金融领域智能问答系统的创新与应用

金融行业是一个对信息安全要求很高的行业，智能问答系统则是信息安全的重要组成部分。以金融行业为例，客户对其提出的问题涉及到的相关数据量很大，且问题类型多种多样，对回答问题的能力要求也非常高。为了提高客户服务效率，以及增加客户粘性，很多金融机构开始通过智能问答系统来提高用户体验。

定义

智能问答系统是一种基于自然语言处理技术，采用自然语言理解技术，通过人机交互方式实现对问题的查询、检索和答案抽取等功能的人工智能系统，其主要功能是实现人机交互。

金融领域智能问答系统主要有三种形式：智能客服、智能外呼和智能问答机器人。智能客服是最常见的形式，主要解决用户在金融领域遇到问题时无法与专业人员进行有效沟通，而智能外呼和智能问答机器人则是一种创新型的服务方式。本文以智能问答系统为切入点，从技术、产品、运营等角度分析了目前金融领域智能问答系统的发展现状，并结合金融机构对这一领域的需求，提出了一些创新思路和解决方案。

问题识别

在传统的金融问答系统中，由于金融领域本身的特殊性，其问题具有一定的专业性，一般只会针对特定的业务进行提问。因此，金融领域智能问答系统主要是基于大数据、深度学习和自然语言处理等技术对问题进行分析和理解。

在传统的问题识别中，主要通过词法分析、语法分析、语义分析、命名实体识别等方法来完成。在金融领域智能问答系统中，由于客户的提问中往往包含着多个复杂的信息，这些信息可能与金融业务相关，也可能与金融业务无关。因此，在对金融问题进行识别时需要结合上述问题识别方法，对用户的问题进行处理并加以分类，从而更好地理解用户的意图。

实体链接

实体链接是问答系统中的一个重要模块，是指在多个问答任务中，需要把多个输入文本中的实体联系起来，构建成一个有逻辑的实体关系图，以便后续查询和推理。

一般实体链接任务分为以下几个步骤：

实体识别：将文本中的实体进行识别，比如人名、地名、机构名等；

特征提取：在实体识别的基础上提取文本的相关特征信息，比如实体类型、特征属性等；

构建关系图：在实体识别的基础上将多个文本中的实体进行关联，构建关系图；

检索答案：根据关系图计算每个答案与问题之间的距离，返回符合要求的答案；

评估分数：根据检索出的答案计算得分，返回得分高的解答。

知识图谱

知识图谱是一种存储实体之间关系的网络，能够将实体间的关系描述为一种层次结构，它将现实世界中的各种实体及它们之间的关系映射到一个结构化的，可理解的数据中。

知识图谱能够有效解决金融行业问答系统中实体之间关系缺失，实体属性不一致等问题，同时利用知识图谱还可以将知识转化为结构化信息，从而提高数据处理效率。目前，知识图谱已经被广泛应用于金融行业，并取得了较好效果。

金融领域智能问答系统的创新与应用正以较快的速度推动着行业的变革。悦数图数据库以其优良的图处理能力，不仅构建起了庞大的金融知识库，为业务应用提供了坚实的数据支撑，更通过引入机器学习、人工智能和自然语言识别等先进技术，较大地提升了问答系统的准确性和响应速度。这样的智能系统不仅能够帮助金融机构快速、准确地回答客户的各类问题，节省了大量的人工成本，还通过趣味性的互动提升了用户体验，增强了客户黏性。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，智能问答系统将在金融领域发挥更加重要的作用，为行业的持续发展注入新的活力。