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專訪科大訊飛解飛:AI項(xiàng)目如何優(yōu)化管理機(jī)制?

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  自1956年夏天,達(dá)特茅斯夏季人工智能研究會議第一次提出人工智能的概念以來,人工智能技術(shù)已經(jīng)有了60年的歷史。
  在人工智能的第三次浪潮中,一方面,新技術(shù)被應(yīng)用到創(chuàng)新產(chǎn)品,發(fā)展出新的應(yīng)用場景,如陪伴機(jī)器人、無人駕駛;另一方面在傳統(tǒng)行業(yè),工業(yè)、金融、農(nóng)業(yè)等簡單、重復(fù)及可程序化的環(huán)節(jié)中,智能產(chǎn)品也逐步發(fā)揮更多的作用。
  科大訊飛是中國最大的智能語音技術(shù)提供商,同時也是中國人工智能領(lǐng)域的代表企業(yè)之一。12月13日,在廣東時代傳媒舉辦的影響力·中國時代峰會2019活動現(xiàn)場,科大訊飛副總裁、智能服務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理解飛接受了時代財(cái)經(jīng)的專訪。
科大訊飛副總裁、智能服務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理解飛
  在人工智能技術(shù)及應(yīng)用領(lǐng)域,解飛有著10余年的從業(yè)經(jīng)驗(yàn),曾先后主持中國移動、平安銀行、建設(shè)銀行等大型機(jī)構(gòu)的智能客服及大數(shù)據(jù)分析平臺項(xiàng)目的規(guī)劃、設(shè)計(jì)以及建設(shè)、運(yùn)營工作,帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)打造出一系列智能客服軟硬件產(chǎn)品及解決方案。
  在這次采訪中,解飛向記者詳細(xì)解釋了AI服務(wù)目前面臨的技術(shù)和應(yīng)用難點(diǎn),重申了科大訊飛平臺+賽道的生態(tài)布局,并針對通用型與垂直型人工智能服務(wù)的分工表達(dá)了自己的看法。他指出,隨著人工智能第三次浪潮的到來,行業(yè)從浮躁到沉淀,已經(jīng)逐漸趨于理性。
  以下為專訪全文:
  時代財(cái)經(jīng):科大訊飛作為中國最大的智能語音技術(shù)提供商,是如何輔助金融企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的?
  解飛:我們與金融行業(yè)合作有很長的歷史背景。從2003年開始到2010年前后,語音技術(shù)的使用還停留在簡單的信息播報(bào)。2010年后,越來越多銀行,包括平安、工行、交行、建行、郵儲等,都在自助服務(wù)方面使用訊飛的語音識別技術(shù),用來替代了簡單重復(fù)的人工工作。
  除了在客服,我們也提供自助輔助營銷方案。此外,我們將智能化技術(shù)應(yīng)用到銀行的實(shí)體渠道,例如ATM和智能機(jī),使機(jī)器可以通過語音的方式進(jìn)行交互和操控,將以前的柜面業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到自助設(shè)備上來。在銀行內(nèi)部的運(yùn)營和效能管理方面,我們與銀行及保險(xiǎn)公司合作,利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),開展反洗錢以及騙保的探索。
  同時,我們也在探索通過AI的方式提供員工培訓(xùn)服務(wù)。利用語音交互技術(shù)結(jié)合業(yè)務(wù)所需的知識圖譜和專家經(jīng)驗(yàn),來設(shè)計(jì)不同的模擬講師,幫助客戶訓(xùn)練新入職的保險(xiǎn)營銷員或銀行客戶經(jīng)理。目前,訊飛已經(jīng)為某大型保險(xiǎn)公司10萬保險(xiǎn)從業(yè)人員進(jìn)行了這樣的訓(xùn)練,相比傳統(tǒng)培訓(xùn),效率能夠提升30%。
  時代財(cái)經(jīng):服務(wù)金融行業(yè)客戶,需要有非常深刻的業(yè)務(wù)理解。您認(rèn)為通用型人工智能和提供垂直解決方案人工智能,目前在行業(yè)里的角色分配和各自優(yōu)勢是什么?
