人工智能语音计算器-淘宝语音人工客服

以ChatGPT为引爆点，人工智能（AI）再次火热起来。

2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家大赛中，AIGC的一幅名为《太空歌剧院》的画作获得了大赛一等奖。 本作品是通过AI绘图软件MidJourney完成的。

2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 诞生。 OpenAI 发布的这个语言模型，仿佛是无数爱因斯坦大脑的集合体。 它在日常对话、专业知识、文案撰写等方面似乎无所不能。发布仅五天，ChatGPT 就拥有了超过一百万的粉丝。

新年伊始，ChatGPT的热浪又回到了国内，同时在A股和港股市场上扬。 这让人工智能这个曾经饱受诟病的话题重新回到了人们的视野中。 人们突然发现，人工智能产业发生了裂变。 所谓“人工智能泡沫”等命题早已落伍。 公司的分析/决策AI已经向2.0时代的生成式AI（AIGC AI-Generated Content）转变。

同时，AIGC的触角已经延伸到社会的诸多领域，广泛应用于生命科学、医疗、金融、制造、娱乐、传媒等领域，大大提高了这些行业的生产力。 本文重点探讨AI VS 金融的化学反应。

智能语音：当AI不再饱和，挑战情感底线

在开始“AI+金融”话题之前，请回忆一下这段亲身经历：某天，某银行信用卡中心打来电话，对方语气平淡简单地说，进入新的一年，我行的信用卡有四项： 新政策与你息息相关。 大概当你听到第三条政策的时候，你意识到你正在通话的可能不是一个有血有肉的灵魂，但是你并没有挂断电话的欲望。 你想知道第四点是什么意思，更重要的是，对方的语气和语调没有让你反感。

经过多年的技术升级和知识积累，智能语音技术已经能够实现“真人”交互。 国内领先的自主AI技术平台百融云创相关人士表示，为了实现去“机器化”的智能语音体验，百融云创将模型定制的语音识别、语音理解、语音生成集成到软交换系统，提供毫秒级语音交互反馈，使其在音色、情感、语速、对话等方面完全拟人化，同时来电语音识别准确率可达99以上%。

目前，百融云创已将上述语音合成系统和对话系统通过智能分析和运营业务应用于多家国有银行、全国股份制银行等中小银行。 配备语音合成系统和对话系统的产品集成了先进的语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）和智能语音中断技术，并结合百融云创积累的庞大知识图谱，可以节省成本和提高金融机构的效率。

以百融云创与某国有银行的合作为例，百融云创成功地将AI语音服务功能植入银行零售业务线。 与以往人工工况相比，“IVR+人工”模式节省了约50%的成本。 “IVR”模式可节省约90%的成本，两种模式的考核结果接近人工服务标准的90%至95%。

通过AI辅助降低人工成本，实现合规管理，被认为是人工智能在金融领域最广泛的应用。 在这方面，美国市场更为先进。 早在10多年前，美国多家银行就与科技公司合作，推出了自己的智能产品。 Erica 被美国银行评为“值得信赖的财务顾问”。 Erica除了24小时在线充当人工客服，还可以帮助用户分析消费习惯，提供理财指导。 统计显示，随着人工智能技术的进步，美国银行已经削减了数万名人员开支。

机器学习：当AI拥有非凡的思维和灵魂

当然，实现100%模拟交互的智能语音只是人工智能在金融领域的应用之一。 在高级阶段，机器学习在为银行等金融机构赋能方面发挥主导作用。 百融云创相关人士介绍，百融云创基于智能语音构建的机器模型，能够准确捕捉用户的情绪变化，挖掘出隐藏在对话中的重要信息，进而提高客户的转化率。

据了解，百融云创自主研发的语音质量检测分析方法及系统，可以根据工作场景自定义质量检测规则和评分规则，构建初始质量检测模型，再结合任务配置初始模型列表获取质检工作模型。 利用语音识别、自然语言处理等技术将语音转化为文本，再利用质检工作模型对文本进行分析得到评分结果，并根据最终评分结果生成可视化报告。

以百融云创服务某国有银行省级分行为例，与原来的人工质检相比，百融智能质检解决方案日均质检量可提升至原质检量的12.5倍； 平均每日费用降低到原来费用的10%； 日均违规率降低到原来成本的10%，通过全量高效质检有效降低投诉率。

机器学习的突出表现让人不得不承认人工智能在某些任务上的表现已经被甩出好几条街。 ChatGPT去年底能够火爆网络的原因之一就是它可以轻松驾驭复杂的场景，比如可以实现高情商对话、生成代码、构思剧本、小说等等.

