AIGC交互能力还不够自然给金融行业带来什么

AIGC行业资讯11个月前更新 编辑员
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虽说NLP技术有了极大的进步,人工智能聊天机器人可以帮助企业与潜在客户聊天,给辖区居民拨打电话,为电商平台用户提供售前售后咨询服务……但想必大家依然还是能够很明显地区别出,对面到底是真人还是聊天机器人,反正我本人,如果需要完成一些复杂的交流和操作,都会一开始就输入“人工客服”“找人工”等命令,而不是跟智能客服在那里“鬼打墙”。

AIGC交互能力还不够自然给金融行业带来什么

目前,基于AI技术人机交互还需要漫长的试错,实践,积累,迭代,更适用于一些重复率高,流程标准化,对专业度或灵活响应度没那么高的交流,比如在智能音箱里跟主人闲聊,作为虚拟偶像满足粉丝的基本情感互动需求,或是在电商场景里作为主播“念稿子”直播带货。

这里面其实已经有非常大的想象空间了,虽然距离“元宇宙”中那种“和真实的人一样”的愿景还有距离。

从应用前景来看,“含科量”满满的AIGC,打开了内容创作的想象力,将会给包括虚拟人,数字人,图文音影游等各种应用创新带来可能。

在广阔的产业和个人消费市场,AIGC正等待着展翅高飞,而“含资量”不低的AIGC风口,当元宇宙的热潮退却后,又会有多少裸泳的人,就需要时间来告诉我们答案了。

品牌心智的锻造是个长期过程,如何综合多角度的用户反馈并形成品牌策略的精准优化,是一场漫长的试探与博弈,也一直是品牌方的难题,传统的作业模式中,这一工作有着十分标准的传导链路:品牌需要通过产品,服务,广告,活动结合用户调研,不同模块形成立体的数据分析,多点反馈形成全息沙盘,完整体察用户动态需求之后再形成精准的品牌输出,而整个周期需要多少多久,存在很强的不可控性。

首先,对多维度,全链路的信息反馈进行数据分析本身就是人工智能的强项,而在此基础之上,对AI提出需求——AI根据需求形成输出——调教模型——优化产出,较之传统作业模式,更高效地完成了品牌心智的交互,同时也大幅减少了信息损耗,降低了需求错位的可能性。

品牌只是AIGC的初步探索,事实上从ChatGPT强大的语言理解能力和语意推理能力来看,ChatGPT在应用层面的想象力绝不仅于此。

直观联想上,它可以帮助智能客服精准的理解用户意图,形成完整的智能问答,从而大幅提升用户体验,而其强大的数据分析能力和学习能力则能够帮助用户识别欺诈检测,帮助金融机构分析市场趋势,研判市场风险等等。

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