根據(jù)應(yīng)用范圍和領(lǐng)域的不同，目前AI應(yīng)用方向可以分為強(qiáng)人工智能和弱人工智能。對于強(qiáng)人工智能而言，機(jī)器能夠變得完全擬人化，就像身邊的朋友一樣，能完成人類可以完成的許多事情。它既能聽懂說話（語音識別），也能看懂表情（人臉識別），而且不僅能做到理解心理，還能做出正確的回應(yīng)，甚至做情感分析，做未來規(guī)劃。這一切看上去很美，但如果要實現(xiàn)，還要考慮方方面面的問題。因為強(qiáng)人工智能的成熟是整個人工智能發(fā)展的奇點，也就是說，達(dá)到這個奇點之后，人工智能技術(shù)才會呈現(xiàn)指數(shù)級增長，朝著超人工智能方向繼續(xù)發(fā)展……所以目前舉例強(qiáng)人工智能相對還比較遙遠(yuǎn)，需要我們不斷去訓(xùn)練還處在弱人工智能階段的AI，從具體的應(yīng)用方面來進(jìn)行AI訓(xùn)練，來推動銀行服務(wù)的轉(zhuǎn)型和升級。此時我們就需要AI訓(xùn)練團(tuán)隊、訓(xùn)練方法和訓(xùn)練邏輯。

　　訓(xùn)練目標(biāo)：讓機(jī)器更懂人性

　　隨著AI（即人工智能技術(shù)）的廣泛應(yīng)用，人工智能訓(xùn)練師這一職業(yè)也應(yīng)運而生。雖然目前人工智能訓(xùn)練師屬于互聯(lián)網(wǎng)科技公司中設(shè)立的高級崗位，但其并不要求專業(yè)的技術(shù)背景。不需會編程也不需要寫代碼，只需要協(xié)助算法工程師等技術(shù)崗位，通過工作，使產(chǎn)品達(dá)到最優(yōu)，使用效果達(dá)到最佳，可以說，這是AI帶來的一個非技術(shù)類的新職位，而從目前來看，從事該職位的人員主要來源于具有一定經(jīng)驗的產(chǎn)品經(jīng)理群體。

　　據(jù)傳，人工智能訓(xùn)練師這一職位最早于三年前開設(shè)于BAT的某部門，隨后，各大公司紛紛效仿，尤其是發(fā)展較為成熟的智能客服類公司，其對于AI訓(xùn)練師的需求量旺盛且需求增長迅速，在未來，人工智能訓(xùn)練師的人才缺口將成倍增長。人工智能訓(xùn)練師通過業(yè)務(wù)梳理、數(shù)據(jù)分析、知識挖掘、訓(xùn)練評測等各類方法，不斷提升智能產(chǎn)品在業(yè)務(wù)應(yīng)用中的解決問題能力，可以形象地比喻他們訓(xùn)練機(jī)器，使機(jī)器變得更聰明，從而幫助企業(yè)更迅速地處理業(yè)務(wù)，更高效地達(dá)成目標(biāo)。

　　人工智能訓(xùn)練師的門檻看似不高，不要求其像算法工程師那樣具備專業(yè)的技術(shù)背景，也不嚴(yán)格限制其行業(yè)背景，但其實這一崗位對分析能力、溝通能力、創(chuàng)新能力等都有著非常高的要求。

　　成為人工智能訓(xùn)練師的第一步，就是要學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)，只有熟悉本行業(yè)的業(yè)務(wù)，了解本行業(yè)的問題，才能在訓(xùn)練人工智能軟件的過程中，通過線上聊天記錄等精準(zhǔn)提煉分析業(yè)務(wù)問題，并輸出恰當(dāng)適用的解答話術(shù)和方案。

　　在熟悉業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，親身使用人工智能產(chǎn)品，簡單了解軟件的基本算法和各個功能點，并且結(jié)合實際業(yè)務(wù)需求，對于出現(xiàn)的問題及時給出優(yōu)化解決方案。

　　此外，人工智能分析師要培養(yǎng)自身較強(qiáng)的分析能力，通過使用數(shù)據(jù)分析工具，對人工智能產(chǎn)品使用及配置情況進(jìn)行深入分析，并基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，不斷優(yōu)化改進(jìn)功能。

