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2017年07月24日18:29 中国新闻网

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    图为蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远在发表演讲。供图

  中新网杭州7月24日电 (赵小燕 胡亦心)“AI离不开场景和数据,而金融场景里产生的海量数据,能成为人工智能的燃料。”在22日召开的2017中国人工智能大会(CCAI2017)上,蚂蚁金服副总裁,首席数据科学家漆远分享了蚂蚁金服在众多场景上对AI的创新和应用,并承诺技术成熟一个就开放一个。

  “做AI就要解决真正的问题,产生真正有意义的服务。”漆远表示,金融活动伴随着大量的服务场景,产生的海量数据又成为了人工智能的燃料,使得蚂蚁金服能够发展应用一系列的人工智能技术,同时,这些场景反过来又为人工智能带来了不同的挑战。

  为此,蚂蚁金服搭建了一个金融智能的平台,包括了一系列的人工智能技术,比如说强化学习、无监督学习、图推理、共享学习。“这些技术具备金融领域的实时对抗性、大规模以及安全加密性。”漆远介绍道。

  此外,智能平台在语音识别能力上,发展了NLP的能力,在最顶层,具备了一定的推理和决策的能力,这能够帮助用户和金融合作伙伴做出明智的决策。

  据介绍,这一金融级AI系统已被广泛应用于蚂蚁金服的各项业务,包括智能客服、交易风控、贷款准入和金融理财等等。

  近日,蚂蚁金服发布的“定损宝”,就是利用深度学习图像识别技术,解决对不规则车辆损伤进行识别的行业难题。通过算法识别事故照片,与保险公司连接后,几秒内就能给出准确的定损结果,包括受损部件、维修方案及维修价格。

  从数据上看,AI算法结果与保险公司定损员的定损结论已基本一致,并且,AI图像识别能够同时处理万级的案件量,这有望每年为行业节约案件处理成本20亿元。

  此外,智能客服一直是各大平台最常使用的AI技术。但目前,多数客服更接近于一个搜索引擎:将用户输入的关键词与数据库的相关答案匹配。对于口语化的提问,往往很难给出“智能”的回答。

  “和绝大多数智能客服相比,小蚂答的最大优势在于它会自我学习。”漆远介绍道,问题回答得越多,小蚂也就变得越精准,尤其对于口语化、表述不够完整的提问,在多次“练习”后,能够主动理解。

  数据显示,支付宝智能客服小蚂每天可以处理200-300万的用户咨询。2017年,小蚂答客户满意率达78%,比人工客服满意率高出3个百分点。

  此外,小蚂答完成5轮问答所需时间大概为1秒钟,比人工客服的效率高30至60倍。

  “由于有深度学习和图的结合,我们拥有了超越人工满意度的智能客服。”漆远感叹道。

  “今年蚂蚁金服两个关键词,一个是‘开放’,一个是‘AI’。”漆远在演讲中强调,蚂蚁是一家做普惠金融的科技公司,非常愿意赋能和服务客户,从客服到模型部署平台到其他的每一个案例,技术成熟一个开放一个。(完)

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