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IBM赖开文:Wason已经在中国金融业落地

发布时间:2017-12-30

  IBM赖凯文:沃森已经在中国金融业登陆

  网易科技讯7月15日,网易未来科技峰会在北京举行。 IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖凯文出席了“AI + Finance”特别会议并发表了主题演讲。他是中国大陆首个沃森登陆项目的实施者,也是银行业首个认知客户服务项目。他介绍说,IBM在2006年推出了Wall计算系统,并在2014年实现了商业化,现在在全球17个行业拥有人工智能和认知计算应用。 IBM还在2016年宣布,世界已经到来,或者计算机行业已经到了认知时代。认知系统的四大核心竞争力认知系统应该具备四个核心竞争力:首先,他们理解人类语言,理解许多非结构化数据,包括文本,包括语音,包括图像,包括视频。其次,认知系统可以推理。传统的计算机,你给它进入A,它必须给你一个明确的答案B.但认知系统不再是这样,它会给出它认为最好的答案,根据其背景知识,包括时间,包括地点,包括对象,包括产品在内的很多方面。比如IBM有一个小机器人,把这个小机器人放在阿姆斯特丹,有人问他:“你认为世界上最伟大的足球运动员?”他说:“因为我在阿姆斯特丹,所以我想说的是主题Ruif。 “因为这个机器人巧妙地把这部分内容放进去了,所以他会说克鲁伊夫。三是互动。原来电脑系统通常通过键盘与人交互,鼠标进行技术交互,非常死板。认知系统的一个显着特征是它能使机器和人之间的沟通像人一样顺畅,可以读写,知道你的意图,当它发现你的意图不明确时会问你回来,对话,交流。第四,它可以学习。你给他一个电脑系统A,它会给你一个B.学习是你给他一个A,它会有替代答案,B1,B2,B3 ......每个答案后面对应着很多的证据,因为这些证据将有信心排名,这将是最高的信心给你如果你调整这些答案背后的证据,你会添加它,优化它,并更新这些答案将改变的信心。当答案的可信度突破排名变化时,在这个时候,认知计算机系统给出的答案最终会改变你的答案。据赖开文介绍,目前人工智能已经发展到一定阶段,图像识别,语音识别,人脸识别等任务接近甚至超过了人的水平。在此基础上,IBM认为人工智能有三大领域,一是加强互动,二是协助更广泛的探索,最后做出更准确的决策支持。人工智能改变金融交互在交互方面,认知计算机系统理解人类对话并理解人类语言,因此它可以通过认知计算机系统改善与客户的交互。最终用户用户之间的交互以增强用户体验。现在聪明的客户服务可以理解自然语言,今后其实我们也可以在与人类对话的过程中,了解他的人格,了解他当时的心情。例如,当客户生气时,客户抱怨没有被提升,客户服务机器人很快就安慰他。将来在识别人的个性和情感识别方面可以做得更多提升。目前,IBM已经在银行中做了三类机器人:银行机器人欢迎,服务机器人,咨询机器人。欢迎机器人,可以回答一些刚到银行网点的银行客户,包括财务建议,银行的简单信用卡等等都可以回答这个问题。服务机器人,现在在手机银行,网上银行都可以做生意,但这种业务更多的是给用户一些下拉框,让他选择一些产品,截止日期,服务机器人的业务流程不再是下拉框,而是像人一样对话,当用户有疑问,您可以非常热烈地回答用户的问题。咨询机器人,通过认证可以知道谁是用户,根据客户的需求,推荐上千种个性化服务。目前,这些机器人实际上已经降落。 IBM在台湾一家银行做了信用卡推荐,做了抵押贷款申请,还有几次外汇交易。在发行当月,该行业务增长了三倍,IBM也是中国有限股份制银行的网络机器人,而且IBM很可能会跟进一些中国最有名的合资银行,股票的银行,给他们的智能产品,从几个下拉开始选择的选择变成了一个智能的互动,使他们能够“热情地”给他们的客户。