招标代理公司（立即查看） 受业主单位（立即查看） 委托，于2025-09-30在采购与招标网发布 武汉农村商业银行人工智能算法金融应用信息披露报告。现邀请全国供应商参与投标，有意向的单位请及时联系项目联系人参与投标。 1重要提示本报告是依据《人工智能算法金融应用信息披露指南》对披露人工智能算法应用情况的要求，就（略）商业银行基于人工智能算法提供的金融产品和服务情况进行说明。2基本情况2.1机构简介（略）商业银行于（略）年（略）领导下、总部（略）域性银行。成立十五年来，（略）商业银行坚定不移服务实体经济、坚定不移推动改革创新、坚定不移防控金融风险，实现了发展提速、服务提效、管理提质、形象提升。2.2人工智能算法应用情况产品名（略）服务内（略）为在（略）上银行接入（略）客服入口，由智能机器人优先对接客户，识别客户意图并按照知识库设定内容回答客户或转至特定交易菜单，特定场（略）。产品名（略）服务内（略）为通过识别客户语音转化为文本进行语义（略）析，明确客户意图后，回答客户的业务咨询或达（略）。3人工智能算法金融应用组织保障（略）商业银行智能客服项目包含（略）。本项目通过前期的技术调研并最终由党委会讨论通过，审议本项目的技术应用和发展政策、管理制度和相关技术性要求，人工智能技术应用相关业务。4人工智能算法技术应用信息披（略）4.1算法组合信息披露情况算法组合信息披露是对金融产品和服务所集成的全部人工智能模型算法组合使用情况的（略）体说明，算法组合信息披露情况见表1.表1算法组合信息披露情况披露（略）类披露项信息披露内容算法组合信息披露算法组合清单算法组合清单包含4种人工智能算法：意图识别算法、多轮对话意图识别算法、语音识别算法、语音合成算法。算法组合使用的开发框架算法组合使用M（略）Net的开发框架、C++的开发语言。算法组合使用的开源（略）算法组使用boost、lua、redis等开源（略）库。算法组合调度机制语法通过以下组合调度机制共同发挥作用：1）用户输入：用户通过语音或文本方式输入查询或咨询内容。2（略）首先利用意图识别算法识别用户真实需求。3）多轮对话管理：在需要多（略）利用多轮对话意图识别算法跟踪对话历史并调（略）对用户意图的理解。4）语音识别与合成（略）使用语音识别算法将其转换为文本；然后根据需要，使用语音合成算法将文本输出为语音。6（略）根据处理结果生成综合反馈，并通过语音或文本方式呈现给用户。算法组合触发条件选音识别算法的触发条件1.语音输入检测：当用户开始说话且声音（略）自动触发语音识别算法，将语音输入转换为文本。持续语音识别：在对话过程中，只要检测到用户持续（略）将持续进行语音识别，直至用户停止说话。2.意图识别算法的触发条件文本输入处理：无论是通过语音转换得到的文本还是用户直接输入的文本，一旦（略）就会触发意图识别算法进行（略）析。上下文关联：在多轮对话中，意图识别算法会根据之前的对话历史和用户当前输入，综合判断用户的真实意图。3.多轮对话意图识别算法的触发条件用户持续交互：当用户在同一会话中连续提出多个问题或（略）会持续触发多轮对话意图识别算法，以跟踪对话的上下文和用户的意图变化。意（略）检测到用户的意图发生了显著变化（如从查询商品信息转变为咨询售后服务），则会重新触发意图识别算法以更新用户的当前意图。4.语音合成算法的触发条件（略）需要向用户输出文本信息（如查询结果、操作提示等）时，会触发语音合成算法将文本转换为语音输出。注：1.M（略）Net（ApacheM（略）Net）是一个开源的深度学习框架，用于实现和训练机器学习模型。2.C++为编译型的编程语言。3.boost为开源的（略）库集合,提供对C++标准库的扩展和增强，使得C++编程更加高效、灵活和安全。4.lua对输出语义进行再处理，属于语义后处理的一个功能。5.Redis是一个开（略）。4.2算法逻辑信息披露情况算法逻辑信息披露是对组合中的每个算法对象逐一说明算法机理，算法逻辑信息披露情况见表2.