目前,图像和语音识别依然是人工智能应用最成熟的应用分类,其技术仍处于识别和归类的层面,想要推动认知能力的提升、进而优化人机交互的体验尚需时日。针对各式需求,在AI情绪识别领域,技术巨头们早已布局。

　　如今,AI情感识别已经逐步应用到安防、广告、教育等与特殊人群密切相关的行业中。而在被视为高端服务业的金融业,AI“情绪识别”技术的价值则更为明显。在多年的发展中,中腾信AI情绪识别技术已经实践于催收的应用中,利用人工智能完成催收领域的质检,实现合规。

　　据了解,传统质检以人工抽检为主,数据显示,其抽检比例仅能达到1%-2%,信息的提取与处理时长平均需要60分钟,企业依赖于人工质检,每年成本支出又居高不下。此外,不良的催收作业行为很难得到有效约束,存在合规隐患。

　　正因为如此,目前金融行业质检数据难以有效聚合、统一管理,无法更深入地剖析数据潜藏的价值,语音数据成了“沉睡”的富矿。中腾信智能质检应运而生。

　　现任中腾信大数据架构师霍谅认为:“智能质检已对质检流程做了全面优化,使工作效率大幅提升,质检覆盖率达百分百,信息提取与处理时长缩到数秒,质检数量每天超万件,效率同时提升了百倍以上。既解决传统质检效率低、成本高、合规风险大的诸多痛点,又大大降低了成本。”

　　根据多年消费金融风控经验,中腾信结合催收场景,通过基于文本和基于音频两种方式来训练了情绪识别模型,使质检系统具备起情绪识别能力。

　　据悉,中腾信智能质检所采用的文本和音频情绪识别交叉结合的方式,其识别准确率上相较利用传统模型进行建模和对纯音频直接识别的方法有了一定的提升,一方面用户的意图识别更为精准,另一方面也在促使催收员对话过程中情感饱满度和沟通准确度。

　　霍谅坦言:“中腾信语音情绪识别在催收质检环节的应用,尚处于逐步深入的阶段,随着系统应用样本的不断扩充,机器将持续学习、模拟人的判断逻辑,通过对质检人员判断结果数据不断运算,优化自身的判断规则,自主迭代升级。因此,依赖机器学习的加入,未来有望实现完全由机器质检,人机合一,机器学会‘察言观色’将成为现实。”　　大连渤海妇科医院 mobile.bhbyby.com

　　未来,中腾信将立足自身优势,持续加大情绪识别领域的研发与创新,在金融领域“情绪识别”赛道上表现出更强的爆发力,成为在人工智能等前沿科技探索,并将优秀经验、技术转化成果,为合作机构赋能的金融科技领头羊。