科大讯飞副总裁解飞：语音技术正全面深入金融机构，未来人工智能

9月27日，在《证券时报》主办的“2019中国人工智能金融探路者峰会”上，HKUST迅飞副总裁兼智能金融事业部总经理谢飞发表了主题演讲——“科技助力金融”。

作为中国最大的智能语音技术提供商，科大迅飞在人工智能领域有着长期的研究和积累，在中英文语音合成、语音识别和口语评价等多项技术方面都具有国际领先的成就。

然而，外界所知甚少的是，HKUST迅飞除了服务传统行业外，已经进入了银行、保险、证券等大型金融机构。语音技术不仅为金融机构的客户服务业务提供支持，还在金融机构的业务端和执行端等多个领域提供技术支持，与金融机构构建智能金融。

语音技术超越世界

谢飞说，中国人工智能技术近年来发展迅速，在许多领域取得了重大突破。两个最具有里程碑意义的事件是机器翻译技术第一次达到世界职业资格标准，其次是机器阅读理解能力超过了人类的平均水平。

据悉，2019年3月20日，HKUST迅飞在机器阅读理解中提出了伯特·达奥法，打破了最佳成绩榜。在世界顶级自然语言理解竞赛第2.0小组中，前两个评价指标都超过了人类水平。

除了机器翻译和机器阅读理解之外，机器语音技术也在不断改进和发展。谢飞相信语音将成为5g和物联网时代的主要交互门户之一。

事实上，从2012年到2017年连续五年，HKUST迅飞的语音识别错误率每年下降30%以上，已经超过了人类速记员的水平。这是由于dnn、cnn和rnn模型的持续和复杂增长以及用户数据的迭代和优化。

与500强金融机构合作降低成本提高效率

谢飞在演讲中列举了HKUST在金融领域应用人工智能技术的一些例子。

在与500强金融企业的语音合作项目中，科大迅飞率先在行业内实施基于语音和按键辅助的语音门户，并创新性地使用了静音座位方案。数据显示，语音门户的自助服务完成率降低了流量，相当于460个座位的工作量，每年直接经济效益为3000万英镑。系统调用时间的减少节省了1000万系统开销。

在一家大型国有银行手机银行的应用语音导航项目中，HKUST迅飞通过该银行的手机银行入口添加了一个小语音搜索入口。6个月后，手机银行搜索功能的使用率提高了10倍以上。

谈到ocr识别的实际应用，谢飞表示，目前，HKUST迅飞的英文手写识别率已经从最初的92%提高到97%，图文混合的识别率也达到了92%。然而，在真实的金融案例中仍然存在两个困难。第一个困难是格式。不同的格式和表格将极大地影响其效果。第二，封闭数据存在于ocr应用中，精确识别模型只能服务于单个银行。

语音分析技术被数字化，以帮助金融机构进行业务转型。

在智能金融大数据分析方面，HKUST迅飞应用智能语音分析技术，可以将记录的数据转换成结构化文本索引，然后通过业务建模实现全面质量检查，从中挖掘和分析有价值的信息，为运营和营销提供支持。

谢飞表示，利用语音分析结果优化业务流程和说话技巧，商业银行票据分期付款销售的成功率提高了1.5个百分点。随着当前人工智能技术过热，如何测试这项技术的真正价值，作为行业领导者的HKUST，将会飞起来。

谢飞提到，在人工智能应用于地面的三个标准中，第一个是可以看到和触摸到的实际应用案例。第二，具有大规模应用和推广的能力。第三，统计数据可以用来说明应用程序的有效性。"只有真正着陆，技术才有价值。"

人工智能未来的三条发展路径

对于下一步，人工智能的发展方向，作为行业的龙头企业，谢飞也给出了自己的看法和未来人工智能发展的三条关键路径:

首先是核心算法的突破，对小样本、无监督和个性化问题的基础理论的不断突破。

其次，大脑和智能飞在一起，数学统计建模方法与脑科学研究的深度相结合，即通过脑科学的研究，我们可以发现当代算法在推理和决策算法方面有更多的突破。

最后，对人机耦合、人工智能系统的人机耦合模式和人类行为合作进行了不断探索。

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