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中腾信:核心技术能力是如何练成的?

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云小染VIP会员 发表于 2020-10-16 20:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
中腾信:核心技术能力是如何练成的?
  
  罗马不是一天建成的。在石正柏看来,紧随公司金融科技的战略规划,持续引进人才和团队的持续学习是NLP技术能够在中腾信生根发芽,长出茂盛果实的重要基础。
    石正柏说:“我觉得自己挺幸运的,公司给了实战机会和平台,让自己能够学有所用,也感谢领导信任,能够把重要的工作交给团队来做。”一开始团队只有几个人,随着公司人才战略的推进,如今已壮大成由35名工程师组成的大团队。现在的团队成员多为90后,他们敢想敢拼,时常自愿工作到凌晨,直至圆满完成任务,这让他这个做领导的也不敢懈怠。
    高强度的工作下,年纪轻轻的石正柏发际线似乎已经越来越高。他略显自嘲地说:“人家都说我是90后的脸蛋,80后的年龄,70后的发际线” 。
    在石正柏看来,相比于图像识别的应用落地,NLP还有很长远的路要走,也是一个需要不断学习的领域,不停研究Paper、学习新技术、阅读专业的IT期刊、参加专业技术交流等都是他和团队重要的学习与提升渠道。
    为了让技术能够在业务场景中更好地创造价值,研发团队也在实战中不断打磨细节,提升实战能力。例如,在语音转文字时,噪音、方言等因素,会导致转化准确率不高的情况出现。初期,系统会将“中腾信”误译成“中诚信”。通过对业务场景的不断纠错,研发团队把原有语音转文本的准确率,提高到了85%-90%的高水准。同时团队成员还根据亿级语音样本,不断专研学习心理学、谈判技巧,设计出高水准话术模型输入机器人催 收系统。
    在语音质检环节,中文汉字的口语化表述容易引发歧义,机器人无法清晰判断通话内容是否合规,从而影响贷后催 收的效率。“‘你的意思是说我这人有意思’是什么意思?”石正柏问道。在智能质检的迭代过程中,初期智能质检系统无法识别‘意思’这个词的言外之意”。现在,“攻城狮”们让机器学会了上下语境理解,以及结合语句的停顿,理解词语“意思”在具体语义环境中的具体所指。
    科学研究像一棵参天大树。而NLP作为细分学科才刚刚发芽,但它是学科交叉生出的枝节,是科学的生长点,可以充分发挥创造性,提出很多新的理论、方法。相信随着NLP在消费金融多场景的深入应用,石正柏和他带领的研发团队会攻克更多技术难题,中腾信金融科技能力将得到进一步提升,并始终保持行业领先地位。
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