宜人贷——宜人蜂巢金融科技AI实践：蜂巢机器人

一、金融科技

金融科技：就是业内所说的Fintech。维基百科对此给出的界说是，由一群通过科技，让金融处事更高效的企业，组成的一个经济财富。Fintech并非简朴的在'互联网上做金融'，而是基于移动互联网、云计较和大数据等技能，实现金融处事和产物的成长创新和服从晋升。简而言之，金融科技领略为：操作包罗人工智能、征信、区块链、云计较、大数据、移动互联等前沿科技本领，处事于金融服从晋升的财富。宜人蜂巢在金融科技的海潮中，不只拥有坚硬的技能基本，构建了一站式智能风控处事系统并推出了很多风控方面的产物。

二、蜂巢呆板人

宜人蜂巢团队于2018年正式推出蜂巢呆板人。蜂巢呆板人是一款智能语音对话呆板人产物，它是人工智能技能规模的一个重要分支。蜂巢呆板人涉及了大数据技能、云计较以及人工智能技能。首要应用于智能催收与智能客户规模，它直击行业痛点的各项成果，辅佐企业有用进步转化率。蜂巢呆板人的首要成果有：

• 全自动拨打：批量上传案件数据，一键启动群呼拨打打算。按需配置，自动拨打号码及重播。
• 全真人原音对话：定制化语音交互计划,各行业专业对话智能原音雷同,无感知人机对话，对话更贴近真实、顺滑。
• 呆板转人工坐席：自界说意向客户法则，通话进程中到达前提自动触发，无感知转人工坐席,及时推送通话谈天记录,实现人机无缝切换。
• 支持对话打断：智能辨认用户打断意图，完成用户打断灌音举动，高度模仿真实对话场景。
• 客户标签分类：完成通话及转人工时，数据精准说明打点,客户范例自动标志筛选,利便人工实时跟进意向客户。
• 猜测最佳拨打时刻: 基于客户汗青电话接通环境，由决定模子抉择客户最佳拨打时刻，并在最佳拨打时刻实行举办客户接洽，进步客户接洽率及满足度，进步还款服从。
• 对话全程灌音：电话外呼全程灌音, 数据统计, 客户标志, 查询试听, 音转笔墨, 客户资料永世生涯。
• 大数据精准用户画像：基于对付客户在贷前、贷中、贷后的示意给以客户差异金额段、差异风险品级的区分及拆分，基于客户范例的分别基于差异的催收方法、催收频率、催收话术，在短信、信函、微信、催收呆板人等多渠道催收方法上给以催收计策决定依据。

蜂巢呆板人是一个全面的高效的智能语音对话呆板人产物，在工程架构方面：整体框架为了高度的解耦合，运用了微处事框架;每个处事都是漫衍式开拓陈设，停止单点妨碍带来的体系瘫痪;为了存储大量的数据，体系团结运用布局化数据库和漫衍式非布局化数据库。在算法方面：说话辨认、对话体系以及语音合成等模块，运用了声学模子、天然说话处理赏罚技能(NLP)、深度进修等人工智能技能。如下图1为蜂巢呆板人的整体框架：

图1：蜂巢呆板人整体框架

本文首要先容的是蜂巢呆板人首要在算法方面运用的技能以及要领。在整个蜂巢呆板人中呆板进修、深度进修等技能呈此刻每个环节。着实：整个蜂巢呆板人的流程可分为语音辨认(ASR)、语义领略(NLU)、对话打点(DM)以及语音合成(TTS)。如下图2：

图2：蜂巢呆板人主体流程

电话通道及时把用户的语音传输到ASR模块，ASR将用户的语音转辨认成文本，然后NLU模块举办文能力略，辨认用户的真实意图;有了用户意图，开始与用户对话，通过多轮对话来更清楚的相识用户意图，此时就必要对话打点模块的对话状态打点和对话计策的拟定;最后，呆板人做出最优反馈，反馈为文本应答语句，语音合成把该反馈文本转换成语音，播放给用户，至此，呆板人与用户的多轮对话竣事，同时完成详细的营业方针，相识了用户的同时提供了正确的处事。整个环节细密相连，承上启下，接下来就具体先容：

1. 语音辨认(Automatic Speech Recognition)：

语音辨认是一种广义的天然说话处理赏罚技能。语音识此外输入就是一段随时刻播放的信号序列，而输出是一段文本序列。将语音及时转换成人与呆板可以或许领略的笔墨文本，为人与呆板的交互做好了第一步事变，也是最重要的一步。完整的语音辨认体系凡是包括信息处理赏罚和特性提取、声学模子、说话模子息争码搜刮这4个模块，如下图3：

图3：语音辨认体系主流程

在语音预处理赏罚阶段，信号处理赏罚首要的事变是静音片断切除、疏散混叠音轨、消除噪音和信道加强;在特性提取阶段首要操作MFCC特性提取要领和基于深度进修的特性表征要领来获取语音的特性提取，形成呆板可以或许识此外数值范例数据。传统的声学模子首要是殽杂高斯模子(GMM)和隐马尔科夫模子(HMM)，跟着深度进修的成熟，基于深度进修的声学模子也获得应用(譬喻：团结HMM模子与DNN模子的DNN-HMM殽杂模子、TDNN模子以及DFCNN模子)，而且结果也获得晋升。最后一种端对端(END2END)语音辨认处理赏罚体系也是研究的热门。

2. 中文文本纠错：

语音辨认转换的文本是后续流程处理赏罚的首要信息，然而语音识此外精确率不行能是百分百，这种体系级联的不确定性会严峻影响体系的精确性。为此，中文文本纠错很是有须要。ASR后文本纠错首要存眷处理赏罚的是谐音字词纠错(配副眼睛-配副眼镜)和夹杂音字词纠错(流离织女-牛郎织女)。蜂巢呆板人操作人工法则、N-gram模子、拼音相似度以及同义词搭配等要领来更正拼音正确但辨认有误以及因配景嘈杂引起的语音辨认语句主体部门的辨认错误，而在语义关联上的错误，回收双向LSTM搜查，较好的办理了这类多义性句子的语义错误。

3. 天然说话领略(NLU)：

（编辑：湖南网）

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