在身份验证、智能投资顾问、风险管理、欺诈检测的场景需求中，人工智能技术得以广泛应用，都离不开基础数据标注的支持，其中文字翻译，语义分析，语音转录，图像标注等都是具有代表性的重要应用

一直以来，对于金融合同而言，往往需要花费律师或贷款人员大量时间进行核对与确定，而通过经语义分析处理后的数据训练，摩根大通开发了一款合同研发软件，原来需要36万个小时完成的合同审查工作，这一AI软件通过数秒即可完成检查，而错误率大大降低

常见基础数据整理工作包括：文本、语音、视频、图像标注；OCR智能转录；人脸照片采集等

语音识别

语音识别即将人类的语音中的词汇内容转化为计算机可读的输入，也就是将语音转换为文字。在金融行业尤其是银行会存在很多工作人员与用户交流的场景，比如咨询、客服、电话销售等，语音识别便在其中起到作用

目前，语音交互技术的相关应用已经成为很多金融机构的标配，客服机器人就是很典型的应用案例。语音交互技术的应用可以简化交流沟通的时间，并减少金融机构在人力成本上的支出。

此类语音交互技术主要应用到语音转写标注类型，以满足语音识别模型的需求

自然语言处理

自然语言处理（NLP）是一种专业分析人类语言的人工智能，它的工作原理如下：接受自然语言，转译自然语言，分析自然语言并输出结果。常见的自然语言处理应用包括语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译等内容

在金融行业，自然语言处理的主要应用场景包括机器翻译、数据检索、语音识别、智能客服、情感分析等比如，目前很多机构都提供文字机器人客服服务，这背后就有自然语言处理技术的支撑。通过对文本内容进行语义分析，判别其意图，最终通过文本合成形成应答

此类自然语言处理技术主要应用到实体识别、OCR转写、文本分类等标注类型

计算机视觉

计算机视觉即指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。在金融行业主要应用于内部流程优化以及客户交互服务领域，人脸识别、活体检测、客户交互等是比较典型的应用场景

这类场景的特点是简单、重复性比较高，如现在的刷脸支付，用户只需要进行“刷脸”，就可以完成身份验证、支付等流程。此类计算机视觉技术主要应用到关键点、2D框等标注类型，以满足人脸识别技术的需要。因为涉及到人脸等敏感信息，对于数据标注服务供应商的数据安全把控能力提出了更高的要求

人工智能与金融行业的结合深刻改变了传统金融业态，重塑了金融行业新生态。未来，随着人工智能技术的进一步成熟，在场景覆盖以及垂直应用领域，可供作为的空间将更加广阔

在智慧金融落地过程中，除了搭建AI中台相关平台以外，花费时间最多的是与数据相关的过程，无论是模型训练，还是知识图谱构建，很多时间用在获取数据和探索数据。

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