你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景?

當(dāng)你去銀行購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品時(shí)，理財(cái)經(jīng)理告訴你需要進(jìn)行錄音錄像采集，經(jīng)過(guò)你的同意后，理財(cái)經(jīng)理會(huì)打開放置在柜臺(tái)上的攝像頭，然后向你確認(rèn)身份信息，提示產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)，還會(huì)給你一些材料閱讀簽字。

這一過(guò)程涉及到了標(biāo)準(zhǔn)的金融雙錄。

所謂“雙錄”是銀行在銷售每筆理財(cái)產(chǎn)品時(shí)使用雙錄電子設(shè)備對(duì)過(guò)程進(jìn)行錄音和錄像。采用雙錄初衷是為了規(guī)范銷售話術(shù)，確保消費(fèi)者的知情權(quán)，避免工作人員違規(guī)操作等潛在風(fēng)險(xiǎn)。自2017年起，銀監(jiān)會(huì)陸續(xù)出臺(tái)了一系列監(jiān)管政策規(guī)范金融產(chǎn)品銷售行為，明確規(guī)定銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)銷售專區(qū)必須實(shí)行雙錄。由此，雙錄成為各大銀行銷售理財(cái)產(chǎn)品的“規(guī)定動(dòng)作”。

01

傳統(tǒng)金融雙錄質(zhì)檢滯后，AI破解實(shí)時(shí)性難題

雙錄完成后，通常銀行的做法是派工作人員對(duì)雙錄內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)檢，檢查雙錄過(guò)程中是否存在違規(guī)操作、是否符合銀監(jiān)會(huì)的要求以及銀行內(nèi)部的操作流程等。

但這種方式是通過(guò)人工抽查做事后質(zhì)檢，存在時(shí)效性滯后、風(fēng)險(xiǎn)覆蓋率低、人力成本高等問(wèn)題。首先，如果質(zhì)檢發(fā)現(xiàn)雙錄過(guò)程存在問(wèn)題，實(shí)際上很多業(yè)務(wù)已經(jīng)完成了，無(wú)法做到實(shí)時(shí)監(jiān)管和介入，往往會(huì)給銀行造成重大損失;其次，龐大的人工質(zhì)檢團(tuán)隊(duì)依然難以對(duì)雙錄過(guò)程展開全面質(zhì)檢，包括客戶不在場(chǎng)、人員更換、代客操作和收受回扣等非正常行為。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，在傳統(tǒng)雙錄場(chǎng)景中，一筆雙錄業(yè)務(wù)平均大約花費(fèi)1小時(shí)左右，一次性通過(guò)率小于50%，這種低通過(guò)率大部分源于操作不規(guī)范、話語(yǔ)遺漏等，影響了客戶購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，從而降低其購(gòu)買意愿。

近幾年來(lái)，銀行因雙錄工作不規(guī)范被罰款的事件屢有發(fā)生，在一定程度上也暴露了傳統(tǒng)雙錄質(zhì)檢系統(tǒng)的弊端。

不但如此，從銀行自身而言，建設(shè)一套人工雙錄質(zhì)檢系統(tǒng)也是一件耗時(shí)耗力的工程。一方面，人工質(zhì)檢需要銀行持續(xù)投入預(yù)算，每位客戶的錄音錄像都要保存下來(lái)，銀行要配備上百人的團(tuán)隊(duì)做質(zhì)檢，而質(zhì)檢不合格的視頻又需要客戶到現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行重錄，鑒于重錄操作難度大，造成客戶購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的體驗(yàn)感差;另一方面，為了完成雙錄質(zhì)檢，銀行將不同網(wǎng)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的不同銷售區(qū)域的數(shù)據(jù)收集上來(lái)，匯聚到銀行的數(shù)據(jù)中心，這中間處理非常大的數(shù)據(jù)量，花費(fèi)時(shí)間周期較長(zhǎng)。

基于對(duì)上述金融雙錄業(yè)務(wù)場(chǎng)景和行業(yè)痛點(diǎn)的深刻洞察，杭州諧云科技有限公司(簡(jiǎn)稱諧云)的邊緣智能團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，人工質(zhì)檢的滯后性給金融雙錄業(yè)務(wù)造成了巨大的麻煩和漏洞，如果能引入音視頻分析、 AI語(yǔ)音識(shí)別、邊緣計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)雙錄過(guò)程的智能化質(zhì)檢，將對(duì)提升金融雙錄質(zhì)檢的效率，改善客戶購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的體驗(yàn)，降低銀行運(yùn)營(yíng)成本等具有重要意義。

02

飛槳 PaddleSpeech 讓雙錄質(zhì)檢實(shí)時(shí)性升至秒級(jí)

