实战 | “雅典娜”助力交行信用卡中心智能化转型

交通银行信用卡中心

信息技术管理部总经理    王志伟

早在2017年交通银行信用卡中心就开始研究以深度学习为代表的人工智能相关技术，研发团队还参加了京东全球数据探索大赛，利用自研深度学习算法进入“猪脸识别”项目决赛并获得优秀奖。2018年开始研究人工智能在信用卡业务的应用，确定以“理解语言拥有智能赋能金融”为研究的出发点，以信用卡中心积累的大量业务数据为基础，研发自主可控的雅典娜智能机器人平台。

雅典娜团队坚持自主研发和平台化的建设思路，提倡“自主可控，技术为王”的研发精神，建设了全面、领先的NLP基础模块能力，涵盖词、短语、句子等不同粒度的底层能力，主要包括以下方面。

1.基于大数据和深度学习的分词

开发一种基于大数据和深度学习的分词，将传统分词算法中的人工特征工程量降到最低。并且利用神经网络强大的非线性拟合能力能够捕获长远的上下文信息，从而提高分词的准确率。

2.字词结合的特征表示

采用汉语词向量和字向量结合的文本向量化方式，联合预训练字向量和词向量，再利用卷积神经网络分别提取字和词语层面的局部特征信息，连接成短文本的向量化表示。相比传统的基于词向量的表示方法，更加充分地挖掘了短文本中所包含的特征和弥补了分词错误造成的特征提取缺失，为文本分类器提供了更多的语义信息，提高了模型的鲁棒性。

3.知识强化

独创模型结构，在采用全词遮盖的训练方式基础上，融合双向循环神经网络，叠加多头注意力机制，并利用知识进行增强训练，提高模型的识别精准度。

4.模型融合

同时支持CNN、RNN、BiLSTM、Attention等多网络模型进行组合训练，可根据实际业务数据的训练效果灵活调整组合模型结构。

经过3年多的发展，通过将“自研技术”“开源算法”“商业产品”形成统一的技术体系，最大化了技术价值。依托具有自主知识产权的深度学习架构、人工智能算法，围绕在机器感知、机器认知以及机器劳动力领域的相关技术成果，信用卡中心形成了以雅典娜机器人平台为核心的人工智能体系，已涵盖数据、算法、算力（GPU）、感知智能、认知智能、决策智能、数字员工等多维度，建设了自然语言处理，人脸识别、声纹识别、认知图谱、OCR识别、ASR、TTS等企业级AI能力平台，并持续探索AI与金融业务的应用场景，进行深度融合，广泛地将人工智能技术应用于智能客服，智能营销，智能催收，智能风控等业务场景。其中雅典娜客服机器人目前已广泛应用于信用卡中心客户服务各个渠道的业务，包括传统线下客服、人机协作、买单吧、微信等互联网新型线上客服，主动外呼等业务的各个环节。雅典娜客服机器人以客户需求为切入点，搭载业内领先的意图识别、对话控制及底层的自然语言处理、知识推理等核心技术，打造全链路的智能对话系统。

截至目前，雅典娜客服机器人每日分流话务4.4万通，分流率51.0%，分流人工话务占比达到32.3%，每年可节约9700万元客服成本，平台关键算法和技术已申请4篇国家发明专利，平台也获得了2019上海银行业年度创新奖，2019人民银行科技发展奖二等奖，在行内和银行同业有一定的影响力和示范效应；雅典娜智能外呼机器人从信用卡业务推荐、贷款类营销外呼、交易监控、智能催收提醒等多个场景切入，通过智能呼叫策略精准定位目标客群，并借助不同年龄段、性别、地域的客户画像，语音机器人可采用差异化的话术进行智能外呼，提供个性化的金融产品服务。

通过持续不断的调优策略，智能外呼机器人可有效剔除超过80%的无效客户，外呼效率大幅提升，人工成本显著降低；雅典娜认知图谱平台通过将目前卡中心海量结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，利用实体抽取、知识融合、知识加工等技术构建包括行业知识、常识知识、认知知识的大规模认知图谱，实现了对客户从点到面的洞察、静态感知到动态认知的跨越；并将基于知识图谱的认知智能技术应用于智能客服以及风险监控两个业务场景，进一步提升了卡中心的智能化水平。

恪守创新，自主可控，支撑智能化转型的核心技术架构，是我们的价值主张。目前团队正抓住AI发展趋势，从技术、产品、场景解决方案，标注和建模服务多个方面发挥AI的“鸿雁”效应，加速卡中心各部门的产业智能化进度；面向未来，雅典娜机器人还将基于大量文档的机器阅读理解，实现自学习，完成机器阅读理解问答，并继续围绕“渠道联动、线上闭环、智能深化”进行智能能力输出，持续完善全渠道服务体系建设，促进新形势下信用卡业务向智慧化、高体验、无接触式服务大步迈进。

（栏目编辑：韩维蜜）