百度:度小满金融智能语音机器人

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来源:中国电子银行网 2018-09-25 20:05:25 2018中国金融科技创新榜百度 金融科技企业案例

核心提示“2018中国金融科技创新榜”科技企业参赛案例

  度小满金融智能语音机器人每天人机对话样本数量达到百万级别。在客户还款环节,机器人会引导客户澄清其还款方式、希望还的期数等信息,而当客户咨询完某一期要还的金额后,客户再问“下一期呢”,机器人能直接给出答案。在用户提问的同时客服会进行输入联想,即时呈现与用户输入内容相关的热门问题。

  今年6月,度小满金融智能机器人客服正式上线,结合金融特定的场景需求,度小满机器人已经应用到了新客申请流失召回、老客运营、贷后管理、用户在线咨询等多个环节。

  在应用环节,对内,智能机器人为客服、销售、催收等场景提供机器人外呼能力,业务转化指标不低于人工外呼效果,满足业务的高并发外呼数量需求,保证人机对话交流过程足够顺畅,使用户对与机器人交互的内容无明显感知差异;对外,智能机器人为金融行业的合作伙伴,提供金融场景相关的人机对话能力,帮助合作伙伴提升企业运营效率。

  目前,度小满金融智能机器人可替代40%—50%的人力,成本仅为人工客服成本的 1%。同时,使用机器人后,回款率可提升3%—5%,提升效率的同时大大节省了金融机构外呼成本。

  度小满机器人主要具备以下能力:听说能力,基于百度语音技术能力,通过ASR实现语音数据流实时转化为文本文字,通过TTS实现文本文字实时转化生成语音数据流,且转化时间开销低于100MS,保证人机对话的整体流畅度;在机器人与用户的沟通过程中,用户说话内容通过底层运营商线路实时传送到服务端,服务端通过ASR将语音转化成文本;机器人的话术内容,通过TTS实时合成语音数据流,再通过底层运营商线路实时传送给用户,最终实现人机对话;

  理解能力,基于百度自然语言理解深度学习框架unit,实现用户说话的文本文字意图识别,比如当用户询问自己的信贷产品能够贷到多少钱时,机器人通过unit实时识别出用户询问产品的额度意图,此时就能够依赖用户当前的意图,给出额度相关的标准话术内容,解答用户关于额度相关的问题,自然语音理解能力可以说是机器人的大脑核心能力;

  决策能力,当机器人听到并识别出用户的真正意图后,需要做出回复话术内容的决策,这个决策能力依赖每个应用场景预先提炼出的交互决策树,如用户问APP如何操作时,机器人在交互决策树中找到上下文相关的节点对应话术,选择并通过TTS合成语音后发送给用户;每个具体应用场景里的交互决策树是不同的,根据实际情况会配置多棵决策树;决策树越完善,就越能够更好的解答用户问题;同时决策树也是需要结合日常外呼的大量样本不断完善优化。

  同时,度小满通过用户画像,为用户匹配最佳机器人。金融场景里的用户需求各异,问题开放程度比较高,千差万别,需要通过精准的用户画像,提前识别出用户的潜在需求和问题,做好预判和准备工作,然后匹配能够解答相关问题的机器人,事先锁定沟通决策树的大致范围,并保证决策树中的分支是足够完备的,为用户提供相关问题的精准答案;本项目中的用户画像是通过机器学习模型实现的,包括用户问题预测模型、用户需求响应模型、用户还款风险预测模型等等,这些模型使机器人能够更好的了解用户,从而在人机对话过程中更好的满足用户需求和体验。

  未来,度小满机器人将在用户意图理解与识别准确率上更加精进。当前度小满金融客服、电销、催收场景的意图识别准确率为85~90%,需要优化深度学习的算法提升到95%以上,从”鹦鹉学舌”阶段进化到”乌鸦喝水”阶段( “鹦鹉学舌”是人类语言的模仿行为,类似于当前由数据驱动的AI。“乌鸦喝水”则是一个完全的自主行为,其含括了感知、认知、推理、学习和执行,这是智能客服朝想象力、创造力更高层次的进阶。  市面上的大部分机器人还处在第一个阶段,不具备自主学习能力)

  同时,度小满将提升机器人话术的自动学习与生成能力。目前机器人话术主要依赖业务预先提炼,配合互动决策树的机制,但在话术缺失的场景下体验极差,需要对线上海量业务员电话内容进行深度学习挖掘,自动生成话术,让机器人晋升为问不倒的”高级业务话务员”

责任编辑:方杰

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