深圳2023年10月(yue)10日 /美通社/ -- 以下為華夏時(shi)報(bao)(bao)的報(bao)(bao)道：

進(jin)入數據智(zhi)能(neng)時代，人工智(zhi)能(neng)、隱私(si)計算(suan)、大數據、云計算(suan)、區塊鏈、5G等新興技術迅速(su)發展，為全新的數字金融創造了(le)條件(jian)。

9月23日，在由華夏時報、中央財經(jing)大學數字(zi)經(jing)濟發展中心聯(lian)合主(zhu)辦的(de)"智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)金融(rong)(rong)助力(li)(li)數實融(rong)(rong)合暨產教融(rong)(rong)合研討會(hui)"上，微眾銀(yin)行首席人工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)官楊強教授指出，當前AI在客服、營(ying)銷、風控等(deng)方面，助力(li)(li)了銀(yin)行服務質效提升。

推動全球聯邦學習生態構建

當前，數據已經成為了數字化(hua)時代的(de)生產要素(su)，在(zai)多重領域發揮舉足輕重的(de)作用。

金(jin)融行(xing)業是(shi)數據密集型行(xing)業，數據隱(yin)(yin)私保護(hu)、安全(quan)合規(gui)等問題備受關(guan)注。同(tong)時，政府逐(zhu)步加強數據使用方(fang)面的(de)(de)(de)(de)監管，數據安全(quan)、隱(yin)(yin)私保護(hu)相關(guan)的(de)(de)(de)(de)法(fa)規(gui)法(fa)律體系日趨完善(shan)。實現數據的(de)(de)(de)(de)多(duo)方(fang)協(xie)同(tong)和(he)授權共(gong)享，得到更(geng)優的(de)(de)(de)(de)模型和(he)決策，是(shi)當前人(ren)工智能助力(li)金(jin)融科技的(de)(de)(de)(de)一個(ge)重大挑戰。

在(zai)傳統的(de)(de)(de)(de)人工智能發(fa)(fa)展中(zhong)，在(zai)建(jian)立(li)模型的(de)(de)(de)(de)時候，是把各地(di)的(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)匯聚到(dao)一個(ge)中(zhong)心(xin)點(dian)，以此建(jian)立(li)一個(ge)中(zhong)央大(da)模型。這個(ge)方法使(shi)人工智能的(de)(de)(de)(de)發(fa)(fa)展面(mian)臨瓶頸——隱(yin)私(si)和數據(ju)(ju)安全(quan)保護的(de)(de)(de)(de)要(yao)求(qiu)使(shi)得(de)獲取(qu)數據(ju)(ju)成為障礙。而"聯邦(bang)學習(xi)"的(de)(de)(de)(de)思路是讓數據(ju)(ju)不出(chu)本地(di)，模型可以在(zai)各地(di)的(de)(de)(de)(de)計(ji)算中(zhong)心(xin)之(zhi)間(jian)進行交換、彼此成長，它(ta)的(de)(de)(de)(de)效果(guo)和一個(ge)中(zhong)心(xin)化大(da)模型類似，但是保護了(le)用戶的(de)(de)(de)(de)隱(yin)私(si)和系統安全(quan)。

"聯邦(bang)(bang)學(xue)習的(de)(de)核心思想(xiang)是數(shu)據(ju)不(bu)動(dong)模(mo)型動(dong)，數(shu)據(ju)可(ke)用不(bu)可(ke)見。"楊強指(zhi)出，面(mian)對業務轉型升級過程中越(yue)來越(yue)多(duo)的(de)(de)數(shu)據(ju)流通和(he)隱私(si)保護(hu)的(de)(de)需求，微眾銀行在國內首(shou)次系統性提出"聯邦(bang)(bang)學(xue)習（Federated Learning）"理(li)論(lun)體系，"我們建立了(le)全球領(ling)先的(de)(de)隱私(si)計算(suan)(suan)聯邦(bang)(bang)學(xue)習開源社(she)區FATE，支持眾多(duo)人(ren)工智能的(de)(de)算(suan)(suan)法，包括(kuo)決(jue)策型的(de)(de)算(suan)(suan)法和(he)生(sheng)成式的(de)(de)算(suan)(suan)法。"

此外(wai)，微眾銀(yin)行進(jin)一步提(ti)出"可信聯邦學習"的(de)理論框架，即安全(quan)可信的(de)多(duo)(duo)(duo)方(fang)分布式機器學習范式，在隱私(si)保護、算法效率、模型性(xing)能等多(duo)(duo)(duo)個目標(biao)保證的(de)前提(ti)下，可以實現(xian)數據(ju)可用不可見的(de)多(duo)(duo)(duo)方(fang)協作，在多(duo)(duo)(duo)源數據(ju)綜合發揮價(jia)值的(de)同時(shi)保護每(mei)一個數據(ju)源方(fang)的(de)隱私(si)和(he)數據(ju)安全(quan)。

"聯邦學習、人工智能、大模型(xing)等(deng)技術的進(jin)展(zhan)(zhan)，也(ye)在積極(ji)支持著我們內部技術的發展(zhan)(zhan)，包括運營場景支持、精準營銷、風險管理等(deng)。"楊(yang)強表示。