　　最后，具備調(diào)整模型的能力，是人工智能訓(xùn)練師更為高級的要求。通過配套的訓(xùn)練師輔助工具，對用戶語料進(jìn)行分析和標(biāo)注，提升算法性能和人工智能產(chǎn)品的使用效果。

　　訓(xùn)練方法：基于需求洞察的機(jī)器學(xué)習(xí)

　　人工智能是一個高速迭代發(fā)展的新領(lǐng)域，對人工智能訓(xùn)練師的要求也正不斷更新。而在眾多要求之中，最為核心的是學(xué)習(xí)能力。作為一名合格的人工智能訓(xùn)練師，必須具備自我驅(qū)動的學(xué)習(xí)能力，在日常就不斷學(xué)習(xí)智能產(chǎn)品、算法等相關(guān)知識點，工作起來才能更加得心應(yīng)手。

　　當(dāng)前，經(jīng)過訓(xùn)練師專門訓(xùn)練的人工智能產(chǎn)品，作為智能客服廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域。從銀行線上的智能客服到線下網(wǎng)點配備的智能機(jī)器人，人工智能正不斷發(fā)揮著潛力，以更好地服務(wù)客戶。歸根結(jié)底，無論是線上的智能客服還是線下機(jī)器人終究是服務(wù)于客戶的產(chǎn)品，以客戶需求為導(dǎo)向來設(shè)計產(chǎn)品，而人工智能訓(xùn)練師根據(jù)產(chǎn)品需實現(xiàn)的功能進(jìn)行訓(xùn)練，那么對于訓(xùn)練師的工作內(nèi)容則可以依照客戶需求—產(chǎn)品功能—訓(xùn)練師工作的思維進(jìn)行分析。

　　在訓(xùn)練過程中，按照產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量特性，我們可以將客戶需求分為五種類型：

　　魅力屬性：讓用戶意想不到，如果不提供此需求，用戶滿意度不會降低；當(dāng)提供此需求，用戶滿意度會有很大的提升。

　　期望屬性：當(dāng)提供此需求，用戶滿意度會提升；當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會降低。

　　必備屬性：當(dāng)提供此需求，用戶滿意度不會提升；當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會大幅降低。

　　無差異屬性：無論提供或不提供此需求，用戶滿意度都不會發(fā)生改變，用戶根本不在意。

　　反向?qū)傩裕河脩舾緵]有此需求，提供后用戶滿意度反而會下降。

　　基于上述五種類型的影響因素，我們可以講機(jī)器學(xué)習(xí)分為三個階段：基本型需求滿足階段、期望型需求滿足階段、興奮型需求滿足階段。

　　必備屬性：基本型需求滿足階段

　　基本型需求是顧客對產(chǎn)品的基本要求，這些需求是必須要實現(xiàn)的。如果此類需求沒有得到滿足或表現(xiàn)欠佳，客戶的不滿情緒會急劇增加，并且此類需求得到滿足后，可消除客戶的不滿，但并不能帶來客戶滿意度的增加，因為客戶認(rèn)為這是產(chǎn)品中應(yīng)該滿足的需求或功能。

　　客戶對于銀行智能金融客服最基本的需求就是能聽懂我，聽懂人話并給予相應(yīng)的回答，也就是能夠?qū)蛻舻膯栴}及時提供解決方案。這個需求看似十分基礎(chǔ)，在現(xiàn)實交互場景中缺難以達(dá)到理想效果。從線上智能客服來看，客戶由于自身的表達(dá)能力不足以及對相關(guān)專業(yè)知識的欠缺，在對問題進(jìn)行文字內(nèi)容描述時，無法完整精準(zhǔn)表達(dá)，而由于數(shù)據(jù)庫中缺乏相關(guān)信息的智能客服此時就無法理解客戶所提出的問題。同樣的，在線下智能機(jī)器人應(yīng)用于實際場景時，在識別人聲、讀取客戶對其所提出的需求，若無法準(zhǔn)確的搜集有效信息或者答非所問，那么在客戶體驗初期就帶來較差的用戶體驗，繼而被客戶淘汰。

　　為滿足智能客服產(chǎn)品的基本需求，人工智能訓(xùn)練師在這一步要做的就是提供數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則。

