多模态情绪识别技术及其在保险行业的应用

多模态情绪识别技术综合运用互为补充、互为印证的视觉、听觉和自然语言文本等多个模态的信息进行情绪判断,比单一模态的识别具有更高的准确性、复杂度和难度。保险领域具有数据资源丰富且模态多样性的特点,大量的文本、语音、图片、视频信息尚没有被充分利用。多模态情绪识别技术可实现对这些不同模态数据的综合处理和分析,为保险领域的众多科技产品和服务的优化提升提供助力,包括使营销、咨询、服务、外呼、保全、投诉等环节的人机交互更有温度;通过自动化的情绪质检,更有针对性地提升客服人员服务水平;通过舆情情感分析,了解大众对某一款保险产品或是服务的情感倾向、意见看法,为优化产品设计和服务体验提供支持。在技术落地应用时,建议对情绪描述模型定义、模态选择、数据收集和标注、模态融合策略确定等方面进行深入细化和研究,以提升情绪识别准确率及落地应用效果。