AI数字人:金融数字化转型的“关键先生”

news2024/12/23 4:44:10

今年年初ChatGPT的火热,在全球掀起一阵生成式AI(AIGC)热潮。国外的OpenAI、国内的百度等企业,都在AIGC上强力布局。

各种应用场景中,AIGC助力的数字人引起了市场注意。

事实上,数字人不是个新鲜事。早在1964年,波音公司研发了第一个具有“人”形象的数字人,即波音人(Boing Man)。中国大部分年轻人接触的首个数字人形象,应该就是虚拟偶像初音未来和洛天依。

随着AIGC技术的迭代,虚拟人的形象也愈发逼真。前不久,有网友用AI模型生成了歌手孙燕姿的AI数字分身,从外形到声音让人一时分不出真假。另外,现在大家刷短视频,也经常能刷到一些做主播的数字人,跟真人几乎一模一样。

毫无疑问,AI数字人已经火起来了。但是,很多企业仍然不知道如何打造和利用数字人,创造更大的价值。落后于时代,可能就会被淘汰。

基于此,国际数据公司(IDC)发布最新的《PeerScape: AI数字人最佳实践案例与探索》报告(下称《报告》),给众多企业指明了方向。《报告》指出,AI数字人,在金融、电信、传媒等行业已经初步落地,当前的典型场景在智能客服、虚拟主播、智能营销。

另外,IDC还选择了一些代表性的行业案例来分析。尤其是金融行业,被IDC认为是AI数字人实践的重点领域。百度有两个数字人案例都被《报告》当做典型,其中一个是中信金控的“小信”。

为什么金融行业成为AI数字人实践重点的领域?中信金控的“小信”是如何落地的?百度又在其中扮演着何种角色?

利用IDC的这份报告,同时深入市场观察,就能找到答案。

数字人:金融业的“新助手”

正如当初“互联网+”给各行业插上腾飞的翅膀,眼下“AI+”也带来了无穷的想象力。

尤其在跟各行业密集打交道的金融业,AIGC正发挥出强劲的动力。

据测算,中国产业金融规模接近300万亿元,产业数字金融是未来金融机构转型的新赛道,预计到2025年规模将突破400万亿元。

本质上看,数字金融依然带有明显的服务业特点,营销是推动行业发展的重要引擎。不过,目前来看行业里仍有些待解决的痛点,阻挡着发展脚步。

线上渠道里,存在产品营销内容无法吸引客户眼球、内容生产周期长、成本高、线上机器人客服用户体验不佳等痛点;线下渠道里,存在人力投入成本高、服务效率低、服务质量不统一等问题,一些营销活动难以更高效地展开。

以前不是没有发现这些痛点,而是技术还没有成熟到完全可以解决。而随着AIGC的爆发,数字人成为解决这些痛点的“得力助手”。

AIGC本身是一项数字技术,它需要一个载体或者对外输出的渠道,而AI数字人是最佳选择之一。它能够将虚拟和现实世界连接,形成新的内容输出形式,更高效和全面地进行品牌活动,创造更深度的营销价值。

《报告》显示,2022 年之前数字人大多处于 L1-L3 的阶段,“能力”还是比较简单的,只能将2D图片转换为3D数字人,应用场景比较单一,大多是带货、直播等偏娱乐场景。这也许能解决一两家企业的痛点,但是无法大规模落地,从而解决更为庞大的产业级问题。

技术创新,始终是科技发展的最佳推动力。在预训练大模型、语音语义等智能技术的推动下,数字人即将跨进 L4 阶段,也就是实现初步的智能化交互,进一步提升生产力、创造力。

说白了,AI数字人变得更像“人”了,能够帮助金融业创造更大的营销价值。

一方面,端到端对话模型、语音语义、自然处理和 AIGC 等技术,能在更短的时间让数字人拥有独特的外貌、性格、特长等等,而不再是给人冰冷的机器感。这会让金融机构在面对客户时,品牌形象更为真实和立体。

另一方面,结合融合多模态技术,数字人能够感知到客户的情绪和需求,然后自动生成能够互动的语言、表情和动作,比如微笑、抱歉等,由此更高效地为客户提供服务。这样一来,金融机构就可以通过数字人进一步锁定目标客户,并且深入洞察客户需求,实现智能化和精细化的营销策略。

IDC发布的这份报告,对于数字人的洞察还是比较有权威性的。毕竟,它拥有超过50年的发展历史,目前已经是全球领先的、专业的市场调查、咨询服务及会展活动提供商。

透过这份报告,已经能预判AI数字人将在金融业产生更大的助力。

“小信”背后的“百度力量”

