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“除了捐錢捐物資，我們還能為一線防疫貢獻些什么？”或許這是不少AI金融公司在疫情爆發之后產生的疑問。與其他領域相比，它們似乎很難直接與疫情產生關聯，帶有金融屬性的援助措施也更多集中在信貸支持和保險產品上。
而智能疫情語音機器人，成為了這些AI金融公司們輸出自身科技能力的優先項。
在1月28日~2月10日期間，短短十余天，就有小i機器人、360金融、騰訊云、京東數科、百融云創、同盾科技等數家企業相繼開發或上線專門用于疫情防控的語音機器人，用積攢已久的語義語音技術筑起一道隱形防線。
這樣的選擇看似巧合，實際上也是為金融行業的長期技術趨勢寫下又一條應用案例的注解。
在社區防控的層面來看，基層工作人員已經疲于線下防疫，再進行人工上門排查住戶，工作量之大、傳染風險之高可想而知；春節之后迅速增加的流動人口，也為疫情排查統計工作增添不少難度。
之后排查措施從親自上門轉向撥打電話，但人工呼叫面對的仍然是極其龐大的用戶群體，智能機器人代替人工打電話的需求應運而生。
在銀行智能客服領域深耕多年的小i機器人，是最早向社區提供防疫外呼機器人免費服務的AI企業之一。
從1月28日開始，小i根據話術模版，對返工人群發起電話外呼，進行 “是否有發熱或其他不適”、“是否在進行14日隔離期”等定制化問題的詢問，并將通話內容以報表的形式匯報給所服務的社區。
很快，更多來自其他賽道的AI金融企業也抓到了這個痛點。
一位來自360金融的內部人員說，復工第一天就有許多同事接到了來自居委會的疫情排查的電話——技術團隊意識到，這種程式化較高的電話呼出，是可以用公司的AI外呼機器人來代替的。
于是，360金融的“疫情通”機器人在公司復工第二天，也就是2月4日，就投入正式討論和架構分析，最后僅用24小時完成了正式上線。
統計數據顯示，上線前五天，“疫情通”機器人已經接收來自社區、公安、醫療機構的數十個有效需求，地區包含四川廣安、山東臨沂、浙江嘉興、成都、北京房山等10個省14個地區。
同樣完成快速啟動的，還有百融云創。
2月7日，百融智能語音對話機器人被允許在東城區進行試點。團隊第一時間成立了防疫項目組，開始搭建疫情相關話術，巡檢優化關鍵詞及知識庫，并根據社區要求自行歸納成信息檔案。2月9日一早，經過反復調優，投產任務提前完成。
綜合各家推出的防疫語音機器人簡介來看，這類機器人在致電目標人群后，會自動詢問受訪者關于疫情的一些情況（比如是否離開過居住地、是否接觸過新型肺炎確診人員、周邊是否有從主要疫區返還的人員、是否有發熱癥狀等），并將受訪者的語音答復記錄下來，轉化成文字錄入數據庫；同時也會進行消息通知和防疫教育。
另外，這些語音機器人在投入使用時，也配備了相應的數據分析和跟蹤監測功能，生成分類統計報告，加強對重點人員健康監測和跟蹤保障，以提升疫情信息收集的時效性，快速實現轄區內居民健康信息采集與疫情摸底。
但是，有著強大的技術能力可輸出，并不等于合作的開展毫無難度。
如何將主要用于金融服務的語音機器人，改造升級成疫情防控的專用版，360金融給出了產品角度的兩個關鍵步驟：
一是結果導出，一般機器人只要用戶意向，是有意向還是沒有，但是“疫情通”需要我們導出每個問題的結果，方便社區統計。
二是在流程上，我們的答案統計也設計成了是非問題和開放性問題，針對不同問題可以進行配置，得出不同的結果，這部分也進行了改造。
同盾科技的項目組則強調，首先在話術設計上，要適用于疫情宣傳、人群調研、防疫問答等場景，需要具備通知、宣教、篩查、防控、回訪等功能；并針對用戶的回答的信息提取一些結果標簽，例如是否隔離觀察、是否途經疫情高發區等。
同時，對識別的準確率和意圖識別的精準性也有著更高的標準。
另外，為保障回訪樣本的覆蓋度，這種語音機器人的外呼頻次和時間段也需注意設置，提升外呼的接通率，保證以回訪的效果。
易用性也成為了項目組們比較頭疼的一個問題。“雖然技術是現成的，但是AI依然有它使用的門檻。”360金融的相關負責人說，對于基層的社區工作人員而言，他們依然需要技術人員進行“貼身服務”。
