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IBM赖开文:AI前景广阔 曾助保险公司节约时间人力

来源: 作者: 人气: 发布时间:2017-07-18
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IBM赖开文:AI前景广阔 曾助保险公司节约时间人力

网易科技讯7月15日,网易未来科技峰会在北京举行。IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖开文出席了“AI+金融”专场,并发表主题演讲。他是中国大陆第一个沃森落地项目和银行业第一个认知客服项目的实施者。

他介绍,IBM从2006年推出沃尔的计算系统,2014年推出商用,目前在全球17个行业,已经在人工智能和认知计算领域有了应用。IBM也在2016年的时候宣布,全世界已经达到了,或者计算机行业已经来到了认知的时代。

认知系统四大核心能力

认知系统应该有四大核心能力:

第一,它能够理解人类的语言,能够理解很多非结构化的数据,包括文本、包括语音、包括图像、包括视频。

第二,认知系统能够推理。传统的计算机你给它输入A,它一定给你一个确定的答案B。但是认知系统不再是这样的,它会根据它所学习到的背景的知识,包括时间、包括地点、包括对象、包括产品、包括很多方面内容,它会给出它认为最合适的一个答案。比如,IBM有一个小机器人,把这个小机器人放到阿姆斯特丹,有人就问他:“你觉得世界上最伟大的足球运动员是谁?”他说:“因为我在阿姆斯特丹,所以我想说是科鲁伊夫。”因为这个机器人有推理的能力,把地点这个环节放到了这个内容当中,所以他会说是科鲁伊夫。

第三,交互。计算机系统原来跟人的交互通常是通过键盘、鼠标来技术交互,非常僵硬。认知系统一大特点是,它能够使机器和人的交流像人与人的交流那么顺畅,它能够听说读写,能知道你的意图,当它觉得你的意图不清晰的时候,它会跟你反问、对话、交流。

第四,它可以学习。计算机系统你给他一个A,它一定给你一个B。学习就是你给他一个A,它会有备选的答案,B1、B2、B3……每一个答案后面对应着很多的证据,因为这些证据会有置信度的排名,它会把置信度最高的给到你。如果你调整这些答案背后的证据,你会补充它、优化它、更新它之后,这些答案所对应的置信度就会有所变化。当某个答案的置信度突破了排名变化的时候,这个时候,认知计算机系统给出的答案最终给你的答案就发生变化,

赖开文介绍,目前,AI已经发展到一定的阶段,U宝娱乐平台www.ubao666.com,在很多单一的任务上,包括图像识别、语音识别、人脸识别,已经接近甚至超过人类的水平。

在这个基础之上,IBM认为,人工智能有三大领域,第一个是交互的提升,第二个是辅助进行更广泛的探索,最后做出更准确的决策的辅助。

人工智能改变金融交互

对交互而言,认知计算机系统能理解人类的对话,能够理解人类的语言,所以通过认知计算机系统,它可以很好地来提升你跟客户之间的交互,最终用户之间的交互,提升用户的体验。

现在智能客服可以理解自然语言,未来其实我们还可以在跟人类对话的过程当中,我们了解人类的个性,了解他当时的情绪。比如,当客户已经愤怒的时候,客户投诉的时候就不做推销了,客服机器人就赶紧安慰他。未来在人的个性的识别以及情绪的识别上可以做更多的提升。

目前,IBM已经在银行做了三类机器人:银行网点迎宾机器人、服务机器人、咨询机器人。

迎宾机器人,可以回答银行客户刚到银行网点时的一些问题,包括理财的推荐、银行的简单信用卡开卡等等问题都可以回答。

服务机器人,现在在手机银行、在网上银行都可以办业务,但是这种办业务更多的是给用户一些下拉框,让他选一些产品、期限等,服务机器人办理的业务过程中不再是下拉框,而是像人一样对话,当用户有疑问时,可以会很温暖地回答用户的问题。

咨询机器人,通过身份验证可以知道用户是谁,根据客户需要,推荐千人千面的个性化的服务。

目前这几个机器人都有实际落地。IBM已经在台湾的某家银行做了信用卡的推荐,做了房贷的申请,以及外汇兑换的几个业务。在推出的一个月当中,这家银行的业务量增加了4倍。IBM还在国内的某家股份制有限银行做了网点机器人,IBM很可能马上就会跟某一家国内非常有名的排前几位的股份制银行,给他们的智能投顾产品,由原来的几个下拉选项的选择变成一个智能的交互,使得他们和客户之间实现“有温度的对话”。

关系圈识别可降低金融风险

接下来说搜索。

以前的计算机系统做的探索,主要是关键词的匹配和搜索。这在结构化数据当中可以做,但是80%的数据都是非结构化的数据。

现在认知系统有两个功能:

第一,可以做到模式匹配和关系的发现。通过语义理解和模式匹配,可以在海量的非结构化数据当中做搜索想要的东西。比如,对一个问题,可以从海量的知识库当中可以定位用户所需要的答案,而不是一个关键词。

第二,在海量数据当中,可以发现很多相关的知识、知识之间的关系是什么。

未来,IBM希望能做到无监督的知识的构建,现在做的知识图谱的构建大多还是有监督的。未来,希望人工智能能够从海量的知识库中抽取其中的关系、以及关系存在的类型,能够自动地去学习、更新、维护。

此外,现在很多人工智能在写诗、在写歌、在写文章。IBM希望未来的探索使得认知系统能够做一些艺术家所做的工作,即“创新”。

在这方面,IBM已有产品落地。赖开文介绍,IBM在四大行的某一家银行里头我们做了一个基于图计算的品牌。通过图计算帮银行来进行风险的识别和传导的预测。

具体来说,IBM做了八种关系的关系圈搜索,包括股权关系、担保关系、投资人之间的关系、资金圈的关系等等。在这八种关系当中,IBM去检索相应的关系圈。赖开文介绍,IBM的System  G目前已经非常强大,原来做这样的一个关系识别要一个月的时间,现在做到了只要分钟级就可实现。原来这个关系圈做到6个就做不下去了,现在能够做到无限的,20个、30个,甚至上百个关系圈搭建。

利用关系圈的搭建,IBM做的是风险传导的预测。在这个关系圈里头当有一个点出现违约的时候,它剩下的关系圈的其他的点什么时候会违约?它违约的概率有多大?就像一个苹果筐里头有一个苹果烂了,其他的苹果什么时候会烂掉?就可以预测了。我们做的准确率在40的预测做到58.2%,基于这样的验证,IBM即将对银行进行这样的产品推广。现在很多银行都很关注,对风险传导的预测能够大大减少银行损失。

人工智能辅助决策

人工智能最重要的能力或者最关键的能力就是帮助人们做决策。IBM认为现阶段人工智能或者认知计算更多强调的是“辅助”决策的阶段。

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