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中腾信聚焦金融科技"(羽田爱 bt,emp-002)" NLP技术实现产品化落地

NLP 采集侠 评论

随着NLP 自然语言处理 的发展 机器的智能程度一定会实现质的飞越 机器也可通晓人类复杂而精妙的语言含义 自然地传

  随着NLP(自然语言处理)的发展,机器的智能程度一定会实现质的飞越,机器也可通晓人类复杂而精妙的语言含义,自然地传情达意。目前,众多机构都在不遗余力地投入该领域,谋求该技术在实际业务运用中的突破,中腾信即为其中的佼佼者。

  中腾信自主研发的智能语音机器人平台已经产品化落地,并在公司内部的催收场景下取得了优异的效果。

  石正柏,现任中腾信大数据业务负责人,专注于大数据与人工智能结合在互联网金融行业场景的落地。带领团队实现大数据计算平台,知识图谱计算平台,智能建模平台,智能质检以及智能语音机器人等平台和AI产品。

  NLP的落地:将技术与场景相结合

  在石正柏看来,NLP技术的实际应用需要常识知识,而常识知识来源于具体的场景。常识知识包括两种,一种是通用知识,这些是普通人都掌握的知识。另一种是具体场景下的业务知识,例如催收场景下具体的催收流程、催收术语和催收话术等,这些是专业人员所拥有的专业知识,必须来源于场景。

  具体场景下的业务知识,一般是由两类人掌握。一是具体业务人员,如一线催收人员,但他们只懂业务,而对技术了解甚少;一是提供行业解决方案的应用开发人员,如中腾信智能语音机器人的开发工程师,既懂业务,又懂技术,做到了二者的结合。而对一般NLP开发人员来说,场景业务知识是短板。这是很多NLP技术人员,甚至是高校和大厂的顶级专家,,落地到具体场景应用下倍感挫折的原因。NLP应用的落地,一定要将NLP技术与场景的常识知识结合起来。

  NLP的应用:贷后应用场景

  目前,中腾信自主研发的智能语音机器人平台已经产品化落地。该平台通过深度学习技术,根据公司近年来运营过程中积累的亿级催收对话语聊,基于催收垂直领域,训练生成了用户意图理解模型和对话管理模型,使机器人具备了精准意图识别能力和上下文记忆功能。通过知识图谱技术,该平台进一步丰富完善了机器人的通用知识和业务知识,进一步提高了机器人的意图识别能力和推理能力。

  通过使用催收机器人,中腾信逾期1天客户回收率足足提升了15%,远超同行业友商机器人6%左右的数据。

  在质检方面,智能质检系统可通过对坐席和客户间的电话录音进行语音识别ASR的处理,将转化后的文字运用NLP、深度学习、语音情感识别等技术快速建立文本索引,再结合管理人员预先设置的质检规则,自动对通话内容进行质检分析,生成分析结果后由质检人员复检后最终确认出违规的录音。

  石正柏介绍,传统人工质检覆盖率仅为2%,信息的提取与处理时长平均需要60分钟,每天人均质检数量也不过100件左右。而智能质检的上线使用,使得质检率达到100%全覆盖,信息提取与处理时长缩到极短的10秒,质检数量每天超万件。在全覆盖率的基础上效率同时提升了百倍以上。

  基于上述技术与具体场景相结合的丰富实践经验积累,中腾信总结了一整套NLP技术快速落地应用的流程规范,不仅是贷后管理场景,在智能客服等多领域也能够大展拳脚。

  为了让技术能够在业务场景中更好地创造价值,研发团队在实战中不断打磨细节,提升实战能力。相信随着NLP在消费金融多场景的深入应用,石正柏和他带领的研发团队会攻克更多技术难题,中腾信金融科技能力将得到进一步提升,并始终保持行业领先地位。

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