云之訊研發總監黃富偉在會上發表演講，重點介紹了云之訊營銷機器人——小云AI在金融、教育、房產行業中的應用，在金融行業，貸前營銷和貸后還款提醒是比較典型的應用場景，機器人雖然不能代替人工，但是非常重要的輔助工具，能大量減少耗時、耗力、耗人工的初篩工作，使員工專注于更有價值的事情。

　　隨著人工智能技術的發展，AI機器人在金融領域已逐步商用，并受到諸多業界人士的關注。智能客服、智能營銷外呼和質檢三種能力基本覆蓋了金融行業的各種場景。

　　智能客服場景應用比較普遍的是文本機器人，通過文字和圖片來解決客戶服務工作，目前，智能客服可以協助企業解決限定場景下80%的客戶問題。其次是語音機器人，通過語音IVR+真人語音電話問答與客戶溝通，主要用于智能分配、工單系統、獨立或者輔助人工提供客戶服務。文本客服機器人因為避免了ASR識別的過程，相對于語音對話機器人，整個文本問答機器人的技術門檻相對較低，而語音機器人同樣具備文本機器人所不具備的便捷交互的能力。

　　智能外呼在金融領域場景的應用，主要包含有催收、小貸、通知和辦卡等場景；催收場景過程中機器人所具備的優勢包含有：平穩的高峰期、相當的治愈率以及更低的投訴率等。平穩的高峰期是指催收場景發生的時間主要集中在每個月的前期和農歷春節過后，機器人外呼的最大附加值在于輔助高峰期的外呼；機器人外呼同人工外呼相比治愈率相當，逾期5天催收案例的治愈率，兩者基本可以達到同等水平；更低的投訴率，如標準化的外呼逾期1到5天的客戶有助于降低客戶的投訴率，約計可降低33%。且機器人具備識別到敏感詞及時轉人工的功能，來輔助催收發生過程的合理高效。

　　智能質檢的能力，在金融場景的使用的優勢主要體現在三方面：全量質檢分析、提升服務質量、服轉銷及電銷應用。全量質檢分析側重在替代人工質檢，增加質檢覆蓋率、精確質檢、提高質檢效率。規范話術，對坐席提供針對性培訓建議，避免培訓成本的浪費。提升服務質量帶來的效益則從以下三方面來體現，分析超長通話、重復來電、超長靜音等原因，以便優化AHT（平均處理時間）、FCR（一次性解決率）。挖掘客戶投訴原因，實時進行高危投訴預警，提高客戶滿意度。自動趨勢和熱點分析，及時把握客戶關注點，提升運營水平。復轉銷及電銷應用可以從以下四個方面帶來效益，潛在客戶流失分析、提前預警并進行客戶挽留、定義客戶行為模式、進行精準營銷。優化營銷話術，推廣坐席成功營銷經驗。細分客戶群，制定針對性處理策略。

　　雖然AI機器人在金融領域的拓展應用是大趨勢，但它也有著自己的局限。無論是客服機器人還是語音營銷機器人都無法做到對答如流，像人一樣進行前后文任意跳轉切換。機器人只能在按照可收斂的場景和流程中，正確的處理和響應。目前行業內的普遍做法是與場景結合，通過機器人VUI（語音交互）場景選擇引導，盡量將人機對話限定在某一特點場景中，限定指定問題，遵循設定好的對話邏輯，解決問題和規避問題。

　　想要達到機器人像人一樣的對話效果，其難題更多還在于語音識別、語義理解、語音合成等技術都還有它的局限，不過參會嘉賓們普遍看好AI機器人的發展，認為現在科技日新月異，這些技術難題將會在不久的將來得以很好地解決，人機互動將會更加個性化和自然化，AI機器人應用也會拓展到更多領域，為人類創造更多價值。