蚂蚁金服谈大数据智能：有95%智能客服

蚂蚁金服首席数据科学家漆远蚂蚁金服首席数据科学家漆远

　　1月8日下午消息，在2016中国(杭州)“互联网+”金融大会，蚂蚁金服首席数据科学家漆远从智能客服、农村金融以及保险业务等方面介绍了蚂蚁金服的大数据智能。

　　漆远表示，数据已经逐步成为商业的核心价值，大数据智能应用已经从支付扩展到金融的全链条，帮助蚂蚁金服在支付、贷款、征信、保险、财富等方面全面推动小、确、幸的金融普惠。

　　据漆远介绍，人工智能包括深度机器学习、语音识别、图像识别等，具有广泛覆盖、随时随需、精准匹配、风险可控等特点，可以低成本、个性化，更好的服务小微企业和个人消费者。

　　漆远表示：芝麻信用运用大数据、云计算、深度机器学习等技术，客观呈现个人信用状况，已经在金融、生活等行业开始广泛应用。通过芝麻信用信息验证等反欺诈服务，已有银行将虚假办卡的识别能力提高近3倍；通过行业关注名单识别不良用户占比达到平均的4倍以上；通过信息的交叉验证、深度机器学习等技术手段，有效的验证和评估信息的有效性，帮助银行提升风控能力。

　　今年双11，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别，蚂蚁金服客户中心整体服务量超过500万人次。

　　当用户通过支付宝客户端进入“我的客服”后，人工智能开始发挥作用，“我的客服”会自动“猜”出用户可能会有疑问的几个点供选择，这里一部分是所有用户常见的问题，更精准的是基于用户使用的服务、时长、行为等变量抽取出的个性化疑问点；在交流中，则通过语义分析等方式获得关键信息再给予匹配。因为样本库以及算法模型的持续更新与优化，客服变的更加智能。

　　漆远指出，通过大数据的应用，蚂蚁金服服务农村用户已超过6000万，累计向68万家农村小微企业发放贷款，贷款总额超过1400亿元，金融云已经服务100家农村金融机构。

　　漆远还以蚂蚁金服与保险公司合作的“航空退票险”为例，该险种上线之后赔付率一度高达190%，保险公司面临巨大的亏损压力。通过大数据技术建模、优化后，有效的降低了赔付率，并成功扭亏为盈，满足了保险公司的核保要求。

　　漆远为蚂蚁金服首席数据科学家，2005年获得美国麻省理工学院博士学位，2005-2007年于麻省理工学院从事博士后研究。2007年加入普渡大学并且于2013年成为普渡大学计算机系和统计系的终身教授。漆远专注于机器学习和人工智能方面，为全球机器学习顶级会议ICML 2014和ICML2015的主席。