ChatGPT的横空出世,再度打破了人类对AI的认知和想象。
金融业向来对科技进步高度敏感,科技的每一次向前都会助其惊艳蜕变,对此长期深耕金融领域的AI科技公司百融云创深有体会。
2014年,百融云创成立,最初的业务正是基于机器学习算法、专门针对金融场景打造的信用评分模型,算是人机协同的最早雏形,也是AI落地金融场景的重要突破。
然而,金融机构对于机器学习模型是不接受的,直到AlphaGo让大众真正开始了解和接纳人工智能,终于才迎来了转折。
“银行开始主动问我们是否能够提供基于机器学习的人工智能算法。”张韶峰直言,客户对于人工智能技术的态度发生了明显转变,到了2016年年底与2017年初,百融云创已经大量使用机器学习模型,帮助金融机构在信贷风控、企业征信、精准营销等多个场景实现了人工智能技术的落地。
百融云创先后投入12多亿元用于AI产品研发,率先成立金融垂类AI实验室进行新式算法与应用研究。其中不乏ChatGPT同源技术。以百融云创智能语音机器人为例,百融云创自研基于Transformer的类ChatGPT语义理解技术、语音识别、语音合成集成到软交换系统中,提供毫秒级的语音交互反馈,从而可以在音色、情感、语速、对话层面全面拟人化,对通话者的语音识别的准确率能达到99%以上。
在贷后管理、信用卡唤活、财富营销、客户维护等环节,百融云创智能语音机器人每日进行超过亿级规模的自动交互频次,频次规模首屈一指。
某国有大行在零售业务条线中引入百融云创智能语音机器人之后,成本大幅降低,相比纯人工工况,“IVR+人工”模式节省成本约50%,“IVR”模式则可节省成本约90%,且两种模式考核结果接近人工服务标准的90%至95%。
AI在金融场景的繁荣,加速了百融云创与金融机构的合作深度和广度。截至目前,百融云创已与六大国有银行、十二家全国性股份制银行、逾950家区域银行以及汽车金融公司、保险公司等6000余家金融机构达成合作。
张韶峰表示,作为通用型AI大型现象级产品的ChatGPT不能直接被“搬入”垂直型领域。一个重要的原因是二者之间存在信息壁垒,通用型如果过渡到垂直型,需要时间的沉淀,需要进一步探索商业模式,同时更加需要借助于垂直领域的信息等助力。
这就类似数理化等基础科学和医学、农学、气象学、材料学等应用科学之间的关系,两者之间有差异性,但是也有交叉协作。
唯有基于深度的行业理解、洞察、思考和累积,才能够做出符合行业需要的产品,好的技术也才能够真正落地场景。ChatGPT,赋予了垂类AI公司更多想象。
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