金融沙龙分享回顾三：人工智能遇到天花板了吗？机器人如何更智能？

算法上的突破，已经不能满足人们的期待。在银行等企业级市场，人工智能的工程化和实际场景化，正成为新起点。

在前面两期的沙龙回顾中，我们重点分享了金融科技发展当下，银行从数字化向智能化转型机遇和挑战。人工智能落地中，不同银行对智能服务诉求、动力和策略差异化。这一期，我们探讨人工智能正面临的挑战。AI从客服等场景深入到银行业务系统，需要经历一个过程：技术本身蜕变与突破、业务对接与深度融合等。AI从新科技到企业基本生产力，还需要技术创新者与行业伙伴一起努力探索。

追一科技金融沙龙

沙龙回顾放送目录：

沙龙系列一：银行业智能化挑战

沙龙系列二：AI落地，大小银行，各有“心事”

沙龙系列三：人工智能遇到天花板了么？机器人如何更智能？

今天各位读者收到的是第三篇

人工智能遇到天花板了吗

近两年来，人们已经习惯了AI算法在一些竞赛中“完爆”人类的报道，但实际应用依然是一大痛点，今年初以来，人工智能的“寒冬论”又席卷而来。

那么，这一轮人工智能浪潮是不是真的遇到了天花板呢？

“深度学习确实遇到了一些瓶颈问题，但并不意味着人工智能遇到了天花板。”追一科技CTO刘云峰博士在沙龙分享中表示，瓶颈论调的出现是因为最新的算法在计算量和效果提升上没有达到等价的收益。“现在最好的图像识别算法，计算量可能提升了1000多倍，但效果只能提升一点。”

追一科技CTO刘云峰博士

刘云峰博士认为，人工智能不再是单一算法打天下，而是进入一个新阶段：依靠“工程化、功能和平台化”来解决实际的问题。他以AlphaGo为例，AlphaGo其实就是一个完美的工程解决方案，背后组合运用了很多传统算法，但被许多人忽略了。

这也是追一科技努力的方向。深度学习或者机器学习，将只是一个工具或者组件，通过反复应用和打磨，在整体工程化上实现更好收益。在NLP的处理上，针对不同的需求采用不同的算法，比如文本分类，针对长文本和短文本的分类算法就不一样。

具体到金融客户需求，追一科技通过有效工程化策略，智能调度激发多种算法最大潜力。比如银行客户既希望有大数据的处理，又希望做深度学习的优化。就可以先进行降维压缩，压缩之后的数据再去执行更复杂的算法。通过持续精细化努力，实现对客户最优的效果。

企业级的机器人如何更“智能”

落地到企业场景和应用上，机器人“智能化”也是一个综合项考验。

本次沙龙活动中，来自渣打银行的Richard Wang提出了一个问题，“如何进一步提升机器人的智能化水平？”像人一样的机器人，有没有可能?这样可以承载更个性、温情化的服务。

一些部署了机器人的银行坦承，“智能”需要技术和业务系统更深打通。比如查询和业务办理类智能服务，相比普通咨询，需要更深系统对接，“需要一个过程”。另外，从银行角度看，智能化也是用户数据标签化的过程，面向不同的人，提供不同的服务。单纯的“生动”或者寒暄，并不意味着智能化需求。

机器人对话的结果，最终是为了业务关联，所以也会涉及策略配置，让用户回到一个闭环的场景中。

追一科技创始人兼CEO吴悦

追一科技创始人兼CEO吴悦从服务机器人智能演化角度进行了分析。2016年追一科技成立时就考虑了机器人系统问题。问答系统存在局限，可以说是为了做机器人而做机器人，这种系统形成的“智能”，来源于机器人训练师。训练师很难把所有流程都规划梳理好，训练出一个像人一样的知识库。

通过人机协同的系统，将改变这一局面。机器人智能来自于日常坐席，而不是训练师。机器人会筛选一部分问题，学习人工怎么处理。人工处理轨迹被记录下来，机器模拟学习之后，把这个处理流程和知识点对应上，再让业务人员来做审核。

新的机器人智能是一个“众包”的智能，而不是训练师一个人的智能，这将会是一个突破口。

追一科技在AI领域的探索和解决方案

目前，追一科技的智能服务解决方案，已经应用于银行、保险、证券、互金等多个金融领域，包括招商银行信用卡、交通银行信用卡、南方基金、长江证券、阳光保险等众多行业标杆客户。

以招行信用卡为例，通过智能化交互，在微信、QQ等多个数字化渠道，用户不仅可以进行常规咨询，还可以进行账单查询、分期、提额等多种业务办理。

而基于追一科技的企业智能服务系统，特别是人机协同，银行金融机构服务效率将大大提升，银行服务人员可以从简单重复的工作中解放，从事更复杂、更有价值、面向VIP客户的工作。与此同时，在整个人机协同中形成的数据闭环，可以通过热点分析、情感分析、舆情监控等多维数据智能分析，实现更多价值。

接下来，追一科技将与银行机构进一步密切合作，不断打磨AI能力，推出更加贴近银行业需求的产品和解决方案，包括全新AIForce智能服务平台、基于语音的智能化解决方案、坐席助手等，与银行企业一起落地更多的AI场景应用。

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