　　首先，在對金融客服產(chǎn)品進(jìn)行配置前，要對銀行業(yè)務(wù)目前的現(xiàn)狀進(jìn)行了解和分析，獲取原始數(shù)據(jù)信息，了解銀行業(yè)務(wù)中用戶咨詢問題的分布和占比，了解基本業(yè)務(wù)辦理的流程，從而確定需要客服機(jī)器人解決哪些問題，解決到什么程度。

　　其次，通過算法聚類、標(biāo)注分析等方式，從數(shù)據(jù)中提取行業(yè)特征場景。人工智能訓(xùn)練師通過花費時間精力，完成日常用戶問題的收集和分析，可以將用戶的這些問題作分類匯總。將問題需求劃分得越明確越細(xì)致，越有利于后續(xù)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則的建立。例如，在用戶與機(jī)器的交流內(nèi)容中可以將問題大致分為三類。第一類為與業(yè)務(wù)無關(guān)的日常語聊，如查詢?nèi)掌谔鞖?、收聽新聞播報等，都是日常語聊的范疇；第二類是與銀行日常經(jīng)營有關(guān)的業(yè)務(wù)問題，如對于開卡銷戶流程介紹、銀行理財產(chǎn)品介紹等；最后一類，是任務(wù)型問題，如線上取號、線上查詢辦理相關(guān)業(yè)務(wù)等。

　　最后，結(jié)合銀行金融等專業(yè)知識，對所細(xì)化出的數(shù)據(jù)需求，確定相對應(yīng)表達(dá)精準(zhǔn)、邏輯清晰的數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則。根據(jù)所收集歸類的各類問題，人工智能訓(xùn)練師接下來將對其進(jìn)行答案整。對于答案整理，也不是簡單的陳述列舉，在保證正確性的同時也應(yīng)當(dāng)注意語言的藝術(shù)性，使人工智能也能帶給客戶人性化的體驗。如交互機(jī)器人在回答用戶提問時，答案盡量簡單口語化，簡單明了，控制篇幅。而線上客服回答問題時，注意字體格式統(tǒng)一，并對關(guān)鍵詞加粗高亮，在展示操作步驟時，圖片優(yōu)于文字。在答案結(jié)尾，可增加下一個問題的用戶指導(dǎo)，并以活潑生動的口語化表達(dá)帶給使用者溫馨的體驗。

　　期望屬性：期望型需求滿足階段

　　在此階段，期望型需求的客戶滿意度與需求滿足度成正比關(guān)系。該類需求滿足度越高，則客戶滿意度越高。如果此類需求得到滿足或表現(xiàn)良好的話，用戶滿意度會顯著增加；當(dāng)此類需求得不到滿足或表現(xiàn)不好的話，用戶的不滿也會顯著增加。

　　對于人工智能客服的基本性需求是聽懂我并針對提出的問題需求提供正確專業(yè)的解決方案，而在從期望型需求角度而言，客戶期望所達(dá)到的效果則是實現(xiàn)自然交互，自然交互則著重于自然。人們理想中的人工智能機(jī)器人總是像電影情節(jié)中那樣，與客戶的交流毫無障礙，對答如流，而不是就一個指令一個問題需反復(fù)提問多次，或者是只能按照某一模板形式進(jìn)行提問。比如客戶想進(jìn)行美元的貨幣兌換，簡潔且直擊要害的問題是查詢美元今日匯價，客服機(jī)器人可以輕松識別并告知正確答案，但現(xiàn)實場景中，客戶可能這樣說我要500美元，要多少錢？1000塊能換多少美元，這樣口語話的問題人工智能客服識別起來就有一定的困難，而客戶在更換幾次說法仍無法解決問題時，就會發(fā)現(xiàn)原來這個智能機(jī)器人并不智能，大大降低了客戶的期望值，也就是人們經(jīng)常吐槽的智障機(jī)器人。

　　為滿足客戶期望型需求，實現(xiàn)與人工智能產(chǎn)品的自然交互，人工智能訓(xùn)練師在一步的工作內(nèi)容則是進(jìn)行數(shù)據(jù)驗收及管理和積累領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)驗收及管理指的是參與模型搭建和數(shù)據(jù)驗收并負(fù)責(zé)核心指標(biāo)和數(shù)據(jù)的日常跟蹤維護(hù)。人工智能訓(xùn)練師在完成機(jī)器挖掘、知識庫配置、對話工廠配置、應(yīng)用渠道部署、機(jī)器人信息設(shè)置等一系列工作后，根據(jù)原始數(shù)據(jù)，搭建了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。在產(chǎn)品落地應(yīng)用之后，則需獲取對于數(shù)據(jù)效果的反饋、不斷優(yōu)化模型，對其進(jìn)行跟蹤維護(hù)。