时代机会和技术红利,几乎裹挟着所有行业和企业向前,但不是每位选手都能产生更快的加速度。

那些拥有足够创新意识和实干精神的企业,才能成为跑在前面的弄潮儿。

《报告》里,选取了几家金融机构作为数字人实践的典型案例,其中中信金控显得尤为突出。

作为中信集团旗下综合金融服务板块的平台公司,中信金控跟其他金融机构一样,在数字化过程中同样面临着痛点。而通过去年9月发布的数字人“小信”,中信金控很好地解决了这些痛点,创造出新的价值。

目前来看,“小信”创造了多个第一。

首先,它是业内首个数字人财富顾问。

当中信金控的客户碰到不明白的问题,“小信”能够在线答疑解惑、解读产品,以更人性化、高效率的方式帮助客户了解产品和服务。不止如此,它还可以跟客户聊些深度的东西,比如投资组合、投资策略等等,并给出相应的建议。

很多被“小信”服务过的客户都表示,感受到了“开朗、自信、阳光、专业”。这比单纯的客服体验要强太多,无形中也让中信金控的品牌形象更为专业和饱满。

其次,“小信”还是中信金控数字化转型的开篇之作。

去年3月,中信金控成立,随后半年“小信”就诞生了。如今它已经成为中信金控及下属子公司的线上形象大使,在各子公司渠道为客户提供智能化服务。

“小信”大脑思维、外貌造型、视听感觉、语言能力,来自于百度智能云相对成熟的数字人技术,与中信金控的金融行业“知识库”。

中信金控财富管理部平台管理处处长丁磊表示,早在2016年,中信集团就跟百度一起合作做网点的智能机器人,有合作的基础。于是,中信金控选择跟百度一起建设数字人,并且选择了百度智能云数字人团队提供的定制化方案。

合作过程中,百度的技术实力、智能客服团队和云服务支持能力都发挥出关键作用,这也是“小信”相比其他数字人最明显的技术优势。

比如,中信金控依托百度智能云的自然语言理解和智能对话技术,快速构建起了问答知识库,这就让“小信”的认知能力大幅提升,从而让它获得了涵盖银行、证券、信托、保险等金融领域的专业知识,能够担负起财富顾问的责任。

丁磊表示,在数字人建设过程中,中信金控一方面和百度智能云合作建设了一个数字人平台,同时百度的云服务也为数字人提供了技术支撑,双方的合作非常顺利。

NBA比赛中,要想赢得胜利,需要有一股“关键力量”。

这股“力量”一方面能够组织好队员之间的协同,更加灵活和精准地推进战术,另一方面能够击中防守痛点,投入制胜一球。这种“关键力量”通常是由明星队员推动的,比如乔丹、科比等等,他们也被称为球队的“关键先生”。

商场如球场,在企业的发展过程中,其实也需要“关键力量”和“关键先生”。

在跟中信金控合作打造数字人的过程中,百度智能云就扮演着“关键先生”的角色,发挥出“关键力量”。

面向未来的差异化“源动力”

百度智能云的这种“关键力量”,究竟源自哪里呢?

“竞争战略之父”迈克尔·波特提出的“差异化竞争战略”强调,在竞争中要让产品或服务优化同行,才能获得更多客户青睐,巩固竞争力。如何做到差异化呢,其实核心在于:

人无我有,人有我优,人有我新。

“人无我有”方面,百度在AI领域长期积累的、独家的创新技术,让数字人更加智能化。

比如,百度感知层的智能技术,让数字人看起来和听起来更加智能。认知层的智能技术,让数字人具备更深度的思考能力。

拿感知层的智能技术来说,早期在TTS领域,用文字驱动数字人说话,虽然也能让人听明白,但是体验并不好,有时候音画不同步,有时口型对不上,不像真实的人类在说话。

而百度利用细粒度声学建模、自回归建模。提升了风格预测。只需要人工录制200句音频语料,就能生成一个媲美上万句语料的音库效果,听起来与真人说话基本没有区别。

“人有我优”方面,百度智能云针对数字人金融助手,已经积累起丰富的经验和成熟的落地案例。比如,交通银行的数字人“娇娇”、浦发银行的首个数字员工“小浦”、国泰君安的“小安”。

