AI智能助理也称为虚拟助手或聊天机器人，是一种基于人工智能技术，利用自然语言处理、机器学习和语音识别等技术，能够与人类进行对话，并提供智能化服务和支持的软件系统。随着人工智能技术的发展，AI智能助理在各个行业中的应用也日益增多。银行客服行业具有服务内容涵盖范围广泛、客户群体多样化、需要快速响应、要求严格的合规和保密、服务质量评估标准高的特点，在银行客服领域应用AI智能助理，既可以提高客服效率，又可以改善客户体验，成为了银行客服业的重要发展方向。

AI智能助理的发展历程

智能助理的发展历史可以追溯到20世纪60年代，最早的想法和实践来自于美国计算机科学家Joseph Weizenbaum。他在1966年开发了一款名为“ELIZA”的程序，它可以模拟人类心理医生与患者的对话。“ELIZA”使用了基于规则的自然语言处理技术，它可以检测到用户的输入并产生响应，从而模拟出与心理医生的对话。虽然“ELIZA”并没有真正的智能，但它展示了人机对话系统的潜力，引发了对于自然语言处理的关注和研究。在之后的几十年里，研究人员们不断尝试使用不同的技术和方法，进一步发展和完善了智能助理技术。

图1最早诞生的智能助理ELIZA

早期的智能助理是基于规则的系统，它们使用预定义的规则来回答用户的问题和执行任务。然而，这种方法往往限制了智能助理的功能和应用场景。随着机器学习技术的兴起，智能助理开始使用自然语言处理和机器学习算法，以更自然和灵活的方式与用户交互，并提供更广泛的服务。其中，最著名的智能助理是苹果公司的Siri，亚马逊公司的Alexa和Google的Assistant等等。这些应用程序通过对自然语言的理解、对大数据的处理和对机器学习算法的运用，不断提升其智能和交互能力。它们可以回答问题、预订餐厅、购物和娱乐等任务。AI智能助理在很多行业都有广泛的应用，例如在零售行业，智能助理可以帮助客户查找商品、下订单、跟踪发货等。在金融行业，智能助理可以回答客户关于账户余额、信用卡交易等问题，还可以提供理财建议。在医疗保健行业，智能助理可以协助医生和患者交流，提供诊断和治疗建议，还可以提醒患者服药和定期检查等。

技术实现

在技术上，AI智能助理需要实现语音识别、自然语言理解、对话管理和任务执行等关键功能。为了实现这些功能，智能助理通常使用深度学习、神经网络、语言模型和知识图谱等技术。

2.1

深度学习

深度学习是智能助理中最常用的技术之一。它是一种基于神经网络的机器学习技术，可以自动从数据中学习特征，并用这些特征来进行分类或预测。深度学习通常需要大量的数据来训练模型，并且需要高性能的计算设备。

图2深度学习的发展历史

在智能助理中，深度学习被广泛应用于自然语言处理任务，如文本分类、文本生成、对话系统等。深度学习的核心是神经网络模型，其模拟人类神经元的工作原理，可以通过多层次的非线性变换对数据进行高效的特征提取和分类。

图3人工智能、机器学习、深度学习子集关系

其中，最常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和变换器（Transformer）。CNN主要用于文本分类、情感分析等任务，RNN则通常用于序列生成和对话系统中，而Transformer则被广泛应用于自然语言生成和机器翻译任务中。

CNN是一种前向神经网络，它主要用于图像和文本数据的特征提取和分类。CNN的主要优点是可以有效地处理高维数据，通过卷积和池化操作可以提取出局部特征和整体特征，具有较强的特征提取能力。但是，CNN在处理序列数据时，无法考虑前后上下文的依赖关系，因此不适合用于对话系统和机器翻译等序列生成任务。

RNN是一种递归神经网络，它可以考虑序列数据中的时序依赖关系，并且可以输出一个连续的输出序列。RNN的主要优点是可以处理任意长度的序列数据，具有较好的时序建模能力。但是，RNN容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型无法有效地学习长期依赖关系。

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，它可以处理任意长度的序列数据，并且可以并行处理输入序列。Transformer的主要优点是具有较好的长程依赖建模能力，并且可以在多个位置同时关注输入序列中的重要信息，因此适合用于处理自然语言生成和机器翻译等任务。此外，Transformer采用了自注意力机制，避免了RNN中的梯度消失或梯度爆炸问题，因此具有更好的训练稳定性。

最近几年来，Transformer在自然语言处理领域中取得了很大的成功，如BERT、GPT、T5等模型，已经成为自然语言处理中的基础模型。相比于CNN和RNN，Transformer能够在处理长序列数据时具有更好的性能，并且具有更好的建模能力和更高的训练效率。深度学习的成功还得益于大规模的数据集和强大的计算设备。例如，Google的语音识别系统使用了大约1万亿个语音样本来训练，Facebook的机器翻译系统则使用了超过2000亿个词语的数据集。

