千億大資管的AI“老鐵”

茉莉

追一科技的YiBot正在用人工智能盤活基金行業(yè)的個性化需求。

“AI+”以一種要超越“互聯(lián)網(wǎng)+”的勢頭快速奔跑。

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

“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)為多家金融機構(gòu)降低了60%客服人力成本，但更讓人期待的是全新體驗和價值。

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？認購基金凈值按多少來確認？感覺避險不太穩(wěn)啊？……

如果你在南方基金的APP或微信端問及這些問題，會有一位叫“南南”的小機器人來回答你。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。

實際上，對南方基金來說，機器人并不是一個陌生的東西。早在，2015年南方基金曾推出一個機器人，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)建一個在線溝通平臺。

但使用效果是，這個基于模板的“機器人”智能化程度太低，難以有效識別用戶意圖，導(dǎo)致問題庫冗余龐大，反而增加了運營成本。隨著南方基金業(yè)務(wù)的不斷增長，資管規(guī)模達到近萬億元，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，不斷提高機器人對用戶問題的意圖識別準(zhǔn)確率，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)和知識沉淀。

“現(xiàn)在YiBot機器人，對用戶意圖的識別準(zhǔn)確率已經(jīng)達到了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)合實際用戶日志，對機器人標(biāo)注教育后，有一個初步智慧沉淀。之后便進入“試用期”，然后再通過不斷升級和迭代算法，來優(yōu)化機器人，過程中還會對標(biāo)注數(shù)據(jù)糾正歧義錯誤，以及多次機器人質(zhì)檢，確保機器人不會“學(xué)偏”。

整個過程類似大腦構(gòu)建的過程。通過智能化教育，機器人快速掌握業(yè)務(wù)邏輯，準(zhǔn)確識別用戶意圖，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，不管是長短句，還是多輪上下文理解，都能夠準(zhǔn)確捕捉。

而這種大腦級的服務(wù)能力將通過各個“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、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)，機器人還會在服務(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)，都在不斷強化機器人學(xué)習(xí)效果。

深度梳理基金知識庫

常見和熱門的問題問答，對于機器人來說只是牛刀小試。如何在復(fù)雜場景下，繼續(xù)為用戶提供更加細致深入甚至長尾級的個性化服務(wù)，實現(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，是一個數(shù)據(jù)“大海撈針”的精細過程。

像南方基金這樣體量的大型平臺，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、理財型、QDII、FOF及互認基金等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)知識庫方式一一構(gòu)建，企業(yè)知識點高達數(shù)千上萬，久而久之知識庫管理混亂，成本將會非常高，有些修改還會牽一發(fā)動全身，而且，定位受影響知識點也很困難。不同的產(chǎn)品知識點還會造成干擾，從而給前端用戶以錯誤回復(fù)。

同時，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庫解決方案。利用深度學(xué)習(xí)識別用戶意圖，自然語言處理抽取實體，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，形成有效機器人資料知識庫，避免了知識點干擾。再結(jié)合多輪會話技術(shù)，機器人將會對各種資料性的提問，都能夠如數(shù)家珍。同時，在坐席輔助期間，超強大腦也會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)的價值，這也迎合了全用戶運營時代的趨勢，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，實現(xiàn)一體化貫通，帶給用戶全新的體驗，并最終幫助企業(yè)實現(xiàn)更好的效率運營和價值轉(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)，只是一個開始，尤其是對金融企業(yè)來說，用戶體驗、服務(wù)、運營和價值挖掘提升甚至重塑潛力很大，比如，金融機構(gòu)眾多產(chǎn)品和服務(wù)，如何以交互方式更有效地觸達用戶，有很大的空間。endprint