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科大讯飞解飞:科大讯飞做AI的核心逻辑是同时解决公平和效率

admin2022-01-1639

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图片来源:图虫创意

随着数字化浪潮的不断深化,大数据、人工智能、云计算等技术推动金融业务产生深刻变革。

10月25日,以“数智化力量创新金融服务”为主题,科大讯飞(002230,股吧)举办“智慧金融高峰论坛”,邀请来自高校、银行、保险、支付、证券以及金融科技公司等相关机构的领导、专家近两百人,共同探讨金融与科技的深度融合。

活动现场,科大讯飞副总裁解飞接受了媒体采访,阐述了科大讯飞用AI能力在保险、银行、证券等行业所做的智能化转型升级工作。

解飞表示,在保险行业,科大讯飞正用线上线下融合的方式帮助机构做普惠性保险的推广,并准备在普惠性保险中引入慢病管理服务,让更多用户享受专业的健康管理。

在银行业,银行正处于智能化升级的3.0时代,更加注重中台能力,科大讯飞会在智能营销、IT基础设施等方面用AI赋能银行的转型升级。

值得注意的是,对于与科大讯飞合作的保险机构和银行,科大讯飞仅为其提供算法,所有的用户数据都在银行和保险机构内部形成闭环。

另外,解飞表示,科大讯飞AI应用的本质是希望同时解决公平和效率的问题,“我们希望和头部的机构一起合作,我们提供算法将头部机构的技术和产品变成一个基线版本,让更多的用户能使用到。”解飞说。

以下是采访实录,内容经时代财经整理:

这两年金融科技发生了哪些变化?

解飞:变化体现在如下方面:第一,这两年智能外呼类应用的增长量非常庞大。不过目前这类应用仍然局限在告知营销活动、通知信用卡逾期等3-5句话就能完成交互的场景中。在为客户推荐理财产品等交互轮次达到10轮以上的场景,AI尚不能替代人类。

第二,越来越多机构开始看重中台能力,并且形成了一定的生产力。许多头部银行已经能够通过中台在运营场景中构建智能化或者说辅助人工的智能化系统平台,极大提升效率。

比如在科大讯飞和一家银行合作的合同审核场景中,基于中台提供的能力,银行可以用OCR(文字识别)和NLP(自然语言处理)等技术将合同扫描件转换成电子版本,进而审核其合同条款是否规范。用这种方式替代以前的人工审核或者帮助人工审核简单的部分,可以将合同审核的时间从10分钟降到1分钟。这种技术还可以做消费者保护条款的审核和突发性的核销业务处理。

第三,机构越来越注重线上获客转型,在这一方面,科大讯飞过去一两年参与项目的进展还是比较明显的。科大讯飞会赋能传统金融机构帮助其线上线下协同融合获客,这比单纯的线上/线下获客效果更好。

举例来说,科大讯飞年初和安徽人保做了一个普惠性质单保险产品皖惠保,定价66元。该产品虽然是商业保险,但普惠性偏大,大多数公司会选择亏钱推广,以获得更多的用户。

由于人工成本非常高,此类单价低的产品并不适合纯线下的方式推广,如果用互联网流量,卖一个类似皖惠保的产品需要40元以上,成本较高无法大量推广。

鉴于以上情况,科大讯飞的做法是,通过科大讯飞自身对于用户数据建模的能力,结合线上渠道的触达和转化情况来优化渠道策略。将皖惠保公众号作为运营的主要阵地,并发展线下的五千余名代理人,进行种子用户的裂变和传播。用线上线下结合的方式,科大讯飞将整个营销成本降到了纯线上获客的成本的1/4~1/3,一个客户成本仅需10元。

在皖惠保推广的过程中,科大讯飞在哪些环节植入了自己的能力?

解飞:主要有4个主要环节,首先是前面讲到的线上渠道投放。线上有上百个产品的投放点,安徽省有6000多万人,每种人的行为习惯都很复杂,所以产品的投放时间、渠道、形式以及后续的二次运营和迭代都需要算法参与。

其次科大讯飞帮助建立了一套监控系统,将线下五千余名代理人的传播动态监控和线上的投放机制链接起来。这种基础IT能力能够帮助判断线上的点击量哪些来自代理人二次出圈的点击,线下传播效果好的地区转化比达到1:6,这样成本便被大大压缩。

第三是科大讯飞的AI投保和理赔能力。普惠性质的保险能带来上百万的海量用户,理赔的可能也提升了上百倍。这种情况下AI可以帮人做录入和初筛的工作,节省约90%的工作量。

最后一点是科大讯飞正在探索,今年尝试把讯飞的AI+健康服务以及AI+慢病管理的能力融入保险产品里面来。慢病管理一般只会出现在近万元的高端健康险服务中,但科大讯飞正尝试用AI能力把其融入到普惠性质的保险中。具体来说,科大讯飞充分发挥人工智能优势,让每个客户都有一位知识全面的、可信赖的“家庭医生”,为客户提供 “无微不至”的关怀与服务。比如AI帮助及时回答医学常识、解读医疗影像、血压管理等。其实普惠保理赔案例中60%以上都是慢病,我们期待通过慢病管理和健康服务降低客户的发病率。

目前普惠保险在全国推广情况如何?

