發(fā)起設計金融知識生產力提升方案

1、第 發(fā)起設計金融知識生產力提升方案發(fā)起設計金融知識生產力提升方案一、金融知識生產力提升方案的提出與使命 隨著互聯(lián)網巨頭競爭的集中化，特別是在金融領域中，營銷流量越發(fā)緊俏， 用戶對金融知識內容需求不同且分層，并沒有得到良好地滿足。網絡信息魚龍混雜，如何用專業(yè)金融知識對廣泛投資者進行高效的教育，是全行業(yè)共同面臨的問題。近年來，平安銀行堅持科技引領、零售突破、對公做精十二字戰(zhàn)略方針，實現了飛躍式發(fā)展。在這一過程中，平安銀行沉淀了大量的知識資產和數據資產，讓這些知識和數據在組織中高效沉淀和復用，提升組織效率、服務更多客戶成為平安銀行關注的焦點。平安銀行正在全面推進AI化戰(zhàn)略。在這個戰(zhàn)略背景下，我們重新

2、討論了金融知識生產力的議題，需要一整套包含且不限于產品、運營的解決方案。AI知識庫中臺承擔著支持全行各AI項目生產、共享和應用知識的這一使命：一是在內部知識生產力上，建立全行統(tǒng)一的知識管理平臺，支持各團隊之間共享機器人沉淀、標注的知識以及訓練成果，可以顯著降低學習成本；二是在外部知識生產力上，對用戶個性化問答的需求處理是行業(yè)AI應用的難題，對長尾需求的覆蓋程度也成為衡量AI智能化的重要指標。 基于此，平安銀行發(fā)起設計金融知識生產力提升方案，包括三個目標：一是從產品層面，平安銀行AI知識庫中臺與市場上的知識管理平臺不同，定位是新型知識平臺；二是從模式層面，針對AI應用的NLP長尾效應，解決長尾需

3、求的訓練人力不足且人工作業(yè)質量參差不齊的金融知識問題；三是從運營層面，平安銀行是行業(yè)內甚至國內少數將知識管理作為全行重要戰(zhàn)略的企業(yè)，以軟硬件結合的形式構建知識型組織。經過兩年的積累，AI知識庫廣泛影響1.63億人次互聯(lián)網用戶，服務超7789萬個銀行客戶，推動行內外更多用戶和員工參與知識生產，用專業(yè)金融知識服務提升居民金融素養(yǎng)。 二、以12345關鍵動作為核心的金融知識生產力提升方案 （一）金融知識生產力提升方案總體思路 平安銀行以打造知識型組織，搭建支持全行知識生產、分發(fā)、共享、應用的知識管理中臺為目標，實現平安銀行顯性和隱性知識從生產到應用的全流程管理。在內部降低組織學習和培訓成本，提升組織

4、數字化效率；在外部提升企業(yè)知識內容影響力，給用戶帶來更多價值。平臺沉淀全行各部門產生的規(guī)章制度、培訓材料、業(yè)務知識等主要供人能讀懂的復雜多媒體知識和機器人運營過程中產生的各種機器能懂知識如FAQ、腳本等的分發(fā)和共享。 平安銀行同時秉持著碎片化中臺的理念，企業(yè)從業(yè)務頂層規(guī)劃開始，梳理出各業(yè)務領域的邊界、服務能力，進而指導系統(tǒng)的服務化建設，并且完成對業(yè)務中臺、數據中臺的打通和微應用。在產品設計過程中，充分利用人工智能技術和大數據分析技術，搭載意圖識別、決策引擎等，涵蓋營銷、服務、管理等關鍵業(yè)務能力，以及OCR、人臉識別、自然語言處理、語音識別等前沿技術成果，提升產品的易用性和智能化水平。 （二）金

5、融知識生產力提升方案關鍵動作 項目圍繞平臺、產品、內容、運營、技術，規(guī)劃了12345關鍵動作，具體包括以下5項。 1是指一條知識總線構建，具體來講就是構建一條整合全行知識、全行數據（客戶KYC和產品KYP）、客戶行為數據，以及決策模型、智能搜索、標簽系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等智能化系統(tǒng)的知識總線，搭建智能化知識管理平臺； 2是指兩大知識分類，項目支持全行人能讀懂的知識機器人能讀懂的知識兩大類知識的存儲和管理； 3是指三層知識運營，AI知識庫中臺推進全行知識的標準化、體驗化和智能化； 4是指四大功能運營，實現全行知識的共創(chuàng)、分發(fā)、共享和應用； 5是指五大自研算法（文本校驗、相似校驗、意圖校驗、擴展問挖掘、

