SAS聊天機械人以人工智能驅動 加強對網絡欺詐受害者支援

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隨著市場對實時及個人化數碼體驗的需求日益增加,企業陸續採用虛擬助理及聊天機械人,以全新形式與客戶隨時隨地進行互動。數據分析SAS與身份盜竊防範資源中心(Identity Theft Resource Center,下稱「ITRC」)合作,利用SAS Viya開發一個專為網絡欺詐受害者而設的虛擬助理,為他們提供協助。

SAS數據及分析資深總監Saurabh Gupta表示:「隨著對話式人工智能(AI)技術愈趨成熟,聊天機械人及虛擬助理已成為主流,並已被應用於金融服務、零售、醫療保健等多個行業。由SAS技術驅動的聊天機械人提供另一種與整個SAS Viya生態系統互動的方法,透過無編碼的對話式介面,為所有用戶提供報告、數據可視化、數據分析及AI等功能。」

疫情帶動身份盜用稅項資源

ITRC自2014年起為網絡欺詐受害者提供實時聊天支援,該服務的需求一直平穩增長,但2020年卻是與別不同的一年。ITRC行政總裁Eva Velasquez表示:「自疫情出現以來,網絡欺詐及身份盜用個案突然於全球各地激增,達至破紀錄的水平。去年,我們單是透過聯絡中心便已為11,000名人士提供服務,而ITRC網站亦錄得110萬獨立造訪人次。面對這驚人的求助者數量,中心亦需要龐大的人力資源以應付需求。」

Eva Velasquez續指:「中心設立虛擬助理並不是要取代真人顧問,而是透過支援及擴充顧問團隊,改善受害者求助的體驗。中心如何能為更多人提供實時服務?如何能更迅速地為受害者提供所需資訊,協助他們踏上復元之路?」另外,有需要人士可登入Virtual Victim Assistance Network,簡稱ViViAN,為ITRC全新的聊天機械人或稱為反身份盜用虛擬助手。

對話式AI提供如真人般互動

聊天機械人運用自然語言處理(Natural Language Processing),讓用戶能夠與其進行互動,並即時得到一個度身訂造、猶如真人般具智慧的回應。聊天機械人利用語言規則、機器學習及深度學習,便可詮釋錯綜複雜的語言,並改善人們與機器之間的對話溝通。而且,在SAS Viya雲端原生平台上運行的SAS Conversation Designer已加入這些對話式AI或聊天機械人功能。該軟件具備構建及配置猶如真人對話的能力,並充分利用從數據中獲取的見解,協助用戶作出更明智的商業決定。

聊天機械人運用自然語言處理(Natural Language Processing),讓用戶能夠與其進行互動,並即時得到一個度身訂造、猶如真人般具智慧的回應。

ViViAN的誕生源自ITRC與SAS多年來的合作,並得到美國司法部罪案受害者辦公室資助。自然語言生成是為聊天機械人賦予人性的技術,要建立如ViViAN般具互動性、能夠理解人類語言並進行互動的聊天機械人,需結合以下三大功能:

  1. 自然語言理解以幫助解讀用戶輸入的内容。
  2. 對話流程以界定如何運用相關知識。
  3. 自然語言生成以制定適當的回應。

Gupta續指:「非結構化文字數據能為企業提供有關其業務及客戶的豐富見解,包括當中的商機與潛在風險。透過對話式AI及自然語言處理,企業便能充分利用從數據中獲取的見解,從而改善其商業決定,並在日趨虛擬化的商業環境中與客戶建立關係。就ITRC案例而言,這代表著機構能向更多身份被盜用的受害者抛出虛擬救生繩,提供所需協助。」

為網絡欺詐受害者提供適時援助

Velasquez表示:「我們明白網絡欺詐是永無止境,受害者不一定能在正常的工作時間内發現自己的身份被盜用,但卻可隨時了解欺詐或提出與欺詐相關的疑問。現在有了ViViAN,便可不分晝夜在用戶有需要的時候,提供可信、可靠且度身訂做的援助。」

ViViAN被設定以具備同理心的方式,回應多個真人顧問經常遇到的情況。

ViViAN被設定以具備同理心的方式,回應多個真人顧問經常遇到的情況。用戶需先輸入與身份盜用相關的問題,當中可能包括:

  • 有人以我的名字申請了信用卡。
  • 我遺失了我的錢包[駕駛執照、電話、信用卡]。
  • 我回覆了一封釣魚郵件。
  • 我無法報税。
  • 有人以我的名字購買了失業保險。

ViViAN透過一系列的問題和提示,引導用戶逐步找出解決方案。部份用戶可能透過單次網上互動便能獲取所需,而對其他某些人而言,ViViAN只是一個起點。Velasquez對此表示:「有些受害者需要真人顧問的專業知識。我們與網絡欺詐受害者接觸後,明白到他們若能在等待與真人顧問對話期間,獲得可採取實際行動的資訊,有助緩解他們緊張的情緒。ViViAN能提供這些前期資訊,及後再交由真人顧問繼續跟進,確保受害者在正確軌道上取回個人身份。」

SAS Viya的最新版本旨在持續提供服務及軟件更新。此雲端原生軟件能有助客戶在其機構內有效地令數據分析普及化,同時無縫地管理數據分析工作負載,以及把數據分析融入各項營運應用之中,以作出信心的決定。


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