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解飞:目前已经推广到20多个市,我们希望能在三年内覆盖到50个城市和5000万人口。

除营销外,科大讯飞还如何参与银行的智能化改造?

解飞:这方面的合作包括App改造、电话客服改造、智慧网点等。

目前基本所有大行的App均有科大讯飞的语音植入,能提高用户搜索效率,帮助在App中操作复杂业务。科大讯飞还新增老年模式,用更大的音量和更慢的速度支持老年人使用App。

目前有20%-30%的客户依然是银行电话渠道的忠实用户,在遇见紧急情况时倾向于打银行的电话。所以除App语音业务外,科大讯飞从2015年就开始帮助银行完成呼入呼出的电话渠道建设。

在线下,科大讯飞也在帮银行建设智慧网点,主要瞄准承载其核心业务的柜员机。

科大讯飞为柜员机增添了语音导航、声纹识别、噪音消除等功能,并为其配备了麦克风阵列,甚至为解决用户在柜员机中输入信息过多造成不便的问题,科大讯飞还定制了柜员机的输入法。

科大讯飞如何做银行的人员培训?

解飞:一般银行做线上培训都是视频+做题的形式,效果并不好。科大讯飞为金融机构提供AI培训机器人,模拟客户或者考官进行场景演练,审核工作人员对产品的理解能力和营销水平。

目前这个项目还没有在全行业上线,但是去年帮助一家银行做的培训效果很不错,平时一期基金一天只能卖100亿,培训过后卖了140亿。

银行的智能化改造是否有阶段性特征?

解飞:我们把跟银行的合作分为三个5年阶段,1.0阶段是在AI技术没有完全发展起来的情况下,做前瞻性的布局规划和能力建设。

过去的5年是2.0阶段,就是建设以场景和应用价值为牵引的系统,特点是要实现端到端的战略闭环,比如做银行的智能外呼营销、智能税收等。

3.0就是中台阶段,这个时期AI的感知中台已经比较成熟了,包括语音识别、OCR识别等,认知中台也已经成型,主要以智能知识库和知识图谱为主。当然,搭建好这样的中台需要底层有已经成型的数据中台,没有数据,AI就相当于没有动力,不过现在很多银行在建设数据中台上都没有问题。

在基金和证券行业,AI可应用的场景有哪些?目前AI技术在该行业的应用还有哪些不足?

解飞:智能投顾是基金场景中一个比较好的机会。AI技术中的认知智能、语音处理等技术理论上说能够帮助投研机构做分析。一个好的基金经理每天可能要看十几份研报,但是AI可以处理成百上千份研报。

但从我个人观点看,AI做辅助投研分析有很多不足。AI更适合解决封闭性的、收敛性的问题,但智能投顾涉及到的信息是综合、开放的,基金经理在判断问题时需要用到工商、税务等背景知识和金融学专业知识,AI处理起来会有困难。

另外,这一代AI的核心在于算法,算法的基础是数据,AI需要通过大量数据预判未来,但在基金或者证券行业,这种数据量不够,同时会受到黑天鹅事件影响,导致AI判断不准确。

如何看待银行做的智能投顾?

解飞:我觉得将这种智能投顾称之为辅助投顾好一点,就像智能驾驶一样,终极智能驾驶很难,所以大家将之分成L1-L5级别。

智能投顾目前能做的事情包括,帮基金经理处理海量的信息,结构化输出一段文字,或者判断正面、负面信息,但都只是辅助基金经理判断的工具。

科大讯飞做AI的核心逻辑是什么?

解飞:科大讯飞做AI的本质是希望同时解决公平和效率的问题,我们希望和头部的机构一起合作,我们提供算法将头部机构的技术和产品变成一个基线版本,让更多的用户能使用到。

以教育和医疗行业来说,科大讯飞并不是帮助解决头部顶尖的医生和教师的问题。科大讯飞与协和医院合作成立联合实验室,将协和医院的产品标准化后输出到中西部的医院,让后者达到三甲医院看病的水平。教育上科大讯飞和北师大合作开发课件,帮助全国各地的孩子接触到他们以前无法接触到的学习资源。

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