6、知識發(fā)現），代替部分可標準化的知識運營動作，提高效率。 三、金融知識生產力提升方案強化數據安全與隱私保護 （一）推行知識型組織理念 推行知識型組織理念，不僅需要從組織戰(zhàn)略高度進行知識管理，也需要設置良好的運營機制。平安銀行將創(chuàng)建知識型組織作為全行戰(zhàn)略性項目，組織專職管理團隊，并在總行、分行、片區(qū)各部門設置知識聯(lián)絡人知識專家等角色，將推送項目在全行落地。目前已經覆蓋總行所有部門和全行36家分行。 （二）嚴格保護客戶信息數據安全 公域知識和內部知識的邊界設計需要緊緊圍繞權限最小化原則，嚴格保護客戶信息，維護數據安全，將機器人和知識庫權限分離。平安銀行知識庫中臺嚴格執(zhí)行監(jiān)管部門對銀行信息安全和保密性

7、的要求，把個人信息和數據保護放在優(yōu)先地位，謹慎處理當前知識庫和機器人管理平臺，遵循權限分割和權限最小化原則。 知識庫和機器人平臺分屬兩套系統(tǒng)。用戶提問后，問題首先進入知識庫進行檢測，識別到問題所屬的知識庫ID，再識別機器人模型內知識庫進行問題答案檢索，再返回答案給前端客戶。這樣做的目的，一是分割各個業(yè)務方的權限，把權限控制在自己的范圍，實現權限最小化；二是能夠實現機器人知識的共享，把知識庫和機器人功能獨立開來，那么知識包就可以進行靈活共享和分發(fā)，最終所有的權限都歸入知識庫中臺和機器人中臺統(tǒng)一管控。 （三）合理處理監(jiān)測沖突知識 知識共享的另一面必然會有沖突，合理處理監(jiān)測沖突知識，才能確?？蛻舴?/p>

8、營銷的合規(guī)性、準確性。平安銀行知識庫各平臺間數據加密傳輸，724小時監(jiān)控，利用大數據對敏感詞進行實時監(jiān)控，確保問答合規(guī)安全。同時積累和沉淀各機器人業(yè)務領域知識，各機器人可一鍵共享平臺內其他機器人業(yè)務領域知識，平臺建立知識沖突檢測機制，利用算法模型檢測出文字和語義沖突知識，保證各機器人問答準確性。 （四）嚴格的身份核驗和信息保密機制 知識應用于客服體系，必須執(zhí)行嚴格的身份核驗和信息保密機制。具體包括： 一是身份認證機制，針對登錄 / 非登錄狀態(tài)客服顯示結果不一致，對非登錄狀態(tài)用戶提示和進行身份認證流程。 二是座席權限控制，座席登錄系統(tǒng)均需要賬號、密碼、聲紋等驗證，座席只能登錄經授權的系統(tǒng)。 三是

9、身份校驗機制，座席不可在無客戶進線情況下查詢客戶信息，只能在客戶進線通過IVR自助驗身后才能查詢其賬戶信息。 四是信息保密機制，遇個案客戶需進一步查詢信息，郵件智能內部發(fā)送，不可外發(fā)且采用保密表格發(fā)送。 四、以科技手段構筑銀行知識中臺 （一）率先搭建并推出全面支持人能讀懂的知識和機器人能讀懂的知識的知識中臺 通常情況下，目前市場上的知識管理平臺只支持其中一種類型的知識存儲，有的僅支持文檔型的知識管理平臺，有的知識庫集合在機器人中的機器人知識庫。 平安銀行知識庫率先實現了全面支持人能讀懂的知識和機器人能讀懂的知識，主要包含多媒體知識（例如文檔、視頻、音頻）、半結構化（例如FAQ、劇本）和結構化知

