“除了捐錢捐物資，我們還能為一線防疫貢獻些什么？”或許這是不少AI金融公司在疫情爆發(fā)之后產(chǎn)生的疑問。

與其他領(lǐng)域相比，它們似乎很難直接與疫情產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，帶有金融屬性的援助措施也更多集中在信貸支持和保險產(chǎn)品上。

而智能疫情語音機器人，成為了這些AI金融公司們輸出自身科技能力的優(yōu)先項。

在1月28日~2月10日期間，短短十余天，就有小i機器人、360金融、騰訊云、京東數(shù)科、百融云創(chuàng)、同盾科技等數(shù)家企業(yè)相繼開發(fā)或上線專門用于疫情防控的語音機器人，用積攢已久的語義語音技術(shù)筑起一道隱形防線。

這樣的選擇看似巧合，實際上也是為金融行業(yè)的長期技術(shù)趨勢寫下又一條應(yīng)用案例的注解。

從啟動到落地，爭分奪秒

在社區(qū)防控的層面來看，基層工作人員已經(jīng)疲于線下防疫，再進行人工上門排查住戶，工作量之大、傳染風險之高可想而知；春節(jié)之后迅速增加的流動人口，也為疫情排查統(tǒng)計工作增添不少難度。

之后排查措施從親自上門轉(zhuǎn)向撥打電話，但人工呼叫面對的仍然是極其龐大的用戶群體，智能機器人代替人工打電話的需求應(yīng)運而生。

在銀行智能客服領(lǐng)域深耕多年的小i機器人，是最早向社區(qū)提供防疫外呼機器人免費服務(wù)的AI企業(yè)之一。

從1月28日開始，小i根據(jù)話術(shù)模版，對返工人群發(fā)起電話外呼，進行 “是否有發(fā)熱或其他不適”、“是否在進行14日隔離期”等定制化問題的詢問，并將通話內(nèi)容以報表的形式匯報給所服務(wù)的社區(qū)。

很快，更多來自其他賽道的AI金融企業(yè)也抓到了這個痛點。

一位來自360金融的內(nèi)部人員說，復工第一天就有許多同事接到了來自居委會的疫情排查的電話——技術(shù)團隊意識到，這種程式化較高的電話呼出，是可以用公司的AI外呼機器人來代替的。

于是，360金融的“疫情通”機器人在公司復工第二天，也就是2月4日，就投入正式討論和架構(gòu)分析，最后僅用24小時完成了正式上線。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，上線前五天，“疫情通”機器人已經(jīng)接收來自社區(qū)、公安、醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)十個有效需求，地區(qū)包含四川廣安、山東臨沂、浙江嘉興、成都、北京房山等10個省14個地區(qū)。

同樣完成快速啟動的，還有百融云創(chuàng)。

2月7日，百融智能語音對話機器人被允許在東城區(qū)進行試點。團隊第一時間成立了防疫項目組，開始搭建疫情相關(guān)話術(shù)，巡檢優(yōu)化關(guān)鍵詞及知識庫，并根據(jù)社區(qū)要求自行歸納成信息檔案。2月9日一早，經(jīng)過反復調(diào)優(yōu)，投產(chǎn)任務(wù)提前完成。

綜合各家推出的防疫語音機器人簡介來看，這類機器人在致電目標人群后，會自動詢問受訪者關(guān)于疫情的一些情況（比如是否離開過居住地、是否接觸過新型肺炎確診人員、周邊是否有從主要疫區(qū)返還的人員、是否有發(fā)熱癥狀等），并將受訪者的語音答復記錄下來，轉(zhuǎn)化成文字錄入數(shù)據(jù)庫；同時也會進行消息通知和防疫教育。

另外，這些語音機器人在投入使用時，也配備了相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析和跟蹤監(jiān)測功能，生成分類統(tǒng)計報告，加強對重點人員健康監(jiān)測和跟蹤保障，以提升疫情信息收集的時效性，快速實現(xiàn)轄區(qū)內(nèi)居民健康信息采集與疫情摸底。

離社區(qū)再近一步，談何容易

但是，有著強大的技術(shù)能力可輸出，并不等于合作的開展毫無難度。

如何將主要用于金融服務(wù)的語音機器人，改造升級成疫情防控的專用版，360金融給出了產(chǎn)品角度的兩個關(guān)鍵步驟：

一是結(jié)果導出，一般機器人只要用戶意向，是有意向還是沒有，但是“疫情通”需要我們導出每個問題的結(jié)果，方便社區(qū)統(tǒng)計。

二是在流程上，我們的答案統(tǒng)計也設(shè)計成了是非問題和開放性問題，針對不同問題可以進行配置，得出不同的結(jié)果，這部分也進行了改造。

同盾科技的項目組則強調(diào)，首先在話術(shù)設(shè)計上，要適用于疫情宣傳、人群調(diào)研、防疫問答等場景，需要具備通知、宣教、篩查、防控、回訪等功能；并針對用戶的回答的信息提取一些結(jié)果標簽，例如是否隔離觀察、是否途經(jīng)疫情高發(fā)區(qū)等。

同時，對識別的準確率和意圖識別的精準性也有著更高的標準。

另外，為保障回訪樣本的覆蓋度，這種語音機器人的外呼頻次和時間段也需注意設(shè)置，提升外呼的接通率，以保證回訪的效果。

易用性也成為了項目組們比較頭疼的一個問題?！半m然技術(shù)是現(xiàn)成的，但是AI依然有它使用的門檻?！?60金融的相關(guān)負責人說，對于基層的社區(qū)工作人員而言，他們依然需要技術(shù)人員進行“貼身服務(wù)”。

