傳統金融業面臨營運低效率、風險管控不力、獲客成本高等痛點。透過金融與科技的融合破解傳統業務痛點與困難是當前金融業創新發展的重要支撐。
日前，在51CTO主辦的#AISummit全球人工智慧技術大會上，中關村科金副總裁鄧江帶來了主題演講《AI音視頻技術在金融場景下的應用實操》，從應用、技術、作用與價值三個層面來介紹音視頻技術與金融的技術應用與思考。
在過去的三年，疫情對整個經濟社會都造成了很大的影響。嚴重依賴線下場景的金融業務也不例外。
#在前幾年疫情的大環境下，金融業務受到了很大影響，國家也推出了一系列的管理辦法，來推動無接觸金融的發展。
在新環境的要求下，在新技術的驅動下，由傳統的人工驅動的服務模式（離線人工驅動的服務模式）迭代為AI驅動的智慧服務模式（線上線下全通路人機系統的服務模式）。傳統人工驅動的服務模式下，只能實現線下面對面、文字、電話語音、音視頻等服務模式，在AI驅動下，可實現智能/無人網點、智能客服、智能IVR/外呼、AI智能視訊、AI虛擬員工等服務。
為了實現遠端銀行，鄧江表示，有五大核心技術在驅動整個技術的進步。五大核心技術包括，人工智慧技術、即時運算、生物辨識及身分核驗、資料決策資料計算、隱私保護。
在實作過程中，還有三大核心演算法及四大核心技術能力，是技術落地過程中的另外兩部分技術需求。三大AI核心演算法：語音技術、自然語言處理、機器視覺。四大核心技術能力：全通路高品質的音訊視訊通訊能力、全通路SDK封裝及適配能力、基於音訊視訊的AI演算法深度整合應用能力、靈活視覺化的視訊服務場景編排能力。
鄧江表示，智慧視訊雲是一種推動基礎視訊的數位化升級，以AI智慧化、RPA流程自動化，建構"人機協同、人機自助"的視訊服務新模式。其在基礎雲端運算資源的支撐下，底層建構支援高並發、快速反應的音視頻平台，包括ASR、TTS、NLP、OCR、人臉辨識、防翻拍、活體檢測等。在業務中台層面，實現客戶的流程管理，高並發下的智慧排隊，相關資訊的統計分析，訂單的管理，一系列的中台支撐。
在前端，除了多端介入的支持以外，一系列對於仿冒身份的多模態的生物的核驗，客戶端的自助和客服的遠端視頻，以及對現場視頻的即時計算和捕捉。最前端是業務場景端，像理財、保險、信託等等一系列的業務所對應的相關線上線下結合的流程辦理。
依託於強大的底層基礎，形成五大核心產品：多模態身分核驗、AI現場視訊服務、AI自助視訊服務、AI遠端視訊服務、AI智慧音訊視訊質檢。並對AI視訊雲的視訊服務體系進行了介紹，拆解產品體系，介紹產品特性、流程管理及產品價值。
#傳統金融信用面簽有六大難點：
面臨資訊孤島，面簽資料獨立於風控體系，未充分發揮其動態資料價值；全人工驅動模式，品質高度依賴人員經驗，參差不齊；業務效率低，無智慧化或弱智慧化輔助，基層壓力大、效率低；展業通路單一，現場式面核面簽模式，覆蓋難且成本高；業務量瓶頸，業務波峰波谷，動態擴展匹配性差；人工抽樣風險大，人工離線抽樣審核，潛在風險大，回饋及時性不足，人員工作壓力大。
鄧江在介紹了面簽難點後，又從政策層面解讀了四項由銀保監會發布的行業《通知》。鄧江表示，影音留痕已成為銀行業、信託業、保險業、證券業的硬性規定。
在鄧江老師的演講中，分享了行動信貸的四個場景：遠端視訊面簽、自助視頻面簽、客戶經理上門面簽、網點櫃檯現場面簽，同時介紹了全流程視訊風控流程以及中關村科金在生物防偽方向的實踐成果，即多模態生物防偽與安全平台。
多模態生物防偽與安全平台，支援動作、讀取等多種活體偵測方式，利用服務端強大的AI演算法，提供更精準地辨識與反詐欺能力，其平台分為四層，由存取層、核心層、功能層、場景層組成。
存取層，由微信小程式、APP、行動H5、Web、攝影機連接埠以及第三方系統組成。
核心層有三個部分功能模組，包括活體偽造、詐欺偵測以及生物對比。在活體偽冒功能部分又由基礎、增強防偽檢測以及行為風險檢測組成，基礎防偽檢測包含人臉呈現式攻擊、聲紋呈現式攻擊、鏈路劫持檢測；增強防偽檢測包含，音色遷移合成檢測、深度仿造偵測；行為風險監測包含人臉姿態偵測、唇語辨識、音畫同步偵測、遮蔽語意分割。詐欺偵測包含身分證偽造檢測、簽章偽造檢測、人像背景相似度、聲紋團夥發現。生物比較包含對抗樣本增強學習、聲紋對比檢索、人臉比較檢索。
功能層由核驗能力評估、行為風險評估、策略管理、第三方資料存取、聯邦學習、主動攻擊攔截、加密儲存、無感註冊、無感錄製、無感刷新、生命週期管理、安全審計等12個模組進行功能實現。
場景層包含的業務場景有，多維實名認證、授信用信、員工合規監管、中介代理檢測、電審團夥發現、CC投訴追查、辦公桌面安全、大客戶進線。
在對多模態生物防偽平台進行了深度解析後，講解了AI智能音視頻質檢人工抽查複查的平台功能，借助AI視覺及語音質檢技術，在視訊服務中，即時質檢，即時糾偏（文字糾偏、語音糾偏），即時提醒用戶和業務經理，大幅提升一次通過率，避免用戶二次補錄成本高體驗差問題，其中主要涉及的技術包含智慧型影像辨識、智慧生物特徵辨識、智慧語音辨識、智慧動作辨識、音畫同步偵測等。
在智慧催收及智慧回訪部分的介紹中，智慧催收可以實現全自動化催收作業，擬人化溝通；針對不同逾期階段和客戶類型可靈活客製化話術；標準話術流程，避免人工催收話術不規範所引起的合規風險和投訴問題。而智慧回訪可實現撥打效率高；透過後台統計了解客戶觸達率；熱情飽滿，不影響客戶體驗；降本增效。
在對AI智慧視訊雲的功能及涉及技術進行剖析後，進行了AI智慧視訊雲的相關案例分享，案例詳見官網視訊回放。
在AI音視訊技術中，無論是人臉、聲紋、唇語、語音合成這些技術，都在場景中有深度的場景化自訂。身為科技公司來說，除了打磨技術能力以外，更多的是深入業務場景，以客戶為中心，了解客戶需求，做到解決客戶業務中真實的痛點，能夠把工具用好，這是未來對於科技公司的更高要求。最終透過科技在金融場景中的深度應用，來提升整個金融業務的水平，拓寬整個金融業務的規模化發展邊界。
大會演講回放及PPT已上線，進入官網查看精彩內容--> AISummit全球人工智慧技術大會官網
#以上是中關村科金副總裁鄧江 ：AI音視頻技術在金融場景下的應用實操的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
