由于AI深度学习、化繁为简的能力，在投资理财、客户服务提供了高于平均投报、降低服务成本的效益，是AI应用于服务业的前锋。（图片由工研院提供）
服务业向来是以贴心、无微不至为最高价值，当人工智能（AI）愈来愈聪明，能与人沟通，就有机会提供与真人相当的服务，智慧服务的庞大商机可谓无可限量。而AI深度学习、化繁为简的能力，在投资理财、客户服务提供了高于平均投报、降低服务成本的效益，成为AI应用于服务业的前锋。
为掌握AI发展契机，-宣告2017年为“台湾AI元年”，陆续推动“AI科研战略”、并提出为期4年的“台湾AI行动计划”。台湾人工智能实验室（Taiwan AI Labs）、微软AI研发中心相继成立，从-支持到民间投资，国内AI发展逐步落地，进入你我生活。微软人工智能研发中心执行张仁炯日前应邀在工研院“AI大未来：技术与应用交流会”，更是直接破题：“台湾现在的AI能力在世界排名已经是前几名！”
台湾的AI到底走得有多前面？很多人一时还说不上来，只要留心，随时都可以找到AI应用：到银行办事，机器人Pepper立刻上前问好，还能提供基本理财服务；便利商店补货、订货，也能靠AI轻松完成；就连在购物网站买东西、上电信公司网站寻求服务，背后也都有AI贴心推荐、客服机器人线上解答问题；甚至是连购买基金，也有AI理财机器人帮忙。
工研院在“AI大未来：技术与应用交流会”中，展出与智慧服务相关的“理财机器人”以及“文字问答虚拟助理”等创新技术。
相较于直接配置，由理财机器人筛选投资市场、再进行资产配置，胜率达83.3%，以算法预测股票市场和债券市场未来方向，平均准确度也超过7成。（图片由工研院提供）
AI挑选投资标的 最佳化投资策略
工研院的“理财机器人”是以AI机器人来帮忙理财，但与现行大多数银行和基金公司提供的“自动化投资”理财服务相比，究竟有何不同？
工研院巨量资讯科技中心商业预测与自动决策技术部经理王恩慈解释，自动化投资主要是靠人工来筛选投资标的，搭配投资理论及财务金融技术，最终由计算机程序达成投资自动化；理财机器人则是利用人工智能深度学习，分析大量异质性的资料，之后人机协同，建立精准的“机器人市场观点”（Robo View），运用算法筛选出投资市场与标的，并结合投资理论，进行资产配置和动态重配置，降低投资风险。
理财机器人能纳入分析的资料范围很广，从交易资料、经济指标、政策报告，到新闻不一而足；为增加投资方向预测的准确度，运用计量计算结合多种机器学习模型，另将算法与建构财经模型常用的蒙地卡罗模拟法相搭配，预测次月股票市场波动（Market Volatility）；也可透过历史资料结合扰动模拟，针对大量投资规则进行平行化回测，找出最佳投资策略。
理财机器人助攻 改善报酬
根据技术开发团队测试结果，在全球33个股债市场中，采用理财机器人筛选投资市场、再进行资产配置，报酬率赢过直接配置的机会超过8成，年化报酬也有约25%的改善；另以算法预测股票市场和债券市场未来方向，平均准确度也超过7成。
王恩慈表示，理财机器人不但可以针对全球33个市场做筛选，找出最有获利前景的市场，还能就筛选出的市场所有发行的基金做进一步挑选，找出未来报酬率较佳的基金，不但帮你“选市”，也顺带帮你“选标的”。
针对金融机构客户，理财机器人还可以针对其业务的特殊要求，如单一基金最低申购限制金额等，提供客制化服务。只要在电脑上输入投入资金、客户风险承受度及期望报酬率后，就可以得出投资配置结果，提出各市场与基金的最优化配置。
文字问答虚拟助理 翻转客服为利润中心
除了用AI来做智慧理财外，AI还能做客服！拜社群网络崛起之赐，愈来愈多人习惯透过文字来沟通，就连网络下单购物前，都要留言咨询商家。阿里巴巴研发的“阿里小蜜”对话机器人，在2016年双11光棍购物节中提供24小时不间断服务，总计服务多达632万个客户，发挥等同于5.2万名真人客服的服务能量。
