互联网金融相关技术的突破，带动了金融行业在不同垂直领域的加速发展。从最早的电子支付，到最近的银行，理财，保险，信用，……，互联网金融正在逐步渗透到大众生活的方方面面。蚂蚁金融服务集团（以下简称：蚂蚁金服）作为互联网金融的实践者，一直在努力探索技术创新，用技术与数据的力量，给社会大众带去“安全、普惠、绿色”的金融服务。普惠金融是指立足机会平等要求和商业可持续原则，以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等特殊群体是当前我国普惠金融重点服务对象。大力发展普惠金融，是我国全面建成小康社会的必然要求，有利于促进金融业可持续均衡发展，推动大众创业、万众创新，助推经济发展方式转型升级，增进社会公平和社会和谐【1】。

近年来，我国普惠金融发展呈现出服务主体多元、服务覆盖面较广、移动互联网支付使用率较高的特点。伴随着服务主体和服务内容的快速扩大，如何给用户提供更安全，更高效、更便捷的随身服务，成为我们的一个非常重要的课题。蚂蚁金服长期致力于对前沿技术创新的探索与应用，结合自身的业务发展要求，摸索出一套智能化、体系化的智能服务解决方案，并应用到日常客服服务中，在2015年“双11”承受了巨大服务量的考验，通过自助机器人承接95%服务请求，整体接通率98%以上，给用户带去随身随地可触达的极致服务体验。接下来希望通过本文，分享蚂蚁金服在智能服务领域的实践经验和思考，和业界同行们一起来共同推动智能服务技术在互联网金融的发展和应用。

一、蚂蚁智能服务整体架构及应用

蚂蚁业务的快速发展，对客服响应能力和应急能力提出了非常高的要求。如何在保证业务快速发展的背景下，给用户提供体验更好、服务质量更优的客户服务保障体系，是我们智能服务体系架构的核心目标。蚂蚁智能服务整体架构包含四个主要部分：我的客服（自助），服务大厅（在线），95188（热线），服务工作台（工作台）。蚂蚁智能服务整体架构如图1.1所示。
                                                                      图1.1 蚂蚁智能服务整体架构

从用户服务诉求角度，可以大致划分为咨询类、求助类、举报类三种类型。从支付宝钱包中“我的客服”的真实使用数据分析，大部分的用户问题是能够通过自助渠道得到较好的服务。目前蚂蚁智能机器人（我的客服）应用已经承接了日常90%的服务诉求（图1.2），服务满意度已经接近人工服务满意度。

在蚂蚁智能服务中，我们大量采用了以深度学习和自然语言处理为核心的人工智能技术，其中数据技术发挥了非常重要的作用。在“我的客服中”，以用户的行为轨迹作为特征，训练深度神经网络模型，精准“猜测”用户问题。我们构建了一个模型预测的数据闭环，模型产生预测结果推荐给用户，用户点击形成反馈数据，反过来进一步训练和改进模型。通过这样一个数据闭环，一个场景的问题预测从冷启动到自动更新全部自动化。在热线电话的IVR中，我们采用了国际领先的基于深度学习的语音技术，改变传统热线CC系统的菜单式引导模式，让用户直接通过对话语音描述需要求助的问题，理解用户语义进行精准的用户引导。用户画像和行为分析能够根据用户的不同状况，准确分析用户问题的复杂度和紧急程度，智能化引导用户进入最合适的渠道进行问题处理。例如对于涉及到安全、欺诈类的问题第一时间自动切换到VIP人工服务，最大化程度给用户提供安全保障。

最后，我们采用先进的文本聚类技术，从客服对话记录中挖掘用户问题和每个问题的答案，这样就生产出更加贴合用户真实诉求的知识库。其中的问题到答案的映射也通过深度神经网络完成。深度学习，自然语言处理，大数据处理，以及智能语音等技术的应用，有效提升了服务能力，缩短用户服务路径，从而大幅度优化用户服务质量和服务体验。智能服务体系的广泛应用，带动了服务行业的全面升级，把服务模式从繁重人力投入的1.0时代升级到机器智能为代表的2.0时代，非常贴合“安全、普惠、绿色”的整体社会目标，具备广阔的应用前景和巨大的社会价值。在此基础上，蚂蚁金服已经在服务赋能生态的目标上走出了坚实的一步，把蚂蚁自身业务沉淀的智能服务整体解决方案在蚂蚁金融云上打造了SAAS化的蚂蚁云客服产品，对外赋能合作商户、合作机构等生态合作伙伴。

                         
                                                                     图1.2 我的客服交互示例

二、智能机器人技术

智能机器人技术在客服领域的应用，取得了非常好的业务效果，对于整体服务能力的优化提升以及对于行业模式的升级带来了变革性突破。在此基础上，我们扩展了通用的智能机器人技术，同时沉淀了一个智能机器人平台。

在智能机器人技术方面，我们大量使用了深度学习为主的人工智能算法。在知识库匹配上，我们使用深度神经网络语义模型来精确理解用户的问题。在聊天引擎中，我们采用文本到文本的递归神经网络(LSTM)来自动产生回答，可以跟用户进行非常好的拟人化和趣味性的交互。深度神经网络也被应用于实体提取、语言理解和对话状态跟踪，用来更好的理解用户意图。智能机器人技术还关注各种智能问答。例如，我们可以让机器人通过查询搜索引擎，归纳总结返回的结果来解决用户的问题。我们也可以让智能问答对接后台的投资顾问、保险等业务模型，来给用户提供金融服务。总之，智能机器人作为一个拟人化的智能界面，非常自然的连接了用户的需求和我们后台提供的金融服务。

整个智能机器人平台包括如下几个核心模块：对话管理、知识库管理、用户画像、语音处理、语义理解、策略引擎、问答匹配。智能机器人平台流程如下图所示（图2.1）。

 
                                                                     图2.1智能机器人平台架构

通用的智能机器人技术和平台的沉淀，给上层业务发展提供了强大的通用化能力。智能机器人的服务能力不再局限于客服领域，应用到口碑O2O场景中可以演变成随身随地的生活小助手，应用到蚂蚁聚宝场景中可以变成您身边的高端投资理财顾问，给上层业务提供了更加灵活和人性化的服务能力。我们期待智能机器人技术的不断进步和完善，能够助力互联网金融行业的快速升级，给用户带去更加“安全、普惠、绿色”的金融服务。

三、结语

蚂蚁金服长期致力于对前沿技术创新的探索与应用，结合自身的业务发展要求，摸索出一套智能化、体系化的智能服务解决方案，并应用到日常客服服务中。服务能力和服务质量在实践中得到了充分的验证，给用户带去随身随地可触达的极致服务体验，带动了服务行业的全面升级，把服务模式从劳动力密集型的1.0时代升级到机器智能为代表的2.0时代。同时，我们相信机器人技术具备更加广阔的应用场景，可以带动互联网金融行业的全面能力升级。机器人平台能力的沉淀，能够结合不同的业务场景，快速演变成随时随地无处不在的“助手”，如生活助手、投资顾问、保险顾问等等。蚂蚁金服将持续坚持“安全、普惠、绿色”的社会目标，致力于更多先进技术的探索和实践，和生态合作伙伴们一起推动互联网金融的升级，给社会大众带去可更大范围的“安全、普惠、绿色”的金融服务。

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参考文献：
【1】国务院：《推进普惠金融发展规划》，2015年12月