来源：深圳市金融科技协会

  平安人寿智能平台团队总经理沈剑平

今天主要结合平安人寿在寿险场景下的人工智能应用实践跟大家进行一些分享。我的分享有三个方面：

第一，平安人寿在人工智能应用方面的布局；

第二，实际寿险场景下的应用落地；

第三，应用落地背后的人工智能技术研发。寿险领域和互联网有比较大的差异，因此我们在AI技术方面也进行了很多的创新探索。

未来已来：科技驱动保险创新

随着科技的不断发展，保险领域的科技应用也越来越广泛。而人工智能技术更是由于在2016年之后的出色表现，受到业界的极大关注。深度学习、大数据以及云计算的发展使得复杂的人工智能算法可以结合产业进行更加深入和大规模的实际落地应用，由此带来了新一轮的产业创新。

结合保险业的商业模式以及经营方式，科技应用主要有优化产品设计、创新销售模式、满足个性化服务需求、智能辅助决策和替代重复性工作等几个方面。其中一些是聚焦在人工智能领域，比如说保险产品设计，包括产品设计流程和定价；服务模式创新，包括辅助投保理赔相关的提升效率、用户体验等；另外在日常管理中，人工智能有一个比较大的作用是替代一些重复性劳动。

中国平安致力于成为国际领先的科技型个人金融生活服务集团，重点发展人工智能、云计算、区块链和智能认知等核心技术。基于集团战略和寿险业务发展需要，我们以“业务智能+”为建设核心，持续梳理和丰富应用场景，加强核心AI技术自主研发力度，助力平安人寿向科技型保险公司转型。

平安人寿人工智能应用布局主要是三个方面。一是服务升级，即提升服务满意度，为寿险客户提供用户体验更好的服务；另外一块是销售支持升级，主要是支持业务员展业，让他们更好地为客户提供服务，解决客户的保险需求；此外还有管理方面，包括风险的控制、管理上的升级。

业务智能化：实际多场景应用

下面为大家介绍具体的应用，主要聚焦在这几块：服务、销售、招聘、培训。

一、AI面试机器人。AI面试机器人是我们去年重点打造的产品之一。我们面试量比较大，候选人来面试会花比较多的时间。AI面试机器人实现了7×24小时随时随地的面试支持，有网络就可以打开并进行面试。利用AI面试机器人进行增员，极大地节约了公司内外勤的招聘人力投入。另一方面，机器人通过专家知识输入和AI技术进行自学习，从而可以进行专业水准的面试，充分提升了面试效果。

该产品是业界首个大规模落地的智能面试机器人，应用量在整个AI业界也是比较领先的。特别是基于寿险的具体应用场景，我们在人工智能技术方面也进行了很多创新，结合专家经验实现了一些核心功能。比如说，实现与候选人的全方位、深入交流，去了解候选人并考察他是否符合我们的需求。

另外，面试者对我们公司、对于所从事的岗位肯定有很多疑问。针对这一块，为了使人工智能能够更像真人地与候选人进行交流互动，我们也做了大量的研发工作。

这个产品从去年开始已经在我们所有的寿险机构全面推广，得到了非常多的好评。其背后的核心技术主要有两个，一是智能问答，另外一个是多轮对话。我们采用了十分创新的融合知识的注意力模型，并结合面试场景下的人机对话自主研发了智能短回应的技术，这在整个AI业界来说也是非常前沿的。

二、智能培训。平安非常重视人员的培训，提高业务员技能一定要进行培训，而且我们人员也比较多。在培训方面，机器人能够起到什么作用或者AI发挥什么样的作用，我们也在探索。我们从业务和技术两个维度进行了深度的调研，并在这个基础上落地了智能培训机器人。这个产品目前已经在寿险全面应用，从实际效果来看反馈很好，场景培训真实程度已经接近于真人的70%。大家知道，人工智能虽然发展了六十来年，但是毕竟是模拟人。而人类发展到现在已经是百万年来计算了，想要让机器人更接近人有非常大的挑战。 

三、代理人ASKBOB。怎么样赋能业务员，从而帮助他们更好地展业，使得他们能更好地解答用户的问题以及为用户量身订做产品和服务方案、为用户提供符合需求的保障，我们在其中也做了很多的研发工作，包括搭建了助理机器人ASKBOB。这是专门为业务人员量身打造的智能机器人，实现了智能任务配置和在线销售协助，构建了任务管理、智能陪练和智慧问答等三大能力。机器人可以为业务员提供7×24小时在线的专业专属助理服务，解答他本身的问题，以及服务客户过程中客户提出的需求，帮助代理人提高销售转化和管理效率。这个产品已经在寿险全面推广，线上解答率超过85%。

四、智能客服。智能客服是业界非常常见的产品，各个领域都有，我们也结合寿险业务的实际情况进行了智能客服的研发。而我们的特点是将业务办理、咨询、信息查询等一起有机融合起来，甚至包括为客户推荐所需要的产品和所需要搜索了解的信息。我们的智能客服已经不仅仅是咨询型、回答问题的客服，而是全方位的客服。

举一个例子来更好地理解智能客服和目前市面上看到的客服区别。比如说流程相对复杂的保单贷款业务，有不少客户对这个业务不太了解，需要去到柜面请教柜员来进行办理。而现在只需要打开APP，询问机器人怎样保单贷款，就可以通过机器人的交互引导，非常顺利地把保单贷款办理下来。这其中采用的是将意图理解、任务型机器人跟智能问答、多轮对话相结合的技术。我们的任务型机器人目前能够处理超过一百多种组合的复杂场景，这在业界是属于领先的。