10、識（例如知識圖譜）。 （二）用AI訓練AI，構建機器自主學習閉環(huán)，助力AI智能訓練、知識挖掘兩步走 首先，制定QA審計標準，檢視問答場景下的數據質量，通過自研專利技術，將人為主觀判斷轉化為客觀技術能力。 針對知識庫中標準問和擴展問不一致的問題，使用Bert深度模型，對匹配錯誤的擴展問進行過濾。平安銀行在標準問和擴展問相似性判斷中，設計孿生Bert作為模型，模型的輸出預設兩個節(jié)點作為類別，有效解決二分類問題中閾值選取的問題，平均準確率達到83%，高于行業(yè)平均準確率（70%）。 在知識挖掘層面，構建Auto-regressive+seq2seq算法模型，對用戶問數據進行學習，自動編寫擴展問；基于機

11、器閱讀理解算法，自動從業(yè)務文檔中抽取新的FAQ。 同時，基于業(yè)界領先的Bert模型，訓練NER模型，依托塔架系統(tǒng)中的數據標注平臺，訓練基于Bert的NER深度神經網絡模型，自動識別標準問的意圖個數，自動檢測出意圖不合格的數據；使用標注平臺代替線下用E-cel人工標注的工作模式，有效提升工作效率，便于監(jiān)控全流程質量。 （三）首創(chuàng)數據沉淀 + 運營平臺 + 培訓賦能解決方案，實現知識在人與人之間、機器人之間的秒級共享 平安銀行知識庫中臺搭建了從機器人創(chuàng)建到知識導入和共享的全流程，基于中臺思維還實現了開包即用，無須開發(fā)人員介入即可實現自主創(chuàng)建機器人、自助進行知識選擇和共享。 更為創(chuàng)新的是，除了單條知

12、識外，平安銀行知識庫還實現了機器人知識配套的交互模板共享。也就是說，當一個機器人共享了平臺知識后，將該知識推送給客戶時會配適友好的交互形式，通過視頻、圖片、卡片式、列表式等模板， 顯著提升客戶體驗。 （四）實現知識與數據的嵌入和融合，推動知識的體驗化以及智能化推送 平安銀行知識庫中臺將知識、客戶行為數據、客戶和產品數據、智能化系統(tǒng)等系統(tǒng)地整合在一起，支持機器人問答，實現知識的個性化和智能化生成。 以AI客服為例，將知識庫中的知識與客戶時光軸、客戶畫像等數據結合。一方面，預判客戶咨詢問題，實現提前提醒。例如理財到期前提醒，客戶進線后自動提示客戶的異常觸點，預判客戶需要解決的問題。另一方面，自動推

13、薦最優(yōu)答案給服務人員，為人工客服快速找到答案，迅速回答客戶問題，在提高服務效率的同時，也提升了客戶體驗。 （五）高效構建海量級企業(yè)泛金融知識庫，用科技手段構筑知識生態(tài)， 踐行提升金融素養(yǎng)的社會責任 平安銀行建立統(tǒng)一的知識運營流程，從新增業(yè)務，到知識運營團隊提取知識，到專家質檢和業(yè)務部門確認，各方合力輸出高質量的知識。同時，培養(yǎng)專業(yè)的AI訓練師，提升知識運營成果質量，在AI運營工具的輔助下更高效運營知識，節(jié)省人力成本。 在統(tǒng)一的知識運營方法指導下，平臺可以輸出一套可共享、有人情味、場景化的知識內容，并通過百度等互聯(lián)網渠道向超過1000萬的互聯(lián)網用戶提供金融知識服務，減少金融不平等問題。 五、金融

14、知識生產力提升方案賦能平安銀行智能化 （一）應用情況 目前平安銀行總行所有部門和36家分行已經全面接入金融知識生產力提升方案，積累了覆蓋零售、公司、資金同業(yè)、風險等不同業(yè)務場景、超過221萬條知識，全面覆蓋3萬+條多媒體知識，9萬+條FAQ和209萬+條語料。 平安銀行超過2萬名行員、1900位服銷座席通過AI知識庫中臺查閱知識，AI機器人平均每周調用知識150萬次以上。知識庫中臺每個月都在敏捷迭代，為業(yè)務中臺場景提供微服務。 在應用層面，目前已將AI知識庫嵌入36個業(yè)務場景中，接入了18個面向客戶、行員的在線問答類機器人，還為IR等垂類場景提供能力支持。與此同時，在基金、保險、線上網點、咨訴