表2算法逻辑信息披露情况披露（略）类披露项信息披露内容算法逻辑信息披露算法功能说明1.意图识别算法意图识别算法是自然语言处理（NLP）中的一个核心任务，旨在（略）析用户输入的文本或语音（经过语音识别转换后），以识别出用户所表达的意图或目的。2.多轮对话意图识别算法多轮对话意图识别算法是在意图识别基础上的一种扩展，它特别关注于处理多轮对话场景中的用户意图变化。该算法能够跟踪对话的上下文信息，理解用户在当前对话轮次中的意图，并考虑之前对话轮次中的信息，以更准确地识别用户在当前情境下的真实需求。3.语音识别算法语音识别算法是一种将人类语音转换为文本的技术。该算法通过（略）析语音信号的声学特征，利用深度学习等先进技术，将连续的语音波形转换为可读的文本信息。4.语音合成算法语音合成算法则是将文本信息转换为自然流畅的语音输出的技术。该算法能够模拟人类语音的发音特点，将输入的文本信息以语音的形式输出。算法推理过程说明1、语音识别输入:音频信号（包含人声）。推理过程：（略）析音频信号中的声学特征，如频率、音调、音量等。将声学特征映射到预定义的语音单（略）（如音素、单词）上。使用统计模型来识别语音中的词汇和短语。识别出的词汇、短语组合成句子转换为可处理的文本格式。输出：文本格式的语音内容。2、语音合成输入：文本内容。推理过程：（略）析文本中的语言学特征，包括语法、语义、语调等。文本内容转换为语音声学参数，如：音高、音长、音色等。使用波形合成技术生成对应的语音波形。输出：与文本内容相符的语音信号。3、语义理解输入：文本数据（可能是用户输入的查询、对话内容等）。推理过程：对文本进行预处理，包括（略）词、词性标注、句法（略）析等。提取关键特征，如关键词、短语、句法结构等。使用机器学习或深度学习模型计算文本之间的相似度。各个算法计算出相似度值进行加权组合得到最终相似度值。输出：文本之间的相似度值或基于相似度的（略）类、聚类结果。4、多轮对话意图识别输入：多轮对话的文本内容。推理过程：（略）析每轮对话的文本内容，提取关键信息和意图。利用上下文管理机制，跟踪对话的历史和状态。根据当前对话的内容和上下文信息，预测用户的下一轮意图。需要使用自然语言理解和自然语言生成技术来辅助理解和生成对话。输出：识别出的用户意图，用于指导后续的对话流程或任务处理。算法推理结果说明算（略）线选择说明1、意图识别算法技术成熟度：意图识别算法通过深度学习和自然语言处理技术，能够准确识别用户的多种意图。此技术已经广泛应用于智能客服和数字人产品，为用户提供精准的服务。（略）线选择考虑：（略）线的选择上，考虑了算法的准确率、实时性和可扩展性。准确率是保证用户意图被正确理解的基础，实时性则保证了用户能够获得即时反馈，而可扩展性则确保了算法能够适应不同场景的需求。2、多轮对话意图识别算法技术成熟度：多轮对话意图识别算法通过对话管理和上下文理解等技术，实现多轮对话的连贯性和一致性。多轮对话意图识别算法技术成熟度较高，借助深度学习和自然语言处理技术，已实现较高准确率与泛化能力，能够理解和处理用户的连续对话。（略）线选择考虑：在选（略）线时，注重算法的上下文保持能力和对话的连贯性。上下文保持能力确保了对话状态在多轮交互中的准确传递，而连贯性则提升用户体验，使得对话更加自然流畅。3、语音识别算法技术成熟度：深度学习技术的应用推动了语音识别技术的飞速发展。近年来，随着深度学习等先进技术的应用，语音识别准确率逐步提升，技术更加成熟可靠。语音识别技术已经广泛应用于智能家居、智能客服、（略）教育、医疗诊断等多个领域，为用户提供了更加便捷、高效的交互体验。（略）线选择考虑：（略）线的选择上，考虑了算法的准确率、适应性和实时性。高准确率是基础，适应性保证了算法能够应对各种复杂场景，而实时性则满足了用户即时通讯的需求。