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币牛牛一场金融界的数字化革命

“好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一。”如今,越来越多的“数字员工”出现在我们身边。它们以数字形式存在,拥有人的外貌、行为甚至思想的虚拟形象。通过人工智能技术的应用,结合现在流行的NLP(自然语言处理)和RPA技术,赋予机器人“灵魂”。

近年来,随着金融数字化转型的加速和疫情的影响,银行、保险公司等金融机构纷纷布局数字化员工,抢占市场先机。

金融行业已经试水。

金融行业数字化从业人员涌向市场,离不开政策支持。2022年1月发布的《“十四五”数字经济发展规划》提到,加强类人智能、自然交互、虚拟现实的技术研究;2022年初,中国银保监会发布《银行业和保险业数字化转型指导意见》,其中强调“提高高新技术应用和自主可控能力,坚持关键技术自主可控原则。对业务发展有重大影响的关键平台、关键部件和关键信息基础设施,应当形成自主研发能力,减少对外依赖”。

同时,疫情让消费者越来越接受数字化的渠道和工具。金融机构通过无缝的数字化交互体验,增强金融机构与客户之间的粘性,从而提升消费者忠诚度。

目前,已有多家银行和保险机构陆续发放数字化员工,结合RPA和NCL技术的数字化员工一经推出就备受青睐。原因是财务工作高度标准化,单靠人力整理大量客户数据信息效率低下,而人工智能技术可以最大限度提高业务流程的效率。利用数字化员工降低运营成本已经成为金融机构的一种选择。此外,在人工智能技术集成的帮助下,数字化员工可以“读单词、懂语言、会做生意”,有效辅助自然工作者分担和处理单调、重复、规律、耗时的任务,从而成为金融职场的“新宠”。

据了解,2018年底,中国建设银行正式启动数字化员工运营服务能力建设,并于2019年引入RPA等技术,搭建数字化员工运营服务平台;2020年,农行完成全行层面RPA技术平台搭建,首批数字化员工正式“上岗”总行信用卡中心;兴业银行推出智能数字机器人。24小时微笑服务突破了人工服务的局限。前端和后端的技术能力提高了服务效率,无需面对面接触,保证了疫情防控期间银行服务的便捷和顺畅。

作为较早引入数字化员工的保险公司,弘康人寿目前将数字化员工应用于投诉、呼叫中心、用户mana(management是什么意思)管家、核保、续保、合同、柜台、安保、理赔等核心业务场景。通过邮件自动阅读、表格排序、消息推送、跨系统信息抓取等操作,处理复杂的整个业务流程,实现核心业务模块的全自动运行。目前已覆盖9个业务模块,21个子流程。

弘康人寿运营总监姚凯表示,数字化员工虽然没有实体外观,但可以替代重复性工作,实现快速、不间断的工作,从而提高工作质量和效率,将员工从基本的重复性工作中解放出来,专注于决策。

去年12月26日,长城人寿数字高管“长城人”正式亮相。“长城人”是长城人寿产品和服务的IP形象。其主要职责是向客户和公众普及保险知识、传达保险理念,并从客户的立场出发,引领公司的产品研发和服务举措不断创新。

近日,水滴保险经纪推出线上数字员工帮,其价值在于:一、意向识别功能。以机器+人类的方式构建更大的语料库,进一步提升语义理解和对话策略学习能力。意图识别准确率97%;二是医学知识图谱识别。“棒棒”内置自研水滴医疗知识图谱,能够记忆市面上复杂的保险产品信息,基于语义理解能力实时提示保险代理人,降低回复错误率,帮助代理人快速提升专业能力。

该公司AI负责人黄明星介绍,通过智能对话机器人技术,“棒棒”完成了语音训练、情绪分析、语义识别等能力的学习,能够了解客户的保障需求和保险购买意向,并根据其重要性和紧迫性进行排序,方便线上团队提供更及时、专业、个性化的保障方案规划。除了意图识别,在与客户沟通的过程中,还可以第一时间察觉和理解客户的情绪,及时协助服务人员安抚沟通,提升客户体验和满意度。