关系圈识别可以降低搜索的财务风险。以前的计算机系统要做探索,主要是关键字匹配和搜索。这可以在结构化数据中完成,但是80%的数据是非结构化数据。现在认知系统有两个功能:一是可以进行模式匹配和发现关系。通过语义理解和模式匹配,您可以在大量非结构化数据中搜索您想要的内容。例如,一个问题,从大量的知识库,用户可以找到你需要的答案,而不是一个关键词。其次,在大量的数据中,我们可以发现很多相关的知识,知识之间的关系是什么。未来,IBM希望建立无监督的知识,目前大部分的知识地图建设仍在审查之中。未来希望人工智能能够提取大量知识库与现有关系类型之间的关系,并能自动学习,更新和维护。另外,很多人工智能现在正在写诗,写歌,写文章。 IBM希望未来的探索将使认知系统能够做一些艺术家的创新。 IBM在这方面有产品登陆,根据赖开文的说法,IBM在四大银行中的一家建立了一个基于图形的品牌,通过计算银行帮助识别和进行风险预测。进行了8种类型的关系型圈子搜索,包括股权关系,赞助关系,投资者关系和资金圈关系,其中IBM公司进入对应关系圈进行检索。非常强大,所以做一个关系来识别这样一个月的时间,现在只要能达到这个分钟就可以了。原来的6个圈子做不了这么做,现在可以无限制,20,30甚至是数百个关系圈结构使用关系圈结构,IBM正在进行基于风险的预测,当这个关系圈中有一个违约点时,关系圈其余部分的剩余部分将会默认为什么?他违约的概率是多少?就像一个篮子里的苹果有烂苹果,其他苹果会腐烂?可以预见。我们做了40%的预测做到了58.2%的准确性,基于这个验证,IBM即将开展这样的产品推广。现在很多银行担心风险传导的预测可以大大降低银行的损失。人工智能有助于决策人工智能最重要或最关键的能力是帮助人们做出决定。 IBM认为,在人工智能或认知计算的这个阶段,更强调“辅助”决策阶段。 “辅助”的决策意味着IBM会给用户一个决策建议,这些建议中有一个“信任级别”,也就是计算机系统和认知系统认为他有多大的信心,它有多可靠。而“可追溯”,就是说提案背后的每一项决定都会提供证据,人们可以据此作出判断,即便不合理也可以作出自己的判断。对此,IBM的登陆项目是帮助日本一家保险公司做出聪明的主张。人寿保险公司的说法是非常复杂的,因为很多疾病,每个疾病都很复杂,要区分什么情况下的赔偿,是不是赔偿,是一个非常专业的事情。同时,要确定是否应该支付报销费,检查大量的文件,检查信息,医生的处方等,一般复杂的疾病需要10年以上的工作人员才能做到。投入是非常高的,IBM通过Watson Systems做出了聪明的主张,做了两件事:一是从非结构化数据(医院医生处方和报告)中提取关键特征信息,包括疾病名称,手术名称,诊断和治疗结论,不需要通过人进入,这是通过自然语言理解,机器学习来实现的;其次,将提取的特征与历史数据进行比较,做出理赔决策。公司索赔平均时间减少了40%,员工投入减少了30%,原来30%的员工调动了其他事情,每年减少支出1.5亿日元,他披露d说IBM正在谈论中国的保险公司,TOP6保险公司就把这样一个从日本到中国的认知索赔计划。 (温泉)下面是一个演讲实录:严进:谢谢你总分享。由于现在公众对保险的需求越来越大,我们也期望人工智能在保险领域更多地投入,使得保险更加人为化,智能化和个性化。这里还邀请了一位重量级嘉宾,他是中国大陆第一家沃森地板项目和银行业首个认知客户服务项目的实施,今天他首先发表了关于人工智能+金融的演讲。 IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖凯文先生。赖开文:大家早上好,今天很高兴能有这样的机会分享IBM在人工智能(IBM称为认知计算)的观点,我说,IBM在2B市场非常重要,就是帮助传统业务做人工智能应用和创新。