公告:2021第八届中关村金融科技论坛年会 暨2020中关村“番...

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解飞:智能语音助力金融服务

时间:2019-06-27 14:48:00 来源:

为推动金融科技快速发展,助力实体经济的同时防范金融风险,中关村互联网金融研究院、中关村金融科技产业发展联盟(筹)、中国互联网金融三十人论坛(CIF30)联合国培机构,于2019年6月27日在北京银行保险产业园举办“第三届金融科技与金融安全峰会”。本次峰会由中关村科技园区管理委员会、 北京市海淀区人民政府、北京市石景山区人民政府指导。
本次峰会以“开放共享构建无界生态,监管科技重塑金融安全”为主题,广邀国务院、中国人民银行、中关村科技园区管理委员会、北京市海淀区人民政府、北京市石景山区人民政府等主管机构领导及金融科技、传统金融机构与小微金融领域等约500位企业高管、专家学者和从业人员莅临参会,共同探讨金融科技与金融安全的现实与未来,为金融科技与传统金融机构的合作创新发展及金融科技行业的健康、可持续发展提供智力支持和前沿分析。


以下是嘉宾速记稿全文:

首先非常感谢有这个机会在这里跟各位专家和嘉宾们一起来分享一下智能技术的应用。

我今天汇报从两个在过去半年内我们的进展作为引子开始。第一个,我们讲人工智能下面有很多很多技术,语音、识别、翻译、合成都是。翻译在去年11月份有一个极大的进展,第一次通过了一个国家级的同声传译的二级口语的水平,这个技术的进展应该讲超出了从业人员的预期。2017年当时总书记到合肥去做科技调研的时候,我们曾经汇报过说,当时翻译基础大概等同于大学英语四级的水平。我们当时规划应该是在2017年底到2018年时候能够到六级水平,预计到2020年左右能够达到专业八级的水平。现在可以讲提前一年多的时间我们通过了考试,它达到了英语口译二级的,等于是交传的程度。因为整个口译最高水平是三级,但是能够考出来的只有二级,因为三级是经过二级之后大量的工作再做晋升的。所以现在的翻译处在什么程度,刚才AI主持人也介绍它是翻译机产品的一员,大家可以看到最新的翻译技术,我来做一下示范。

  过去两年内每天有五百万次的交付在后台发生,技术迭代非常非常快。所以今天我们讲金融越来越多的跟科技结合在一起,一个方面是因为科技进步一定程度超越了预期。另外一个,大家也都可能比较了解,就是人工智能的进展。除了感知智能这类分类之外,在认知领域,尤其是机器的阅读和理解是非常重要的一个能力,也被称为人工智能皇冠上的明珠。今年在320号有一个里程碑的事件,斯坦福大学在十万篇英文短篇的测试集上面,SQID的测试集,全球最顶尖的机构都会在这个测试集上面去验证最新的认知智能能力,也是最近一次,唯一一次机器的认知能力超出了普通人的水平。具体测试内容是十万个英文文章,由人来去出题目,机器来去答这个答案,结果机器不仅能够回答对,正确率超过80%,而且比一般大学生的水平还要高,所以在这个领域里面,我们认为是具有非常里程碑的意义。这两个事件其实让我们认为整个2019年开始,应该是属于人工智能技术落地的元年到来,而不是向往前一样,可能有一些技术我们还是需要在找应用场景不断的探索落地的时点。国家在语音技术里面提出了非常重要的产业规划,不详细的介绍了。除了这两个事情之外,其实过去一年我们还有一些惊喜,比如今天上午可能有很多嘉宾看到,我们有一个同事叫小晴,它其实是只能够说一门语言,就是中文,外加少量的英文,但讲的不是特别好。在上个月521号,我们在上海做新品发布会的时候,通过互联网小晴同时用了八种语言实时的翻译并且进行全球的播报,他们里面最强的技术就是合成的技术,一个虚拟主持人通过输入任意文字让它能够向人一样转化,这个技术就叫做语音合成。

  在去年,应该讲有一个全球最权威的评测,是测英文的,在这个评测里面也是唯一一个机器能够超过人播报的水平,它总共有10个考核指标,最关键的一个指标叫做自然指标,现在应该讲语音合成能够达到4分,也就是说达到人说话的水平,5分应该就是中央电视台,像晓菲老师他们播音的水平,这个属于5分,4分就属于普通人讲话的水平,所以今天上午大家可能也能得到一些体验。

