36氪首发 | 获数千万元 A 轮融资,「智言科技」基于知识图谱为金融机构提供智能机器人服务

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

内容简介:36氪获悉,「智言科技」获数千万元 A 轮融资,同创伟业领投,老股东线性资本跟投。此前,智言科技曾于 2018 年 4 月份获得天马资产的 Pre-A 轮融资。

36氪获悉,「智言科技」获数千万元 A 轮融资,同创伟业领投,老股东线性资本跟投。 本轮融资将用于市场及产品迭代。

此前,智言科技曾于 2018 年 4 月份获得天马资产的 Pre-A 轮融资。

对于非金融行业从业者来说,理解金融产品需要一定的背景知识门槛,如保险、证券等产品专业化程度高,需要有专业背景的人才对客户进行讲解。然而,国内市场大部分金融产品的销售人员都不是专业出身,专业度有待提高。

因此,不少初创公司瞄准金融领域,希望通过开发智能机器人帮助金融从业者提高展业效率,比如对话机器人及产品推荐机器人等。「智言科技」 瞄准的也是金融从业人员这一群体,希望通过 B2B2A 的方式为这一群体提供服务。

智言科技基于知识图谱和深度学习技术建立了深度语义理解模型,同时构建了保险及证券领域知识图谱,从而开发了针对金融领域的智能机器人,可以为客户提供从售前的需求挖掘、客户行为激励、金融产品推荐到售后的客户关系、售后问题、客户数据图谱和营销决策及更新提供支持。

知识图谱最早被应用在优化搜索引擎结果上,近几年来随着人工智能发展逐渐被用于垂直领域,作为基础数据服务为上层的应用做支撑。因此,知识图谱的广度及深度决定着上层服务的优劣。

智言科技创始人兼 CEO 周柳阳对 36 氪表示,与传统的机器人相比,智言科技的优势在于,采用的核心技术是基于多层知识图谱网络的语义匹配而非简单的关键词或者深度学习语义匹配,这能让回答更加精准,同时泛化能力更强,可以处理实例化问答。

“一句话中即使拥有相同的关键词,一旦语序调换意思也会不同,只用简单的关键词匹配很难判断准确。当用户采用实例化的问法之后,我们需要进行语义推理,”周柳阳表示,“比如,‘异地是否可以理赔’和‘我在深圳购买的,能否在北京理赔’这两个实例化问题,仅仅用深度学习或者关键词匹配,机器人很难判断是同一个问题,而基于智言的多层知识图谱网络可以很好地解决。”

目前,智言科技在处理问答环节的实例化问题时,语义识别准确率超过 90% ,某服务的客户实测结果显示,人工客服工作量大幅减轻,客服机器人问题解决率达 92%。

此外,周柳阳认为智言科技的优势还在于金融行业的海量数据上——现在智言科技拥有的数据量级在数十亿,结构化三元组数量级在 30 亿级左右。基于大量的数据和深度学习,智言科技能够对客户的产品文本进行自动结构化和分析,从而建立知识图谱。

以保险行业为例,客户将产品文档交给智言科技后,智言科技完成客户资料及行业图谱的构建,为客户省去后期运维的大部分工作,产品交付时长也可以缩短至数天至 1 - 2 周,主要的时间用于与客户方的系统对接。

在客户群体方面,智言科技先切入的是保险及证券行业,目前已与中信保诚人寿、天风证券、广发证券等数十家金融机构达成合作,此外也有教育机构及国有企业。 智言科技为客户提供标准化产品及定制化两种合作方式,标准化产品输出占 80% 左右。 公司未来的产品模式将会往 SaaS 化方向发展,让系统运行更加便捷。

本轮融资后,智言科技将继续拓展市场和产品迭代,挖掘企业端用户更深层次的需求,另外公司也在提供产品及服务的基础上建设金融云,让功能模块标准化,未来开放给更多金融行业从业者使用。

本轮领投方同创伟业是一家拥有近20年历史的投资机构,近年来在早中期 VC 项目上广泛布局,关注前沿技术特别是人工智能技术在各个行业的应用。 同创伟业合伙人张文军认为,“智言科技在知识图谱构建、深度学习技术结合自然语言处理方面具有技术优势,数年来构建了较为完善的保险及证券行业知识图谱,形成初步的行业壁垒,在金融行业智能问答机器人应用方面将会有广阔的发展空间。”


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