今天,在两个方面,首先是认知计算的发展,以及IBM如何在金融行业中对传统产业有自己的看法。我们知道,AI其实并不是一个新话题。实际上,AI从20世纪50年代开始,到现在的60年。但经过这么多年,经过了两个低谷,因为AI没有达到人们的期望。第一个是七十年代,第二个是八十年代。实际上,机器学习,大数据甚至深度学习这样的大科技的突破,使得人工智能迎来了一个新的春天。即使现在我认为这是夏天。每个人都非常热烈地拥抱这个话题。新兴IT公司以及传统行业正在积极拥抱AI(人工智能)。 IBM从2006年开始推出Wall Computing系统,2014年商业化,现在在全球17个行业运营,已经在AI和Cognitive Computing中使用。 IBM还在2016年宣布,世界已经到来,或者计算机行业已经到了认知时代。认知时代其实和AI一样。当我们谈论认知计算或认知系统时,我们主要强调认知系统具有四个核心功能的能力。首先,它理解人类的语言,理解很多。非结构化数据,包括文字,包括语音,包括图像,包括视频。这些可以像人类的真正意义和分类一样被理解,等等。这是理解的第一个能力。其次,认知系统可以推理。传统的计算机,你给它进入A,它必须给你一个明确的答案B.但认知系统不再是这样,它会给出它认为最好的答案,根据其背景知识,包括时间,包括地点,包括对象,包括产品在内的很多方面。让我举个例子,其实IBM有一个小机器人,把这个小机器人放在阿姆斯特丹,有人问他:“你认为世界上最伟大的足球运动员?”他说:“因为我在阿姆斯特丹,所以我想说的是克鲁伊夫。 “因为这个机器人有推理能力,所以把这部分内容放在这个部分,所以他会说是克鲁伊夫,所以认知系统非常重要的一个特征就是推理能力,他可以根据自己的输出背景来选择或者选择他的回答三,互动我们的计算机系统本来是与人们的交互,通常是通过键盘,鼠标来进行技术交互,非常刚性,认知系统的一个主要特点是它使得机器和人们能够像人们沟通顺畅,他们可以读写,知道你的意图,当他认为你的意图不明确时,他会问你问题,交谈和交流;第四,可以学习,你给他一个电脑系统,他必须给你一个B如果两天不给你B,你会说他有一个Bug,但最重要的认知系统是学习。学习是你给他一个A,他会有一个替代答案,B1,B2,B3。每个后面...答案与许多证据相对应,因为证据将对排名有信心,他将以最高的信心给予您如果您调整了这些答案背后的证据,您将添加它,优化它,并更新信心这些答案将会改变。当答案的可信度突破排名变化时,认知计算机系统给出的答案最终会在这个时候变成你的答案,这意味着认知计算机系统,当你把相应的背景知识放到更新训练的时候,它不断学习和优化其答案输出。刚才讲了四个观点。实际上,目前人工智能已经发展到了一定的阶段,在很多单一的任务中,包括图像识别在内的包括人脸识别在内的言语识别,实际上已经接近甚至超越了人类的层次。例如,图像的识别现在不仅仅是速度,而且已经超出了人类的精确度。在语音识别中,在一些特定的场景中,它实际上超过了人类。但是,在一些嘈杂的录音环境中,对人体可能并不敏感,抗干扰能力稍差。然而,现在人脸识别基本上没有问题,我们知道这个技术的准确率达到了99%以上。我们实际上认为,IBM认为人工智能有三大领域,第一个是交互式改进,第二个是协助更广泛的探索,最后协助做出更准确的决策。一个接一个,认知计算机系统对于每一个互动都理解人类对话,理解人类语言。因此,通过认知计算机系统,可以很好地改善你和客户之间的互动。最后,用户之间的互动增强了用户的体验,其实在以前有一个伪机器人,其实就是关键字的搜索和替换,正如姬将军也谈到的,他们是公安科技的机器人。其实很多对话系统还是FAQ系统,Q系统我们都是用机器人做的,以前有一些传统的机器人,我们称之为智能客服1.0,是通过匹配规则,用关键字,用要做的规则现在让我们来做吧。