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从流程自动化迈入认知决策自动化数字员工如何锻造“数智力”

  银行数字员工:不限于交互,也不限于认知决策,能补位人类员工,还能拓展新业务。

  2022 年 6 月 21 日,由机器之心联合上海市人工智能行业协会主办的「新发展阶段银行数字员工的应用与治理」线上分享会成功举办。

  会议邀请到来自浦发银行、中银金科、商汤、循环智能、硅基智能的多位银行与产业专家代表,分享了虚拟数字人技术在银行业中的技术趋势、应用挑战和发展策略,并在此基础上探讨锤炼数字化竞争力的新方略,为在线听众带来了可信的行业洞察分析与展望。

  活动开场,上海市人工智能行业协会政企服务部部长、金融 AI 专委会负责人朱吉海致辞,为在线听众介绍了银行数字人发展背景和现状。2021 年是元宇宙元年,随着元宇宙概念的火爆,虚拟数字人市场迅速崛起,技术水平已经进入 3.0 的时代。随着数字人技术的不断迭代更新,各行各业开始探索虚拟数字人的功能领域和应用场景。聚焦到金融业,早在 2019 年,银行业就已经出现了虚拟数字员工。近年来,各家银行更是奔跑在数字化转型赛道上,越来越多的相关前沿技术开始落到具体的金融场景中,与业务有了更紧密的融合。就银行数字员工来说,承担智能客服、财富规划师、AI 培训、AI 营销员、数字质检员、AI 大堂经理等角色,可以多维度地提升银行对客户的服务质量和效率。目前,数字员工已从流程自动化迈入认知决策自动化的新发展阶段,在加速银行智能化升级、开创银行新业态的同时,也对技术理解、实施部署和高效运营等提出了更高的标准和要求。随着疫情带来的市场环境与用户习惯变迁,银行业的客户触达方式、服务方式,甚至是商业模式都在发生变化,数字人可以发挥的空间也越来越大。

  浦发银行总行信息科技部创新实验室区块链团队负责人郭林海分享的主题是《后疫情时代,数字人营销的创新实践探索》,他对浦发银行数字化劳动力综合创新应用平台和多个数字员工案例进行了介绍,对营销过程中与客户建立的数字关系、元宇宙与金融服务、数字员工概念等进行了分析。浦发银行自 2018 年开始研究数字人,首先提出了数字人概念并设想了一个数字人工厂和数字人世界运行生态。近四年实践,浦发银行已经打通各个数字化渠道,形成了支撑 12 个渠道、10 多个角色的数字员工体系。打造了数字员工技能库,覆盖产品推荐、风险评估等业务技能和多轮对话、情绪识别等技术技能,借助能够进行服务能力编排、流程编排和数据能力运用的数字员工工厂,可以快速组建不同的数字员工角色,进而降低训练成本、缩减生产周期以及实现全过程穿透管理。目前,该平台可以实现一定程度的半自动学习,服务能力可以对接全渠道。未来,浦发银行将逐步打造一个数字化劳动力市场,真正为业务赋能,有关研究也将形成报告发布助力行业发展。

  中银金科创新研究中心元宇宙金融实验室负责人杨帆分享的主题是《朝向构建自主「数智力」:银行业 AI 虚拟数字人技术的运用与前瞻》,他从银行业布局虚拟数字人的背景原因出发,概述虚拟数字人的技术体系、特征与价值,解释虚拟数字人的支撑技术,同时描述银行业虚拟数字人的产品化能力,并带来前瞻性趋势分析。人机交互是让用户相信数字人的关键环节,而多模态交互是 AI 虚拟数字人与用户交互的终极方式,能够让用户享受沉浸式金融服务。现阶段数字人更多是通过语音与用户交互,听、理解并回答用户,实现多轮对话,是对数字人语言交互能力的基本要求。基于数字人技术,银行业更加关注相关的数字人产品化能力,主要分为视频生成能力和运营管理能力,其中运营管理要分为数字人资产配置与管理(基础资源配置、人像外观配置)、业务编排、真人托管。从技术和场景两方面分析,银行业数字人未来业务主要分为虚拟分身与用户关怀,其中用户关怀又可以分为私人银行助理和面向特殊人群服务。

