RB螺紋鋼期貨交易網招商證券首推語音下單
用戶在牛牛智能語音助手的使用場景分布統計
語音助手的典型應用場景體驗中，比如智能選股，其實就是自然語言選股。你只需對著手機說“連漲5天的股票”，符合要求的股票就立刻被選了出來。再比如行情播報場景，你只需對著語音助手說“今天大盤怎么樣？”你隨后就能聽到語音播報當前指數點位。
再比如現在行業比較難實現的語音下單場景，你只需對著喚醒后的語音助手說，“幫我買入招商證券”，語音助手就會問“請問您要以什么價格買入？”你只需回答“12塊8”，語音助手接受就會問你“請問您要買多少股？”，你回復“1000股”并“確認”，稍后語音助手就會回復“已經以12元8角買入招商證券1000股”。
招商證券的語音助手功能實現了語音喚醒、重要場景純語音交互，堪稱證券行業的“siri”。其他券商的語音助手應用場景較少，有待進一步增強。而以互聯網券商著稱的東方財富證券，以及月活較大的華泰證券等都尚未上線語音助手。
券商紛紛試水智能語音
先發券商將構建堅固行業壁壘
可以想見，不久的將來，市場上最早推出智能語音服務的券商，將最先積累出行業里最完整的語料庫，他們的系統將最聰明、擁有最強的學習能力，這些券商的智能語音服務也將變得越來越無法模仿和超越，對后入者形成堅不可摧的行業壁壘。招商證券提供的一份智能語音分析報告顯示，國家放開二胎生育以后，詢問“二胎“概念股的語音激增，系統很快學會了為客戶搜尋和識別相關股票和研發報告，這一例子就生動的說明，在證券語音智能領域，積累語料的先發優勢和重要性。
證券行業語音智能發展任重道遠
總體而言，證券行業應用智能語音技術，還處在“摸著石頭過河”的階段，各種挑戰可以說是紛至沓來。招商證券相關項目負責人表示，目前，語音識別在通用領域的準確率已經很高，一般的對話、問路等都沒有問題，但在證券這一具有相當專業性的垂直領域，還存在著準確率的行業難題，例如，計算機聽不懂、回答不了很多證券行業的專業問題。要解決這一瓶頸，就必須有大量的行業語料積累和訓練。也就是說，需要證券市場的從業者、投資者，不斷的使用語音智能服務，以此去訓練計算機系統，讓系統盡可能快速的積累和識別越來越多的證券行業專業詞匯和知識，唯有如此，才能讓計算機系統越練越聰明，越積累越精準。
“打鐵還需自身硬”，要實現上述目標，證券行業首先要具備相當的自主研發能力，需要培養和儲備人才，而在與BAT的搶人大戰中，互聯網金融作為一個細分行業，又往往處于劣勢。這倒逼招商證券這樣的頭部券商，摸索出了內部培養+自主研發改造為主，外部引進并舉的人力策略。
專家認為，未來，智能語音領域比拼的是語音識別和語義理解的準確度，可以利用機器學習和知識圖譜等先進技術，不斷提升多輪人機對話的意圖識別，讓機器具備更好的擬人化服務能力，并不斷創造新的場景智能，讓智能語音助手越來越聰明，越來越好用，越來越人性化。這也是中國券商努力的方向。
本文源自券商中國
招商證券首推語音下單
用戶在牛牛智能語音助手的使用場景分布統計
語音助手的典型應用場景體驗中，比如智能選股，其實就是自然語言選股。你只需對著手機說“連漲5天的股票”，符合要求的股票就立刻被選了出來。再比如行情播報場景，你只需對著語音助手說“今天大盤怎么樣？”你隨后就能聽到語音播報當前指數點位。
再比如現在行業比較難實現的語音下單場景，你只需對著喚醒后的語音助手說，“幫我買入招商證券”，語音助手就會問“請問您要以什么價格買入？”你只需回答“12塊8”，語音助手接受就會問你“請問您要買多少股？”，你回復“1000股”并“確認”，稍后語音助手就會回復“已經以12元8角買入招商證券1000股”。
招商證券的語音助手功能實現了語音喚醒、重要場景純語音交互，堪稱證券行業的“siri”。其他券商的語音助手應用場景較少，有待進一步增強。而以互聯網券商著稱的東方財富證券，以及月活較大的華泰證券等都尚未上線語音助手。
券商紛紛試水智能語音
先發券商將構建堅固行業壁壘
可以想見，不久的將來，市場上最早推出智能語音服務的券商，將最先積累出行業里最完整的語料庫，他們的系統將最聰明、擁有最強的學習能力，這些券商的智能語音服務也將變得越來越無法模仿和超越，對后入者形成堅不可摧的行業壁壘。招商證券提供的一份智能語音分析報告顯示，國家放開二胎生育以后，詢問“二胎“概念股的語音激增，系統很快學會了為客戶搜尋和識別相關股票和研發報告，這一例子就生動的說明，在證券語音智能領域，積累語料的先發優勢和重要性。
證券行業語音智能發展任重道遠
總體而言，證券行業應用智能語音技術，還處在“摸著石頭過河”的階段，各種挑戰可以說是紛至沓來。招商證券相關項目負責人表示，目前，語音識別在通用領域的準確率已經很高，一般的對話、問路等都沒有問題，但在證券這一具有相當專業性的垂直領域，還存在著準確率的行業難題，例如，計算機聽不懂、回答不了很多證券行業的專業問題。要解決這一瓶頸，就必須有大量的行業語料積累和訓練。也就是說，需要證券市場的從業者、投資者，不斷的使用語音智能服務，以此去訓練計算機系統，讓系統盡可能快速的積累和識別越來越多的證券行業專業詞匯和知識，唯有如此，才能讓計算機系統越練越聰明，越積累越精準。
“打鐵還需自身硬”，要實現上述目標，證券行業首先要具備相當的自主研發能力，需要培養和儲備人才，而在與BAT的搶人大戰中，互聯網金融作為一個細分行業，又往往處于劣勢。這倒逼招商證券這樣的頭部券商，摸索出了內部培養+自主研發改造為主，外部引進并舉的人力策略。
專家認為，未來，智能語音領域比拼的是語音識別和語義理解的準確度，可以利用機器學習和知識圖譜等先進技術，不斷提升多輪人機對話的意圖識別，讓機器具備更好的擬人化服務能力，并不斷創造新的場景智能，讓智能語音助手越來越聰明，越來越好用，越來越人性化。這也是中國券商努力的方向。
本文源自券商中國
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