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再攜手!云知聲×中國人保財險,以AI助力財險行業(yè)提質升級

2023-02-03 14:24:14   來源:  作者: 

摘要:近日,云知聲與中國人民財產(chǎn)保險股份有限公司(以下簡稱“中國人保財險”)正式簽署合作協(xié)議。

近日,云知聲與中國人民財產(chǎn)保險股份有限公司(以下簡稱“中國人保財險”)正式簽署合作協(xié)議。伴隨今年多個項目的簽約落地,云知聲開啟2023 AI賦能百業(yè)新篇章。

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此次合作,雙方將聚焦中國人保財險智能化系統(tǒng)建設,以云知聲醫(yī)療文書OCR識別、醫(yī)學自然語言理解、大規(guī)模醫(yī)療知識圖譜等AI技術為支撐,針對商業(yè)險案件理賠中的醫(yī)療費用相關內容,實現(xiàn)醫(yī)療費用的全自動智能化審核,打造有溫度有效率的保險理賠審核服務。

據(jù)悉,此次與中國人保財險的合作,得益于云知聲在醫(yī)療質量管理領域、特別是病歷質控方面的深厚技術積累——應用臨床知識圖譜及醫(yī)學自然語言處理技術,打造具有醫(yī)學知識和最佳臨床實踐的虛擬醫(yī)生,深入理解電子病歷中記錄的患者診療行為,發(fā)現(xiàn)電子病歷中的不完整、不規(guī)范、不一致、不合理等問題,以提升醫(yī)療病歷質量。而這些能力也可應用到商業(yè)險理賠的醫(yī)療費用審核上。

值得一提的是,此次合作并不是云知聲與中國人保財險的首次攜手。早在此前,云知聲就曾助其打造智能監(jiān)管平臺,用于醫(yī)保基金常規(guī)監(jiān)管及飛行檢查等場景的使用。能夠再次贏得中國人保財險的青睞,云知聲的AI技術底色不容忽視。

從感知到認知,云知聲的AI進化之路

云知聲誕生于2012年。彼時,人工智能的第三波發(fā)展浪潮正逐步萌芽。同年6月,云知聲搭建起開放語音云平臺,開始了其在人工智能領域的探索。12月,云知聲深度學習語音識別技術上線,識別率提升至90%以上,成為國內最早的深度學習商業(yè)化應用之一。

2013年,云知聲開啟自然語言對話系統(tǒng)和知識圖譜技術的研發(fā),從感知逐步發(fā)展到認知階段;同年,云知聲“算力-算法-大數(shù)據(jù)” AI基礎架構三駕馬車基本成型。對云知聲來說,這無疑是AI能力的又一次躍升。

2014年,為解決邊緣側AI落地問題,云知聲官宣“云端芯”戰(zhàn)略,打造從感知到認知完整的技術鏈路,構建起軟硬件一體的AI全棧技術與服務能力。同年,云知聲發(fā)布了業(yè)內第一個可實時定制優(yōu)化的對話式交互開放平臺,支持智能車機、家居、音箱、客服等多個領域的口語對話交互。

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在探索對話式交互之外,云知聲于2015年開啟認知智能技術在醫(yī)療領域的應用與實踐,并將語言、知識、決策列為其發(fā)展的核心要素——在語言方面,其自主研發(fā)的醫(yī)療預訓練語言模型CirBERTa一度登頂中文醫(yī)療信息處理挑戰(zhàn)榜榜首;在知識方面,云知聲構建了業(yè)內最大的醫(yī)療知識圖譜之一,并憑借“大規(guī)模知識圖譜構建技術及應用”獲得2019年北京市科技進步一等獎;在決策方面,云知聲基于圖嵌入學習的決策模型已經(jīng)成功應用到病歷質控、醫(yī)療審核和臨床輔助決策系統(tǒng)中。從2019年至2022年,云知聲的認知智能技術在國內外相關評測中榮獲7冠5亞,持續(xù)領跑AI賽道。

發(fā)展至今,在算力方面,云知聲超算平臺深度學習浮點計算能力可達8億億次/秒;算法方面,云知聲已經(jīng)自主積累了完整的語音、語言和視覺AI算法能力。成立十余年間,云知聲累計儲備知識產(chǎn)權1300余項,其中專利900余項(80%均為發(fā)明專利),連續(xù)三年參與承建科技部的國家重點研發(fā)計劃——“科技創(chuàng)新2030”新一代人工智能重大項目,并先后獲得中國智能科技最高獎——“吳文俊人工智能科技進步獎”和“北京市科技進步一等獎”“國家級專精特新小巨人”等重要獎項。

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深化大語言模型技術,打造ChatGPT行業(yè)版

近日,OpenAI發(fā)布了超級對話模型ChatGPT,其突出的意圖理解、上下文學習、思維鏈等能力在業(yè)界引起了廣泛的關注,被認為是認知智能技術的一次飛躍,給通用人工智能(AGI)帶來了曙光,也給AI行業(yè)帶來了巨大的機會。很多人預測,2023年將成為“真正的AI元年”。

盡管ChatGPT預訓練大模型的強大威力讓人驚嘆,但仍有關鍵問題懸而未決:首先,針對知識性問題,ChatGPT可能以流暢的文本展現(xiàn)錯誤的知識,即“一本正經(jīng),胡說八道”,讓非專業(yè)人員難以發(fā)覺;其次,ChatGPT訓練成本高達千萬美元以上,每次請求的成本也高達幾美分,其高昂的費用也束縛著每個自身不具有預訓練大模型開發(fā)能力的玩家,阻礙了其在多個行業(yè)的廣泛應用。

針對上述問題,在預訓練模型領域發(fā)力已久的云知聲給出解題思路:

在知識類問題的解答上,云知聲將利用其在CirBERTa中已經(jīng)成功應用的持續(xù)學習和知識嵌入技術,基于公司在醫(yī)療領域的知識圖譜積累,優(yōu)化ChatGPT模型的知識獲取和更新機制,以保證ChatGPT回答中的知識正確性,并給出知識溯源信息。

面對逐漸攀升的訓練成本,云知聲認為,以一個通用大模型來解決所有行業(yè)深度問題是不現(xiàn)實的。云知聲將打造ChatGPT行業(yè)版,致力以少2個數(shù)量級的參數(shù)規(guī)模,在特定行業(yè)領域的問題上,達到甚至超過ChatGPT的表現(xiàn)。同時,參數(shù)規(guī)模的大幅減少,也將大大降低了訓練和服務成本,讓大語言模型技術實現(xiàn)真正廣泛應用。云知聲將以醫(yī)療行業(yè)為切入口,將其推廣到更多領域,如司法、教育、康養(yǎng)等。

隨著個性化語音合成、圖像創(chuàng)作、文本寫作等AIGC工具走向大眾,人工智能普及應用的風潮將愈演愈烈。云知聲也將在AI賦能百業(yè)的道路上繼續(xù)深踩油門,持續(xù)迭代AI關鍵技術,挖掘更多場景需求,實現(xiàn)自身技術、能力與行業(yè)需求的有效結合,創(chuàng)造更多社會價值。


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