通过机器学习,深度学习和理解,我们把自然语言的语义理解称为理解客户的意图,然后进行多轮对话。因为我们与人的对话不是问答,我们需要多次对话,现在我们有能力进行深入的对话。我将来可以做什么?今后,事实上,我们也可以理解人类的个性,在与人类对话的过程中了解自己的情感。当客户一直生气的时候,当客户投诉不做营销的时候,你很快安慰他就够了。所以在这一个,人和人,人们都希望看到面对面说话的时候,脸上一直生气的时候,你很快就停下来了。将来在识别人的个性和情感识别方面可以做得更多提升。实际上,IBM在认知交互方面做了很多工作。我们已经为一些客户做了测验机器人。这很简单。实际上,我们在银行网络中有一个物理机器人。当我们等待时,你可以问很容易提出的问题,如财务咨询,包括在银行开一张简单的信用卡。其次是服务机器人。大家知道,其实手机银行,网上银行都可以做生意,但是这种业务更多的是你给他的一些下拉框,让他选择一些产品,截止时间等诸多下拉选项他有一定数额的钱,做保险多少钱,多少钱等等,但是这个交流不是温度,而且往往客户的业务过程中会有问题问你,比如做一个理财产品他会问你什么是保本?保证资金不会赔钱?人们的理财产品会高于身体,为什么会这样呢?这个问题和答案需要及时回答,这次我们称之为服务机器人,业务流程不再是一个下拉框,就像人们对话,你得到他的需求,当他有问题的时候,你会很热情的回答他的问题,消除他的疑虑,最后一站式帮你做最后一分钟的休息动作,使他购买你的产品,选择你的服务,这是服务机器人,三是咨询机器人,每个人都想要一个个性化的服务,而且我通过认证知道你是谁,他的头衔是什么,如果有些人资质很高,他希望被称为医生,或者当你向他推荐产品的时候,服务不统一时我现在整个企业都希望推出什么产品,但是这个客户想推什么自己的产品,在服务过程中给了他一些指导,指导他拿到成千上万的人无家可归的服务。所以第三个领域是咨询机器人。在这其中我们其实有一家台湾银行做了信用卡推荐,做了一个抵押贷款申请,这两个业务和几个外汇业务,在这个月的推出,他们的业务增加了4倍我们还是国内股份制有限的银行为他们做了这样一个机器人网络,我们很可能马上与国内一些非常知名的一些顶级股份制银行合作,给他们一个明智的投资建议,这样的一个产品的选择,从几个原来的下降下拉选项,成为一个智能交互允许他们打电话给有热烈对话和产品互动的客户。这是我们现在正在做的一些事情。下一步探索。以前的电脑系统做探索,关系型数据库,我们做什么?关键字匹配和搜索。实际上,这可以在结构化数据中完成,但是现在我们都知道80%的数据是非结构化数据。现在认知系统可以做什么?现在认知系统可以进行模式匹配和发现关系。所以我们可以搜索大量的非结构化数据来找出你想要的,包括语义理解和模式匹配。现在你问一个问题,我可以从你需要的广泛的知识库中找到答案,而不是一个关键字,你的类似答案可能是这些,你去搜索。我们可以根据你的问题准确定位你需要的答案是什么。其次,在海量数据中,我们可能会发现很多相关的知识,知识之间的关系是什么?这是第二点。我们现在可以做到。我们将来可以做什么?今后,我们希望建立无监督的知识。大多数情况下,我们正在做的知识地图的建设仍然是监督的。有希望的是,为了能够建立一个无监督的知识并给你一个广阔的知识库,我可以提取它们之间的关系和存在的关系类型,它可以自动学习自动更新维护,这是第一点。第二点,现在有很多人工智能呢?写诗,写歌,写文章。我们希望探索未来将使我们的认知系统能够做一些艺术家的工作,我们称之为创新。这是将来要做的事情。我们在IBM的四大银行之一制作了一个基于图形的品牌,众所周知,刘先生刚才谈到了风险识别,蒋介石也谈到了风险,银行风险很高。