【T112018-_智变金融_新金融峰会】对话式AI，智慧金融再升级_24页_43mb

对话式AI，智慧金融再升级总结

核心内容

对话式AI正在推动智慧金融行业向更智能化、个性化和高效化方向发展。竹间智能作为对话式AI领域的领先企业，致力于通过情感计算、自然语言处理（NLP）和多模态技术，构建新一代的人机交互界面，即Conversational AI。其核心目标是通过提升AI客服的能力，优化用户体验，实现更精准的意图识别、情绪理解以及上下文对话管理。

主要观点

• 对话经济的崛起：随着AI技术的发展，对话机器人逐渐成为企业服务的重要工具，未来85%的沟通将通过对话机器人完成。
• AI在金融领域的应用：对话式AI正在被广泛应用于银行、信用卡、财富管理、保险、证券等行业，提供智能客服、查账、还款、分期、投资顾问等服务。
• 用户体验提升：AI客服不仅能够识别用户意图，还能理解用户情绪，实现类人的人机交互，提升服务效率与满意度。
• 技术优势：竹间智能通过NLP、深度学习、强化学习等技术，构建了强大的对话机器人系统，支持复杂句解析、上下文记忆、多轮对话等能力。

关键信息

项目背景与目标

• 招行信用卡中心：作为国内领先的信用卡发卡机构，招行在掌上生活App中投入大量资源提升AI能力，打造“AI客服”。
• 项目目标：针对查账、还款、分期等信用卡相关业务场景，通过自然语言处理技术，提供智能化服务，并开发智能机器人中枢系统，实现对多个机器人的统一调度与管理。

技术能力

• 自然语言处理（NLP）：支持1000+意图识别、22种文字情绪识别，具备上下文解析和多轮对话能力。
• 情感计算：包括视觉理解、语音情感分析，支持人脸识别、表情识别、视线侦测、疲劳侦测等多模态情感识别。
• 智能客服系统：具备意图识别、场景切换、情绪转人工等能力，能够处理复杂的用户需求，如“最近3个月支付宝花了多少钱”、“500分12期”等。

平台优势

• 自学习能力：通过深度学习和机器学习技术，实现AI的持续优化。
• 底层NLP支持：提供完整的NLP平台，支持二次开发与私有化部署。
• 多维度用户画像：通过长短期记忆，构建17维度的用户画像，提升服务的个性化程度。

成功案例

竹间智能的对话机器人已成功应用于多个行业，包括：

• 金融：招商银行、中国工商银行、中国民生银行、平安产险、京东金融、中国信託等。
• 零售：苏宁、万达百货、唯品会、沪江等。
• 科技与制造：富士康、科沃斯机器人、长虹、优必选等。
• 其他：海底捞火锅、中国移动、米古、恒大集团、中广核等。

技术矩阵

竹间智能的技术矩阵覆盖了NLP、视觉理解、语音情感分析等多个领域，具体包括：

• 自然语言理解（NLU）：识别用户意图、实体提取、上下文管理。
• 自然语言生成（NLG）：生成符合用户需求的自然语言回复。
• 自然语言查询（NLQ）：支持用户通过自然语言进行查询。
• 视觉理解技术：包括人脸识别、表情识别、视线侦测、疲劳侦测、服装识别等。
• 语音情感技术：基于深度学习实现语音辨识和情感TTS。

未来展望

随着对话经济的快速发展，AI客服将成为企业服务的重要组成部分。竹间智能通过持续的技术创新与应用拓展，正逐步构建起一个覆盖多个行业的智能对话平台，为用户提供更高效、更人性化的服务体验。同时，竹间智能也在不断拓展其技术边界，探索更多应用场景，推动AI在各行业的深度融合。