2019年4月25日，由杭州高新科創、紫金港資本和GPLP犀牛財經共同舉辦的“2019GPLP第三屆人工智能產業高峯論壇”在杭州成功落下帷幕。此次產業峯會，由創投專業媒體GPLP犀牛財經舉辦，得到了杭州濱江海創基地以及多家投資人、企業家、創業者、媒體代表的支持參與。

在智能變革的時代，人工智能與各行業各領域不斷融合，此次人工智能在金融行業的應用論壇中，衆多業內大咖進行了一場“頭腦風暴”，分享金融行業在人工智能應用方面的前沿觀點，共同探討未來潮流趨勢。

在《人工智能在金融行業的應用》論壇中，企保科技首席戰略官張春雨應邀參加了論壇，並對此發表了自己的觀點。此次論壇上，企保科技也榮獲GPLP犀牛財經頒發的2019年度人工智能創業企業十強的獎項。

近幾年人工智能十分火熱，特別是在AlphaGo和索菲亞的出現後，人工智能逐步進入人們的視線，其中之一就是金融領域。那麼在金融領域是如何實現的呢？張春雨以自己深耕的保險行業發表了自己的看法，“人工智能目前這兩年在保險這塊的運用，最基礎的應用是智能客服，其次是語音外呼。當你接到了相關客服電話，電話那頭說話的聲音很像真人，這是一個僞智能的現象，是真人錄音，根據這種邏輯，不管你是否打斷，只要他監測到你的回答不是他想要的問題，他就一直往下說，說完了這個電話就結束了。”

當然，目前的人工智能應用領域除了智能客服、語音外呼，還會應用在保險理賠時的圖像識別。拿車險舉例，傳統的做法是需要人去現場勘測、拍照，再處理。現在圖像識別這塊技術已經很成熟，所以這塊在很多公司已經做得是相當好了。

對於使用人工智能的優點，企保認爲其最大的優勢就是降本增效。很多大型保險機構的呼叫中心有的會達到幾百人的規模。如果用智能語音呼出，一通電話的成本只需要幾毛，反之一個人的回訪費用高達5元到7元。此外，張春雨還提到了工作時間，她表示，“智能客服可以24小時一直在線，而人只能8小時，且人工很多都是在回答一些重複性問題，這些都可以機器人代替。”

人工智能最難的是語義理解，2018年穀歌助手曾展示了智能語音的訂餐服務，對於保險行業，其文本條款的複雜程度遠遠高於訂餐等泛生活應用領域，所以保險NLP也就更難，但也是能起決定性作用的。張春雨用平安舉例，“比如我說平安，可能大家在保險行業的人都知道，比如說平安就是平安集團，你在其他地方說平安代表平平安安，或者其他的東西，這個是特定場景下的語義差別。此外，如果我對機器人說：我在美國能否買這個保險，或者我是美國人能否買這個保險，其實只差了兩個字，但是意義是完全不同的。”

由於Sohpia和AlphaGo的出現，使大家對人工智能有了的過度期望，當我們用蘋果手機問siri問題：“我想喫日本菜”推薦出來是附近的日本餐廳，你說“我不想喫日本菜”，推薦出來還是日本餐廳。大家就會覺得很失望，感覺比較“智障”。實際上全球目前的NLP技術都不足以達到目前的期望，還是需要切入具體的場景中來應用。

張春雨表示，企保科技成立3年，前兩年多的時間都在潛心打造產品，目前已積累了4000萬的知識圖譜，1000萬節點，3000萬關係。並且自研機器閱讀和機器對話兩大引擎，能夠精細精準的進行意圖識別和答案輸出。目前在對話機器人技術選型上屬於“第三代”。第一代和第二代分別是搜索引擎與關鍵詞對匹配。

真正的智能是會進化的，越用越聰明。張春雨表示，目前市面上超過90%的保險機構所用的智能客服（對話機器人）都是第二代的技術選型，是無法自進化的，搭上一個團隊無休止的進行關鍵詞對的填充，並沒有達到降本增效。

此外，對於金融監管和信息安全的問題，張春雨表示，“很多保險公司要求私有化部署，我們現在很多項目是這麼做的。一方面配合我們的客戶把數據信息做得足夠安全，另一方面也符合行業監管。