由于社區(qū)之間情況各異，解決方案的定制化需求也更加強烈。他表示，沒有兩個社區(qū)語音設(shè)置流程一模一樣，哪怕只需要撥十幾通電話，也要安排專人進行個性化的配置。

據(jù)負責人介紹，目前“疫情通”可實現(xiàn)兩種形式的操作：

其一，由需求方提供電話，由360金融統(tǒng)一負責運行并反饋匯總后信息，這種方式比較適合老舊社區(qū)、鄉(xiāng)村等基層人員對線上操作不熟悉的地方。

另一種則是由360金融統(tǒng)一配置后臺并提供平臺賬號，需求方可自助撥打，這種方式更適合大型社區(qū)、醫(yī)院等需要實時掌握信息的地方。

企業(yè)們同時也擔心解決方案無法順利觸達有排查需求的社區(qū)。多家AI金融公司在接受采訪時都表示，會盡可能借助各種渠道，或是政府合作項目資源，向當?shù)馗骷壵?、衛(wèi)健委、基層社區(qū)等相關(guān)機構(gòu)咨詢需求，提供免費服務(wù)。

這樣一個項目的推進，需要投入多少人力？

360金融透露，在前期討論中，公司AI科學家?guī)ьI(lǐng)機器人團隊、數(shù)據(jù)中臺團隊、模型搭建、渠道等7個團隊成立專項組，并形成20人的核心小組直接調(diào)配各部分資源，以開展“疫情通”機器人的研發(fā)，其中技術(shù)人員占比超過80%。

同盾科技的項目組也全部由技術(shù)研發(fā)人員組成，相關(guān)負責人告訴雷鋒網(wǎng)AI金融評論，這次參與進來的工種包括算法運營師，進行話術(shù)流程的設(shè)計、部署和優(yōu)化；模型人員對話術(shù)涉及的模型進行訓練和調(diào)優(yōu)等；以及錄音師完成話術(shù)的錄音等。

語音機器人，AI金融的必備？

AI金融公司們之所以會不約而同把語音機器人作為自身技術(shù)能力輸出的首選方式，并且能夠機動性如此強地按照疫情防控工作需求進行調(diào)整，其中的一個重要原因就是，包括外呼在內(nèi)的智能語音語義技術(shù)在多個金融場景已有相對成熟的落地應(yīng)用。

按流程或崗位劃分，客服幾乎是金融業(yè)務(wù)中必不可少的一環(huán)。

對銀行來說，智能語音客服的上線能夠顯著提升服務(wù)效率，分流大量人工壓力，降低人工服務(wù)成本，有效改善用戶體驗和提高用戶滿意度。

而在信息的傳播過程中，語音通知比起短信或純文字的推送，更能增強用戶對通知的注意力度。

因此，智能語音機器人也自然延伸到營銷、催收等其他金融業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，不再局限于被動開展對外服務(wù)的角色，而是在服務(wù)中逐漸占據(jù)主動。業(yè)內(nèi)人士表示，除了客服，目前智能語音對話機器人還有著回訪、業(yè)務(wù)通知、召回、問卷調(diào)查等功能。

功能的擴展和商業(yè)化場景的增加，讓這一方向的技術(shù)儲備成為不少金融機構(gòu)和AI金融企業(yè)的必需配置，向其他行業(yè)“跨界”靈活輸出智能語音業(yè)務(wù)也成為可能。

以同盾科技為例，在提升信貸風控水平的同時，還成立了智能語音實驗室，已經(jīng)上線自研的語音合成、語音識別、聲紋識別和語義理解等全流程對話機器人技術(shù)。

除智能語音業(yè)務(wù)平臺外，同盾也搭建了中繼資源調(diào)度系統(tǒng)、短信聚合平臺和外呼調(diào)度平臺，以保障業(yè)務(wù)在每日數(shù)百萬外呼量的情況下平穩(wěn)運行。

有著自營信貸業(yè)務(wù)的360金融，也為催收、營銷、客服等環(huán)節(jié)，自主研發(fā)了智能語音機器人。相關(guān)技術(shù)負責人透露，從2017年發(fā)展至今，360智能語音機器人可以支持復雜的調(diào)度策略，可根據(jù)貸后管理評分卡、隊列配置不同的話術(shù)、催收強度及觸達方式。

據(jù)不完全統(tǒng)計，360金融為智能語音所申請的技術(shù)專利已有16項，涵蓋情緒識別、對話管理、意圖識別、 話術(shù)策略等多個分支。

而語音機器人不斷進化和普及的背后，正是近年來金融服務(wù)由線下轉(zhuǎn)向線上的行業(yè)趨勢。

線下的面對面服務(wù)本就受限于時間和地點，在移動設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)的普及下，業(yè)務(wù)流程盡可能線上化、移動化的操作自然更受青睞，銀行線下網(wǎng)點人流減少，傳統(tǒng)獲客渠道不再適用；金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也為這樣的服務(wù)趨勢提供了業(yè)務(wù)基礎(chǔ)。

在業(yè)務(wù)線上化和線下流量爭奪之間如何分配精力、把握節(jié)奏，是最近幾年金融機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司都在思考的議題，而疫情的發(fā)生，則使得天平向線上的一端傾斜了更多，無接觸式金融服務(wù)的需求全面爆發(fā)。

AI金融公司們打造的智能語音機器人，還在繼續(xù)為更多地區(qū)和群眾服務(wù)著，但這也只是戰(zhàn)役里的一次集中練兵。未來會怎么定義2020？這一年對于中國乃至全球的金融科技領(lǐng)域到底意味著什么？它可能是一道分水嶺，也可能是一片危機四伏的叢林。

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