文章摘要：學(xué)習(xí)沃豐科技的聊天機(jī)器人和語音機(jī)器人是怎樣幫你節(jié)約時(shí)間和金錢的。

以前，銀行小心翼翼地將聊天機(jī)器人用于一些很少的工作，例如基礎(chǔ)問題的答案。大部分的顧客詢問都是直接發(fā)給客服人員的。如今，銀行對(duì)于機(jī)器人的追求更加遠(yuǎn)大，科技進(jìn)步了，顧客對(duì)自助服務(wù)的要求也越來越高。很多金融機(jī)構(gòu)也許要花幾年的時(shí)間來完成一個(gè)可以提高自動(dòng)化和利用 NLU 和聊天機(jī)器人的企業(yè)程序。但如果采用合適的技術(shù)，這種技術(shù)可以加快部署，并且可以進(jìn)行自定義，那么等待就不會(huì)太久了。

這里列出了四個(gè)專門用于部署和應(yīng)用的金融服務(wù)部門。

客戶意圖

與其它的垂直行業(yè)不同，由于行業(yè)中存在多條商業(yè)線路，銀行需要處理各種可能的顧客意向。想象一下，一個(gè)銀行零售業(yè)務(wù)，支票帳戶，信用卡服務(wù)，抵押貸款和理財(cái)業(yè)務(wù)。

很多專業(yè)的金融服務(wù)提供商都有自己的意向和語言基礎(chǔ)。這些廠商很有可能與銀行所采用的后臺(tái)系統(tǒng)相結(jié)合。但是，這并不意味著，與專業(yè)的金融服務(wù)機(jī)器人廠商的合作會(huì)處理一切可能的問題。
大型銀行一般都會(huì)提供多國(guó)語言的顧客；不同地區(qū)的銀行也會(huì)使用專門的英語，但是沒有統(tǒng)一的語言。合適的機(jī)器人優(yōu)化，質(zhì)量保證和可用性測(cè)試對(duì)于取得成功至關(guān)重要。倉(cāng)促地進(jìn)行重要的訓(xùn)練和品質(zhì)保障，會(huì)創(chuàng)造出一個(gè)能讓顧客脫離的聊天機(jī)器人。

FinnAI公司的 CEO杰克泰勒表示，“財(cái)務(wù)服務(wù)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是，這個(gè)行業(yè)的規(guī)模很大，也很復(fù)雜，包含了很多的商業(yè)分支和各種獨(dú)一無二的產(chǎn)品。”“增加的范圍越大，你就需要更多的意向，增加更多的意向，則需要更多的數(shù)據(jù)。比如，在 Finn，我們支持?jǐn)?shù)以百計(jì)的零售銀行意向，而且我們的每一個(gè)意向都被培訓(xùn)了平均2,000條人工標(biāo)注的單詞，而我們的語言模型中，一般有更多（10,000條）。模型覆蓋率低或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，這就意味著聊天機(jī)器人很難回答用戶的具體問題。

機(jī)器人執(zhí)行與 FSI后端系統(tǒng)

確定目標(biāo)和填補(bǔ)空白僅僅是成功的一半；有時(shí)候，這也是最容易做到的。特別是在你想讓一個(gè)機(jī)器人與后臺(tái)系統(tǒng)相連接的時(shí)候。

設(shè)想你的顧客希望把錢從活期帳戶轉(zhuǎn)入自己的存款帳戶。確定顧客希望轉(zhuǎn)移的具體數(shù)額，并在這一轉(zhuǎn)移中涉及到的全部詳細(xì)信息，這樣就能解決目標(biāo)識(shí)別和槽位填補(bǔ)問題。但是這里沒有機(jī)器人的使命。這一需求一定要得到切實(shí)的解決。這就意味著要實(shí)現(xiàn)真正的實(shí)施意向，必須與 FSI后臺(tái)系統(tǒng)結(jié)合。其中的一個(gè)主要問題就是要保證每一個(gè)系統(tǒng)的界面符合安全性和通訊協(xié)定。

