■王沙沙

人工智能技术正在驱动全球各行各业的深刻变革，其中多模态情感计算作为当今人工智能领域备受瞩目的焦点之一，其内在的价值和无限潜力引发行业内外的广泛关注。

北大光华度小满金融科技实验室联合《麻省理工科技评论》中国研究团队发布的《2023年金融科技趋势展望》，明确将多模态情感计算列入十大科技趋势榜单。中国科学院发布的《2021研究前沿热度指数》显示，以“多模态情感计算”为主题的相关研究热点在热度指数中位居前十。这表明，多模态情感计算已成为未来数年内学术界和企业界共同着力研发、战略布局及深化应用的关键技术方向。

开启人机交互未来

在现实世界中，人与人之间的沟通与交流本质上是一种情感的输出与交互过程。情感，作为人类重要的认知能力之一，是指人们对外部事物持有的内在心理态度，蕴含着丰富信息。在人工智能(AI)领域的经典应用场景——“人机对话”中，对话的质量高低很大程度上取决于机器能否全面且准确地理解人类话语的意图。为此，情感作为人类态度最真实、直接的表达形式，可以通过抽象化和数字化方式，使机器得以感知和学习。

多模态情感计算能够有效整合语音、视觉、文字等多种感知模态中的情感信息，借助机器学习、深度学习等方法，实现对人类情感状态的识别与理解。在金融行业中引入多模态情感计算，有助于更精确地满足客户的多元化、个性化需求，从而显著提升服务质量和客户满意度。

现实中，金融行业已有部分机构积极探索多模态情感计算的应用实践。例如，某银行采用了基于文字、声音、视频的“多模态深度学习+规则”的综合解决方案，在智能客服领域提供更高品质的服务。某保险集团则依据实验数据，成功完成了多模态情绪识别算法模型的训练与验证，已经初步具备了文本、语音的跨模态情绪识别能力。一些科技企业也推出了多模态情感计算解决方案，大多采取决策层融合的多模态技术，实施难度相对较低，实际效果基本符合预期。

随着技术的持续进步和数据处理能力的不断提升，银行业数字化转型为多模态情感计算的发展奠定了坚实基础并营造了良好的实践环境。同时，该技术自身的不断演进与升级，将进一步推动金融行业向更加智能化、个性化的方向迈进。

赋能金融多个场景

多模态情感计算技术在银行业的应用，是科技进步与金融服务深度融合的体现，对于推动银行业的创新发展具有重要意义。在提升客户体验、增强营销效果和精细化风控管理等方面，多模态情感计算技术展现出其独特的价值和广阔的应用前景。

在客户满意度评估方面，传统的评估方式主要依赖于客户自行填写调查问卷。通过引入多模态情感计算，系统能够自动感知客户情绪，从而实现客户无感知且更精准的满意度评估，这意味着客户不再需要花费时间填写问卷。这种方式不仅能够减少对客户的打扰，提高评估效率，还能够为银行提供更为真实的客户反馈，帮助银行更好地优化服务流程和提升服务质量。

在智能客服领域，多模态情感计算的应用使得客服系统能够更加深入地理解客户的需求，实时感知客户的情绪变化，并根据这些信息提供个性化服务。例如，当检测到客户情绪不佳时，系统可以主动提供帮助或转接人工服务，确保客户问题得到有效解决，从而提升客户满意度。

在精准营销方面，多模态情感计算可以帮助银行更准确地把握客户的真实意图和需求，实现更为精准的产品推荐和营销策略，从而帮助客户更快捷地找到符合自身需求的产品。这不仅能够提高营销效率，还能够提升客户对银行产品和服务的认可度。

在智能反欺诈方面，多模态情感计算可以作为风险评估的重要工具，帮助银行识别潜在的欺诈行为。通过感知情绪异常波动，银行可以更早地发现异常情况，及时采取措施，从而有效防范风险。

在客服质检方面，多模态情感计算可以实现质检工作的自动化和精准化，提高质检效率，同时通过对客服服务过程中的情绪和语言的分析，帮助银行发现服务中的问题，优化服务流程，提升服务质量。

多模态情感计算在银行业的应用，不仅能够提升客户体验，还能够提高银行的服务效率和风险管理能力。同时，随着个人信息保护法律法规的完善，银行在应用这些技术时，也应当严格遵守法律法规，保护客户隐私，确保技术的合法合规使用。

应用面临多个挑战

多模态情感计算在银行业的应用前景广阔，但也面临着一系列挑战。在技术层面，算法的准确性和鲁棒性是关键，需要解决的问题包括如何提高模型在复杂金融场景下的适应性和实时处理大量多模态数据的能力。这不仅对计算能力提出了高要求，也对硬件和软件的性能提出了挑战。

在应用层面，尽管一些金融企业已经开始尝试利用多模态情感计算来提升客户体验，但大规模部署的应用案例仍然较少。目前的应用多数局限于特定场景，并且在处理复杂情感表达时的精确度和适应性还有待提高。这需要银行业与技术提供商共同努力，不断优化和完善技术，以适应更广泛的应用场景。

在安全合规层面，数据隐私保护是一个重要议题。在收集和利用客户情感数据的过程中，必须严格遵守相关法律法规，建立健全的数据安全管理制度，确保客户隐私权和信息权益得到充分保护。这对于提升客户对银行服务的信任度至关重要。

多模态情感计算作为一项前沿科技，未来将与先进的人工智能技术深度融合，结合复杂的模型构建、多模态信息的融合处理及边缘计算技术的应用，驱动银行服务的智能化水平和人性化程度大幅度提升。深度学习作为核心驱动力，通过不断优化的深度神经网络架构，将推动情感计算模型的精度和效率不断提升。多模态融合技术的发展将使情感分析结果更加全面和准确。边缘计算技术的应用将提高多模态情感计算的效率。

综上所述，多模态情感计算有望成为银行提升竞争力的核心要素之一。通过构建更加智能和人性化的服务体系，银行能够为客户提供更有温度、更贴心的金融服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。