗(yàn)、服務(wù)、運(yùn)營和價(jià)值挖掘提升甚至重塑潛力很大,比如,金融機(jī)構(gòu)眾多產(chǎn)品和服務(wù),如何以交互方式更有效地觸達(dá)用戶,有很大的空間。endprint

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