人工智能新探索 打造銀行智能工單

楊兆明 于磊 袁純良

目前，以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)在全球興起熱潮，其理論、技術(shù)和應(yīng)用場景都有了長足發(fā)展。特別是依靠海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的分布式計(jì)算能力，人工智能已在語音識別、圖像識別、自然語言處理、人機(jī)對弈、自動駕駛等領(lǐng)域取得顯著或者突破性進(jìn)展，使得傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)密集型行業(yè)迎來了智能化改造的歷史機(jī)遇。

銀行服務(wù)智能化已經(jīng)是大勢所趨。商業(yè)銀行的工單處理是與客戶體驗(yàn)息息相關(guān)的重要工作，要求處理人員具有豐富的金融知識和很強(qiáng)的分析能力，是一項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)密集型工作，適合進(jìn)行智能化改造。本文結(jié)合實(shí)際工作，就人工智能在商業(yè)銀行工單處理系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行探討。

人工工單的桎梏

大型商業(yè)銀行每年需要處理數(shù)以萬計(jì)的工單。然而，目前的工單處理系統(tǒng)僅在工單報(bào)送、審批、存檔等辦公事務(wù)性環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了自動化，在最主要的問題分析處理環(huán)節(jié)，還是主要依靠人工。

隨著IT系統(tǒng)規(guī)模日趨龐大以及新業(yè)務(wù)功能與日俱增，大型商業(yè)銀行每日需處理的工單數(shù)量呈上升趨勢，維護(hù)人員處理工單的難度逐漸增加。從我們處理工單的實(shí)際情況看，以下幾方面問題日益突出：工單所屬系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確性不高；問題定位不夠準(zhǔn)確；不能快速匹配歷史工單。

這些問題，對工單流轉(zhuǎn)效率和處理質(zhì)量造成了影響。特別是需要多個(gè)團(tuán)隊(duì)配合的工單，如果部分環(huán)節(jié)處理不及時(shí)，會延長工單處理的時(shí)間，從而降低服務(wù)質(zhì)量，影響銀行形象。

工單處理智能化的需求

客戶是銀行賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，完善客戶體驗(yàn)是銀行提高服務(wù)質(zhì)量的根本目標(biāo)。作為銀行信息科技體系技術(shù)支持部門，和客戶最直接的聯(lián)系就是工單處理系統(tǒng)，維護(hù)人員通過工單處理系統(tǒng)接收、分析、處理客戶反映的問題。工單處理的效率和質(zhì)量，直接影響到客戶對銀行的認(rèn)可度。鑒于目前工單處理系統(tǒng)中存在的問題，有必要考慮在工單處理系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，以提高工作效率和質(zhì)量，提升客戶體驗(yàn)。

同時(shí)，商業(yè)銀行積累了大量的歷史工單數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)既有問題描述信息，又有問題歸屬分類，還有問題解決方案，構(gòu)成了工單問題及處理方案的全景信息。海量歷史工單數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了工單處理需要的大部分業(yè)務(wù)知識和處理規(guī)則，為人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)提供了極好的數(shù)據(jù)來源。從必要性及可行性上看，商業(yè)銀行工單處理智能化改造正逢其時(shí)。

從商業(yè)銀行同業(yè)情況來看，工單處理智能化目前處于研究和起步階段。隨著各銀行對提高工單處理的效率和質(zhì)量日益重視，工單處理智能化將展現(xiàn)出很好的應(yīng)用前景。

工單處理智能化是在傳統(tǒng)的工單處理流程基礎(chǔ)上，用人工智能技術(shù)手段分析、處理工單，實(shí)現(xiàn)自動匹配類似工單、自動推送解決方案、自動匯總工單類型等功能，達(dá)到減少工作量、提高工作效率和提升服務(wù)質(zhì)量的目標(biāo)。

工單處理智能化首先要解決的問題是：如何從非結(jié)構(gòu)化的工單描述（一連串語言符號）中獲取問題工單描述信息特征和解決方案信息特征。因此工單處理智能化技術(shù)首先涉及人工智能的自然語言處理領(lǐng)域。當(dāng)然，工單智能化的語言識別不同于一般的機(jī)器翻譯或者專家系統(tǒng)自然語言接口，它描述的內(nèi)容有很強(qiáng)的領(lǐng)域范疇，即銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域、IT技術(shù)領(lǐng)域，工單描述語言中的上下文關(guān)聯(lián)和語義環(huán)境，和專業(yè)領(lǐng)域有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。同時(shí)，工單描述語言分析還需要減少無效詞匯對語義理解的干擾，使得銀行工單處理智能化需要適合自身特點(diǎn)的自然語言處理能力。