五、智能保顾。我们也提供面向客户的保险顾问服务，即智能保顾。通过AI技术，我们的产品可以为所有客户提供7×24小时的不间断服务，解答用户所关心的保险知识、保险问题以及进行个人保障测评分析、产品咨询和导购等。保险业的同行们也都知道，现在市场上已经有不少类似产品，而我们的顾问也有很多自己特点，其中最为突出的是我们的保顾机器人是业界首个基于保障汇总模型的机器人。

六、智能运营。刚刚提到的主要是我们的机器人，而智能运营这块我们做的重点工作是利用AI技术去支持日常运营过程中的一些需求，包括为客户、为用户推荐平安金管家APP以及在APP上更快速地推荐他所需要的内容，比如说服务需求、保障需求、产品需求。目前，我们已经基于推荐技术、对话系统、文本分类、文本挖掘、用户画像等技术实现了运营需求的系统化支持，平均每日为金管家用户提供超过两亿次的个性化服务。

除此之外，我们也在远程培训、职场管理、SAT(社交辅助营销)销售等多个场景进行了很多的AI技术应用。

AI驱动：寿险领域AI技术研发

前面主要介绍的是平安人寿基于寿险场景利用人工智能技术落地的几个主要产品，那么这些产品背后的技术是什么？平安人寿非常注重技术研发，下面我给大家介绍平安人寿在AI技术研发上特有的东西。人工智能这一学科已经发展了60多年，其中涉及到很多领域，在各个领域下的不同场景中所使用的技术也有很大的差异。

这里的PPT是密密麻麻的，我主要为大家介绍一些干货，即在保险实际场景下，我们有哪些创新的、领先的AI技术。我们的AI技术研发与应用主要集聚在三个方向。

第一，自然语言处理，体现三个方面。

一是文本处理。传统的自然语言相关技术中，但凡我们需要将自然语言处理、文本处理应用在我们的实际业务领域，无论是保险、银行、投资还是互联网，都需要进行一系列结合场景的研发工作，让机器理解一段文本是什么意思、要它做什么、回应什么、执行什么。其中让机器理解文本、分析文本的技术就是文本处理。文本处理也很宽泛，我们的研究是聚焦保险领域的，主要包括深度语义表示模型、指代消解、基于生成模型的通用纠错预训练模型与保险域纠错模型等等。

二是智能对话。在人与人的对话时我们是可以很轻易地结合上下文来理解对话内容的，所以当我们在跟机器对话时，也常常习惯性地省略一些主语和内容。比如客户说“我想买平安福”，那么接下来可能会接着问“那它的保障周期是多久？”，再问“爱满分呢？”。为了让机器人知道“它”指的是什么、让机器人知道关于爱满分用户想问什么，需要把多轮上下文更好地融合起来，因此我们也做了很多工作。此外，在保险的业务场景下，人机对话不能是漫无目的的无聊、瞎聊，而是需要进行满足客户需求的寒暄。为了达到这个目的，并使得人和机器能够进行更加顺畅、自然的交流，我们也做了长时间的探索，包括自主研发了业界领先的将知识、主题和文本生成模型结合起来的生成式寒暄对话。

三是问答技术。我们实现了基于知识库的问答、基于知识图谱的问答、基于注意力和语义矩阵的语义不对等问答技术多种智能问答技术，使得我们的机器人能够更加精准的理解用户的问题，并提供更加准确和全面的回答。

第二，推荐广告。

大家用新闻APP时经常发现APP会给你推荐你感兴趣的新闻信息，这背后都是有着推荐技术的支持。我们的客户在使用金管家APP时也会期望APP能够提供他所需要的资讯服务和产品，而我们只有了解客户后才能更精准地推荐他所需要的东西。所以，我们从用户理解、推荐算法等各方面做了许多创新的尝试，并应用了业界前沿的强化学习、客户兴趣图谱等技术。

第三，计算机视觉。

目前，计算机视觉尤其是人脸考勤或者人脸识别技术已经为大家所熟悉，我相信大部分朋友都有使用过。结合寿险的具体场景，我们也对在服务、培训方面，计算机视觉技术的应用进行了一系列探索。比如说图像识别及搜索、视频合成等技术，我们对这些技术应用的精度要求高，定制化需求大，并且应用规模比较广，这就需要运用到一些非常复杂的算法。非常复杂的算法意味着需要大量的计算能力或者说算力，算力则需要硬件支持。我们做了很多的技术研究，使得在使用复杂模型的情况下，消耗更少的资源。

前面介绍了平安人寿AI的主要方向，即自然语言处理、计算机视觉和推荐，也介绍了主要应用的场景。我们的场景非常丰富，那么怎么样能够更快速地支持产品发布，更好地支持我们的业务，就需要我们探索一套更好的业务应用与技术研发的模式。

一方面是数据标准化，人工智能提升能力的重要基础是有优质的知识和优质的数据，优质的数据标准化才能更好地知识化。人工智能的智能实现是非常依赖于知识的。一个机器人或者一个AI能够解决多少问题，除了本身技术上的突破之外，必须要有足够的知识。

这是我们在探索的事情，也进行了大量的研究工作；另一方面是开展计算能力相关工作，这么多产品、这么复杂的模型要去运算，怎么样能够支撑到？我们也在进行一些计算能力的模块化，并搭建了面向深度学习的分布式高性能计算平台；另外，对于如何将需求转化为产品、将需求转化为技术，将技术转换成服务以满足业务需求，我们也实施了包括技术调研、开发、实验、测试、系统发布等的一套AI研发流程。除此之外，为了加速业务赋能过程，我们也研发落地了寿险人机交互应用平台、机器学习平台、智能营销平台等面向应用的技术平台。

以上是快速地给各位领导和来宾介绍了平安人寿智能化应用的相关实践以及实践背后所涉及到相关的技术和特点。谢谢大家！