這個(gè)問題可以通過簡(jiǎn)化過程來解決。有些公司，比如 Oracle，服務(wù) Now, Salesforce，它們與很多后臺(tái)系統(tǒng)集成，基本上就是一個(gè)通訊代理。這就意味著你的機(jī)器人不必和10個(gè)不同的系統(tǒng)進(jìn)行交流。

數(shù)據(jù)安全，隱私和遵從

雖然很多人都在用 FAQ或者禮儀機(jī)器人，但是，由于銀行有更高的控制標(biāo)準(zhǔn)，所以真正的挑戰(zhàn)在于它的形式。在制造這種貿(mào)易機(jī)器人的時(shí)候，并沒有什么快捷的辦法。

第一個(gè)步驟是把所有的意向分成兩個(gè)部分：識(shí)別和確認(rèn)（ID/V）和不需要的。這說明了你必須遵守的聊天機(jī)器人生態(tài)系統(tǒng)的安全性概要。第二個(gè)步驟是把數(shù)據(jù)類型歸類，或者是將由聊天機(jī)器人來提供。從 PCI合規(guī)和數(shù)據(jù)保密條例的觀點(diǎn)來決定。第三點(diǎn)是，識(shí)別出要被用來實(shí)施意向的所有系統(tǒng)，并根據(jù)安全性/風(fēng)險(xiǎn)的觀點(diǎn)對(duì)它們進(jìn)行歸類。

事先搜集資料，可使你有機(jī)會(huì)與安全及遵從小組進(jìn)行必要的商談。你想讓你的安全與遵從小組，作為你所能接受的最后的權(quán)力。完成你的家庭作業(yè)；和這些小組進(jìn)行磋商，然后再制訂一個(gè)宏偉的計(jì)劃。

風(fēng)險(xiǎn)管理模式

在商業(yè)運(yùn)作中，銀行運(yùn)用了先進(jìn)的模式和數(shù)據(jù)科學(xué)。在第一次，銀行開始利用人工智能（AI）算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（比如，是否將貸款給你）時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)模型的風(fēng)險(xiǎn)管理。如果該算法不能正確地運(yùn)行，將會(huì)導(dǎo)致無法預(yù)料的結(jié)果，從而危及銀行。目前，模型風(fēng)險(xiǎn)管理是一種正規(guī)的過程，有著嚴(yán)格的門禁。在推出人工智能運(yùn)算法則時(shí)，不管是哪種人工智能或是機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)算法則，銀行都要經(jīng)歷一個(gè)極其細(xì)致而又冗長(zhǎng)的程序來保護(hù)銀行。

假定你有一個(gè)項(xiàng)目，你希望在半年之內(nèi)完成。提前和你的風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)溝通，了解他們的過程所需的時(shí)間。然后在你的專案進(jìn)度表中建立它。

盡管模型風(fēng)險(xiǎn)管理一開始并不是針對(duì)機(jī)器人，但是現(xiàn)在他們已經(jīng)包括了所有利用人工智能模式的服務(wù)。當(dāng)一個(gè)程序或系統(tǒng)正在進(jìn)行計(jì)算、預(yù)測(cè)或分析時(shí)，它可以被分類成一個(gè)模式。最后，你要對(duì)這個(gè)過程進(jìn)行導(dǎo)航和向模型風(fēng)險(xiǎn)管理小組提供所有必要的信息。這些信息可以包括調(diào)整，測(cè)試和質(zhì)量保證流程，數(shù)據(jù)源信息和數(shù)據(jù)清除流程，并提供關(guān)于如何在模型中排除不公和不道德的危險(xiǎn)的細(xì)節(jié)。