  第二个其实是在识别上的进展,我们现在其实在很多手机输入都用了语音识别技术,中文语音识别超过95%的正确率。也是最近一次,也是最权威的评测,评测在最复杂的噪音环境下到底识别能不能够使用。我们来听一个案例,这次评测被称为有史以来最变态的评测,组委会用了自己的系统,用了当前最新的深度学习做了一个基线模型,错误率是80%,机器能听懂20%,拿这样最变态的测试,让全世界优秀的智能公司来做评测,我们获得了四个评测全部冠军,大概能达到60%以上的识别。

  AI应用的三个标准也是我们想做的分享,大家讲现在雨后春笋般的应用公司都在做AI技术,到底落地应该有什么样的标准衡量,怎么样是成功的应用。我觉得第一个就有看的见摸的着的真实案例,而不是说有一个可以看上去是很美的应用场景。第二个,具备规模化应用和推广的能力,如果我们非常多的科学家,在一个单点线上做了一个细分的应用场景,他可能还做不到真正落地应用的价值。第三个是AI应用是给大家讲故事,为了创新而做创新的,它能够用统计数据来说明它的应用价值和成效,后面我会有补充。

  2019年人工智能经历了三起三落应该是面临着爆发和落地的年代,我们在金融领域的事例也给大家做一下汇报,首先是在服务行业,很多领导说金融里面的风险防范是最重要的方向,但是我觉得在服务领域通过新的技术先使用,应该来讲它不太具备那么高的风险性的要求,我们这里是跟国内非常大的金融机构的合作,在他的呼叫中心里面使用了讯飞的一套AI技术,我们可以看到在201510月份上线的时候,它当时智能服务了100多个业务,现在服务支持2800多个业务,都是通过人工智能的方式来做交互的。整个日服务量从18万次到日服务量73万次,服务时长大幅减少,服务体验有所提升,可能数据一出来大家知道是哪个公司了。

  现在从最近一个月的使用数据来看,我们发现电话呼叫中心里面的问题51%是由机器人来做处理的。

  第二个,在营销、数据方面我就不再多做过多的分析了,刚才杨总也在介绍说我们现在还有海量的非结构化的数据,什么叫非结构化的数据?我们已经建立标签的是结构化的数据,我们现在通过人工智能技术把已经有的银行的各种场景下的录音,服务的视频图像,以及其他的文字和纸质的信息能够转成结构化的文字,进而能够分析。有一个案例也是跟国内非常大的商业银行合作,在他信用卡的帐单分期营销的案例中运用了人工智能技术,结果销售额从3%提升到4.7%,当年的利润应该是超过一个亿。此外还有运营场景,这里有一个视频可以简单播一下,这是我们跟中国银行安徽创新中心合作的一个项目。

  后面我也把我的几个判断给大家做一下分享。

  第一,我们觉得未来十年,因为5G的到来,所有的交互会从以现在的触摸为主,转换成语音交互为主。因为我们越来越多的物联网和智联网的设备是没有屏幕的,有可能距离我们非常远,你不可能能够触手来操控,所以语音一定程度上会成为非常重要的人工智能应用的基础。

  第二,翻译的技术增长,无论现在中美贸易战短期的情况怎么样,但是长期来看,跨国的合作,无论是在商业上和技术上是不可阻拦的。

  第三,人机耦合的方式会成为加速我们快速应用落地,产生价值的一个应用点。

  当然也在这里跟大家分享一下,人工智能发展还是需要保持定力的,还是应该是有所为有所不为,我们坚定的在自己赛道上做的事情还是要坚持下去,已经选择的创新道路无论多么艰难,还是要有啃硬骨头的精神才能把这个做完。人工智能现在的发展还是需要有一些技术突破的,可能未来发展阶段会有三个技术能够帮助我们快速落地。第一,算法突破,因为现在我们使用很多应用场景还是使用大的数据来解决小的场景,小样本的算法应该会能够使现在很多应用产品进一步扩大。第二,根据数学统计建模的模式,跟人脑机制的深度结合会使我们脑质同飞的方案能够进一步推动现在AI应用的智能化程度。

  我的分享就到这里,感谢诸位的聆听,谢谢。