FiNEXT峰會現場
2020年12月23日，保險系列峰會“FiNEXT： Digital保險科技數字化峰會”在上海成功舉辦，峰會邀請了保險和科技類企業(yè)代表齊聚一堂，共話保險業(yè)未來數字化升級之路。
為升級保險價值全鏈條，加速順應保險數字化浪潮，愛數智慧作為專業(yè)的AI數據產品企業(yè)受邀參加此次峰會，現場展位引發(fā)嘉賓關注和咨詢。愛數智慧CEO張晴晴在峰會現場做《數據驅動AI 語音賦能保險——語音數據產品如何助力保險業(yè)智能化轉型》的主題分享，分析語音數據在保險業(yè)的應用場景，以及數據質量和數量對保險智能化的影響。
嘉賓現場聆聽愛數智慧工作人員的業(yè)務解說
保險AI營銷客服場景中亟待解決的問題
技術不斷發(fā)展背景下，保險科技開始從“互聯網+保險”階段進入數字化、智能化階段。特別互聯網企業(yè)和科技公司入局保險業(yè)，進一步推動行業(yè)線上化和智能化進程。據艾瑞數據統(tǒng)計，2019年中國保險機構AI投入達42.9億元，未來仍將保持快速增長。
如今，人工智能已經應用在保險業(yè)各個環(huán)節(jié)，如營銷客服、網點多模態(tài)交互大屏、服務質量與合規(guī)性檢測等。人工智能在保險業(yè)應用場景主要體現在營銷客服環(huán)節(jié)，也是目前人工智能落地較多的環(huán)節(jié)。
智能語音在保險場景應用中，面臨諸多問題亟待解決，包括用戶的命令帶有重口音或者用方言表達，很難被高效識別；營業(yè)大廳語音交互過程中，背景噪音也使得人工智能無法識別；智能客服向用戶撥打電話時，發(fā)出的聲音不真實導致掛斷率高等。
面對這些問題很多用戶第一反應是算法不夠好，比較重要的原因是模型所訓練的數據存在差異，數據決定機器學習上限。
“好的數據”推動保險業(yè)智能化轉型
愛數智慧CEO張晴晴峰會現場分享
對于保險包括其他行業(yè)來說，并非所有數據都能訓練模型，只有結構化數據才能被用于機器學習。
結構化用于保險業(yè)智能客服的數據時，獲取原始數據后，需清除中間停頓、噪音等無效數據，再根據不同應用場景進行不同維度的分類和打標簽。為滿足模型訓練所要求的基本規(guī)格，需要再進行數據質檢。經過清洗、分類、標注、質檢和篩選的數據，是決定模型識別率的關鍵因素。
數據的量同樣是決定模型性能的因素之一，所以“好的數據”除了高質量的結構化數據外還需要足夠的數據量。除此之外，愛數智慧非常重視數據的安全合規(guī)性，做到數據鏈條清晰可回溯。
數據顯示，到2020年大規(guī)模使用AI的金融服務公司將占總體的64%，數據采集和標注在金融保險行業(yè)的重要性逐漸凸顯。
愛數智慧提供可靠、高質量的數據服務，幫助金融保險解決AI應用場景中重口音和方言識別率低、發(fā)音不自然等難題，助力金融保險業(yè)務科技創(chuàng)新，加快行業(yè)數字化智能化轉型。
進一步了解愛數智慧數據產品和服務，請撥打客服：400-900-5251或訪問愛數智慧官網：https://www.magicdatatech.cn 。
