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融匯金信羅彤:從工具到人,賦能對象變化是行業發展必然
  • 2019年10月月31日,在中國信通院主辦的2019(第二屆)中國金融科技產業峰會主論壇上,北京融匯金信信息技術有限公司CEO羅彤發表了《智能助手賦能金融服務》的演講。會后中國IDC圈就智能助手的一些問題,對羅總進行了采訪。

    2019年10月月31日,在中國信通院主辦的2019(第二屆)中國金融科技產業峰會主論壇上,北京融匯金信信息技術有限公司CEO羅彤發表了《智能助手賦能金融服務》的演講。會后中國IDC圈就智能助手的一些問題,對羅總進行了采訪。

    北京融匯金信信息技術有限公司CEO羅彤

    北京融匯金信信息技術有限公司CEO羅彤

    融匯金信致力于把人工智能和自然語言處理技術應用于產業智能服務。其中包括,產業知識圖譜的自動構建、智能問答機器人和智能報告等諸多方面。曾領導研發國內首個自動生成的財經全部細分領域的知識圖譜,并應用于新華08證券資訊終端和金融機構營銷與投顧服務。作為CEO的羅彤博士,畢業于美國University of South Florida, 計算機科學機器學習方向博士,之前在清華大學和中科院自動化所獲得學士和碩士學位。

    從工具到人,賦能對象變化是行業發展必然

    羅彤博士認為,傳統上所說的賦能,主要體現在工具方面。比如寫作的Word或者WPS,都是使用特定工具來完成特定的單一任務。但是現在隨著產業的發展,需要解決的問題并不是在一個事先制定的任務,沒有一個軟件能幫我們完成新的任務。所以現在知識賦能開始興起,其核心點在于給人進行知識賦能,輔助人們進行產業活動。這也是行業發展的一種必然趨勢。

    金融行業的特點在于代服務群體龐大,且產業知識源眾多。比如從產業角度講,分為互聯網金融、區塊鏈,傳統的像醫藥、制造等。一個人很難同時理解這么多領域的專業知識。但是在服務客戶的時候,往往又會涉足到非常細分的行業。我們的智能助手服務,就是通過建設完善的知識圖譜,賦能于金融行業的從業者,在遇到上述問題時應該如何解決。

    新技術發展促進工具進步

    在談到人工智能學習近些年來的發展和技術變化時,羅彤博士認為,該領域近些年來取得了不少技術進步。以知識圖譜為例,行業內在2016年還沒有太多公司涉足。主要難點在于要將上百萬的知識圖譜通過機器學習自動化完成,其工作量和難度都十分巨大。除此之外,不僅需要整合的產業數量龐大,且每個產業細分領域眾多。但在當時,做機器學習的模型,主要依靠大量標注數據,但產業端如此復雜的環境,使這項工作推進艱難。雖然有類似于百度,谷歌這樣具備眾多數據積累和標簽的公司,但由于他們更關注的是娛樂和生活化知識分析,所以對產業的深度知識的貢獻有限。為了解決這個問題,我們采用了大量弱監督的學習模式。籍此,人們不再需要標注過多數據,也能學出知識圖譜和模型。這在近些年來,應該算是一個進步。

    除此以外,語義分析也是技術進步之一。其難點在于一方面需要考量知識庫的儲備水平,另一方面就是對用戶詞語的理解。現在大部分企業靠的都是分析相似度的方法。也就是把用戶提問的詞語強行和數據庫進行匹配,而完全不對這個詞在這句話當中的語意進行分析。導致大部分對話機器人的回答,準確度在90%以下。目前我們通過加入語義分析的概念,基本可以把回復準確率提升到90%以上。這些都是近些年來比較重大的技術改進。

    羅彤博士強調,任何人工智能回答,都存在準確率的問題。設定完善的衡量標準很重要。關于這一點,智能助手運用了大量數據來做分析。如果有些回答用戶反饋不好,或者沒有答案,后臺會定期重新審核。目前主要存在兩種現象,一種是準確理解了用戶的表述,但是數據庫當中沒有答案。還有一種是直接理解失誤,導致無法回答。此類問題可以通過用戶的行為反饋,基于機器學習進行優化。

    最后,在談到關于產品應用的話題時,羅彤博士表示,目前智能助手已經應用到了很多金融和財經企業的APP當中,客戶反饋的結果來看,比較不錯。

    編輯:NIKI

    2019年10月月31日,在中國信通院主辦的2019(第二屆)中國金融科技產業峰會主論壇上,北京融匯金信信息技術有限公司CEO羅彤發表了《智能助手賦能金融服務》的演講。會后中國IDC圈就智能助手的一些問題,對羅總進行了采訪。
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