为促进AI大数据与金融业务的深度融合，配合北京市《金融科技规划》落实，帮助各金融机构在产品和解决方案选型过程中提供有价值的参考，北京软件和信息服务业协会联合金科创新社共同开展金融AI大数据优秀解决方案评选活动，为广大金融机构和解决方案提供商搭建一个交流分享、开拓思路的平台。其中，文思海辉技术有限公司的基于“金融智脑”的金融服务机器人解决方案为参评项目之一。

应用场景痛点简介

客户痛点：

目前，人工智能发展所处的信息环境和数据基础发生了深刻变化。金融业是人工智能技术容易渗透、影响的领域之一，金融以人为服务中心。零售银行品牌的认知与客户满意度高度相关，利用人工智能推动各行业提升是国家战略、也是金融行业的转型战略。银行网点、渠道是金融产品直接面向客户的展示平台。目前许多银行正面临着现有机器人不够智能，需要大量人工干预和测试，而且拘泥于流程和没有信息过滤能力，导致应答不够准确及不适应银行网点现场复杂的环境等问题。因此，重构业务流程和管理方式，构建智慧银行，塑造银行网点在金融消费者心中的新形象势在必行。

客户是国内TOP3的大型国有银行，主要经营领域包括公司银行业务、个人银行业务和资金业务，拥有基金、租赁、信托、人寿、财险、投行、期货、养老金等多个行业的子公司，这家客户现有的机器人不够智能，无法满足其向智慧型银行转型的要求。首先，需要大量人工干预迭代和人工测试；其次，拘泥于统**程，应答不够准确；另外，缺乏对无用信息的过滤能力，不适应网点现场复杂环境等。       

解决方案简介

解决方案的应用部署架构介绍，简单概括该解决方案的具体银行业业务应用场景及应用部署架构的思路解读，比如，适合中小银行快速搭建平台，可提供便捷、弹性、安全、合规的系统架构等。

解决方案的应用部署架构：

文思海辉金融智脑是运用自然语言处理、知识图谱、人工智能、数据挖掘等技术将银行经营管理工作进行全方位数字化和自动化，提升银行经营效率和客户体验。已为客户银行的机器人梳理出10类业务咨询场景，涉及场景数以千计，承担了35%的银行服务，提高了自助交易42%的成功数量。金融服务机器人通过提供一种全新的智能工具，将有效解决银行转型升级的问题，实现智能化流程、服务创新、渠道创新、精准化营销和风险防控，并且投入成本低、应用效果好，让用户在同机器人愉快轻松的交流中解决问题和办理业务。

深度学习技术：“银行智脑”采用知识图谱与深度神经网络模型相结合的方案，将金融业务专家思维迁移至知识图谱。首先构建一个优质抽象金融专家思维脑图库；利用PCNN和BiLSTM RNN学习训练各种场景的逻辑关联特征；之后海量阅读专业优质的金融情报；构建生成新的有上下文背景的知识，该知识可以被文思海辉研发的金融智脑直接作为认知模型使用。解决目前智慧应用、机器人智力和知识进化完全依靠人工标注训练的模式，将自然语言应用拓展到复杂的、有逻辑关系的场景应用。 

语义理解技术：运用海量中文词向量训练、深度循环/卷积神经网络模型训练，构建和提升自然语言理解/生成的引擎，结合庞大的自有金融语义知识库，可有效进行语义消歧；同时提供可视化的知识管理系统，实现复杂专业的业务意图理解，统一维护，在线编译，在线效果验证。

语音识别技术：整合主流语音识别引擎,具备优秀的识别率。

语音合成技术：采用先进的中文文本、真人语音合成，交流更自然。

 解决方案亮点介绍

优势：

文思海辉金融智脑是运用自然语言处理、知识图谱、人工智能、数据挖掘等技术将银行经营管理工作进行全方位数字化和自动化，提升银行经营效率和客户体验。金融智脑以人工智能技术驱动创新，根据客户的类型，客户到银行办理业务的诉求，设计了智慧银行解决方案。金融智脑核心能力在于智力和全渠道的人机交互服务。

优秀的上下文理解能力:让自助渠道能够以更加接近人类逻辑的方式交流，允许客户可以短句、多轮表达一个业务诉求。容忍模糊、口语化得描述方式，允许话题灵活跳转，当客户在交流过程中插入其他无关交谈后，与智脑的谈话仍然可以记住关键信息，继续顺利进行，保证良好的客户体验。

更够真正帮到客户的工作能力：自然语言人机界面，能够自动解析时间、地点、身份证等实体，方便自然语言查询业务；不但能够听说、理解。还能利用模型、决策规则、事件驱动调用银行业务系统。

达到以下六个创新方向：

（1）强化服务体验上的创新，将高智能人机交互应用于服务场景

（2）使用新的技术提升网点的运行效率、如人脸识别、导航、迎宾等

（3）通过软件和内容赋予丰富性和灵活性

（4）信息的互联互通、渠道的充分整合，能够沟通、决策、办业务

（5）建立统一的智脑体系通过智脑驱动营销

（6）通过标准化、模块化进行推广

金融行业客户名单

某国内TOP3的大型国有银行等。