它们不仅能辅助企业员工办理业务,还升级了行业专有知识库,有时候比真实员工懂得还多。这就能为更多的客户提供专业的金融服务,同时还降低了企业的成本。

经验,有时候就是企业的护城河。即便同行在技术上跟上来了,但在经验上跟百度还是存在差距。而这是需要时间沉淀的,并非短时间内能形成。

“人有我新”方面,百度在文心大模型等技术上不断迭代,为数字人带来新的方向。

文心大模型给数字人带来的本质改变在于,过去的数字人比较呆板和僵化,只能根据提前设计好的模板进行问答。当用户提到特定关键词,数字人就“背诵”式地回答,提到“超纲”的问题就回答不出来。

而基于文心大模型升级后的数字人,变得更加灵动和聪明。它不再局限于提前设置好的模板,而是可以持续学习进化。比如在金融行业,它能在持续学习后精通银行、证券、保险、信托等全领域金融知识,变得更加“全才”。

这种改变是有现实意义的。基于文心大模型的数字人,可以完全胜任理财师等高难度的职业,甚至比真实的理财经理做得更好。有数据表明,中国理财规划师缺口已经达到60万,文心大模型无疑会让这个就业缺口变得更小。

已经有不少企业在看好百度的文心大模型。丁磊表示,去年以来大模型非常火爆,所以中信金控也发现“小信”作为一个数字人必须有大模型的加持,才能更好地跟用户互动。跟百度合作,也是基于百度的文心大模型,去研究如何让数字人更加的聪明。

总体上,百度智能云能够成为多个企业打造数字人过程中的“关键先生”,正是来自于这些差异化的竞争力。

结语

数字化浪潮滚滚来袭,已经成为不可阻挡的趋势。

浪潮之中,金融等众多行业都被裹挟向前。其中,数字人成为推动它们向前的有力助手,能够解决许多棘手的痛点,IDC的报告已经印证了这一点。

在此过程中,企业要学会选择正确的“关键先生”,才能发挥出“关键力量”。中信金控和百度智能云合作打造“小信”,就是一个优质的、有价值的参考对象。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/789805.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux 系统下 “Verilog” 编程配置

文章目录 简介Verilog HDLIverilogGtkwave 环境搭建软件的安装Vim 之 Verilog 语法高亮配置 简单的计数器示例计数器程序的编写仿真测试 简介 Verilog HDL Verilog HDL 是一种用于设计数字电路的硬件描述语言,它可以用来描述数字电路的功能和结构,并且可…

云服务器AccessKey执行命令

人之所以痛苦,在于追求错误的东西。如果你不给自己烦恼,别人也永远不可能给你烦恼。因为你自己的内心,你放不下。 好好的管教你自己,不要管别人。 漏洞实战 查看所有实例信息 A.exe -a xxx -s xxx ecs -list执行命令 A.exe -a…

新能源汽车充电桩最重要的模块设备是什么

你是否曾经遇到过充电桩无法给你电动汽车提供电源的问题?或者你曾经怀疑过为什么充电桩速度如此缓慢?其实,这一切都可能与充电桩最重要的模块设备——控制主板有关。 交流充电桩由充电桩外壳、控制主板、刷卡模块、计费控制、显示屏、通信模块、继电器、开关电源等…

JumpServer堡垒机

文章目录 JumpServer堡垒机堡垒机介绍堡垒机产生的原因堡垒机主要功能 Jumpserver安装与配置Jumpserver Web界面用户管理资产管理添加Linux主机 命令过来规则创建审计台操作说明会话审计日志审计 工作台操作说明邮箱配置 JumpServer堡垒机 堡垒机介绍 下图来自百度百科 堡垒机…

面试常问八股文之java篇

JAVA篇 1、为什么重写equals方法的时候要重写hashCode方法? 为了不违背“相同对象必须要有相同hash值"的约定,对于基本数据类型比较的是数值是否相等,对于引用类型数据比较的是对象地址是否同等,在object中equal方法也是默…

(学习笔记-IP)IP协议相关技术

DNS 我们在上网的时候,通常使用的方式是域名,而不是IP地址,因为域名方便人类记忆。 那么实现这一技术的就是DNS域名解析器,DNS可以将域名网址自动转换为具体的IP地址。 域名的层级关系 DNS中的域名都是用句点来分隔的&#xff0…

软件升级相关

文章目录 一、升级方案1、移动端升级2、window 升级SquirrelSparkle 一、升级方案 1、移动端升级 腾讯Bugly ,支持Android 平台、iOS平台、Cocos2D、Unity3D。 2、window 升级 windows的exe的打包及升级工具 Squirrel Squirrel 是一款免费的开源exe升级工具&a…

NFT市场泡沫破裂了吗?投资NFT是否仍然安全?