15、、總集、電話客服中心等業(yè)務場景中，平臺支持以靈活多樣的形式在多種應用前端或平臺上方便地調用知識庫中的知識。 在互聯(lián)網用戶側，平安銀行已解決超過8萬個用戶提問，其中70%的回復被用戶自發(fā)選為回答首位。AI知識庫年知識調用量5704萬，服務客戶7796萬，專業(yè)問答瀏覽量超過5500萬，向1.63億人次互聯(lián)網用戶傳遞權威金融知識。 本項目獲得-市地方金融監(jiān)管局評選的-年度-金融創(chuàng)新獎三等獎以及-年百度知道合伙人特殊貢獻獎。 （二）項目成效 1.搭建全行知識管理制度及平臺，全行客服知識及時上傳率穩(wěn)定在98%以上，切實高效保證了金融消費者的知情權和受教育權 金融知識生產力提升方案將與客服相關知識，通過知

16、識庫上傳，并實時同步至人工電話座席，解決了過去通過郵件傳輸容易漏發(fā)、知識無法及時沉淀的痛點。同時知識庫可以記錄知識上傳時間、有效期、知識屬主、上傳更改記錄，確保每一條知識傳輸責任到人。-年，全行客服知識及時上傳率穩(wěn)定在98%以上，客服滿意度顯著升高。 2.金融知識生產力方案顯著降低了客服渠道運營成本，提升非人工占比近20%，年度運營成本節(jié)約超過2.63億元 后疫情時代，便捷高效的線上服務越來越受大眾群體青睞。作為金融科技領域的先行者，平安銀行圍繞增加場景覆蓋、提升服務解決兩大目標，升級全天候、一站式智能客服體系，為客戶帶來更加觸手可及的服務體驗。 平安銀行AI客服打造全天候、無差異的咨詢服務。

17、一方面，通過引入人臉識別技術，打破在線客服瓶頸，為客戶提供一致化的服務內容；另一方面，啟動724小時快速響應機制，為客戶帶來隨call隨應的服務體驗。簡單來說，就是當大家有問題需要咨詢時，可以任意一個時間點，通過平安銀行任意一個客服渠道獲得幫助，并且服務內容沒有任何區(qū)別。 為讓客戶享受到更加便捷、高效的服務，平安銀行AI客服上線了智能追蹤功能。當識別到客戶在線咨詢的問題較為復雜時，系統(tǒng)將無縫轉入人工服務， 縮短不必要的溝通時間。平安銀行旗下的任意一個客服渠道，都可以同時接受不同的業(yè)務咨詢。比如客戶咨詢了網銀操作后，還需要了解貸款服務，同一位客服就可以接著解答。這樣高效的銜接，讓客戶真正感受到了

18、平安銀行的便捷服務。 -年平安銀行AI客服服務的客戶數量近1.4億人次，非人工服務占比90%，小安客服機器人的問題解決率高達98%。在業(yè)務量提升的前提下，平安銀行零售客服運營成本連年下降。截至-年末，平安銀行客均運營成本較項目初期直降57%。 通過知識管理體系，對知識進行了治理和優(yōu)化，顯著提升了知識的體驗性。平安銀行客服體系通過知識調用，用戶解決率保持在90%以上。隨著在線客服用戶體驗提升，過去客戶咨詢服務的習慣從首選人工電話逐步轉變?yōu)槭走x在線搜索和在線客服機器人，2018年平安銀行節(jié)省運營成本1.15億元，-年節(jié)省運營成本2.63億元。 3.支持平安銀行智能咨訴系統(tǒng)上線秒答TIPS功能，客戶

19、咨詢投訴處理時效提升30%，滿意度從89%提升至95% AI知識庫中臺沉淀了大量優(yōu)秀的咨訴處理案例、話術，通過與平安銀行智能咨訴系統(tǒng)對接，結合咨訴客戶畫像、全行投訴熱力圖，上線最佳案例、秒答tips、智能工單等功能，為全行咨訴團隊（含分行咨訴團隊）提供智能化的支持，實現客戶咨詢投訴處理時效提升30%，滿意度從89%提升至95%。 智能的核心，不在于科技感，而在于用戶體驗。平安銀行認為，最好的客戶服務應該是像空氣一樣，自然無感卻又無處不在。充分洞察客戶需求之后，平安銀行AI客服通過更懂你的服務，為智能注入了溫度。 不局限于單一的金融場景，平安銀行主動延伸服務邊界，圍繞客戶的吃喝玩樂需求，提供暖心

