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IBM金杰:致力于为金融行业客户提供认知商业解决方案

日前,CSDN主办的中国云计算技术大会(CCTC)在北京朝阳门悠唐皇冠假日酒店盛装启航。本次会议践行“云先行,智未来”的主题,在Keynote环节之外精心策划了微服务、人工智能、云核心三大论坛及Spark、Container、区块链、大数据四大技术峰会,众多技术社区骨干、典型行业案例代表齐聚京师,解读本年度国内外云计算技术发展最新趋势,深度剖析云计算与大数据核心技术和架构,聚焦云计算技术在金融、电商、制造、能源等垂直领域的深度实践和应用,全程高能不断档,干货满满精彩纷呈。

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IBM GBS Watson高级顾问金杰

在人工智能专场,IBM GBS Watson高级顾问金杰分享了《基于Watson的人工智能与认知计算的应用分享》主题演讲。金杰主要给大家分享关于IBM基于Watson企业认知转型的方案经验介绍,以及国内一些项目实际落地的经验分享。其中会涉及Watson的技术和实际在项目中遇到问题或经验。会后,金杰接受CSDN记者专访,就Watson的典型应用、客户需求及技术落地等方面进行深入探讨。

以下为采访实录

CSDN:首先请金老师介绍下,目前在IBM负责哪些工作?

金杰:大家好,我是金杰,现在就任于IBM的GBS认知和分析团队,目前主要负责中国区基于Watson的企业认知转型方案实施和设计。曾在过去的两年中,担任某银行呼叫中心质检和分析系统设计与实施落地;也曾参与过智能电视人机对话项目的功能实现等。

CSDN:Watson运用了哪些与人工智能相关的技术,能否详细介绍下?

金杰: Watson对外的解释很多,但其官方的解释Watson并不具体指某一体系或产品。IBM Watson的产品家族中有一个是WEX(Watson Explorer),是NLP分析软件,该软件可以帮助企业处理一些非结构化数据,如文本、对话等,出具相关报告。而基于Watson解决方案不仅包括WEX,还有深度学习算法,如IBM自有的深度学习框架PowerAI等。

以IBM的WEX产品为例,它是一套非常全面的NLP分析软件工程,仅通过一次输入,便可以分析出所有相关非结构化数据文本。对于企业而言,选择IBM的WEX作为企业的NRP基础,几乎拥有了市面所有非结构化数据和文本分析的工具所包含的能力。

CSDN:Watson有哪些典型应用,能否通过案例介绍下?

金杰:总体而言,Watson涉及的应用众多,包括银行、金融、医疗、电商、家电以及机器人等等。

Watson在银行呼叫中心质检和分析、医疗行业、智能家居、智能电视包括人机对话、迎宾机器人等均有相应的解决方案。

就银行业而言,IBM和多家银行有着密切往来,比如我们跟某家银行合作了基于Watson解决方案的呼叫中心质检系统。从IBM的角度来讲,很多企业包括银行和金融业,自大数据时代后,大量数据并没有通过技术手段进行分析。

而呼叫中心质检系统是一个强需求点,需要在呼叫中心与客户对话中获取相关信息,从而转化为企业所需的精准营销基础数据,以此来帮助企业发掘潜在客户或提升企业与客户沟通中的服务质量。

CSDN:在金融领域,客户的主要诉求包含哪些?

金杰:随着金融业的不断发展,与过去相比金融客户更关心的问题是风险控制。当前客户的主要诉求在于如何通过技术手段,通过输入关键词,生成有价值的风控报告,使企业完成精准的风控指标。

而往往有价值的数据就存在文本和非结构化数据中,而AI需要解决的问题在于抓取大量文本和非结构化数据中有价值的信息。而Watson则可以为客户实现这样的诉求,如刚刚提到的呼叫中心解决方案,通过坐席与客户之间的对话,Watson可以抓取对话中的一些关键词,以此实现百分百覆盖并降低客户成本提升效率。

CSDN:人工智能在金融行业落地过程中,您可否给一些针对性的建议?

金杰:一般来讲,需要给客户明确两个问题,即AI的本质与AI为企业带来的价值。而当前所遇到的问题在于AI作为新兴的解决方案,企业没有能够参考的案例,而对于新鲜事物显然大家都在尝试,最重要的是帮助客户认知转型。

CSDN:关于开发者,IBM如何影响或吸引开发者应用Watson,这块有没有具体的规划?

金杰:基于本次大会主题,IBM一直在推广云计算,如果开发者对IBM相关服务感兴趣,可以到IBM云上调用基于Watson的服务。而Wex软件是商业版,获取的成本相对较高,而IBM在云上也开放了很多免费的API,并且有些服务通过简单的学习便可直接使用,如搭建人机对话、图像识别等等。

CSDN:对于本次CCTC云计算大会,想请您谈谈参会感受。

金杰:非常高兴能够受邀参加本届CCTC云计算大会,建议类似这样的峰会可以经常举行,有助于技术人思想碰撞,而IBM也可以通过这样的活动了解国内相关产业的发展状况。同时,也能够把IBM一些经验或工具分享给业界,对于企业及行业都有非常大的帮助。

更多相关需求和问题,请致电 400 668 2350

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