  解飛:目前人工智能技術(shù)方向主要有兩個,一個是感知智能,包括語音識別、語音合成、圖像識別等,另一個是認(rèn)知智能,是可以快速實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)、推理、決策的技術(shù)。
  在感知智能方向上,通用架構(gòu)已經(jīng)達(dá)到可以適用80~90%的場景。但是感知智能在實(shí)際業(yè)務(wù)方案中只能發(fā)揮20~30%的價值,如果想要實(shí)現(xiàn)AI替代人、幫助人,一定要具備認(rèn)知能力。例如這次采訪,如果感知智能技術(shù)能夠?qū)⑽覀儗υ拑?nèi)容全部轉(zhuǎn)寫下來,但這也只是一些基礎(chǔ)的工作。
  認(rèn)知智能是目前比較熱門的方向,起碼現(xiàn)在來看沒辦法在所有場景中得到應(yīng)用。目前AI應(yīng)用都是在認(rèn)知方向上做深度垂直定制,用于解決特定行業(yè)中一個垂直場景中的問題??赡茉龠^3~5年,我們技術(shù)取得更大突破以后,可以在相對寬的領(lǐng)域中采用統(tǒng)一的方案。這也是為什么現(xiàn)在看起來很多智能化應(yīng)用的建設(shè)成本非常高,收益卻不是特別的好,因?yàn)楹蠖穗y點(diǎn)更多一點(diǎn)。
  時代財(cái)經(jīng):人工智能模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)積累。智能語音技術(shù)提供服務(wù)過程中,最大的技術(shù)和應(yīng)用難點(diǎn)有哪些?
  解飛:先說技術(shù)難點(diǎn),一是感知智能依然有10~20%的這樣場景需要優(yōu)化?,F(xiàn)在有一種說法人工智能投入多少人工,才有多少智能,也是一定程度上反映了當(dāng)前算法的瓶頸和問題,數(shù)據(jù)訓(xùn)練是需要很多的數(shù)據(jù)資源。二是認(rèn)知智能架構(gòu)建設(shè)往往需要初始化,在復(fù)雜的應(yīng)用場景中,會產(chǎn)生蹺蹺板效應(yīng),當(dāng)一些初始規(guī)則調(diào)整后,會影響到其他業(yè)務(wù),單點(diǎn)場景下效果變好,其它場景就會有問題。
  應(yīng)用層面有三個核心問題需要克服。一是項(xiàng)目管理機(jī)制,目前的項(xiàng)目管理方法大多按照傳統(tǒng)IT項(xiàng)目進(jìn)行,但I(xiàn)T項(xiàng)目有很清楚的需求、架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)及驗(yàn)收流程,而好的AI項(xiàng)目很難去定義,是逐漸體現(xiàn)在業(yè)務(wù)迭代過程中的。
  二是人才方面,很多公司往往從技術(shù)角度出發(fā),在項(xiàng)目推動的時候,團(tuán)隊(duì)會考慮用技術(shù)方法,實(shí)現(xiàn)我們認(rèn)為的業(yè)務(wù)需求,但如果有能從端到端考慮問題的專家,可以通過應(yīng)用場景的設(shè)計(jì)變更,來規(guī)避需要投入很大人力才能夠完成的功能和需求。從業(yè)務(wù)角度看,如果需求方稍微了解一些技術(shù)的實(shí)行機(jī)制,也可能為應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)提供更好的資源和幫助。
  第三,以前IT項(xiàng)目交付完之后就進(jìn)入運(yùn)維階段,但AI項(xiàng)目上線后進(jìn)入的是運(yùn)營階段,需要通過所有上線后的數(shù)據(jù)優(yōu)化感知計(jì)算和認(rèn)知計(jì)算的引擎,讓系統(tǒng)越來越聰明,整個運(yùn)營過程需要技術(shù)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合建設(shè)。但是往往現(xiàn)有金融機(jī)構(gòu)的管理機(jī)制下沒有這樣的職能團(tuán)隊(duì),他們只有運(yùn)維團(tuán)隊(duì),沒有運(yùn)營的團(tuán)隊(duì)。
  目前銀行已經(jīng)有了一些探索,比如浦發(fā)銀行信用卡中心有一個大數(shù)據(jù)運(yùn)營室。這個團(tuán)隊(duì)?wèi){借AI運(yùn)營分析信息,一共給浦發(fā)銀行信用卡董事會提供了100多份合理化建議。
  時代財(cái)經(jīng):科大訊飛與很多機(jī)器人硬件公司合作,一起開發(fā)了覆蓋眾多品牌的服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品,與此同時,科大訊飛自己也開發(fā)了阿爾法蛋等機(jī)器人硬件產(chǎn)品,是否會與生態(tài)伙伴形成競爭關(guān)系?