2.2

神经网络

神经网络是指一种模仿人类大脑神经系统的计算模型，它由许多个人工神经元（或称为节点）组成，每个神经元接受一些输入，并通过计算输出一些结果。这些神经元可以被组织成多个层次结构，每一层都负责对前一层的输出进行一定的处理，最后得到最终的输出结果。

图4神经网络节点结构示意

在智能助理中，神经网络主要用于自然语言处理（NLP）任务，例如语音识别、文本分类、语言模型等。这些任务通常涉及到海量的文本数据，神经网络通过学习这些数据中的模式和规律，从而实现对自然语言的理解和生成。

常见的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。其中，RNN和CNN在NLP任务中应用较为广泛。需要注意的是，神经网络虽然在NLP任务中表现良好，但其模型复杂度较高，需要大量的数据和计算资源进行训练。此外，神经网络模型也存在一些问题，例如对于罕见的单词或句子，模型可能会出现错误的输出结果。因此，在实际应用中，需要结合其他的技术手段，例如语言模型、知识图谱等，来提升智能助理的性能和可靠性。

2.3

语言模型

语言模型是一种用于预测文本序列的概率分布的统计模型。它的主要目的是为了预测下一个单词或字符的概率，根据已经出现的单词或字符，建立单词或字符之间的关联，以此来产生连贯的语言。在智能助理中，语言模型通常用于理解和生成自然语言文本。

语言模型可以分为基于统计和基于神经网络的模型。基于统计的语言模型通常采用n-gram模型，该模型假设当前单词出现的概率只与前面的n-1个单词有关。基于神经网络的语言模型通常采用循环神经网络（RNN）或变种的RNN（如长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU）或最近流行的Transformer网络。这些模型在处理自然语言文本时，可以考虑到文本中的长期依赖关系，提高了语言建模的效果。

语言模型在智能助理中有很多应用。例如，在自然语言生成中，语言模型可以用于生成自然语言文本，如回答用户的问题、生成文章等。在文本分类和情感分析中，语言模型可以用于将输入的文本进行分类和情感分析。此外，语言模型还可以用于自然语言理解、机器翻译、文本摘要、语音识别等领域。

近年基于预训练的语言模型也取得了很大的成功，如BERT、GPT、XLNet等模型，这些模型通过大规模的文本数据预训练，可以产生具有丰富语义信息的文本表示，为自然语言处理任务带来了很大的提升。在智能助理中，这些预训练的语言模型也被广泛应用。

2.4

知识图谱

知识图谱是一种语义图，它用图形结构表示知识和概念之间的关系，有助于机器理解和组织知识。知识图谱通常由节点和边组成，其中节点表示实体或概念，边表示它们之间的关系。知识图谱可以用于实现自然语言处理、问答系统、智能搜索和推荐等应用。

图5知识图谱概念示意

知识图谱的构建通常包括三个阶段：知识抽取、知识融合和知识表示。知识抽取是从各种数据源中提取结构化和半结构化的数据，包括文本、关系型数据库、Web 页面和其他数据源。知识融合是将从不同数据源中抽取的数据进行关联和集成，以形成一个完整的知识图谱。知识表示是将知识图谱中的节点和边表示成机器可以理解的格式，如向量或张量。

知识图谱在智能助理中的应用非常广泛。例如，在问答系统中，知识图谱可以用于根据用户提供的问题，查询知识图谱中的实体和关系以获得答案。在智能搜索和推荐中，知识图谱可以用于构建推荐系统和智能搜索引擎，从而提供更准确和有用的搜索结果和推荐。在自然语言理解中，知识图谱可以用于识别文本中的实体和关系，从而提高文本理解的准确性。知识图谱的构建和应用仍然是一个活跃的研究领域，研究人员正在努力解决知识图谱的构建、更新和维护等问题，以实现更加准确和实用的智能助理应用。

