信也科技首席科学家王春平：人工智能为用户服务赋能同时带来新挑战

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实习生霍星羽摄

上证报中国证券网讯在4月15日举行的第六届上海人工智能大会春季论坛（SHAI 2023）主论坛上，信也科技首席科学家王春平认为，用户服务是人工智能商业化落地的成功场景之一，但在内容管理和数据安全方面也带来新挑战。

王春平介绍，生成式大模型主要有三点优势。一是生成回答的拟人度高。因为顶层依赖大语言模型，语料覆盖足够广，因此生成式大模型能够回答各种问题，且强化学习效果显著，回答形式符合预期。由于生成模型有随机性，使得对话更真实。此外，生成式大模型的判别式任务效果好，对标注数据的需求相对较低。

她表示，生成式大模型带来了巨大的变革。人机交互的形式可能从界面交互转变为自然语言对话的形式。搜集和获取信息的方式产生了巨大的飞跃，大模型可以帮助完成总结和归纳工作。

王春平认为，人工智能打破了用户服务的“不可能三角”。用户服务是人工智能商业化落地的成功场景之一。企业希望用户的满意度得到提升，服务的人群和企业业务体量实现增长，企业成本得到控制。这三项目标这构成了用户服务的“不可能三角”。由于AI赋能坐席，形成能力更强的超级坐席，用户满意度提升、服务人群和业务体量增长、企业成本得到控制之间得以达到平衡。超级坐席能够延长对用户的服务时长、提升坐席的业务能力、扩大服务规模。

“生成式大模型也给客户服务带来了新挑战。”王春平表示，在可控性方面，它对prompt的措辞相当敏感，追求形式上的合理，但细节有时是模糊甚至胡编乱造的。这对客户服务是“致命硬伤”。且因为它是一个全黑箱端到端的过程，企业作为下游应用方，在应用层进行迭代和优化较为困难。在用户服务这类高准确性要求的场景，如何确保回答内容万无一失、何人对大模型生成的内容负责是值得思考的问题。

同时，王春平认为，生成式大模型在时效性方面存在瓶颈。很多国家均对数据安全方面存在担忧。在调用和微调大模型过程中，如何确保用户数据、企业核心代码发安全，是企业值得考虑的问题。

信也科技是2017年在美上市的金融科技集团，成立于2007年，公司前身为拍拍贷。信也科技的业务涵盖科技驱动的消费金融业务、国际化业务以及科技生态孵化业务。（刘雪实习生霍星羽）

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