人工智能迎来新一轮发展高潮 文本智能处理助力企业数字化转型

人工智能再次进入蓬勃发展时期

　　近几年，得益于技术的进步，人工智能再次达到发展的高潮。一方面，深度学习技术的研究成果突破了人工智能的瓶颈，引爆了人工智能的发展。另一方面，在互联网时代下，大数据技术的不断完善，使数据得以迅速积累，为人工智能的研究提供了数据基础。同时计算机算力的不断提升、硬件费用减少等外在因素也为人工智能的前进提供了便利条件。

　　我国在人工智能的研究与应用进程中属于后发者，起步相对较晚，但在这次发展浪潮中也取得了丰富的成果和突破性的进展。可以看到，现在人工智能的技术成果已经渗透到企业和人们生活的方方面面。除了技术研究的进展，这也有赖于我国自由宽松的发展环境和充分的市场需求。

　　从整体上看，我国正在大力地扶持人工智能产业的发展，例如2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能提升到国家战略层面，同时各地方政府和相关部门都相继出台政策和规划方案，吸引人工智能企业的入驻，希望借此拉动当地经济的增长。这为人工智能的发展提供了良好的政策环境。

　　从产业的市场环境来说，对企业而言，智能化意味着效率的提高和利润的增长；对于个人则意味着便捷、省事和更个性化的服务。而在此基础上，企业业务和人们日常生活对智能化的程度仍然在提出新的要求，这是推动人工智能不断前进的内在动力。

　　由此应运而生的，是越来越多的初创企业在孵化，同时也推动着其他领域的企业向人工智能转型，或者开拓人工智能相关业务。达观数据作为一家人工智能企业，专注于文本智能处理，也正是因为上述因素有良好的发展土壤。2

用文本智能处理实现“机器代人”

　　文本智能处理，也就是自然语言处理，是人工智能的一个分支。它试图让机器来理解人类的语言，通过模拟人脑的机制来解释文本。

　　在大数据时代，这个高速前进的发展阶段，每一个企业都存在着大量文字文本，尤其是法律行业、金融机构、媒体等行业，需要对文本进行审核、分类、提取等。

　　以金融机构为例，有大量的合同、文书等文件需要审核其中的流程，判断其中是否存在问题。比如数字是否一致？有没有法律漏洞？有没有不合企业规范、不合金融行业监管要求的地方？经过大量训练后的计算机，则可以完成其中的绝大部分工作，处理完后再交给人去把关。在这个过程中职员就可以从日常繁琐的文字工作中解放出来，去做更有意义、更有价值的工作。

　　当然，这样的场景绝不仅限于金融行业，包括法律、媒体、快消零售等行业，都存在着类似的重复枯燥的巨量文本文档处理任务，都需要文本智能处理提供“机器代人”的解决之道。

目前，文本的智能处理主要应用在智能问答、机器翻译、文本分类、文本摘要、标签提取、情感分析、主题模型等方面。

　　达观数据瞄准的正是这些潜力场景，为数字化转型升级期的企业提供文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服务，帮助企业实现数据化、智能化运营。3

文本智能处理有广阔的前景也有挑战[page]分页标题[/page]

　　依靠深度学习等技术，文本智能处理已经为很多行业带来了明显效率提升，作为前沿技术也发展得很快，但这并不代表已经达到了完美的结果。文本智能处理未来将会有广阔的发展前景，但同时也需要正视它目前所面临的挑战。

　　在当前的实际应用中，图像和语音的分析处理能够达到更高的精准度，这是因为图像、语音可以直接转化为计算机可以理解的对象。但是自然语言是人类在认知发展过程中产生的高层次抽象实体，计算机并不能完全理解其中的含义。虽然从达观数据的业务经验来看，利用文本智能处理进行合同审核，平均准确率可达到90%以上，甚至一些简单的人物可以实现100%。当然，这个过程是需要机器的智能识别和人工复核相结合，所以准确度受到数据质量的好坏、是否是结构化的数据以及审核人员的疲劳度等因素的影响。但是在目前大多数的应用场景中的精准度还需要提升，这是文本智能处理在业务层面的挑战。

　　在技术上也存在难度。对文本进行语义理解需要结合上下文的语境和说话人的情绪。比如在人类的交流中，相同的一个词或一个句子，用不同的情绪和表达方式说出来，会产生差异极大的含义；而文本处理涉及到的语言也非常多，除了标准语言，还有俗语、俚语以及现在流行的嘻哈语言、网络语言等，这都给文本的处理增加了难度。同时，人的语言也处在不断地发展中，随着发展，人的语言的逻辑思维也会发生改变。

文本处理的相关技术都是基于已有的数据在做训练，但只要有所变化，就需要按照新的语言规则去学习。

　　而在这个领域中，包括达观数据在内的企业都属于探路者，未来这个行业会发展成什么样子、发展体量有多大等，这都是不可知的，没有前人的现成经验可循。而且，现在社会、技术的发展速度很快，企业需要在技术、产品和服务等方面不断突破，需要快速对新的发展和客户新的需求作出反应，才能跟上社会发展的步伐，才能在行业中保持领先性。

　　这些都将是行业在前进过程中需要突破的瓶颈。但是，相信随着技术的进一步突破，这些难题将不再成为制约行业发展的阻碍。

　　（作者：魏芳，系达观数据副总裁）

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