走向成熟的聊天機(jī)器人

鑒于上述種種問題，你也許會(huì)問，該從何處著手，并怎樣進(jìn)行復(fù)雜的終端狀態(tài)聊天機(jī)器人部署。

泰勒說：“就像普通的談話，高質(zhì)量的聊天機(jī)器人經(jīng)驗(yàn)依賴于理解使用者的愿望和能力。“這個(gè)方程的回答包含了兩個(gè)基本要素：對(duì)話設(shè)計(jì)和整合后端系統(tǒng)。如果你的回答是錯(cuò)誤的，或是你不能整合到后臺(tái)系統(tǒng)中去，你的人工智能并不能很好地了解用戶所說的東西。

Tyler也推薦使用你所了解的使用案例，這些用例將會(huì)發(fā)揮效用和有價(jià)值。“現(xiàn)在，在各大銀行的消費(fèi)金融業(yè)務(wù)中，聊天機(jī)器人和虛擬助理已經(jīng)大量部署，并為客戶創(chuàng)造價(jià)值。比如，美國(guó)銀行的 EricaVirtual Assistant就有2100萬個(gè)用戶，去年的使用量增加了60%。顧客們之所以選擇 Erica，是因?yàn)?Erica可以更快更方便地處理手機(jī)上的事情。本用戶用例是個(gè)不錯(cuò)的開始。如果你不希望把機(jī)器人直接投入到數(shù)碼銀行中，那么或許可以先從因特網(wǎng)入手，逐步擴(kuò)大到有認(rèn)證的通道。

他也推薦了一位技術(shù)合伙人，把經(jīng)過培訓(xùn)的銀行語言模式引入到電腦中。這將節(jié)省 AI訓(xùn)練的時(shí)間與資源，使你快速進(jìn)入市場(chǎng)，減少整個(gè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。你還必須保證聊天機(jī)器人能夠回應(yīng)使用者的問題，并且能夠執(zhí)行自己的工作。

泰勒補(bǔ)充道：“這個(gè)產(chǎn)業(yè)充滿了 FI低估了培訓(xùn)人工智能語言模型所需要的時(shí)間和精力。

以易于獲取的結(jié)果為起點(diǎn)，它具有大量常規(guī)、低復(fù)雜性的查詢和任務(wù)。它們一般都在你的零售/消費(fèi)業(yè)務(wù)中。選擇大量的用例，這是為了證明你是在處理實(shí)際問題，而且你可以產(chǎn)生足夠的數(shù)據(jù)，使你的人工智能模型得到迅速的培訓(xùn)和優(yōu)化。

“好消息是，還有不少研究沒有結(jié)果。泰勒說：“只要看看顧客打電話到你的呼叫中心，你就能很好地了解從哪兒入手了?！薄耙部梢韵葟娘L(fēng)險(xiǎn)較小的案例入手。比如，他們可以是一個(gè)公司的人力資源或者 IT部門。這種智能管理聊天機(jī)器人就像是一個(gè)擁有一個(gè)會(huì)話接口的搜索引擎，能夠非常有效地構(gòu)建和培訓(xùn)，而且可以更快速地部署。但是要記住，你所建立的解決方案和你的經(jīng)驗(yàn)訓(xùn)練將不會(huì)被用于更多的用戶使用。

最后，讓人們也加入進(jìn)來。聊天機(jī)器人可以解決日常重復(fù)的問題。這就是用戶希望在電子銀行完成的大多數(shù)工作；這些簡(jiǎn)單的詢問會(huì)讓你的技術(shù)支持小組花費(fèi)更多的時(shí)間。但聊天機(jī)器人的工作從來沒有盡善盡美。有很多更有價(jià)值的工作，比如，貿(mào)易爭(zhēng)端，財(cái)產(chǎn)問題，你的支援小組是最好的。聊天機(jī)器人可以把使用者與即時(shí)的代理進(jìn)行無縫的交接，從而為你帶來最好的自動(dòng)化和人性化的服務(wù)。

學(xué)習(xí)沃豐科技的聊天機(jī)器人和語音機(jī)器人是怎樣幫你節(jié)約時(shí)間和金錢的。

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