諧云邊緣智能團(tuán)隊(duì)自2021年開始從事算法研究，終于歷經(jīng)一年半的時(shí)間，推出完整的雙錄智能質(zhì)檢解決方案。該方案深度融合了百度飛槳的語(yǔ)音模型庫(kù)PaddleSpeech與自研的視頻AI分析算法模型，設(shè)計(jì)出雙錄語(yǔ)音視頻質(zhì)檢方案，可為銀行降低90%的人力成本，使銀行從過(guò)去上百人的質(zhì)檢團(tuán)隊(duì)縮減到幾人;同時(shí)引入邊緣計(jì)算，實(shí)現(xiàn)雙錄實(shí)時(shí)質(zhì)檢，相比于傳統(tǒng)的事后質(zhì)檢，實(shí)時(shí)性從原來(lái)的小時(shí)級(jí)別提高到了秒級(jí)。

這樣一來(lái)，方案既通過(guò)監(jiān)測(cè)音視頻質(zhì)量，對(duì)于錄制過(guò)程中出現(xiàn)的如無(wú)聲、花屏、黑屏等情況做出及時(shí)提醒，減少了人工雙錄過(guò)程中的錄制失敗、操作不規(guī)范等情況，使雙錄成功率整體提高30%，大幅改善了客戶購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的體驗(yàn);也能將部分稽查質(zhì)檢工作提前到事中，盡早識(shí)別出危險(xiǎn)情況，通過(guò)告警提前介入，最大程度減少風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失，有助于銀行理財(cái)產(chǎn)品及代銷的銷售環(huán)節(jié)監(jiān)管無(wú)真空，有效保護(hù)消費(fèi)者的知情權(quán)，最終實(shí)現(xiàn)“買者自負(fù)，賣者盡責(zé)”。

據(jù)諧云智能邊緣團(tuán)隊(duì)的AI技術(shù)專家陳雪兒介紹，該方案在語(yǔ)音識(shí)別研發(fā)部分用到飛槳語(yǔ)音模型庫(kù)PaddleSpeech。她提到，語(yǔ)音識(shí)別最終目的是還原雙錄中雙方的對(duì)話，呈現(xiàn)出像微信對(duì)話框一樣有身份、有順序、有內(nèi)容、有標(biāo)點(diǎn)的對(duì)話效果。分解到具體步驟，開始要對(duì)原始的音頻文件進(jìn)行語(yǔ)音分割，若非雙聲道音頻，則要對(duì)說(shuō)話人進(jìn)行分類(指用聲音特征區(qū)分說(shuō)話人身份，即聲紋識(shí)別)，分類之后再做語(yǔ)音識(shí)別，形成文本，做標(biāo)點(diǎn)恢復(fù)，得到最終的完整的對(duì)話結(jié)果。

其中，最后一個(gè)步驟語(yǔ)音識(shí)別部分，諧云研發(fā)團(tuán)隊(duì)運(yùn)用了飛槳語(yǔ)音模型庫(kù)PaddleSpeech里的模型U2Model執(zhí)行語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)。

之所以選擇飛槳PaddleSpeech模型庫(kù)，是因?yàn)殛愌﹥簣F(tuán)隊(duì)在研發(fā)雙錄質(zhì)檢項(xiàng)目過(guò)程中，察覺(jué)到金融行業(yè)對(duì)于語(yǔ)音質(zhì)檢有著強(qiáng)烈的需求，在對(duì)比市面上其他語(yǔ)音識(shí)別的開源產(chǎn)品框架后，他們認(rèn)為飛槳框架具有明顯優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)在資料全，為開發(fā)者提供了較多的預(yù)訓(xùn)練模型和對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)集，同時(shí)模型精度較高。

2022年7月，諧云科技的技術(shù)專家在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上發(fā)布了一篇題為《諧云課堂 | 淺談智能語(yǔ)音技術(shù)在雙錄質(zhì)檢中的應(yīng)用》的文章，百度飛槳的產(chǎn)品經(jīng)理看到這篇文章找到了諧云，雙方建立聯(lián)系并迅速開啟了深度合作。9月，諧云科技和百度飛槳聯(lián)合組織金融直播課介紹雙錄質(zhì)檢解決方案。11月，諧云與百度飛槳達(dá)成合作，正式加入飛槳技術(shù)伙伴計(jì)劃，雙方繼續(xù)在智慧雙錄、音頻質(zhì)檢等領(lǐng)域積極探索。

03

借助飛槳將語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率提高到95%

聽說(shuō)IT圈十個(gè)人里有九個(gè)是男性開發(fā)者，女生并不多，陳雪兒可以算是這個(gè)群體中獨(dú)特的存在。

剛開始聊到與AI相關(guān)的話題時(shí)，陳雪兒顯得有點(diǎn)兒靦腆。她坦言，自己是比較典型的理科生性格，本科學(xué)的是計(jì)算機(jī)專業(yè)，研究生考到浙江大學(xué)，主攻方向是人工智能。讀研期間，陳雪兒接觸到了浙江大學(xué)SEL實(shí)驗(yàn)室(Soft Engineering Lab，SEL)，由此與諧云結(jié)下了不解之緣。

