- 智能金融在客服機器人中台的落 地實踐 潘鵬舉 AI算法團隊負責人 1
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- • 業務背景 • 文本客服機器人演進 • 知識圖譜問答 3
- 業務背景 4
- 銀行業務介紹 存 資金端 金融的 人貨場 彙 口袋APP 貸 資産端 交易場所 5
- 金融科技布局ABCDF AI • • AI替換 AI賦能 Blockchai n • SAS-供應鏈應收 • 賬款服務-區塊鏈 • 平台 Cloud 運維機器上雲 平安雲 6 Big Data • • Federate d Learning 離線：Hadoop平台 • 在線：Flink平台 橫向聯邦學習
- 整個AI業務架構示意圖 ⼝袋A、⾏員A、 進線、線下 場 景 業務中台 中 台 ⽂本客服 機器⼈ 業務⽂檔知 識庫 營銷機器 ⼈ 語音識别 計算機視覺 算法中台 算 算法底層 法 ⼈臉 圖像識 識别 别 微表 情 聲音 合成 聲紋 識别 CNN LSTM 決策樹 Xgboost 數 據 數據層 CPU 集群 GPU 集群 Oracle 情緒 識别 FPGA Hbase 質檢機器 ⼈ 意圖 識别 ⽂本 ⽣成 實體 抽取 強化學習 RNN DNN Q-Learning 對象存儲 ceph TPU Hive DQN 7 結構化算法 推薦 算法 ⼴告 預測 TrAdaBoost 容器集群 ⽂件系統 hadoop Mysql 結構化數據 平台 遷移學習 數據存儲層 AI計算架構 算 PaaS層 ⼒ 語音機器 ⼈ 自然語⾔處理 深度學習 機器學習 邏輯回歸 時間序列 智能推薦 機器⼈ K8S ES Docker Redis
- 文本客服機器人演進 8
- 客服機器人小安1.0 一個業務場景的機器人業務架構設計如下，知識庫和機器人獨立管理 機器人1.0 任務型和FAQ 9
- 客服機器人小安1.0 當時隻存在兩個機器人，借記卡和信用卡機器人 存在的問題： • 知識庫不共享，重複建設 • 前端重複開發，浪費資源 • 機器人不夠智能，無法回答 另外一個業務的知識 10
- 怎麽解決知識共享的問題及智能化？ • 方法1：知識庫維護在一個地方 • 方法2：程序分别調用兩個機器人，前端進行結果 合并 11
- 客服機器人小安2.0 利用中控機器人來調用、借記卡、信用卡、共同知識 加一個前置進行任務指令解析，然後發送給前端進行交互 12
- 客服機器人小安2.0 2019發生了什麽，群體接入事件！ 人力不足以支撐所有的業務對接 貸款業務 綜拓經理業務 客服機器人 理财業務 保險代理人業務 13
- 客服機器人小安2.0-存在問題 • 共同知識的維護工作量大，需要認定是否爲共同知識 • FAQ知識不共享，擴展性差，新機器人的冷啓動工作量很大（今年額外 新增8個機器人需求） • 任務指令解析工作量很大，每次都要定制化解析開發 • 場景化需求越來越多，開發資源不夠，個性化需求開發周期太長 14
- 客服機器人小安3.0-中台化 FAQ答案 歡迎語 熱點問 推薦卡片 智能搜索 業務系統 應用層 1、知識統一沉澱 答案卡片組件化! 路由層 知識層 2、服務統一管理 服務總線” 服務層 中控 信用卡 借記卡 3、答案的配置化 NLU 統一FAQ知識庫# 理财 知識圖譜 貸款 15 抽象出3個重點 共享、複用、組件化
- 客服機器人小安3.0-中台化 總結兩點 知識統一 1、知識共享 2、集中沉澱 3、統一分發 服務化 1、服務共享 2、服務編排 3、統一管理 16
- 客服機器人小安3.0-結果 利用中台對接了9個文本客服機器人，目前1天可以創建一個新的機器人 信用卡 客服 理财 貸款 各入口都 是個性化 的 17
- 客服機器人小安3.0（相關術語） 歡迎語 推薦卡片 熱點問 浮框問 18 熱點功能
- 客服機器人小安3.0（知識統一） 19
- 客服機器人小安3.0（知識概覽） 20
- 客服機器人小安3.0（知識維護） 答案類型： • 文本 • 圖文 • 視頻 • 指令型 QA知識： • 标準問 • 擴展問 21
- 客服機器人小安3.0（知識管理） 業務大類-業務小類-業務子類 3級目錄 22
- 客服機器人小安3.0（知識共享） 新增一個機器人ID，勾選對應的知識庫，然後自動建模生成相應的機器人 23
- 客服機器人小安3.0（服務存在形式） 24
- 客服機器人小安3.0（服務總線） 實現了服務的統一注冊、編排和管理，從而可以在機器人服務端調用，主要體現在答 案、簡單任務和複雜任務以及個性化模塊中可以直接引用 25
- 客服機器人小安3.0（實體管理） 區分詞典匹配和模型實體，各個機器人之間可以共享 26
- 客服機器人小安3.0（簡單任務） 實體狀态保持機制實現，實體的透傳 • 例子：命中了某個實體，根據上下文進行狀态機 制的保存 27
- 客服機器人小安3.0（複雜任務） 可視化流程，節點可以選擇『服務』或者『對話』進行編排 28
- 客服機器人小安3.0（歡迎語個性化配置） 對接用戶标簽來實現不同渠道和入口的歡迎語個性化展示 • 歡迎語的配置，千人千面 29
- 客服機器人小安3.0（卡片個性化配置） 什麽叫卡片式答案？ 傳統答案 卡片答案 我們會接收到非常多卡片的 個性化展示要求，工作量巨 大，如何破？ 30
- 客服機器人小安3.0（卡片組件化） 通過每個元素的組件化和配置化來實現通用複制能力 31
- 客服機器人小安3.0（卡片組件配置） 把定制化答案進行組件化，變成配置，隻給前端傳數據，利用組件來進行解析，從 而實現了前後端解耦，降低了開發工作量 32
- 客服機器人小安3.0（卡片組件庫管理） 提供了非常豐富的卡片組件庫，進行選擇和配置，降低開發工作量。 33
- 總 結 • 擴展問的數量會大幅提高問答的效果，标注運營工作很重要 • 充足的FAQ數據是保證模型起效果的關鍵 • 通用化和組件化需要業務運營、前端和機器人團隊共同協作才能完成 • 多輪對話效果還有待持續提高 • 核心的NLU抽象成模塊，和知識、答案展示等服務等進行解耦 34
- 知識圖譜問答 35
- 知識圖譜問答 解決理财專業領域内的知識問答，涉及簡單推理，舉例如下 36
- 如何構建知識圖譜 37
- 知識抽取，将數據轉換成三元組信息 38
- 知識融合：對不同來源知識進行消歧與融合 39
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