由于社區之間情況各異，解決方案的定制化需求也更加強烈。他表示，沒有兩個社區語音設置流程一模一樣，哪怕只需要撥十幾通電話，也要安排專人進行個性化的配置。
據負責人介紹，目前“疫情通”可實現兩種形式的操作：其一，由需求方提供電話，由360金融統一負責運行并反饋匯總后信息，這種方式比較適合老舊社區、鄉村等基層人員對線上操作不熟悉的地方。
另一種則是由360金融統一配置后臺并提供平臺賬號，需求方可自助撥打，這種方式更適合大型社區、醫院等需要實時掌握信息的地方。
企業們同時也擔心解決方案無法順利觸達有排查需求的社區。多家AI金融公司在接受采訪時都表示，會盡可能借助各種渠道，或是政府合作項目資源，向當地各級政府、衛健委、基層社區等相關機構咨詢需求，提供免費服務。
這樣一個項目的推進，需要投入多少人力？
360金融透露，在前期討論中，公司AI科學家帶領機器人團隊、數據中臺團隊、模型搭建、渠道等7個團隊成立專項組，并形成20人的核心小組直接調配各部分資源，以開展“疫情通”機器人的研發，其中技術人員占比超過80%。
同盾科技的項目組也全部由技術研發人員組成，相關負責人告訴雷鋒網AI金融評論，這次參與進來的工種包括算法運營師，進行話術流程的設計、部署和優化；模型人員對話術涉及的模型進行訓練和調優等；以及錄音師完成話術的錄音等。
AI金融公司們之所以會不約而同把語音機器人作為自身技術能力輸出的首選方式，并且能夠機動性如此強地按照疫情防控工作需求進行調整，其中的一個重要原因就是包括外呼在內的智能語音語義技術在多個金融場景已有相對成熟的落地應用。
按流程或崗位劃分，客服幾乎是金融業務中必不可少的一環。對銀行來說，智能語音客服的上線能夠顯著提升服務效率，分流大量人工壓力，降低人工服務成本，有效改善用戶體驗和提高用戶滿意度。
而在信息的傳播過程中，語音通知比起短信或純文字的推送，更能增強用戶對通知的注意力度。
因此，智能語音機器人也自然延伸到營銷、催收等其他金融業務環節，不再局限于被動開展對外服務的角色，而是在服務中逐漸占據主動。業內人士表示，除了客服，目前智能語音對話機器人還有著回訪、業務通知、召回、問卷調查等功能。
功能的擴展和商業化場景的增加，讓這一方向的技術儲備成為不少金融機構和AI金融企業的必需配置，向其他行業“跨界”靈活輸出智能語音業務也成為可能。
以同盾科技為例，在提升信貸風控水平的同時，還成立了智能語音實驗室，已經上線自研的語音合成、語音識別、聲紋識別和語義理解等全流程對話機器人技術。
除智能語音業務平臺外，同盾也搭建了中繼資源調度系統、短信聚合平臺和外呼調度平臺，以保障業務在每日數百萬外呼量的情況下平穩運行。
有著自營信貸業務的360金融，也為催收、營銷、客服等環節，自主研發了智能語音機器人。相關技術負責人透露，從2017年發展至今，360智能語音機器人可以支持復雜的調度策略，可根據貸后管理評分卡、隊列配置不同的話術、催收強度及觸達方式。
據不完全統計，360金融為智能語音所申請的技術專利已有16項，涵蓋情緒識別、對話管理、意圖識別、 話術策略等多個分支。
而語音機器人不斷進化和普及的背后，正是近年來金融服務由線下轉向線上的行業趨勢。
線下的面對面服務本就受限于時間和地點，在移動設備和互聯網的普及下，業務流程盡可能線上化、移動化的操作自然更受青睞，銀行線下網點人流減少，傳統獲客渠道不再適用；金融行業的數字化轉型也為這樣的服務趨勢提供了業務基礎。
在業務線上化和線下流量爭奪之間如何分配精力、把握節奏，是最近幾年金融機構和互聯網公司都在思考的議題，而疫情的發生，則使得天平向線上的一端傾斜了更多，無接觸式金融服務的需求全面爆發。
AI金融公司們打造的智能語音機器人，還在繼續為更多地區和群眾服務著，但這也只是戰役里的一次集中練兵。未來會怎么定義2020？這一年對于中國乃至全球的金融科技領域到底意味著什么？它可能是一道分水嶺，也可能是一片危機四伏的叢林。
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