4、语音合成算法技术成熟度：得益于深度学习算法的不断优化和计算能力的提升，基于深度学习语音合成算法目前已经达到了相对较高的成熟度，并在多个领域得到了广泛应用。（略）线选择考虑：（略）线的选择上，注重算法的自然度和流畅性。自然度确保了合成语音的真实性，流畅性则提升了语音的可听性。算法技术成熟度说明算法重构条件说（略）兼容性提升、性能和效率优化、算法泛化能力增强以及安全性和隐私保护等方面。算法假设条件说明首先，算法开发运行的前提是丰富的数据集。这包括高质量的语音数据、对话文本数据以及用户行为数据等，用以训练和优化模型。此外，强大的计算资源和先进的硬件设备也是必要条件，以确保算法的快速运算和高效运行。算法开发运行的假设包括：用户的输入数据是有效的且符合一定的规范；模型在训练过程中能够学习到有效的特征表示，以准确识别用户意图和语音内容；以及在不同场景和条件下，算法的稳定性和鲁棒性能够得到保证。算法使用限制说明智能外呼、智能语音导航和数字人语音服务对象为语音听力无障碍人士，语言支持普通话。4.3算法应用信息披露情况算法应用信息披露是与人工智能算法金融应用场景相关信息的说明，避免因对算法应用的错误理解而误导客户，信息披露情况见表3.表3算法应用信息披露情况披露（略）类披露项信息披露内容算法应用信息披露算法应用（略）用于常见业务咨询，辅助客户快速转入开户行查询、挂失、信用卡账户查询、储蓄卡账户查询、权益查询、信用卡激活、信用卡销户等业务的菜（略）用于客户信用卡逾期提醒、活动营销、常见业务咨询、菜单转入等服务。算法应用目的7*（略）为客户提供服务，快速响应客户需求，提供便捷（略），增强客户满意度，同时有效提高（略）流率，降低了人力成本。算法应用服务范围服务我行所有客户，提供营销、活动推广、业务提醒服务、业务咨询、业务查询等功能。算法应用服务（略）服务前提是客户主动拨打我行客服热线或通（略）服务前提为客户通过我行（略）。算法应用（略）对于移动端应用，可通过移动（略）获取。算法应用潜在风险和防护措施深度相似度算法因训练与推断领域不匹配，可能导致准确率下降；机器学习相似度在处理语义差异显著的文本时亦显不足。TTS和ASR技术受录音人、环境噪声及数据标注质量影响，语音合成效果易受影响。通过固定话术离线合成、变量话术（略）合成，并定期抽检，针对问题音频持续优化，提升用户体验。算法应用必要性利用人工智能算法提升服务效率与智能化水平。面对多样化的客户需求和复杂多变的环境，算法能够精准识别用户意图，优化服务流程，提高响应速度。同时，算法能够自动处理大量数据，减少人工干预，降低成本并提升准确率。算法应用预期效果预期智能业务正确引导率超过（略）%，业务咨询回复率超过（略）%，支持客户通过输入文字描述目标需求，实现客户需求快速响应。4.4算法数据信息披露情况算法数据信息披露是对算法使用的数据来源、数据采集、数据质量控制以及数据与场景的关联性进行充（略）说明，信息披露情况见表4.表4算法数据信息披露情况披露（略）类披露项信息披露内容算法数据信息披露算法数据与金融应用相关性说明智能语音导航：主要采集客户语音数据，实现快速业务引导与（略），简化流程，提升服务便捷性。算法数据来源说明算法训练、调优、测试数据集主要来源于广泛的文本资源、语音信号（涵盖不同说话人和环境条件）。算法数据采集说明所有算法模型涉及的训练数据、调优数据、测试数据、推理数据均已经数据所有者（控制者）授权，采用去标识化进行脱敏处理，脱敏后无法直接关联真实客户身份。算法数据质控说明在数据采集、数据清洗以及数据集构建的各个环节，充（略）考虑数据（略）布的合理性与无偏性，同时确保数据样本的充足性与完（略）性得到严格把控。算法组合使用的第三方（略）产品不涉及。4.5算法主体信息披露情况算法主体信息披露是对人工智能算法金融应用服务提供者建立的算法管理相关机制安全保障、风险防范、伦理治理等机制的说明，信息披露情况见表5.表5算法主体信息披露情况披露（略）类披露