構建場景化AI應用

"我們從不同的(de)角(jiao)度，用不同的(de)模態，使用人工(gong)智能的(de)技術來構建(jian)場(chang)景化(hua)AI應(ying)用。"楊強表示。

在(zai)語(yu)音方(fang)面，包(bao)(bao)括語(yu)音識別(bie)技(ji)術(shu)、語(yu)音合成技(ji)術(shu)、聲紋識別(bie)技(ji)術(shu)等；在(zai)自然語(yu)言理(li)解(jie)方(fang)面，涵蓋語(yu)義(yi)理(li)解(jie)、句(ju)法(fa)分析(xi)、意圖(tu)識別(bie)、語(yu)義(yi)的切(qie)割等技(ji)術(shu)；在(zai)圖(tu)像識別(bie)方(fang)面，包(bao)(bao)括人臉識別(bie)和活體(ti)檢測等技(ji)術(shu)。

在具(ju)體的(de)(de)實踐方面(mian)，楊強指出，通過(guo)將人工智能(neng)前(qian)沿技(ji)術(shu)與金(jin)(jin)(jin)融(rong)服(fu)務(wu)深(shen)度融(rong)合，探索將大(da)模型相關(guan)技(ji)術(shu)融(rong)入金(jin)(jin)(jin)融(rong)服(fu)務(wu)各個環節(jie)，AI正在幫助拓展金(jin)(jin)(jin)融(rong)服(fu)務(wu)的(de)(de)廣度和深(shen)度，在智能(neng)客(ke)服(fu)、智能(neng)營(ying)銷、智能(neng)風控等多方面(mian)提升了金(jin)(jin)(jin)融(rong)服(fu)務(wu)質效。

當(dang)前，通(tong)過移(yi)動互聯網，用(yong)(yong)戶(hu)的在線咨(zi)詢量在日益(yi)增加，用(yong)(yong)戶(hu)提問(wen)的內容也日益(yi)豐(feng)富和深入，金融機構如(ru)何應對(dui)用(yong)(yong)戶(hu)的咨(zi)詢與投(tou)訴(su)，并且對(dui)其(qi)進行(xing)分(fen)析和記錄，進行(xing)多維(wei)度的服務？

楊強指(zhi)出(chu)，智(zhi)能(neng)客(ke)服的(de)(de)(de)主要(yao)目(mu)的(de)(de)(de)是(shi)提升(sheng)用戶(hu)服務(wu)效率和滿意(yi)度(du)。以(yi)微眾銀行為例，當(dang)前從用戶(hu)端咨詢、到智(zhi)能(neng)應答(da)、到能(neng)夠輔助人(ren)工(gong)(gong)座席的(de)(de)(de)人(ren)機結合，再到監(jian)控，整(zheng)個(ge)流程各個(ge)部(bu)分都(dou)有人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)發揮的(de)(de)(de)場景，如(ru)語(yu)義理解、向(xiang)量(liang)化的(de)(de)(de)表(biao)示(shi)、向(xiang)量(liang)的(de)(de)(de)檢索，從知識庫(ku)中(zhong)(zhong)發現相似度(du)高(gao)的(de)(de)(de)問題和答(da)案。并且(qie)在一個(ge)問答(da)的(de)(de)(de)結束(shu)以(yi)后，還可以(yi)進(jin)行人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)自動從座席對話(hua)中(zhong)(zhong)提取摘要(yao)，便(bian)于客(ke)服回顧(gu)和提升(sheng)話(hua)術，從而不斷提升(sheng)服務(wu)質量(liang)。

"我們需(xu)要(yao)支(zhi)持好幾億(yi)用戶(hu)的服(fu)務，當前我們97%的日均消息是由機器人提供的服(fu)務，并且基本能(neng)夠保證在1秒(miao)內(nei)提供回復(fu)，準(zhun)確率也(ye)在業界處于較高(gao)水(shui)平。"楊強表示。

在(zai)營(ying)銷過程中(zhong)，想要找(zhao)到(dao)目標客戶(hu)并對客戶(hu)進行關懷，精準(zhun)度對于金(jin)融機構是一個考(kao)驗。楊強表示，結合智(zhi)能(neng)語(yu)音(yin)(yin)機器人、聯邦學(xue)習等(deng)(deng)技術，微(wei)眾銀行借助人工智(zhi)能(neng)可以進行智(zhi)能(neng)廣告的(de)投放、推薦，語(yu)音(yin)(yin)機器人也可以和用戶(hu)進行交互，座席(xi)助手和實時的(de)質檢(jian)也可以幫助營(ying)銷。同(tong)時，基于人臉識別(bie)、聲紋(wen)識別(bie)等(deng)(deng)技術，AI可以在(zai)開戶(hu)、授信、放款等(deng)(deng)金(jin)融服務多(duo)個環(huan)節幫助把(ba)控風(feng)險，有效甄別(bie)欺詐行為。

原報道鏈接： 《微眾銀行首席人工智能官楊強：AI助力銀行在客服、營銷、風控等方面提升服務質效｜智能金融助力數實融合暨產教融合研討會》