在獲取工單描述文字的特征信息后，智能工單處理系統(tǒng)需要對特征進(jìn)行分析、分類，以確定工單歸屬系統(tǒng)或者所屬類型。同時(shí)，還需要從歷史工單數(shù)據(jù)中匹配出該類型工單及其解決方案，供處理人員參考。這里涉及的特征提取、分類和匹配，屬于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

為了提高工單處理的效率和質(zhì)量，提升客戶體驗(yàn)，也為了順應(yīng)人工智能技術(shù)在銀行領(lǐng)域應(yīng)用的潮流，我們在現(xiàn)有的銀行工單處理系統(tǒng)中引入了人工智能技術(shù)，設(shè)計(jì)、開發(fā)了智能工單處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)將大量非結(jié)構(gòu)化的工單描述信息和知識庫中的知識條目，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法加以分析處理，實(shí)現(xiàn)工單自動轉(zhuǎn)派及方案智能推薦。同時(shí)，通過對工單描述主題歸類，挖掘出有價(jià)值的信息，為工單分派與處理方案提供數(shù)據(jù)與決策支持，提升分派工單的準(zhǔn)確性。智能工單系統(tǒng)采用常見的WEB+MySQL for AIX架構(gòu)。為便于實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析功能，采用R語言為開發(fā)語言。

人工智能顯神通

在智能工單處理系統(tǒng)中，工單主題模型及主題庫是體現(xiàn)系統(tǒng)“智能”的功能模塊。智能化功能模塊采用的模型和算法，就是人工智能應(yīng)用在本系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)；模塊的智能水平?jīng)Q定了本系統(tǒng)工作的效率和質(zhì)量。

從理論上講，本系統(tǒng)的智能化功能模塊是以統(tǒng)計(jì)論和概率論為基礎(chǔ)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器具有類似人類的自動“學(xué)習(xí)”能力——對已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)分析從而獲得規(guī)律，再運(yùn)用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)做預(yù)測分析。其基本過程是：標(biāo)注——利用人工對一批文檔進(jìn)行了準(zhǔn)確分類，以作為訓(xùn)練集（進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的材料）；訓(xùn)練——計(jì)算機(jī)從這些文檔中挖掘出一些能夠有效分類的規(guī)則，生成分類器（總結(jié)出的規(guī)則集合）；分類——將生成的分類器應(yīng)用在有待分類的文檔集合中，獲取文檔的分類結(jié)果，該系統(tǒng)以海量歷史工單數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，進(jìn)行了文本分詞、去干擾等預(yù)處理；在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征分類訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了特征向量的自動匹配。

實(shí)踐表明，在銀行工單處理系統(tǒng)中，一旦應(yīng)用了人工智能技術(shù)，能夠顯著提高工單處理效率，減少流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)，并挖掘潛在生產(chǎn)問題，促進(jìn)生產(chǎn)維護(hù)工作。

我們的智能工單處理系統(tǒng)使用了機(jī)器學(xué)習(xí)的主題模型實(shí)現(xiàn)了工單主題特征的提取、分類和匹配。而在當(dāng)前人工智能熱潮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛。深度學(xué)習(xí)是近十年來人工智能發(fā)展的新成果，在近期贏得了廣泛關(guān)注，適合解決復(fù)雜、非線性的分類或者回歸問題，比如圖像識別、語音識別、語音合成、人機(jī)對弈等。隨著分布式計(jì)算資源的增長，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)朝著網(wǎng)絡(luò)更多、層次更深、訓(xùn)練算法更復(fù)雜的方向發(fā)展，復(fù)雜特征的提取能力更強(qiáng)。我們下一步將關(guān)注和研究如何將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于智能工單處理并取得更好效果。主要研究工作包括擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、確定技術(shù)框架選型、調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值以及解決訓(xùn)練中的優(yōu)化問題。

為順應(yīng)智慧銀行的發(fā)展潮流，將來還可以開展人工智能技術(shù)在更多銀行領(lǐng)域的應(yīng)用和研究，為業(yè)務(wù)部門提供更多有價(jià)值的信息。比如，在海量金融業(yè)務(wù)交易記錄中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，自動發(fā)現(xiàn)模式，實(shí)現(xiàn)交易風(fēng)險(xiǎn)識別、客戶價(jià)值分析以及授信決策支撐等功能。人工智能技術(shù)在銀行領(lǐng)域的應(yīng)用，將促進(jìn)應(yīng)用系統(tǒng)維護(hù)工作智能化轉(zhuǎn)型，推動商業(yè)銀行的產(chǎn)品和服務(wù)競爭力邁上新臺階。

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