2011年，浙江大學(xué)SEL實(shí)驗(yàn)室在浙大計(jì)算機(jī)學(xué)院和超大規(guī)模信息實(shí)驗(yàn)室支持下成立，后來(lái)實(shí)驗(yàn)室不斷擴(kuò)大，到2016 年孵化創(chuàng)立了諧云，目前已經(jīng)發(fā)展到500多人。陳雪兒畢業(yè)后跟隨團(tuán)隊(duì)老師來(lái)到了諧云工作，2020年，陳雪兒加入諧云邊緣計(jì)算團(tuán)隊(duì)，并成為團(tuán)隊(duì)技術(shù)骨干，她的團(tuán)隊(duì)當(dāng)時(shí)就意識(shí)到邊緣計(jì)算與 AI 的結(jié)合是未來(lái)的趨勢(shì)，于是諧云加速布局 “AI +邊緣計(jì)算”領(lǐng)域。

引入自研的邊緣計(jì)算是雙錄質(zhì)檢系統(tǒng)的一大亮點(diǎn)。陳雪兒進(jìn)一步解釋到，目前市場(chǎng)上大多數(shù)的IoT解決方案是把算法或應(yīng)用以SDK等方式固化到設(shè)備中， 如果需要更新算法、應(yīng)用，就要替換整個(gè)設(shè)備，在邊緣設(shè)備部署智能應(yīng)用的情況下，當(dāng)面臨應(yīng)用更新迭代以及場(chǎng)景擴(kuò)充時(shí)，這種傳統(tǒng)的方式明顯不夠靈活。

諧云采用云邊協(xié)同的方式，在銀行的數(shù)據(jù)中心部署云端智能管理平臺(tái)，能實(shí)現(xiàn)快捷方便地在云端直接一鍵部署應(yīng)用，并進(jìn)行更新迭代。同時(shí)，這種邊緣計(jì)算模式由于將算力下沉到了邊緣側(cè)，使得雙錄過(guò)程中的音頻視頻數(shù)據(jù)能就近獲得處理，大大提升了處理的時(shí)效性，為雙錄場(chǎng)景下實(shí)時(shí)處理音頻視頻數(shù)據(jù)處理提供了重要的框架支撐。

雙錄質(zhì)檢系統(tǒng)的研發(fā)過(guò)程充滿了挑戰(zhàn)。陳雪兒回憶到，他們最開始以為這只是一個(gè)普通的語(yǔ)音識(shí)別的任務(wù)，后面才發(fā)現(xiàn)雙錄過(guò)程對(duì)說(shuō)話人的身份和順序有嚴(yán)格的要求，因此說(shuō)話人分類以及語(yǔ)音分割十分重要。此外，雙錄過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)許多比較難以識(shí)別的短句，一些方言口音識(shí)別不好也可能造成質(zhì)檢誤報(bào)等情況，他們針對(duì)這些問(wèn)題都專門做了模型調(diào)整和優(yōu)化。

在模型調(diào)整方面，諧云的團(tuán)隊(duì)通過(guò)“算法和數(shù)據(jù)擴(kuò)充”的方式，使用飛槳框架，基于飛槳語(yǔ)音模型庫(kù)PaddleSpeech對(duì)算法模型進(jìn)行了重新訓(xùn)練，由于PaddleSpeech中U2Model模型采用端到端的語(yǔ)音識(shí)別模式，在執(zhí)行語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)方面相對(duì)于傳統(tǒng)方法識(shí)別效果更佳、精度較高，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的模型語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率提高到了95% 。

據(jù)了解，諧云的雙錄智能質(zhì)檢系統(tǒng)已在某城商行、某商業(yè)銀行等落地。未來(lái)，諧云將繼續(xù)推進(jìn)更多銀行試點(diǎn)，優(yōu)化雙錄質(zhì)檢解決方案及應(yīng)用場(chǎng)景。陳雪兒談到，她希望雙錄的能力將來(lái)可以加入到無(wú)人銀行的自助設(shè)備機(jī)以及遠(yuǎn)程銀行的流程中，為金融行業(yè)數(shù)字化升級(jí)和智慧銀行添智賦能。

除了金融雙錄業(yè)務(wù)外，雙錄質(zhì)檢系統(tǒng)還能應(yīng)用到諸多音頻視頻需求的場(chǎng)景中，例如，視頻客服過(guò)程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)內(nèi)容和質(zhì)量，金融貸款業(yè)務(wù)中監(jiān)控違規(guī)行為等。

隨著金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐加快，以人工智能為代表的新技術(shù)正成為助力金融科技變革的一股新力量，除了上述提到的語(yǔ)音模型庫(kù)之外，飛槳深度學(xué)習(xí)開源開放平臺(tái)還包含PaddleNLP、PaddleVideo、PaddleDetection等眾多覆蓋不同場(chǎng)景和任務(wù)的模型庫(kù)和套件，正落地應(yīng)用到金融業(yè)務(wù)各場(chǎng)景中幫助金融機(jī)構(gòu)降險(xiǎn)增效和智能化升級(jí)。