　　數(shù)據(jù)驗收主要目的在于優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注，基于用戶語料實時更新數(shù)據(jù)庫。例如銀行推出了某款新的理財產(chǎn)品，銀行現(xiàn)階段執(zhí)行新的存貸款利率政策等，都需要對這些變化產(chǎn)生的問題進(jìn)行梳理，優(yōu)化金融客服的知識庫以及對話工廠。實時監(jiān)控對話數(shù)據(jù)，復(fù)盤知識庫與對話工廠。如產(chǎn)生一些突發(fā)的問答場景，智能客服無法精確識別并給出答案，此時，訓(xùn)練師就應(yīng)當(dāng)將這些信息及時補(bǔ)充到知識庫之中。對于即將遇到的新的央行政策、開展各類活動優(yōu)惠等問題，要做好預(yù)設(shè)工作，并在結(jié)束后做好知識庫的復(fù)盤，為下一次優(yōu)化做準(zhǔn)備。

　　在驗收數(shù)據(jù)，優(yōu)化標(biāo)注規(guī)則之后投入實際應(yīng)用場景，上線優(yōu)化模型，并繼續(xù)跟蹤調(diào)整數(shù)據(jù)，積累細(xì)分領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)。積累領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)是根據(jù)細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用要求，從已有數(shù)據(jù)中挑選符合要求的通用數(shù)據(jù)（適用于同領(lǐng)域內(nèi)不同客戶/用戶），形成數(shù)據(jù)的沉淀和積累。

　　在這一階段，人工智能訓(xùn)練師可以定期抽查用戶聊天記錄，記錄分析未能解決問題的原因，通過業(yè)務(wù)評價系統(tǒng)，邀請用戶對智能客服的滿意度進(jìn)行打分，對于出現(xiàn)的不滿意的情況，深入挖掘原因，積累數(shù)據(jù)，通過評價抽樣分析優(yōu)化金融客服的使用體驗。經(jīng)過不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用要求，我們會發(fā)現(xiàn)在線機(jī)器人遵循答案簡單易懂的設(shè)計原則，而熱線機(jī)器人遵循交互設(shè)計原則，在應(yīng)用開啟后，訓(xùn)練師不斷沉淀積累有效數(shù)據(jù)，不斷進(jìn)行測試調(diào)優(yōu)，才能使機(jī)器人越來越聰明，實現(xiàn)客戶與智能客服的自然交互，達(dá)到客戶對人工智能客服的期望值。

　　魅力屬性：興奮型需求滿足階段

　　興奮型需求是指客戶獲得意想不到的需求滿足，這類需求一經(jīng)滿足，即使產(chǎn)品表現(xiàn)并不完善，也能帶來用戶滿意度的急劇提高，反之，也不會帶來不滿。因此，這些額外功能往往代表用戶的潛在需求，如果潛在需求得到滿足，會促使客戶需求的滿意度達(dá)到高值，對產(chǎn)品的信任度也隨之大漲，從而建立最忠實的客戶群。

　　要使得人工智能客服滿足客戶的興奮型需求，探究客戶潛在需求點是關(guān)鍵一步。那么我們從客戶的角度出發(fā)，從聽懂我、可以為我解決我所提出的問題，到我可以與你流暢對話，實現(xiàn)自然交互，接著你什么樣的舉動會讓我感到驚喜呢？想必是了解我，不僅僅是聽懂我的話，是了解我、懂我并在適當(dāng)時候關(guān)心我，對人工智能產(chǎn)品賦予人的溫度。