机器学习带来的“惊喜”还不止于此。 结合云计算的强大功能，机器学习可以发挥更大的作用。 分析指出，云计算可以高效便捷地为人工智能系统提供两个基本前提：可扩展性和低成本的计算资源； 和强大的数据处理能力。 例如IBM Watson、AWS IA、Microsoft Cognitive API，都是云计算赋能人工智能的代表案例。

在国内，百融云创历时三年自主研发的ORCA机器学习框架结合云计算技术，可以帮助金融机构在场景化建设中为AI模型配置“翻译软件”。 其中，跨语言或环境模型训练和自动部署技术是ORCA机器学习框架的典型应用。 例如，金融机构在模型开发和训练阶段使用python语言，会自动转换为java、rust或python等语言框架，以及web服务器、Spark等部署环境人工智能语音计算器，这样金融机构的建模人员只需要专注于商业模型开发，获得专家级工程级模型部署服务。

人工智能与云计算技术相结合，带来了更高层次的应用，即人工智能已经进入产品化或生态应用阶段。

技术发酵：AI将给金融业带来深刻变革

随着AIGC进入爆发期，人工智能的市场空间更加广阔。 数据显示，全球人工智能市场规模已从2016年的约600亿美元增长到2021年的近3000亿美元。

IDC最新发布的2022年上半年中国人工智能软件及应用市场研究报告显示，2022年上半年国内人工智能整体市场规模将达到23亿美元，其中计算机视觉市场规模将达到9.76亿美元，语音语义市场规模将达到10.54亿美元，机器学习平台市场规模将达到2.75亿美元。

展望未来，AIGC将深度融入金融行业，不断迭代的科技产品将在零售业务、财富管理、普惠金融等多个领域持续推动金融机构的颠覆性变革。 从产业发展来看，机构普遍认为，合成数据将引领人工智能的未来，并迅速引领金融行业的应用扩展。

腾讯研究院报告指出，金融服务领域对合成数据的探索仍处于早期阶段。 作为真实数据的替代或补充，合成数据技术将把人工智能2.0时代推向深水区，从本质上拓展了人工智能的应用可能性。 合成数据技术已经引起了咨询公司、金融巨头和监管机构的关注。

所谓“合成数据”，就是通过计算机模拟技术或算法创造出来的信息。 它不是来自现实世界，但可以反映现实世界数据的属性。 使用合成数据可以训练 AI 模型以避免用户隐私问题。

综合数据的机构前景总体上是积极的。 《麻省理工科技评论》将合成数据列为十大突破性技术之一，称其有潜力解决人工智能领域的数据鸿沟问题。 咨询公司 Gartner 预测，到 2030 年，合成数据将完全取代真实数据，成为 AI 模型使用的主要数据来源。

在人工智能广泛赋能金融行业的新时代，变革不断发生，同时，基础技术供应商的市场价值也在不断扩大。 财报数据显示，百融云创的盈利能力在港股SaaS概念板块非常突出人工智能语音计算器，近5年营收复合增长率达到46%。 2022年上半年，百融云创销售毛利率高达72%； 净利率达10%，均优于港股同业。

三季报显示，百融云创累计研发投入已超过12亿元； 专利及软件作品累计超过180件。新增智能语音、联邦学习建模、机器学习模型、智能营销策略等专利。 截至2022年9月末，百融云创已为中国6000多家金融机构提供服务，客户群已覆盖大部分国有银行、区域性银行和主要保险公司。