蚂蚁金服漆远：金融场景是人工智能发展的燃料
图为蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远在发表演讲。供图
中新网杭州7月24日电 (赵小燕 胡亦心)“AI离不开场景和数据，而金融场景里产生的海量数据，能成为人工智能的燃料。”在22日召开的2017中国人工智能大会(CCAI2017)上，蚂蚁金服副总裁，首席数据科学家漆远分享了蚂蚁金服在众多场景上对AI的创新和应用，并承诺技术成熟一个就开放一个。
“做AI就要解决真正的问题，产生真正有意义的服务。”漆远表示，金融活动伴随着大量的服务场景，产生的海量数据又成为了人工智能的燃料，使得蚂蚁金服能够发展应用一系列的人工智能技术，同时，这些场景反过来又为人工智能带来了不同的挑战。
为此，蚂蚁金服搭建了一个金融智能的平台，包括了一系列的人工智能技术，比如说强化学习、无监督学习、图推理、共享学习。“这些技术具备金融领域的实时对抗性、大规模以及安全加密性。”漆远介绍道。
此外，智能平台在语音识别能力上，发展了NLP的能力，在最顶层，具备了一定的推理和决策的能力，这能够帮助用户和金融合作伙伴做出明智的决策。
据介绍，这一金融级AI系统已被广泛应用于蚂蚁金服的各项业务，包括智能客服、交易风控、贷款准入和金融理财等等。
近日，蚂蚁金服发布的“定损宝”，就是利用深度学习图像识别技术，解决对不规则车辆损伤进行识别的行业难题。通过算法识别事故照片，与保险公司连接后，几秒内就能给出准确的定损结果，包括受损部件、维修方案及维修价格。
从数据上看，AI算法结果与保险公司定损员的定损结论已基本一致，并且，AI图像识别能够同时处理万级的案件量，这有望每年为行业节约案件处理成本20亿元。
此外，智能客服一直是各大平台最常使用的AI技术。但目前，多数客服更接近于一个搜索引擎：将用户输入的关键词与数据库的相关答案匹配。对于口语化的提问，往往很难给出“智能”的回答。
“和绝大多数智能客服相比，小蚂答的最大优势在于它会自我学习。”漆远介绍道，问题回答得越多，小蚂也就变得越精准，尤其对于口语化、表述不够完整的提问，在多次“练习”后，能够主动理解。
数据显示，支付宝智能客服小蚂每天可以处理200-300万的用户咨询。2017年，小蚂答客户满意率达78%，比人工客服满意率高出3个百分点。
此外，小蚂答完成5轮问答所需时间大概为1秒钟，比人工客服的效率高30至60倍。
“由于有深度学习和图的结合，我们拥有了超越人工满意度的智能客服。”漆远感叹道。
“今年蚂蚁金服两个关键词，一个是‘开放’，一个是‘AI’。”漆远在演讲中强调，蚂蚁是一家做普惠金融的科技公司，非常愿意赋能和服务客户，从客服到模型部署平台到其他的每一个案例，技术成熟一个开放一个。
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