百度智能云数字员工让金融服务更有“温度” 原创

如今，人工智能已经变得无处不在，以医生、营销小能手和金融分析师等各种身份，扮演着我们生活中重要的“伙伴”，甚至是工作上出色的“同事”。如果说在生活场景中机器人能从感情上“取悦”于人，那么，在工作场景中，过硬的专业能力不可或缺。是什么促使他们脱颖而出？主要可以归纳为以下三点——更低的出错率、更大的工作强度和更少的成本。

首先，人的行为具有随机性，而机器的行为严格遵照规则执行，所以，人工智能在事务处理方面的的出错率远低于人；其次，人类的有限精力决定了一个人所能承受的工作强度是有天花板的，但机器并不受这一条件限制，几乎可以7x24小时运作；其三，一般来说，人工成本往往要高于机器人的成本，尤其是当业务量出现集中性增长时，常常就意味着人力成本的增加，但如果使用机器人，扩展成本就要相对低得多。

正是这些可见的优势，促使越来越多的企业开始在业务运营中启用人工智能来替代部分人类劳动。在这之中，金融行业作为信息化、数字化实践的先行者，其意愿也表现得更为迫切和强烈。

因为挑战，所以创新

来自外部的挑战往往是最能激发创新意愿和潜力的。对此，百度智慧金融事业部智能引擎产品负责人宫健认为，从目前来看，金融机构主要面临着三个方面的挑战，即客户群体的变化、服务渠道的延展以及服务模式的演变。“这些挑战和竞争不只来自于同业，还来自于互联网等其他行业的跨业打击。”宫健表示。

针对这三大挑战，宫健认为，金融机构同样有三个创新切入点——提供线上线下一体化服务体验、打造场景化和生态化的金融服务产品和服务、以科技为引擎助力商业模式变革。百度称这样的变革正是向“未来金融”的转变，核心要义可以总结为“新渠道、新产品、新引擎”。

以服务渠道为例：过去，金融机构虽然在信息化、互联网化等方面做了大量工作，催生了电话银行、网上银行、手机银行等服务，但是由于不同渠道的服务标准不一致——比如用户在网上银行提交了一个申诉，在线下网点却查不到记录，这就会导致服务体验的断层。

对此，百度强调由统一的业务中台、数据中台、智能中台作为业务运营体系的支撑，从而在传统渠道和新渠道均实现一致性的客户服务体验。“谁的业务运营能力更强大，谁就可以以更低的成本、更高的效率提供更好的客户服务。这才是金融机构保持长期竞争力的核心要素。”宫健说，“其中，人工智能被认为是金融商业模式变革的最重要手段之一，可以让企业变得更主动、更灵活、更有温度。”

AI+RPA，首创智能化RPA产品方案

事实上，早在人工智能被广泛应用之前，RPA（机器人流程自动化）就成为企业中优化工作流程、提高运营效率的一种重要方式。作为一种自动化软件工具，RPA可以模仿人类对电脑的操作行为，包括键盘输入、鼠标点击、读取屏幕信息、套用规则等。

具体来说，RPA工具有几个优势：第一，非侵入式，也就是说不需要改变现有IT系统，通过外挂方式就可以实现；第二，无编码或少量编码，开发门槛低，通过组件化、拖拽式的工作流设计方式，就能快速实现自动化业务流程设计；第三，实施周期短，不涉及系统改造，能快速开发、见效快；第四，准确率高，并且7x24小时服务。

但是，传统RPA无法自动应对需要图像判断、文字理解判断的业务场景，难以真正助力核心业务的智能化自动化。如果要处理动态、复杂的工作，就要频繁进行人工干预。所以，要让他们变得更“聪明”，就需要引入人工智能。比如，在自动化的基础上，可以融合OCR等计算机视觉等技术能够解决非结构化文档数据收集与输入等问题。此外，随着NLP技术不断提高，RPA还能进一步替代人类，实现主观映射、文档分类、聊天机器人等功能。

通过将这两者进行深度融合，百度推出了数字员工IPA，在行业内首创了由AI能力引擎、知识策略引擎、人机协同引擎为支撑的智能化RPA产品方案，将AI+RPA产品提升到新的高度。

宫健强调，市面上现有的很多产品仅仅是RPA与AI模型的简单集成，并没有单独提出智能引擎的产品。而百度IPA的特殊之处就在于此，它是以“智能引擎”为内核的智能化RPA方案，能够为企业打造能力非常全面的虚拟化数字员工。其中，AI能力引擎能够为业务提供AI和知识判断服务，并且具备自迭代学习能力；知识策略引擎可以根据业务场景提供业务规则、决策等服务；人机协同引擎则可以实现人工处理和机器人处理之间的有机协作。

值得一提的是，百度提供的是场景化的AI解决方案，这些智能引擎针对的都是一个个细分的业务场景，并且可以通过模块化的方式直接嵌入到企业的开发组件中。这意味着，在任何业务流程中，通过组件调用的方式就很容易把AI能力引入进去。

机器+人，催生金融创新服务场景

得益于这些优势，百度数字员工IPA目前已在银行、保险、消金、证券等行业的业务运营工作中进行了几番验证，催化了智能营销、智能风控、智能投研、智能理赔、智能办公等诸多创新场景。

以银行信贷风控为例。在贷前，银行需要审核大量的个人材料，包括基本信息、证件信息、收入证明、资产证明、职务证明等等。过去的处理方式是由人工去提取申请资料中的关键信息从而确认信贷资质，业务处理效率非常有限。

对此，百度IPA提供智能信贷审批解决方案，通过结合OCR技术，可以快速解析审批材料中的各种信息，并进行数据结构化转换，通过知识策略引擎的引入，还可以快速辅助业务决策。具体来说，百度IPA能够承担30%业务的全流程自动审核，同时辅以人工协同机制，可以成倍提升人效。

其实不仅是银行，在保险行业中，也会涉及大量的材料收集和审核工作。据宫健介绍，保险机构每年仅仅在立案材料录入、立案理赔核算等方面的人工成本投入就会达到几千万，并且，还不涉及真正的核心业务。而如果让机器来完成这部分工作，情况就会大不一样。

拿健康险理赔来说，医疗报销票据种类非常之多，各个地区医保局的标准也有所差异，由人工处理工作量非常大。而基于AI能力，百度IPA可以对医疗票据进行自动识别，还能根据报销标准和规则自动输出报销策略，人只需要在赔付环节进行二次确认和把控即可。

除此之外，人工智能在智能投研领域也有非常成熟的应用场景。对分析师来说，他们最大的痛点就是数据来源非常宽泛。一般来说，分析师会从行业的研报、企业的公开信等其他渠道中截取更多信息，形成“投研大数据平台”。但问题在于，这个平台上的数据会以各种各样的形式存在，包括Word、PDF、Excel甚至是图片等，如果通过人工对数据进行提取，工作量不可想象。

而百度IPA通过RPA工具和AI能力，可以很轻松地对公开信息、财务报表等各个渠道上的关键数据进行梳理和解析，建立知识库，并提供给分析师一套形成了特定业务逻辑的数据报告，辅助他们做出更具针对性的研究和分析。

“总之，依托于数据中台、知识中台、智能中台的能力，百度IPA将进一步形成良好的智能化应用闭环，真正实现IPA机器人数字员工化的愿景，降低人力员工在日常重复性工作上的压力。”宫健总结说，“在前端，这会表现为更优质、更自然、更有温度的服务体验。对金融机构来说，这就是核心竞争力所在。”