　　在這一階段，人工智能訓(xùn)練師不僅僅需要數(shù)據(jù)能力、行業(yè)知識、分析能力、溝通能力，在實現(xiàn)這部分客戶需求時，更重要的則是訓(xùn)練師的洞察能力、創(chuàng)新能力以及對AI技術(shù)的理解能力?？蛻粼谌斯ぶ悄芸头贿^程中哪些時點可以嵌入，嵌入的內(nèi)容形式如何體現(xiàn)對客戶的關(guān)心，讓客戶感覺到服務(wù)的溫度，感受到自己的特殊待遇這需要訓(xùn)練師對日常交互場景有著較強(qiáng)的觀察能力和細(xì)膩的情感。比如，在廳堂直接接觸的客戶的智能機(jī)器人，除了被動的回答客戶所提出的問題，還可以主動出擊把握客戶可能的情感點，如較冷的下雨天，當(dāng)客戶取號后坐著等候時，則可以主動問候客戶今天天很冷哦，那邊有熱水，要不要我?guī)闳サ挂槐戎团?？，相比于簡單的天氣播報，這樣簡單的問候更具有溫度，更能觸動客戶。再如，針對到店客戶年紀(jì)普遍偏大的網(wǎng)點，訓(xùn)練師在對人工智能機(jī)器人進(jìn)行設(shè)計的時候，也可以引入方言的設(shè)計，在與年紀(jì)偏大的客戶對話交流時穿插幾句熟悉的方言，讓客戶感到溫馨并驚喜。因此，要發(fā)掘客戶這些細(xì)微的需求點、興奮點，則需要訓(xùn)練師自身平時有積極發(fā)現(xiàn)服務(wù)細(xì)節(jié)的習(xí)慣，同時也要熟知AI技術(shù)邊界，了解哪些需求是可以實現(xiàn)并運用的，哪些需求基于目前的技術(shù)限制還不能實現(xiàn)。賦予人工智能產(chǎn)品以溫度，在客戶產(chǎn)品服務(wù)過程中制造驚喜，也是未來訓(xùn)練師應(yīng)側(cè)重實現(xiàn)的功能。

　　AI+：打造極致金服的未來展望

　　當(dāng)下，AI之風(fēng)正盛，為各行各業(yè)帶來日新月異的變化。金融服務(wù)的便利化水平不斷提升，客戶體驗感和滿意度不斷提高，我們見證者人工智能解決一個又一個有意義的難題。人工智能與金融服務(wù)創(chuàng)新相結(jié)合，量化交易、智能投顧等應(yīng)用正改變著傳統(tǒng)投資理財方式。這其中其實是一個循環(huán)的過程：我們先訓(xùn)練行業(yè)大數(shù)據(jù)，然后在訓(xùn)練行業(yè)大數(shù)據(jù)的過程中我們同時有了算法經(jīng)驗，然后知道如何去調(diào)參，怎么去解決收斂問題；接下來是將AI的能力導(dǎo)入進(jìn)去，進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，然后得出一些新的規(guī)律和方法，再應(yīng)用回行業(yè)中去；然后在新的環(huán)境和場景下，基于新的規(guī)律和方法，又能夠積累新的數(shù)據(jù)，重新走這個閉環(huán)。這就是一個不斷自我閉環(huán)，不斷優(yōu)化前進(jìn)的一個過程。

　　在未來，機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域必將大有作為?？头C(jī)器人的廣泛應(yīng)用必將成為一種趨勢，聊天機(jī)器人或是對話式界面能夠解決客戶服務(wù)中的許多工作。通過聊天形式幫助客戶解答問題，在提升接待效率的同時，也無形中拉近著客戶與銀行間的距離，增進(jìn)情感聯(lián)系。而這一切的實現(xiàn)，離不開人工智能訓(xùn)練師這一新型職業(yè)，他們以科學(xué)的方法，不斷優(yōu)化機(jī)器人應(yīng)用，使其協(xié)助銀行更好地服務(wù)客戶，提升效率的同時減少了人力成本，對傳統(tǒng)銀行在信息化時代下轉(zhuǎn)型升級，打造數(shù)字化智慧網(wǎng)點功不可沒。

　　科技進(jìn)步的同時，人類的智慧也必須跟上其步伐，始終保持理性的思考，保持良好的學(xué)習(xí)能力，才能用好人工智能這一工具，使其造福于人類，造福于生活。在行業(yè)AI領(lǐng)域的特質(zhì)中，AI訓(xùn)練的方法日新月異，助理金融轉(zhuǎn)型的模式也千差萬別，但所有的方法和模式，歸因在一個邏輯起點上，那便是服務(wù)，只有服務(wù)好客戶，AI才有未來。