20、關懷與陪伴。如客戶王女士在上午11點進入平安口袋銀行咨詢業(yè)務問題，服務界面上會智能出現午餐時間到了的溫馨提醒，并通過周邊美食福利入口，為王女士解決吃點啥的煩惱。精準化、場景化的服務細節(jié)，讓平安銀行的超凡服務真實地落到了客戶身邊。 碎片化的移動互聯(lián)網時代，為知識的提煉及展示帶來更高的要求。平安銀行AI客服細耕各大業(yè)務場景，通過創(chuàng)新交互形式，為客戶帶來文本、圖片、視頻等多元化的回復形式，最大限度滿足客戶的不同需求。例如，不少朋友遇到的過取款限額、不明原因扣款、轉賬操作失敗等問題，而傳統(tǒng)的操作指引往往都是密密麻麻的文字。平安銀行客服為了幫助客戶輕松愉悅地解決煩惱，貼心提供了劇情化的操作視頻、有趣的漫

21、畫圖文帖，以及人性化的語音指引形式，瞬間就讓乏味的內容生動起來。 4.賦能行員助理類營銷服務機器人快速上線及海量知識共享，顯著釋放30%-50%的人力資源，提升業(yè)務效率 AI知識庫全面賦能行員助理機器人，例如綜拓SAT經理、信用卡問答機器人、IT助理機器人和項目經理機器人。在員工賦能上，上線時即可秒級共享知識庫中海量知識，節(jié)約了機器人訓練及標注成本，提高了員工管理和培訓的效率和質量。 六、未來金融知識生產力提升方案將精耕數據 （一）高度重視金融消費者數據隱私安全，推進安全的數據協(xié)同應用 數據驅動數字經濟蓬勃發(fā)展，數據安全合規(guī)成為焦點議題。伴隨著云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的落地應用

22、，數據已然成為具有極高戰(zhàn)略地位的基礎資源。數據成為數字經濟體系中技術創(chuàng)新、需求挖掘、效率提升的重要動能。但數據在不斷創(chuàng)造價值的同時，其安全保護、合規(guī)應用等問題成為各界關注的焦點。 政府部門和監(jiān)管機構也非常重視隱私計算技術的發(fā)展，一方面希望能夠通過隱私計算技術推進安全的數據協(xié)同應用，推動數據經濟發(fā)展；另一方面也積極制定規(guī)范和指導意見，促進隱私計算技術及產業(yè)健康發(fā)展，推動合法、合規(guī)的數據協(xié)同應用。 多方主體的數據協(xié)作成為趨勢，但數據安全合規(guī)風險亟須消除。當前，全球數據總量高速增長，海量數據散落于不同的組織和機構，即使是企業(yè)內部也仍存在嚴重的數據孤島問題。 隨著全球數據保護法規(guī)的成熟，各地區(qū)首席信息

23、官面臨的隱私和違規(guī)風險超過了以往任何時候。不同于常見的靜態(tài)數據安全控制，隱私增強計算（Privacy-Enhancing Computation）可在確保保密性或隱私的同時，保護正在使用的數據。 全球領先的信息技術研究和顧問公司Gartner發(fā)布企業(yè)機構在-年需要深挖的科技戰(zhàn)略趨勢。Gartner認為，到2025年將有一半的大型企業(yè)機構使用隱私增強計算，在不受信任的環(huán)境和多方數據分析用例中處理數據。企業(yè)機構應在開始確認隱私增強計算候選對象時，要求進行個人數據轉移、數據貨幣化、欺詐分析和其他高度敏感數據用例的數據處理活動。 （二）不斷豐富提高知識數據生產力，優(yōu)化AI應用水平和場景 AI發(fā)展需要三個要素算力、算法和數據。其中算力屬于基礎設施能力，算法是在算力基礎設施之上運作的工作方法，而數據則是用來指導算法運作的依