人工智能等新兴信息技术在金融领域与业务深度融合的新业态，是金融科技发展的高级形态，代表着未来发展趋势，当金融机构具备快速的产品开发能力，相应对的IT设施服务能力和运营能力要求也越来越高，就能够在金融行业中各个细分领域的提升自身核心竞争力。
同时，人工智能分为计算智能，感知智能，认知智能三个阶段。自然语言处理是人工智能从感知到认知的重要一步，因此目前让计算机理解人类语言是人工智能、自然语言处理的热门研究方向，也是现代人工智能领域要解决的核心问题之一。但市面上常见的语音机器人，多是语音助手型机器人，往往基于关键词语匹配，能识别理解的内容十分简单，而且很难做到多轮交互，常常答非所问。并且在自然语言处理领域中存在着缺乏标注数据、样本存在大量噪声、数据存在偏差、人工成本高这些问题。
针对技术上的痛点和缺陷，百融云创多年来在人工智能前沿领域潜心研究和技术攻关。在近日由百融云创人工智能实验室研发申请的“一种多轮对话智能语音交互系统及装置”正式获得国家知识产权局授予的发明专利权通知书。
此系统包含混合式语义理解、语义理解自适应和自动对话管理三大模块。首先，语音输入经语音识别后转化为文本输出给混合式语义理解模块，理解用户意图并提取相应的状态信息。接着，自动对话管理模块基于用户意图，引导对话过程，输出对话文本并转换为语音输出，实现对话。语义理解自适应模块用于混合式语义理解模块的优化及更新。
该系统区别于其他的语音交互系统，创新性的引入了语义理解自适应模块。该模块旨在最小化人工成本，通过迁移学习、重新训练的方式智能优化已有的语义理解模型，以提高已有业务场景的理解能力。具体优化如下：1）将新增的语料数据导入孪生网络模型和多任务分类模型中，进行训练并更新其网络权重；2）对新增标注数据进行清洗过滤，筛选出最优的一部分标注数据，混入标准语料库中，并对全部标注数据进行重新预测。根据语料的文本特征与其在标注数据集上的表现，建立有监督的排序模型和分类模型以及相应的指标监控机制，控制各意图识别和节点识别的准确率召回率和标注语料库的预料变化等；3）自动化部署上线更新后的模型与标注语料库。
百融云创在语音合成技术方面进行了大量的研发投入，在智能语音交互领域，通过先进的深度学习技术实现了人机交互，以实时将文本转换成自然流畅的语音，与真人发声的相似度提升到95%，在人工智能领域处于先进水平。在自然语言处理与理解领域，实验室自主研发的对话系统在深度挖掘对话口语规律、总结概括语义类别的基础上，结合传统自然语言处理技术与深度神经网络算法，可以实时理解口语语义，实现人机流畅交流,提升交互体验。
目前，百融云创基于此项专利技术成功研发了“百小融”智能语音机器人，并在多个金融场景中成熟使用。“百小融”集成了语音识别、语义理解、对话管理、语音合成等多项智能交互技术，具备阅读理解、多轮对话、智能打断等特点，客户意图识别准确率可达到95%以上。
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