AI智能助理在银行客服行业的应用

3.1

银行客服行业的特点

银行客服行业是一个服务性强的行业，其特点包括：

客户群体广泛：银行客户的群体涵盖了不同年龄、不同职业、不同地域的人群，他们的需求和服务期望各异，需要针对性的服务。

服务场景复杂：银行的服务场景涉及到不同的业务，如开户、存款、贷款、理财等，而每种业务的服务流程都不同，需要客服人员进行详细解答和指导。

服务形式多样：银行的服务形式包括电话咨询、线上咨询、面对面咨询等，而不同的形式需要不同的服务流程和技能。

服务周期长：银行客户往往需要长期的服务和支持，需要银行客服人员对客户进行长期跟进和维护。

客户需求多变：银行客户的需求随着时代变迁和社会经济发展不断变化，银行客服需要不断学习和更新知识，提供更加符合客户需求的服务。

以上这些特点使得银行客服行业面临的挑战非常多，需要不断的优化服务流程、提高服务效率和客户满意度。

3.2

AI智能助理在银行客服行业的应用与作用

在银行客服行业，AI智能助理可以应用于以下几个方面：

自助服务：AI智能助理可以为银行客户提供自助服务，包括查询账户余额、账单、信用卡还款、转账等常见业务。客户可以通过语音识别或文字输入与AI智能助理进行交互，获得快速、准确的服务。

智能导航：当客户需要了解更加复杂的业务流程时，AI智能助理可以为客户提供智能导航服务。通过与客户的交互，AI智能助理可以根据客户需求和业务类型，为客户提供详细的业务流程和操作指导，帮助客户顺利完成业务办理。

大数据分析：AI智能助理可以根据客户的历史服务记录和行为模式，分析客户的偏好和需求，帮助银行客服人员提供个性化的服务。银行客服人员可以根据AI智能助理提供的数据分析结果，为客户提供更加符合其需求的服务。

AI智能助理的应用有以下几个优势：

首先，在提高客服效率方面，银行作为金融服务的主要提供者客服需求量非常大。传统的客服模式需要大量的人力资源和时间成本，客服效率和质量无法保证。而AI智能助理则可以通过智能语音识别、自然语言处理等技术实现快速准确的客服响应和处理，全天候无间断为用户提供支持和服务。

其次，在改善客户体验方面，传统的客服模式中客户需要花费大量的时间和精力与客服人员进行交流，由于客服人员的水平和经验差异，客户的体验质量不一定能够保证。而AI智能助理则可以通过规范化的训练和标准化的处理准确响应，让客户得到更加高效、便捷和满意的服务体验。

除此之外，AI智能助理还可以实现更加精准的客户分析和服务推荐。通过对客户的历史服务记录和交互数据进行分析，准确识别客户的需求和偏好，并根据这些信息推荐最符合客户需求的服务。这不仅可以提高客户的满意度和忠诚度，还可以为银行业带来更多的商业机会和价值。

3.3

AI智能助理的使用限制

虽然AI智能助理在银行行业可以帮助提高服务效率和质量，有很多独特的优势，但传统人类客服仍然有其独特的特点和不可替代性，尤其在情感交流和人性化服务、处理复杂问题和异常情况、反馈和改进机制方面，人类客服可以通过语调、表情、肢体语言等方式，与客户建立更亲近、更真实的情感交流，提供更丰富、更人性化、更综合性的服务。同时，AI智能助理的使用仍然存在一些需要警惕和注意的事项，包括：

数据安全：AI智能助理在与客户交互时会收集大量的个人敏感信息，如账户余额、交易记录等。银行需要确保这些信息的安全性，防止信息泄露和滥用。

技术可靠性：AI智能助理的技术可靠性也是一个需要注意的问题。银行需要确保AI智能助理的系统稳定性和数据准确性，以避免客户受到不良影响。

人机协作：AI智能助理不能完全替代人工客服，因为AI智能助理还无法完全理解客户的情感和需求。因此，银行需要将AI智能助理与人工客服相结合，实现人机协作，为客户提供更好的服务。

用户体验：AI智能助理的用户体验也是需要注意的问题。AI智能助理需要通过不断的学习和优化，提高用户体验，使客户更加愿意使用。

法律合规：AI智能助理在银行行业的应用需要遵守法律法规，包括数据隐私、反欺诈、反洗钱等方面。银行需要确保AI智能助理的应用符合法律法规要求，避免违法违规行为。

总结

AI智能助理在银行客服行业的应用已经得到了广泛的关注和应用。通过AI智能助理，银行可以提高服务效率和质量，满足客户的个性化需求，同时也为银行节省了大量的人力成本。然而，AI智能助理也存在一些需要注意的问题，包括数据安全、技术可靠性、人机协作、用户体验和法律合规等方面。银行需要在应用AI智能助理时，保证技术可靠性，确保数据的安全和保密，同时也需要在人机协作上下足功夫，实现人工客服与AI智能助理的协同工作。

随着技术的不断发展和应用场景的扩展，AI智能助理在银行客服行业的应用前景十分广阔。未来，AI智能助理将更加智能化、精细化，为银行客户提供更加便捷、高效、优质的服务，进一步提高客户满意度和忠诚度，为银行业的可持续发展贡献更大的力量。

作者 | 管 锴

视觉 | 王朋玉

统筹 | 郑 洁