  解飛:我們認(rèn)為公司未來的發(fā)展一定不是單槍匹馬,而是通過產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建才能夠持續(xù)成功,所以訊飛的戰(zhàn)略也被定為平臺加賽道戰(zhàn)略。
  第一層是訊飛核心生態(tài),具體指一個大的AI中臺,包括語音智能、視覺智能和認(rèn)知智能三個主要方向,不帶任何業(yè)務(wù)屬性,做技術(shù)底層研究。在這個平臺之上,我們再聚焦八個賽道,包括智慧城市、智慧教育、智能服務(wù)、智慧醫(yī)療、智能汽車等。
  第二層生態(tài)是我們?nèi)牍傻墓荆驗(yàn)樵诎藗€方向外依然有很多我們非??春?,大概有二十幾個,我們以生態(tài)公司的方式,成為他們的戰(zhàn)略投資者。阿爾法蛋機(jī)器人也是屬于這第二層產(chǎn)業(yè)生態(tài)的。
  第三個生態(tài)是我們的開放平臺,通過互聯(lián)網(wǎng)對外提供接口和服務(wù),現(xiàn)在在這個平臺上我們提供了有將近200個AI服務(wù)能力,為超過110萬的開發(fā)者上提供技術(shù)支持,其中有自己產(chǎn)品和應(yīng)用的有60多萬。如果這些開發(fā)者有了比較成熟的產(chǎn)品,我們也認(rèn)為非常值得發(fā)展,就會把它往第二層生態(tài)然發(fā)展。
  時代財(cái)經(jīng):縱觀整個人工智能行業(yè),很多AI獨(dú)角獸公司除了自己的技術(shù)發(fā)展,也開始布局投資,比如科大訊飛已經(jīng)投了幾十家了,思必馳、曠視等企業(yè)也都在布局,您認(rèn)為這種趨勢背后的原因是什么?
  解飛:整個AI行業(yè),不可能一個公司做所有的事情。構(gòu)建自己的核心生態(tài),然后把市場和業(yè)務(wù)場景快速做大,這是我覺得AI企業(yè)都在下沉投資很多創(chuàng)業(yè)公司的重要原因。
  另外,AI應(yīng)用的場景非常多。單以醫(yī)療場景為例,訊飛有做智慧醫(yī)療,但整個醫(yī)療的行業(yè),在常見的三甲醫(yī)院中,光是細(xì)分的科室就有三四十個,從醫(yī)學(xué)來看就有200多個,常見疾病有四五千中,加上罕見病可能有十幾萬種,不是一個公司就能把所有的事情都做完。
  時代財(cái)經(jīng):中國的5G基建工作正在全面加速,商用推進(jìn)速度比預(yù)期早了一年,但大多數(shù)時候仍需要與人工智能、云計(jì)算等技術(shù)做融合。未來5G技術(shù)會與智能語音技術(shù)做怎樣的結(jié)合?
  解飛:5G建設(shè)隨著國家的重視,投入了更多的資源,進(jìn)度超過預(yù)期。最近一年還是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)市場為主驅(qū)動,明年終端廠商會迎來更大的市場機(jī)會,可能兩年之后才會是軟件和應(yīng)用的發(fā)展。
  首先要有能夠觸達(dá)客戶的載體,除了手機(jī)外,5G時代的硬件載體會更加多元化,這是為什么我們現(xiàn)在與運(yùn)營商一起推動智慧家庭戰(zhàn)略落地。中國聚集了全球最完整的智能設(shè)備產(chǎn)業(yè)鏈,所以我覺得5G在中國有非常大的機(jī)會和前景。
  時代財(cái)經(jīng):在過去10年的從業(yè)經(jīng)歷中,智能語音不論是技術(shù)層面還是應(yīng)用層面,都得到了極大的提升和發(fā)展。作為行業(yè)長期的深度參與者,最令你印象深刻的變化有哪些?
  解飛:最為深刻的變化還是技術(shù),2010年之前我們認(rèn)為很多當(dāng)時看起來在我們的有生之年都不可能完成的事情,在2012年之后都非常快速的實(shí)現(xiàn)了。這在當(dāng)時時間節(jié)點(diǎn)上,是很難想象的。
  第二還是關(guān)于行業(yè)認(rèn)知,2008年前,我們跟我們的行業(yè)客戶做解決方案溝通的時候,往往要先做半個小時科普,講完之后也對方也不是特別認(rèn)可,一些技術(shù)解決方案甚至?xí)徽J(rèn)為是玄學(xué)。
  上世紀(jì)第二次人工智能浪潮打假的聲音很大,所以90年代,很多人講自己做人工智能,就相當(dāng)于80年代做氣功一樣。造成一種現(xiàn)象,大家都不說自己是人工智能,改稱機(jī)器學(xué)習(xí),或者語音識別、模式識別,會講自己具體的分支。直到第三次浪潮,人工智能已被重新正名,大家又開始講自己是做人工智能,整個行業(yè)重新受到關(guān)注。
  過分樂觀和過分悲觀都是需要修訂的,目前還是需要能夠扎扎實(shí)實(shí)做落地應(yīng)用。行業(yè)本身的賽道和領(lǐng)域無限廣闊,不可能每個公司把所有的看到的機(jī)會都吃下來。總體來看,整個行業(yè)趨勢還是逐漸從浮躁到沉淀,從非理性到理性。

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