做了一些事情,我们做了八种关系,包括股权关系,包括安全在内的投资者关系,包括首都圈关系等等这八个关系,我们去找对应的关系环,IBM“ G系非常强大,我们原本做了这样一个关系鉴定,他们想要一个月的时间做这样一个关系鉴定,我们现在只要做一分钟就可以做鉴定关系圈,而我们的关系圆圈原本是做到6不能继续下去,现在我们可以做无限的,20,30甚至上百的关系,我们做的是基于风险的预测,当这个关系中有一个违约点时,其他关系圈的其余部分何时会默认?违约概率是多少?就像一个篮子里的苹果有烂苹果,其他苹果会腐烂?我们做了这样一个基于风险的预测。我们做了58.2%的预测,准确率为40,在这个验证的基础上,我们马上给他们进行这样的产品推广,现在很多银行都担心这样的预测传导可以大大减少他们的损失。三是决策,我们做的很多。人工智能最重要或最关键的能力是帮助人们做出决定。在这个阶段,IBM认为人工智能或认知计算更强调辅助决策的阶段。我们会给你如何做出决定的建议。这个建议有一定的信心,计算机系统和认知系统认为他的信心水平是多少,我判断他是多么可靠。第二个是可追溯的,那就是我给你一个决定,对应回来给你一个证明,为什么给你这样一个决定?是什么原因?我会给你提供证据人们可以看到,我做这样一个决定背后的内容是什么,一个二三四,你认为这是合理的,接受我的意见,如果不合理,请作出自己的判断。所以这是一个现在称为辅助决定。未来当我们的认知系统更加智能,当数据更丰富时,当我们的历史数据周期更长,当我们对监管要求不那么严格,或者我们更有信心时,我们希望未来的计算机系统可以帮助您做出决定。其实这样的自动驾驶就是电脑帮你做决定,左转,右转,刹车不刹车,是你的电脑帮你做决定的。未来,商业化将面临监管要求或法律风险。 IBM在认知决策中做了什么?我谈论一个案例,我们帮助保险公司做出明智的主张。大家都知道,人寿保险公司,特别是投保后一旦退出保险,赔付其实是很复杂的,大家都知道这么多疾病,每个疾病都这么复杂,保险条款,我也买了这样的一个人寿保险后来,当我看到它,我无法忍受了。因为我的朋友的关系,我买了它,我相信你,索赔专员其实很难受,所以很多疾病都是非常罕见的疾病,而且都很专业,保险条款索赔有什么赔偿,有什么不可赔偿的因此,这样的事情,首先是保险索赔,检查信息,医生处方等大量文件,一般复杂和严重的疾病需要十年以上的工作人员来做。这种人力投资的成本非常高。 IBM帮助沃森通过沃森系统做出了聪明的声明。有两件事情要做:1.从拿医院医生的非结构性处方,打开医疗报告,我们提取了一些重要的签名信息,包括病名,包括手术名称诊断和治疗,直接从计算机系统中提取,无需人工输入。它是通过自然语言理解通过机器学习提取的。 2,当从这些功能提炼出来的引擎做规则做保险系统的人都知道,规则引擎只能解决一些问题,还有一些问题无法解决,需要手动处理。 IBM的沃森系统拿这些,他去读了项目的索赔,拿到了申请材料,用保险条款与历史案例相比较,案件的历史与它类似,类似案件丢失或没有损失?什么是没有损失的原因?这是否与你一致,这接管了。 IBM完成工作后,他们平均原来索赔的时间减少了40%,人员投入减少了30%,原来工作人员的30%,我们不能说下岗,公司就把这些人员带到做其他事情。刘刚刚说,北大,清华人员做别的事是一个意思,他们带这些人去做别的事情。每年减少1.5亿日元指出。日本的保险公司并不是那么大,对于中国的保险公司,我们已经在谈论TOP6保险公司必须将这样一个解决方案从日本转移到中国的认知要求,而且我认为中国的大小将是可能的未来这些保险公司的成本节约是很难想象的。这是认知索赔支持的第三个内容。以上是我今天分享的内容,希望将来有机会与你分享更多的时间。我也希望今天我们知道,AI的未来有着非常广阔的前景,但是它如何帮助我们各自的企业呢?我们如何帮助传统业务?我认为AI是一步步走下来的,非常踏实,非常扎实。谢谢你们。

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