近期,NFT市场的价格出现了明显的下跌趋势,许多人开始担心NFT市场是否已经进入了泡沫破裂的阶段。但是,我们需要认真分析这个问题,并且探讨投资NFT是否仍然安全。 NFT(Non-Fungible Token)是一种非同质化代币…

JMerter安装配置以及使用(笔记记录)

JMerter安装配置以及使用(笔记记录) 安装JDK安装JMeterJMeter使用元件执行的顺序参数详解参数配置之CSV数据文件设置断言响应断言JSON断言 数据提取XPath提取器JSON提取器 JMeter属性JMeter录制脚本JMeter直连数据库逻辑控制器如果(IF&#x…

reference文献引用列表要求

目录 1、基本要求 2、文献格式 3、引用技巧 4、特殊情况: 有新闻和网络文章的引用: 1、基本要求 对于每一篇paper,我们需要按照文中出现的顺序,列出文中引用的所有文献。 对于文献的引用有如下要求: a】顺序要求…

【node.js】03-http模块

目录 一、什么是http模块 二、创建基本的WEB服务器 三、req请求对象 四、res响应对象 五、根据不同的url响应不同的JSON内容 一、什么是http模块 http 模块是 Node.js 官方提供的、用来创建 web 服务器的模块。通过 http 模块提供的 http.createServer() 方法,…

回归预测 | MATLAB实现TCN-BiLSTM时间卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现TCN-BiLSTM时间卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现TCN-BiLSTM时间卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现TCN-BiLSTM时间卷积…

MonsterInsights Pro 8.18.0 Google Analytics + All Addons Pack

MonsterInsights适用于 WordPress 的 Google Analytics(分析)插件,功能强大 MonsterInsights 是适用于 WordPress 的最佳 Google Analytics(分析)插件。这些功能使 MonsterInsights 成为市场上功能最强大且用户友好的 …

网络通信原理(第十八课)

网络通信原理(第十八课) 4.1 回顾 1.什么是TCP/IP 目前应用广泛的网络通信协议集 国际互联网上电脑相互通信的规则、约定。 2.主机通信的三要素 IP地址:用来标识一个节点的网络地址(区分网络中电脑身份的地址,如人有名字) 子网掩码:配合IP地址确定网络号 IP路由:网…

Linux笔记——磁盘进行分区与挂载介绍

系列文章目录 Linux笔记——管道相关命令以及shell编程 文章目录 系列文章目录 前言 分区与挂载 1 分区 1.1 分区示意图​编辑 1.2 分区介绍 2 硬盘的挂载 3 增加一块硬盘 3.1 增加一块硬盘 3.2 硬盘进行分区 3.3 格式化磁盘 4 卸载 5 查看磁盘使用情况 6 一些…

javascript 7种继承-- 原型链继承分析(1)

文章目录 概要继承的进化史技术名词解释原型链的作用原型链继承案列分析源代码解析效果图预留问题小结 概要 这阵子在整理JS的7种继承方式,发现很多文章跟视频,讲解后都不能让自己理解清晰,索性自己记录一下,希望个位发表需要修改…

10分钟实现任务调度平台搭建

日常项目中,会有很多需要定时执行的任务,而这些任务的变化比较多,可能随时都要调整,那么对调度的灵活性要求比较高。我们传统的Spring Task或者Quartz,可以实现定时任务调度,但是内置在代码里,修…

Matlab Kappa系数和总体精度OA计算

axlsread(D:\homework\精度验证产品.xlsx); Predicteda(:,1); vala(:,2); g0; for i1:size(a,1) %记录验证结果是否与实际值一致if(Predicted(i)val(i))gg1;end end OAg/(size(a,1));% 计算混淆矩阵 confusion_matrix confusionmat(val, Predicted);% 计算总样本数 total_sa…

全方位对比 Postgres 和 MongoDB (2023 版)

本文为「数据库全方位对比系列」第二篇,该系列的首部作品为「全方位对比 Postgres 和 MySQL (2023 版)」 为何对比 Postgres 和 MongoDB 根据 2023 年 Stack Overflow 调研,Postgres 已经成为最受欢迎和渴望的数据库了。 MongoDB 曾连续 4 年 (2017 - …

Qt Core学习日记——第九天QObjectData

本文结合示例代码更易理解&#xff0c;moc_XTest.cpp文件是写好XTest.h、XTest.cpp后由qt编译生成 版本 Qt5.15.2 示例代码 XTest.h #pragma once #include <qobject.h> #include <QFlags> class XTest : public QObject { Q_OBJECT Q_CLASSINFO("au…