  商汤科技数字空间事业群产品总监高瑞声分享的主题是《 AI 引擎驱动,SenseMARS 助力金融行业数字人实现平台化创新》,他概述了当前数字人产业的市场情况与发展趋势,阐述商汤对 AI 数字人技术创新和应用的核心洞察,并结合商汤的数字人技术优势与相关行业案例,着重介绍了银行场景数字人产品思路规划与前景展望。商汤 SenseMARS 火星混合现实平台是 AI 数字人生成和三维场景重建的引擎驱动平台。通过原创的多模态交互、深度学习和全栈式的 AIGC 技术,商汤 SenseMARS 平台构建了智能化生成、智能化驱动和智能化交互三大引擎,打造出“一站式” AI 数字人生产流水线,能够助力数字人业务在银行应用场景的快速落地。致力于提升人机交互效果——通过真人大数据的神经网络训练,商汤数字人的口型驱动对准率可以超过 98%,可以实现自然、逼真的表情和动作。此外,在银行线下业务包含多个说话主体的混淆场景中,商汤的 AI 技术可以针对说话主体人进行识别和音源分离,大幅提高嘈杂场景下的数字人正确交互率。不仅如此,通过新一代超大 AI 模型 NLP 技术基于检索和生成式复合对话系统,商汤的 AI 数字人还能支持在线持续自动化更新维护知识库,让问答更智能。

  循环智能联合创始人、清华大学交叉信息院 NLP 实验室负责人杨植麟分享的主题是《零样本 NLP 平台如何助力银行客户经营数字化转型》,他分析了当前企业在客户沟通内容的分析和管理中面临着突出的难题以及基于新一代大模型平台搭建统一数字员工“大脑”的应对方法。当前银行业纷纷向“财富管理”转型,银行的数字化转型,尤其是客户经营环节的数字化转型面临着多项挑战,具体表现在对一线业务人员的技术赋能、业务中台的数字化建设和底层 AI 能力三个层面。以“盘古”为代表的第三代零样本 NLP 平台,无需标注样本,只需要人类提供指令,即可以完成一个语义点建模,大幅缩短语义点的生产周期,效果比肩甚至超越全量样本微调,无需数据专家或 AI 训练专家,业务团队也能操作。银行在客户经营的数字化转型过程中,需要大量使用 NLP 技术,打造上层的会话洞察、客户洞察、销售助手、合规质检、智能客服等数字化应用,借助“盘古”零样本 NLP 平台带来的变革,银行可大幅度提升客户经营效率。

  在分享会的最后,郭林海、杨植麟与特约嘉宾硅基智能副总裁 Maria Mao 围绕“虚拟形象的必要性”、“数字员工的关键能力”等问题进行了精彩的圆桌讨论。嘉宾表示,目前业界对「数字员工」并无确切定义,各家银行都有自身的侧重与布局。广义上语音客服等已有业务功能也可归为数字员工,相较于虚拟形象,银行更关注其后面提供的服务。当前所讨论的数字人提供服务,主要是跟用户进行交互,业务模式主要是对人类员工业务行为的翻译,虽然在时间、空间上显示出巨大优势,但因为金融业强监管的属性数字人的业务范围也受到一定限制。另外一种发展方向,数字员工并不一定与用户交互,而是在业务流程中收集数据,进行智能化分析,为决策和控制提供材料和支撑。两种发展方向的大趋势是不断融合。

  嘉宾们还就“数字员工未来几年重点发展方向”进行了交流,形成了以下几个方向的看法:

  未来几年里面,AR、VR 设备在全球的出货量可能会过亿,并且会降到千元级别,随着硬件大量成熟和成本不断降低,银行数字员工的应用也会迎来新突破。未来的银行数字员工可能并不只是万千宠爱于一身的少数虚拟形象,而是普惠每个人,每个人类员工都可以将自己数字化以缓解日常繁重工作,并参与内容创造、打造自己的数字IP,带给客户灵活、沉浸式的服务。

  金融行业重视风险和合规问题,数字员工的特点之一就是所有行为都是数据驱动和智能驱动,所有行为是有据可循的,后端都有相应的日志事件,从数字原生来说,具备全过程审核、追踪、监管的优势。因此,数字员工将交互过程数字化,将业务全流程从模拟量变成数字量,将重塑现有金融业务模式。

  当下大模型受到了银行的广泛关注,也因为它直击各方痛点——金融行业内部的数据管理、数据安全要求是非常高的,每家银行内部的数据很有限,模型构建冷启动的过程比较长。大模型的出现完成了模型从0到1的训练,叠加各银行基于隐私保护技术的具体数据,使银行能够快速产生应用成果,同时反哺数据促成大模型性能提升,这样的共赢模式能够实现行业整体快速发展。

  大模型将是数字员工未来几年的突破点或爆发点之一。过去一两年的实践显示,大模型可能在未来两三年迎来全面铺开和落地的黄金窗口,第三代大模型 NLP 平台带来技术变革,使生产效率提升多个数量级,赋予银行规模化生产的能力,这可能会催生新的生产范式,重塑业务模式和业务流程。

  此外,嘉宾们还聊到了银行业数字人技术中台建设、未来业务潜力方向、 规模化场景与方案等焦点问题,输出了大量行业洞察与前沿观点。更多详细内容可以通过直播回放了解。

  未来,机器之心将联合上海市人工智能行业协会,继续围绕人工智能产业重要议题推出系列线上直播活动,欢迎大家持续关注。