公司名稱：北京鼎富科技股份有限公司
產品：小富機器人
創始人：楊凱程
創業領域：智能機器人
融資情況：A輪
一句話說特點：小富機器人采用智慧語義認知技術，提升了人機交互能力，確保新業務免人工加工、實時上線，并自動支持多語種。





谷歌的AlphaGo實現人機大戰勝利，IBM的Watson進行深度自主學習，微軟對認知商業的大力推廣……2016年，科技巨頭們把認知計算、人工智能機器人等持續推向了大眾的關注目光中。

這也給北京鼎富科技股份有限公司帶來了改變，他們將建立在語義分析基礎上的非結構化文本分析挖掘技術進一步SaaS化，開發了“小富機器人”。

這是一款基于認知計算的人工智能機器人，結合鼎富科技過去5年在金融行業為中國工商銀行、中國銀行等金融機構提供服務的技術背景，有望在國內金融行業被廣泛應用。



創始人楊凱程舉例說明銀行的客服機器人如果脫離了認知計算會是什么樣：你問“信用卡最后還款日未還款怎么辦”，可以得到正確的答案，但你問“還款晚了一周有什么影響？”，可能得到的是機器人裝傻賣萌的不知道。沒有認知計算，機器人對于人們自然語言理解的準確度就會降低。

因此鼎富科技用過去5年積累的非結構數據挖掘和分析能力，結合知識加工能力、人機交互應答能力來武裝小富機器人。

首先是在語義分析挖掘上的保證。漢語是非常特殊的語義型語言，病句和歧義非常多，同樣的詞語組合方式都有可能產生多種意思，需要依靠語境等條件來進行分析，排除歧義。因此，小富機器人是這樣學習的：利用概念計算，處理新的語料時，從概念層面開始進行，然后映射到自然語言層面。

中文問題解決了，實現多語種變得更容易，小富機器人現在支持包括英語、俄語在內的27國語言。

不同行業的業務定義與應用，也可以從自然語言層面進行，企業只需要描述自己的業務，小富機器人就可以分析出描述內容在170中情感計算后的表達是什么。對企業運用來說，用好小富機器人最關鍵的就是用漢語做好業務建模。

想要保證準確性，還要確保機器人“掌握”行業規則的同時又有靈活性。小富機器人會將企業入庫的新業務文檔中的信息做分類和標記，從業務角度對知識進行處理。當業務需要產生時，小富機器人在毫秒內抓取散落在不同位置的碎片化信息，以應對業務的變化。

關于我們之前提到的“還款逾期問題”，小富機器人可以告知用戶什么情況下會判定為逾期、逾期的時間長短是否產生不同的后果、不同類型的信用卡的逾期規則是否一致……小富機器人學習了某商業銀行信用卡的800個知識點，然后和該行現有機器人一起接受1800個問卷的測試，小富機器人的正確率是百分之百，而該機器人不到70%。

楊凱程認為機器人不光用于客服領域，像銀行的催收等業務，事實上都可以用機器人，未來的機器人有可能會形成機機互聯。


【Q&A】CIO、投資人和專家評委團現場提問
1

評委：現在包括谷歌、百度在內，很多企業都在做人工智能機器人了，你們有什么優勢嗎？？
小富：現在的專業機器人必須進行深入學習，首先就需要大量的樣本，在生活服務方面容易突破的原因也在于此，因為語料足夠豐富；但如果對于專業的應答結果要求比較高的話，語料豐富也不一定能實現，需要科學的數學方法指導；另一個就是中文歧義性困難。

之前我們在非結構數據挖掘和分析上已經有五年時間的積累，知識加工能力、人機交互應答能力都有提升與保證。
2

評委：在差別上還是有點兒模糊，具體的，比如說和IBM的沃森（Watson），主要的區別在哪兒呢？
小富：是這樣的，沃森是服務于醫療行業的，不是什么都干，就是因為要積累在一個行業里的語料，這個過程往往很慢。但是我們不是依靠語料積累的學習，而是進行建模，然后知識自動加工。比如之前給招商銀行做客服，放進去700個知識點，就能夠回答出178個問題；而且占用的服務器數量很少。
3

評委：我覺得您這個是融合NLP專家系統，要不然您怎么那么強調客戶的行業性主要是金融。
小富：小富機器人是干所有行業的。為什么我做金融呢？我原來熟，第二金融有錢，第三、金融對大數據的認識時間最早。


后續……
一周后，青云QingCloud負責生態建設的部門聯系了創始人楊凱程，邀請小富機器人加入青云的APP Center。（活動當日，青云CEO黃允松作為評委出席。）

不過，這可不是第一個業務邀約。活動現場，中信產業基金副總裁苗樂表示，“我們旗下投了一批金融機構，也有制造業企業包括物流的，有幾家是我們控股的，回頭把你的產品介紹給他們。”