看中即时通讯（IM）客服商机，工研院以多年研发能量开发出“文字问答虚拟助理”，采用深度学习异质性网络架构及自然语言处理技术，除了能像阿里小蜜一样提供客服售后服务，进一步整合对话互动技术后，更可协助客户完成购物咨询、商品导购，并可提供订票服务、天气查询、股价查询等相关服务。
工研院巨资中心文字探勘与分析技术部经理李青宪说明，文字问答虚拟助理会先询问客户的意图，例如要查航班、还是订退票，接着针对客户意图筛选出相关选项来继续询问，比如起迄点、出发时间等。如果客户提问的内容意图模糊不清，机器人也会启动多轮式的对话引擎，以厘清客户的需求，找出最适合的解答。
李青宪指出，文字问答虚拟助理采用深度学习技术，其优点除了可节省6成建置成本之外，正确率也较高，在特定领域的专业客服，虚拟客服的正确率超过80%，大约8成的常见问题都可以由虚拟客服自动回复，剩下2成处理难度较高的问题，虚拟客服也会贴心的询问客户“需不需要转接专人服务？”。由于多数工作可由虚拟客服代劳，因此真人客服就有更多的时间进行行销活动，让客服中心从原先的被动式询问转型为主动式行销，藉以翻转客服产业，让客服中心也可以从成本中心转型成为利润创造中心。
随着虚拟客服的技术愈臻成熟，从银行、电商、公部门、物流到饭店，文字问答虚拟助理应用的领域，可说是愈来愈广。因应不同产业的特殊需求，文字问答虚拟助理还能特别针对各种业别建立知识库，提供共通知识库无法完成的客制化服务。透过和业者的沟通，抓住该产业的特殊用语，将产业知识（Domain Know-How）客制化于问答配对、自然语言理解和对话管理设计等技术，从而设计出最适合该产业的虚拟客服。
“文字问答虚拟助理”可以理解使用者的自然语意，解决近8成的常见问题，还能特别针对各种业别建立知识库，提供客制化服务。（图片由工研院提供）
客服营运龙头 数位转型典范
台湾客服营运业龙头程曦资讯是最早与工研院合作研发并技转“深度学习文字虚拟客服解决方案”的企业。程曦资讯总经理张荣贵表示，此技术现已导入国内最大物流客服、多家国内大型银行客户服务、以及市政1999专线，在每月数10万笔文字问答客服需求中，可自动处理83%～95%的资讯。
程曦资讯本身就是数位转型（Digital Transformation）的最佳典范。程曦从BBCall语音留言系统起家，后切入语音查询市场，也就是“账单查询请按1、最新优惠请按2、转接客服请按9”的服务；随着电脑进入客服产业，程曦运用电脑电话整合技术（CTI），开发客服中心系统（Contact Center），提升客服细致度与专属服务；AI时代来临，程曦感受到AI对市场生态的冲击，“若不改变，业务就会流失，”张荣贵决定导入工研院技术，率产业之先研发中文聊天机器人，现已是台湾聊天机器人领导厂商。
程曦帮助客户导入“深度学习文字虚拟客服解决方案”，会先要求客户相关人员受训3小时，让他们了解需要准备哪些资料；程曦也会派出机器人训练师、语意架构师，确认公司针对产业特性所准备的“语料”是否足够，进入测试阶段，只要整体辨识率达到85%以上，就可以让系统正式上线。张荣贵强调，“正式上线才能收集到真实客户的资料，一般而言，上线后3个月内，准确度还会再拉高至90%～95%。”
有人说“有温度的服务业才是王道”，认为AI不易取代具有关怀特质的服务业，但在复杂决策、庞大资料的分析处理上，AI已证明能为服务业分忧解劳，帮助服务业者更了解客户、精准找到客户的需求。智慧服务时代已经来临，你准备好了吗？
（本文转载自工业技术与资讯月刊）
程曦帮助客户导入“深度学习文字虚拟客服解决方案”，上线后3个月内，准确度会再拉高至90%～95%。（图片由工研院提供）
