智能问答系统在金融领域的实践探索

智能问答系统，作为智能客服的核心组件，以其自然语言交互的能力，为用户提供了便捷的问题解答途径。然而，传统的智能问答系统多依赖于关键词匹配和固定链接等方式，这在金融服务场景中显得力不从心。面对复杂的金融问题，传统系统往往难以提供准确、有效的回答，交互效率低下，无法迅速响应客户需求，影响了用户体验。

金融行业特征

金融行业具有以下三个特征：

1.业务复杂度高，业务场景多。金融行业业务覆盖的广度和深度都很大，涵盖了信用卡、贷款、理财、保险等多个业务模块，并且每个业务模块涉及到的人员和场景都不一样。业务种类繁多，客户群体庞大，业务规则复杂，需要满足快速响应客户需求、有效解决客户问题的需求。

2.行业标准高，规范性强。金融行业是一个高标准的行业，要求从业人员具备相关资质和专业能力，对服务内容、服务质量的要求更高。

3.市场竞争激烈，要求服务提升。随着互联网技术的发展和金融市场竞争的加剧，各大金融机构都在不断地提升自身的服务水平。

智能问答的具体需求

1.基于上下文信息的准确回答。用户使用智能客服时，常常会根据上下文信息进行提问，因此对于用户的问题，需要在正确答案中加入上下文相关的信息。比如对于“我该如何理财？”的问题，需要在“投资理财”中加入“投资理财”相关的上下文信息，即“我该如何进行投资理财？”。

2.提升交互效率。用户在智能客服渠道的对话过程中，经常会因为业务知识欠缺或操作繁琐而造成问题重复交互。因此需要通过智能客服系统提供快捷交互方式，提升客户体验。

解决方案

金融机构可以基于自身业务场景，选择适合自己的智能问答系统产品。在具体应用过程中，金融机构可以根据自身业务需求，选择其中一种或多种方案进行部署。例如，对于金融机构来说，可以选择全流程智能问答系统，其中包括咨询、查询、交互等环节；也可以选择智能问答机器人，实现全流程自助服务；还可以根据实际需求，选择将全流程智能问答系统与人工客服进行集成。

实践案例

以某银行为例，该银行拥有一套智能客服系统，能够为客户提供7*24小时的服务，对于客户的问题可以在1分钟之内给予客户解答。该系统主要由三个模块组成，分别是：智能问答模块、智能回访模块和智能质检模块。其中智能问答模块，可以回答用户的问题，并且将回答转化为标准的问题向下传递到智能回访模块通过对用户问题进行分析，生成标准化的问答模板，向用户进行展示，并且在该模块中可以通过对话管理对不同用户进行多轮对话；智能质检模块主要是将回答转化为标准答案向下传递到智能质检模块。

悦数图数据库以其独特的图处理技术，成功构建了庞大的金融知识库，为智能问答系统在金融领域的实践探索提供了坚实的基础。通过引入机器学习、人工智能和自然语言识别等先进技术，不仅显著提高了答案的准确度和响应速度，还通过个性化的交互方式，增加了服务的趣味性，进一步提升了用户体验。随着技术的不断进步和应用的深入，智能问答系统将在金融领域发挥越来越重要的作用，助力行业创新发展，实现更高水平的服务质量和效率提升。