消化海量資料助企業決策 IBM引入Project Debater至企業應用

科技 09:00 2020/04/03

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Project Debater的技術可以讓AI與真人辯論員就正反觀點進行討論。(IBM提供圖片)

在海量資訊中尋找洞見,是不少AI分析項目的目標,IBM近日將其用於AI辯論員項目「Project Debater」的技術商業化,讓企業可從海量資訊中整理出摘要或進行分析,例如能夠消化厚重的使用說明手冊,又或從演講中分析出言論重點,較現有的分析技術更能貼近商業用戶的需要,可協助決策並提高Chatbot等應用的用戶體驗。

辯論員要在有限時間組織論點駁倒對方,IBM所開發的AI辯論員,以近年公開展示的表現所見已逐漸不會遜色於真人辯論員,它能分析辯論對手的論點,再從網上資料中組合出有理據的反駁。該項目公開以來,外界一直好奇,有關技術可如何在實際生活或企業場景應用。

進階情緒分析、總結、主題群集3大功能

IBM將Project Debater所應用的數項核心技術,包括進階情緒分析(Advanced Sentiment Analysis)、總結(Summarization)與進階主題群集(Advanced Topic Clustering),展開商業應用,這3項主要功能會整合至IBM Watson,可以加強企業運用自然語言處理( Natural Language Processing)的能力。

IBM香港首席科技專家戴劍寒指出,新技術可以讓Chatbot更能人性化地了解客戶互動內容,並協助解答顧客疑難。(IBM提供圖片)

IBM香港首席科技專家戴劍寒接受本報訪問時解釋,第一階段先將Project Debator與企業應用最相關的機能推出,其中,進緒情緒分析讓電腦更加人性化地了解顧客所說的事,改善Chatbot的應用;又或分析業績報告中,從字眼情緒分析管理層言論,會比單從字面理解更為全面。其次,總結的功能讓AI從大量文件歸納出摘要,而群集功能則對用戶輸入的資料整理出討論主題。

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改善Chatbot表現 處理稅項文件

他列舉數個應用,例如可幫助汽車業改善客戶服務Chatbot的表現;協助會計師行審查文件處理稅項抵免,以及即時將現實球員數據更新至遊戲資料庫。

行業 應用
汽車業 以Watson Discovery的AI全面理解汽車的使用手冊,用戶以Chatbot問AI問題解決駕駛操作的疑難
會計業 畢馬威(KPMG)開發AI方案,快速審查更多文檔、合約,在減少對業務干擾的同時,能幫助客戶發現更多有資格獲得額外所得稅抵免的潛在活動
遊戲業 美式足球遊戲ESPN Fantasy Football使用AI,分析現實賽季中每天產生的數以百萬計的足球資料來源,包括新聞文章、部落格、Twitter等內容的語氣和情緒,即時洞察數百萬名運動員的表現與潛力,在遊戲平台上更新。

網上美式足球遊戲ESPN Fantasy應用IBM的技術,從網上整理以百萬計的球員資料,反映在遊戲之內。(IBM提供圖片)

他續以球員資訊分析的應用為例,因球員資訊來自多個來源,例如不同網站對球員的評論與社交平台,要去理解內容,電腦先要明白這些文字是討論哪個話題。傳統技術或只能單以關鍵字統計,整理歸納常見字眼,尚需交由人去理解,而新技術可從數以十萬計的文字資料,製作出內容總結並反映出來。

記者: 周俊霖

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