民生科技:民生银行金融数字人技术实践

  • 2022-07-29
  • John Dowson

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  “数字人”),正成为科技公司角逐的蓝海市场。近年来,随着人工智能、虚拟现实等技术不断发展,数字人应用进入了快速发展阶段。各行业企业根据不同的市场环境与自身的技术条件,选择了与之适配的数字人落地场景,如虚拟偶像、形象代表、虚拟主播、数字员工等。

  那么,金融机构为什么要发展数字人?金融机构数字人发展现状及趋势如何?金融机构在数字人领域有哪些应用场景和实际应用案例呢?

  针对这些问题,7月15日,由北京软件和信息服务业协会主办的“创新案例 北京实践”系列分享第九期邀请到民生银行信息科技部兼民生科技公司创新研究中心负责人林冠峰进行了分享。林冠峰以《民生银行金融数字人技术实践》为主题,介绍了民生银行在数字人相关领域的研究成果,分析了业界智能技术发展与业内智能技术使用现状,并分享了民生银行数字人应用实践。

  民生银行林冠峰认为,数字人的发展离不开CG(计算机图形)、动作捕捉、深度学习算法等技术的突破,这些技术的发展使得数字人的呈现变得更加逼真自然,制作成本和时间得到优化,应用场景更加多样化。数字人在元宇宙中扮演了重要角色,是用户在元宇宙中的数字分身,是未来用户体验元宇宙的媒介。

  从驱动与交互方式来看,真人通过动作捕捉和面部捕捉设备驱动数字人实现1:1的动作和面部表情,属于真人驱动。在这种驱动下,用户是与数字人背后的真人进行交互。比如,电商在做虚拟直播时,后面由主播驱动数字人去做动作、发出声音,这是真人驱动的方式。如果通过AI模型、动作驱动参数、表情驱动参数等,来驱动合成数字人,属于智能驱动。在这种驱动下,数字人凭借语音识别、语义理解、语音合成等技术,与用户进行交互。

  那么,当前我国数字人技术处于什么发展阶段呢?林冠峰介绍,从Gartner发布的2022年影响力雷达图和2021年技术成熟度曲线来看,高级虚拟助理应用仍需1-3年时间,数字人类技术处于技术萌芽期。民生银行清楚地认识到技术发展阶段,目前正在倡导仿生金融服务新科技理念,即让金融服务与生产、生活场景深度融合;通过技术和数据驱动,深刻识别、洞察客户的意图和需求;在识别和理解应用场景后,将信息人性化、个性化地触达客户;最后,实时响应,智能化、自动化提供无处不在的客户服务。

  在数字人的应用技术中,深度合成技术非常重要,即采用自动编码机autoEncoders、生成式对抗网络GAN等技术来实现人脸替换、人脸再现、人物合成等应用。林冠峰阐述了三个应用分别运用在数字人的几个阶段:数据准备阶段,可使用人脸替换技术,在数据准备的过程中集约化采集数字人的躯体影像,利用技术替换人脸,可节省采集成本;人脸再现应用是通过文字、表情、动作等参数输入驱动数字人脸部特征发生变化;人物合成应用使得数字人生成看起来真实,但实际是完全伪造的人,用来规避现实世界的肖像权问题。

  针对民生银行在数字人领域采用的技术路线与应用策略,林冠峰表示,民生银行当前主要以服务型数字人为技术主线D仿线D的超写实两项不同的技术双向发展,试点推行引导类数字人,深化运用交易类数字人,中长期探索开放式交互类数字人。

  在这种情况下,民生银行采用全方位移动安全套件保驾护航;用风铃模型识别安全交易,同时对交易环境进行智能监测;根据不同场景需要,设置了私密随机问题,智能地挑战客户真伪;在流程化中与客户智能交互,当发生异常时快速无缝以真人接管。采用虚拟坐席数字人,目标在于坐席资源集约化,释放了真人产能,处理复杂业务。

  在访谈互动环节,主持人与林冠峰就数字人的相关问题进行了热烈互动。关于金融机构做数字人应重点选择哪些场景或者方向的问题,林冠峰表示,选择场景应以价值为导向,重点关注自身所处的环境,判断目前业务服务的形式是否需要数字人加持。针对在金融领域除了客服和新闻主播,还有哪些有价值的数字人场景可以尝试落地的问题,林冠峰认为,在流程自动化方面,包括客服领域、业务办理领域,都是较好的切入点。另外,在营销方面,如何突破有限的

  、短信渠道,用数字人去辅助人做规模化营销,以覆盖规模化、长尾化的客群也是可以探索的场景,如在未来5G信道Volte视讯通话中,将电话转到视频频道,把服务、产品特点等通过视觉交互呈现出来。关于厂商和应用方在数字人业务中的定位问题,林冠峰告诉我们,数字人领域需要技术的迭代和各种场景的应用,厂商和应用方各有优势,需要彼此合作,互相学习借鉴,共同推动产业发展。针对在实际落地应用当中的踩坑经验,林冠峰表示,主要有两大坑要避免:一是要注重风险防范,尤其是金融行业,要了解所使用场景可能遇到的安全威胁,需要结合整个企业的安全架构、安全平台和工具共同防范;二是在找方向和找场景时要理性看待,不要过多散漫的投入,而要聚焦价值场景,精简设计,快速融入场景。

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