Tinkoff VoiceKit

Продукт
Разработчики: Тинькофф Банк
Дата премьеры системы: 2019/07/23
Технологии: ИБ - Биометрическая идентификация,  Речевые технологии

Основные статьи:

2019: Старт продаж Tinkoff VoiceKit

23 июля 2019 года компания Тинькофф сообщила, что начала продажу корпоративным клиентам собственных речевых технологий TinkoffVoiceKit, которые позволяют преобразовывать голос в текст и синтезировать голос из текста.

Tinkoff VoiceKit

По информации компании, речевые технологии TinkoffVoiceKit – это глубокие нейросетевые модели для синтеза и распознавания речи, которые в течение последних лет разрабатывались в Тинькофф в рамках стратегии AIFirst и которые также использовались для создания Олега - финансового голосового помощника собственной разработки.

Технология TinkofVoiceKit может использоваться, например, для:

  • Создания собственных голосовых помощников
  • Создания роботов для автоматизации работы колл-центра
  • Быстрой записи аудиокниг, озвучки и редактирования видеороликов
  • Построения системы речевой аналитики по транскрибированным текстам – например, в колл-центрах для контроля работы операторов
  • Создания приложений для людей с ограниченными возможностями
  • Транскрибации любых звуковых записей публичных выступлений
  • Поисковой оптимизации и полнотекстовому поиску по аудио и видеозаписям

Образовательным учреждениям и студентам Тинькофф будет предоставлять технологию бесплатно – таким образом группа планирует сделать дополнительный вклад в российскую систему образования в рамках развития собственных образовательных проектов, поддержки всероссийских олимпиад и сотрудничества с ведущими российскими вузами и образовательными центрами.Банковская цифровизация: ускоренное импортозамещение и переход на инновации. Обзор и рейтинг TAdviser 13.2 т

Как отметили в компании, Тинькофф начал разработку собственной технологии распознавания речи в 2016 году. На июль 2019 года эта технология правильно определяет до 95 % произнесенных слов и использует для обучения терабайты данных и десятки тысяч часов человеческой речи. Она одинаково хорошо справляется с шумной речью в телефонном канале, так и с чистой речью, полученной из качественных источников данных.

Разработка собственной технологии синтеза речи началась в Тинькофф в 2018 году на основе таких нейросетевых моделей, как WaveNet, Tacotron-2, DeepVoice. Для этого использовались знания и экспертиза о звуке, накопленные специалистами Тинькофф за два предыдущих года, поэтому вся работа по созданию синтеза речи заняла всего около 9 месяцев. Разработанные в Тинькофф нейросетевые архитектуры позволяет качеству синтезированного голоса вплотную приблизиться к человеческому.

Также для разработки TinkoffVoiceKit и обучения нейросетевых моделей был задействован кластер «Колмогоров».

Голосовые технологии используются на июль 2019 года в группе Тинькофф не только в голосовом помощнике: они помогают автоматизировать процессы, связанные с обслуживанием. Так, через распознавание речи ежедневно проходит около миллиона звонков обслуживания, анализируется качество обработки обращений клиентов, а собственная биометрическая система, обученная на голосах клиентов, успешно помогает отсеивать все мошеннические действия в колл-центре.

«
Наши решения, независимо от того в каком формате они будут использоваться - потоковое распознавание или пакетная оффлайн обработка - будут доступны только в виде API. В тех случаях, где заказчикам потребуется доработка своих систем или on-site решение, мы планируем сотрудничать с крупными интеграторами, которые будут готовы взять эту работу на себя. Также готовятся к выпуску мобильные SDK под iOS и Android.

рассказал Вячеслав Цыганов, вице-президент Тинькофф, Директор по информационным технологиям
»



ПРОЕКТЫ (1) ИНТЕГРАТОРЫ (1) РЕШЕНИЕ НА БАЗЕ (1)
СМ. ТАКЖЕ (10)

Лучшие интеграторы данного продукта по годам

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Тинькофф Банк (1)
  Другие (0)

Данные не найдены

Данные не найдены

Данные не найдены

Данные не найдены

ИнтеграторКоличество проектов
выполненных компанией
на базе продукта
Тинькофф Банк1


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Сбербанк (1, 2)
  Shenzhen Chainway Information Technology (1, 1)
  Voca-Tech (Вока-Тек) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год