人机合作开发

随着金融数字化转型进入深水区,越来越多的机构发现,单一的产品和技术已经难以满足更加系统化、复杂化的转型需求。从2022年开始,RPA和NLP这种低门槛的工具开始被企业认可和采用。2022年,那些已经拥有这些技术的企业将开始部署数字化员工,通过人机协作应用于更复杂的业务需求,加速企业数字化升级到更高的阶段。目前应用效果如何?是否符合行业预期?未来会取代人工吗?

萨耶云创始人、董事长兼CEO林建明表示,银行推广数字化员工的主要原因是看到了他们未来的产业价值:降低服务成本,缩短服务半径,提高服务效率,拓展更多服务场景的边界,让金融业务达到或更接近“银行4.0”。

不过,林建明也指出,目前国内RPA市场处于发展的初级阶段,企业的关注点仍集中在降本增效、解决用工荒上。尤其是对于业务流程相对简单的中小企业,RPA技术带来的自动化任务处理能力可以解决繁重的信息处理工作,有效降低运营成本。但是,RPA的意义不应该仅限于任务过程。随着AI、机器学习、流程挖掘、低代码等的深度融合发展。而RPA,数字化员工未来可以在更多场景中探索应用,助推行业实现敏捷数字化转型,有望帮助企业在管理决策中发挥更大作用。

在谈到未来数字化员工是否会取代人力时,姚凯表示,“数字化员工将会精简和自动化重复性和标准化的工作流程。他们暂时无法完成非标工作,所以不会替代人力。未来应该是人机交互、人机协作的合作模式,而不是完全替代。”

“数字化员工和线下保险服务人员不是替代关系。数字化员工除了可以更好的帮助客户解决问题,还可以成为线下服务人员的好帮手。”黄兴说。

风险背后需要警惕。

“在数字化员工快速发展的同时,需要注意的是,保险服务涉及用户的个人信息和资金。在数字技术应用过程中,应在合法合规的前提下,保障客户的隐私和财产安全。”黄兴指出。

林建明认为,在效率提升方面,与传统劳动力相比,数字化员工可以提高劳动效率,甚至实现“一岗多能”、“一岗多能”;在降低成本方面,数字化员工独立运营,传统金融服务属于劳动密集型行业。数字化员工可以将人力从众多重复的工作中解放出来,实现金融行业向知识密集型和人力资本密集型的转变。但数字化员工在金融行业的应用还处于初级阶段,需要对可能出现的风险危机有相应的应急预案。另外,数字员工的服务质量和科技的问题也需要不断的改进和引导。

易观数字中心分析师齐林表示,现阶段,RPA在规则清晰的文本处理场景上相对成熟,比如合同文本元素是否完整;比如办公室对收到的各种文件进行识别并分发给各个业务部门等等,还不成熟,需要在没有明确模板和机器的情况下进行主动判断。

同时,齐林指出,RPA和机器学习的结合可以应用于反欺诈和反洗钱信息的自动整理、风险控制模型的持续训练以及涉及风险的交易的独立决策和处理。此外,机器学习作为支撑其他技术的底层技术,应用于流程挖掘的模型构建。通过对银行和保险机构IT系统中存储的信息日志进行定向收集和处理,可以发现业务流程中存在缺陷的流程环节,进而帮助银行和保险机构优化业务流程。但需要指出的是,流程挖掘是目前RPA领域最火的概念,但落地案例仍然不足。

知识点:

认知RPA和NLP

RPA:机器人流程自动化,通过软件机器人自动处理大量重复性、基于规则的工作流任务。它允许软件机器人自动处理大量重复的、基于规则的工作流任务。

NLP:自然语言处理,人工智能的一部分,是以计算机为工具,对书面或口头形式进行各种加工处理的技术。简单来说,就是机器语言和人类语言之间的桥梁,达到人机交流的目的。

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