文本|你知道数据标注在金融行业会用到哪些技术吗？

【文本|你知道数据标注在金融行业会用到哪些技术吗？】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

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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

1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

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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

2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

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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

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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

3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

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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