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中关村科金得助智能-小得
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2024-02-23 18:50:07
作者：超能AI
阅读量：1138
文章目录
2月16日凌晨，OpenAI发布首个文生视频模型Sora，是OpenAI继ChatGPT之后，推出的另一款具备颠覆行业能力的AI应用，Sora能够仅仅根据提示词，生成60s的连贯视频，远超行业目前大概只有平均“4s”的视频生成长度。
Sora采用了Transformer架构，和ChatGPT不同的是，大语言模型通过token将各种形式的文本代码、数学和自然语言统一起来，Sora则通过视觉包（patchs）实现了类似的效果。
Sora和ChatGPT最大的区别，就是Sora为扩散模型，它接受输入的噪声包（以及如文本提示等条件性输入信息），然后被训练去预测原始的“干净”包。
重要的是，Sora是一个基于扩散的转换器模型，这种模型已经在多个领域展现了显著的扩展性，包括语言建模、计算机视觉以及图像生成等领域。扩散转换器在视频生成领域同样具有巨大的潜力，不同训练阶段下，使用相同种子和输入的视频样本对比，结果证明了随着训练量的增加，样本质量有着明显的提高。
这种背景下，不会使用AI工具的从业者将会伴随科技进步，逐步跟不上时代的发展，掌握和使用AI工具的行业，会更加体会科技和数字化带来的便利。
以诺亚财富为例，其成立于2005年，是首家实现港股、美股两地上市的中国独立财富管理机构，并首家开创财富管理和资产管理的双轮驱动业务模式。截至2022年末，已在中国大陆75座城市，以及全球多个国家地区开设分支机构，全球服务客户超43万名，自上市以来累计配置资产规模超9400亿元人民币。同时，诺亚财富也是国内首家获得标准普尔评级（S&P Global）BBB-“投资级”信用评级的财富管理公司。
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自成立以来，诺亚财富始终以客户需求为中心驱动产品与服务，不断增强财富管理产品服务的专业性与独立性。面对当前崛起的AI技术浪潮，诺亚财富希望借助先进的大语言模型技术，赋能智能文本客服，构建适用于各类结构化、非结构化数据存储的智能知识库，实现精准识别用户意图并自动生成高质量答案，为公司员工和客户提供高效的知识内容获取服务，提升企业运营和展业效率。
作为领先的对话式AI技术解决方案提供商，中关村科金融合自研的金融领域大模型、智能客服等人工智能技术，为诺亚财富打造的智能知识库，具备多模态文档分析、QA问答对自动抽取、知识内容自动标签化处理能力。通过集成诺亚财富的企业微信和旗下财富管理平台iNoah APP应用，为其员工和用户提供基于企业知识文档的智能问答查询功能，助力打通企业知识应用的“最后一公里”。
诺亚财富通过与中关村科金得助合作，创新性地应用了大模型技术为智能客服产品赋能，大幅提升客服系统问答意图识别准确率和回复准确率，预期后期可减少70%以上的系统运营工作，帮助企业实现更加智能、成本更低的客服服务。
客服中心日均通话量动不动就数千通甚至上万通。然而质检人员每日最多仅能够精确复核30条录音，这使得多数企业的实际抽检率远远达不到标准。传统人工抽检模式好似探查冰山的一角，给企业合规以及服务质量管理带来巨大的“盲区”。大量隐藏风险只能被动等待客户投诉才暴露。质检系统如何实现100%全量覆盖，正成为企业合规管理最紧迫的问题。
伴随监管合规要求不断持续收紧，以及客户体验期望迅速快速提升，传统的人工抽检质检模式已然完全根本无法适配企业精细化管理的核心关键需求。抽检覆盖率不足3%，存在违规问题事后才进行追溯，质检标准随着执行人而产生波动等这些共性痛点，正在倒逼各领域主体转向智能化的质控方案。智能质检系统应用场景有哪些？
在银行数字化转型当中培训评估反馈周期滞后得严重，培训结束后，常常要数周乃至数月时间，才能够观测到业务表现出现变化，进而拉长了培训优化的节奏，使得无法快速构建起“训练—评估—改进”的闭环体系。
某头部人力咨询机构，其全球业务覆盖数十个国家和地区，日常承载海量企业HR端多元咨询需求，当业务规模持续扩张，原有客服体系短板快速显现。最终，该机构引入得助智能客服系统完成全面升级，交出了远超业界平均水平的亮眼答卷。
保险监管“全面双录”政策加快落地，陕西、辽宁等多个地方推行人身险销售整个流程录音录像，再加上银行代销新规的严格要求，传统那种“人工盯、手动录”的双录模式，正把险企拽进效率与合规的双重困境之中。
信贷行业监管不断朝着更加严格的方向发展，催收投诉涌现频繁，违规处罚也是频发不断。监管对此有清晰明确的要求，传统的电催模式特别容易触碰监管红线。一套科学高效的 贷后质检管理方案已成为合规经营的生命线。得助智能质检系统以AI大模型技术为核心，为信贷机构提供从通话质检、话术合规到客户洞察的全链路智能化方案，帮助机构在合规高压下提质降本、防范风险。
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