- 智能金融在客服机器人中台的落 地实践 潘鹏举 AI算法团队负责人 1
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- • 业务背景 • 文本客服机器人演进 • 知识图谱问答 3
- 业务背景 4
- 银行业务介绍 存 资金端 金融的 人货场 汇 口袋APP 贷 资产端 交易场所 5
- 金融科技布局ABCDF AI • • AI替换 AI赋能 Blockchai n • SAS-供应链应收 • 账款服务-区块链 • 平台 Cloud 运维机器上云 平安云 6 Big Data • • Federate d Learning 离线：Hadoop平台 • 在线：Flink平台 横向联邦学习
- 整个AI业务架构示意图 ⼝袋A、⾏员A、 进线、线下 场 景 业务中台 中 台 ⽂本客服 机器⼈ 业务⽂档知 识库 营销机器 ⼈ 语音识别 计算机视觉 算法中台 算 算法底层 法 ⼈脸 图像识 识别 别 微表 情 声音 合成 声纹 识别 CNN LSTM 决策树 Xgboost 数 据 数据层 CPU 集群 GPU 集群 Oracle 情绪 识别 FPGA Hbase 质检机器 ⼈ 意图 识别 ⽂本 ⽣成 实体 抽取 强化学习 RNN DNN Q-Learning 对象存储 ceph TPU Hive DQN 7 结构化算法 推荐 算法 ⼴告 预测 TrAdaBoost 容器集群 ⽂件系统 hadoop Mysql 结构化数据 平台 迁移学习 数据存储层 AI计算架构 算 PaaS层 ⼒ 语音机器 ⼈ 自然语⾔处理 深度学习 机器学习 逻辑回归 时间序列 智能推荐 机器⼈ K8S ES Docker Redis
- 文本客服机器人演进 8
- 客服机器人小安1.0 一个业务场景的机器人业务架构设计如下，知识库和机器人独立管理 机器人1.0 任务型和FAQ 9
- 客服机器人小安1.0 当时只存在两个机器人，借记卡和信用卡机器人 存在的问题： • 知识库不共享，重复建设 • 前端重复开发，浪费资源 • 机器人不够智能，无法回答 另外一个业务的知识 10
- 怎么解决知识共享的问题及智能化？ • 方法1：知识库维护在一个地方 • 方法2：程序分别调用两个机器人，前端进行结果 合并 11
- 客服机器人小安2.0 利用中控机器人来调用、借记卡、信用卡、共同知识 加一个前置进行任务指令解析，然后发送给前端进行交互 12
- 客服机器人小安2.0 2019发生了什么，群体接入事件！ 人力不足以支撑所有的业务对接 贷款业务 综拓经理业务 客服机器人 理财业务 保险代理人业务 13
- 客服机器人小安2.0-存在问题 • 共同知识的维护工作量大，需要认定是否为共同知识 • FAQ知识不共享，扩展性差，新机器人的冷启动工作量很大（今年额外 新增8个机器人需求） • 任务指令解析工作量很大，每次都要定制化解析开发 • 场景化需求越来越多，开发资源不够，个性化需求开发周期太长 14
- 客服机器人小安3.0-中台化 FAQ答案 欢迎语 热点问 推荐卡片 智能搜索 业务系统 应用层 1、知识统一沉淀 答案卡片组件化! 路由层 知识层 2、服务统一管理 服务总线” 服务层 中控 信用卡 借记卡 3、答案的配置化 NLU 统一FAQ知识库# 理财 知识图谱 贷款 15 抽象出3个重点 共享、复用、组件化
- 客服机器人小安3.0-中台化 总结两点 知识统一 1、知识共享 2、集中沉淀 3、统一分发 服务化 1、服务共享 2、服务编排 3、统一管理 16
- 客服机器人小安3.0-结果 利用中台对接了9个文本客服机器人，目前1天可以创建一个新的机器人 信用卡 客服 理财 贷款 各入口都 是个性化 的 17
- 客服机器人小安3.0（相关术语） 欢迎语 推荐卡片 热点问 浮框问 18 热点功能
- 客服机器人小安3.0（知识统一） 19
- 客服机器人小安3.0（知识概览） 20
- 客服机器人小安3.0（知识维护） 答案类型： • 文本 • 图文 • 视频 • 指令型 QA知识： • 标准问 • 扩展问 21
- 客服机器人小安3.0（知识管理） 业务大类-业务小类-业务子类 3级目录 22
- 客服机器人小安3.0（知识共享） 新增一个机器人ID，勾选对应的知识库，然后自动建模生成相应的机器人 23
- 客服机器人小安3.0（服务存在形式） 24
- 客服机器人小安3.0（服务总线） 实现了服务的统一注册、编排和管理，从而可以在机器人服务端调用，主要体现在答 案、简单任务和复杂任务以及个性化模块中可以直接引用 25
- 客服机器人小安3.0（实体管理） 区分词典匹配和模型实体，各个机器人之间可以共享 26
- 客服机器人小安3.0（简单任务） 实体状态保持机制实现，实体的透传 • 例子：命中了某个实体，根据上下文进行状态机 制的保存 27
- 客服机器人小安3.0（复杂任务） 可视化流程，节点可以选择『服务』或者『对话』进行编排 28
- 客服机器人小安3.0（欢迎语个性化配置） 对接用户标签来实现不同渠道和入口的欢迎语个性化展示 • 欢迎语的配置，千人千面 29
- 客服机器人小安3.0（卡片个性化配置） 什么叫卡片式答案？ 传统答案 卡片答案 我们会接收到非常多卡片的 个性化展示要求，工作量巨 大，如何破？ 30
- 客服机器人小安3.0（卡片组件化） 通过每个元素的组件化和配置化来实现通用复制能力 31
- 客服机器人小安3.0（卡片组件配置） 把定制化答案进行组件化，变成配置，只给前端传数据，利用组件来进行解析，从 而实现了前后端解耦，降低了开发工作量 32
- 客服机器人小安3.0（卡片组件库管理） 提供了非常丰富的卡片组件库，进行选择和配置，降低开发工作量。 33
- 总 结 • 扩展问的数量会大幅提高问答的效果，标注运营工作很重要 • 充足的FAQ数据是保证模型起效果的关键 • 通用化和组件化需要业务运营、前端和机器人团队共同协作才能完成 • 多轮对话效果还有待持续提高 • 核心的NLU抽象成模块，和知识、答案展示等服务等进行解耦 34
- 知识图谱问答 35
- 知识图谱问答 解决理财专业领域内的知识问答，涉及简单推理，举例如下 36
- 如何构建知识图谱 37
- 知识抽取，将数据转换成三元组信息 38
- 知识融合：对不同来源知识进行消歧与融合 39
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