竹间智能创始人兼CEO简仁贤：AI+，金融的服务模式变革

数据猿报道，2017年10月25日，由 数据猿 联合《清华金融评论》共同主办的“2017金融科技价值峰会——数据驱动金融商业裂变”在北京隆重召开。本届峰会主要从「消费金融」、「供应链金融」、以及「金融前沿科技探索」三个角度深入探索数据智能为金融领域带来哪些颠覆式的变革！

作者 | 简仁贤

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微信公众号ID | datayuancn

以下是数据猿现场直播“竹间智能创始人兼CEO简仁贤”的发言实录：

人工智能的领域很广泛，包括无人驾驶、无人飞机，还有很多行业的人工智能应用等。

那么，为什么我们今天讲人工智能、人机交互会比以前更乐观呢？因为整个计算技术和数据的进步，包括大家所谓的大数据跟数据的质量，在过去20年来随着互联网和各个行业在工具上的积累、使用上的积累，已经给了人工智能非常好的粮食。今天在消费金融领域，我想跟大家讲讲如何运用人工智能技术，连接各个利益体系。

我们竹间智能做的是语意理解对话机器人，在2020年前会有80%的岗位出现机器人的身影，20%的工作将由机器人所取代。我个人预测，每一个行业、每一个公司，在未来的三到五年内都会有一个机器人代表他公司来辅助员工去解决很多问题。

举个例子，现在的传统对话系统，传统的智能客服，其实并不智能，问题在于：

第一，它没有办法做真正理解自然语言，无法理解用户的意图，只能通过关键词来理解，但是用关键词模板没有办法达到效果。

第二，所有的用户看到人工智能的时候都会存疑，相对的使用率较低，当遇到人工智能不太智能的时候，使用会越来越少，那么人工智能也就越来越不会进步。

人工智能还是要靠技术取胜，必须场景落地，没有场景落地光有技术也没有用，所以技术和场景之间必须要做一个结合。如何结合？这里有三个连接的利益关系：

第一，客户。

第二，产品服务。

第三，数据。

我们讲到用户画像，事实上，大数据是画像的基础，我们在对话当中获得的数据才是最真实的。如果能够从对话中获得喜好、属性，建立的用户画像结合企业内的数据、第三方的数据，才能够创造更高的价值，把用户和产品服务以及数据做一个结合。

AI机器人怎样做才能够满足整个金融产业？

第一，需要有拟人化的服务。

冷冰冰的一问一答是没有办法持续的，对话的理解才是最重要的。

第二，情绪情感的理解。

从对话里面，我们可以抽取22种不同的情绪，疑惑、开心、满意、不满意、反感、厌恶等等，但每一个商业可能不一样，有些商业可能只要六种情绪，有些可能只要四种情绪。

第三，基于深度学习的自然语言交互。

各位的朋友圈应该已经被AlphaGo Zero刷屏了，它强调的是什么？第一，强化学习。传统的机器学习跟第一代的深度学习已经是大家耳熟能详的方法了，强化学习则要用更多的数据让技术能够自学习。第二，迁移学习，这是机器学习现在跟未来发展的方向，也就是现在做的基于深度学习的自然语言交互。

第四，多轮对话，任务达成。

没有任务达成就无法做到业务的衔接。

最后，高度定制化。每一个行业，银行、保险、理财公司都不一样，如何让我们的工程达到一个高度定制化的效果，这就是我们在做的事情。

我们的愿景是，在不久的将来每个人都有个拟人化的金融管家，有可能是为了金融机构做的，也可能是用户个人的私人金融管家。金融跟电商，其实是分不开的，它们都可以由机器人来为用户、为消费者做服务，也可以帮企业降低成本、提高效率。

今天跟大家的分享就到这里，谢谢各位。

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