在《第二次機(jī)器革命》一書中，曾這樣闡述數(shù)字技術(shù)在驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)和生活變革時(shí)的重要力量：“我們正在開始對(duì)更多認(rèn)知性的，以及更多的動(dòng)力控制系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化。”

隨著人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的應(yīng)用落地，這些推論在保險(xiǎn)業(yè)已然有跡可循。

在過去，大部分的保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)一直采用人工外呼方式進(jìn)行客戶篩選，但人工篩客效率明顯跟不上名單增長速度，造成了部分名單浪費(fèi)，也導(dǎo)致部分潛在意向客戶流失。

為了解決名單積壓等問題，以容聯(lián)為代表的智能通訊云服務(wù)商開始推出相關(guān)AI產(chǎn)品，以智能語音機(jī)器人替代人工篩客，并將客戶按意向度高低分類標(biāo)記，極大提升了篩客效率和人工成單率，成為數(shù)字時(shí)代保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)降本增效的“神器”。

但容聯(lián)帶來的想象不止于此。連續(xù)多年不斷修煉內(nèi)功，容聯(lián)在助力保險(xiǎn)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，還積累了哪些獨(dú)具優(yōu)勢(shì)的“最佳實(shí)踐”？

1、后疫情時(shí)代 保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新機(jī)遇

2020年突如其來的新冠疫情，讓保險(xiǎn)業(yè)電銷業(yè)務(wù)、客戶服務(wù)等活動(dòng)的開展都深受影響，加上大部分企業(yè)的數(shù)字化能力薄弱，不少保險(xiǎn)企業(yè)用傳統(tǒng)方式難以正常推進(jìn)業(yè)務(wù)。

在全球擁有8000多萬客戶的某著名中美合資壽險(xiǎn)公司，疫情期間業(yè)務(wù)量暴增，但人工坐席卻不能全員到崗。

原有外呼平臺(tái)遠(yuǎn)程坐席擴(kuò)展能力較弱，而且沒有相應(yīng)的遠(yuǎn)程坐席解決方案，導(dǎo)致呼叫中心服務(wù)跟不上業(yè)務(wù)的發(fā)展。

對(duì)此，容聯(lián)提供了包括云聯(lián)絡(luò)中心，和支持WebRTC遠(yuǎn)程坐席在內(nèi)的解決方案。

其中，通過主/備高可用及媒體集群部署，設(shè)計(jì)容量1500坐席，而客戶電銷系統(tǒng)基于云聯(lián)絡(luò)中心 SDK（包含WebRTC）實(shí)現(xiàn)呼叫功能條嵌入，部署WebRTC網(wǎng)關(guān)集群接入互聯(lián)網(wǎng)，從而實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程坐席的靈活接入。

還有某著名保險(xiǎn)公司，營業(yè)機(jī)構(gòu)覆蓋全國各個(gè)省份。原電銷系統(tǒng)無法滿足精細(xì)化營銷管理、報(bào)表單一、系統(tǒng)擴(kuò)展性差。

在使用了容聯(lián)提供的電銷呼叫中心系統(tǒng)、云聯(lián)絡(luò)中心、智能質(zhì)檢等解決方案后，名單使用率從30%提升至接近90%，電銷綜合成本率從102%降低至99%，電銷保費(fèi)規(guī)模從二十億增長至逾百億。

可以看到，保險(xiǎn)業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中產(chǎn)生的需求千差萬別，但其共性都在于如何大幅提升運(yùn)營效率，而人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展，為保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新機(jī)遇。

《人工智能保險(xiǎn)行業(yè)運(yùn)用路線圖》顯示，2018年起，我國保險(xiǎn)業(yè)開始進(jìn)入智能化時(shí)代，而隨著最終步入強(qiáng)智能時(shí)代，人工智能對(duì)保險(xiǎn)從業(yè)人員替代的能力和程度將逐漸加深，預(yù)計(jì)在2025年、2030年和2036年，人工智能將分別實(shí)現(xiàn)25%、50%和75%的運(yùn)用。

這意味著，人工智能在不遠(yuǎn)的將來會(huì)徹底改變保險(xiǎn)業(yè)現(xiàn)狀。

作為AI技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)較早實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的領(lǐng)域，智能客服吸引了眾多企業(yè)爭(zhēng)相布局，都在積極用AI為保險(xiǎn)行業(yè)賦能。

面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)，容聯(lián)作為云通訊領(lǐng)域的標(biāo)桿企業(yè)，始終保持著對(duì)智能客服領(lǐng)域和垂直行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的敏銳洞察，充分利用AI技術(shù)，以多種智能化的解決方案，幫助保險(xiǎn)企業(yè)迅速實(shí)現(xiàn)流程再造和效能提升，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價(jià)值。

2、容聯(lián)不斷演進(jìn)AI技術(shù) 助力保險(xiǎn)業(yè)降本增效

事實(shí)上，智能語音機(jī)器人、呼叫中心、智能質(zhì)檢等產(chǎn)品，只是容聯(lián)龐大產(chǎn)品線中的一員。

近年來，容聯(lián)穩(wěn)扎穩(wěn)打，總結(jié)出了一整套圍繞行業(yè)的通訊服務(wù)解決方案，包括：外呼機(jī)器人、IVR機(jī)器人、智能坐席輔助、智能陪練、CRM、呼叫中心等多產(chǎn)品的融合，從點(diǎn)到面，全方位地配合客戶場(chǎng)景。

例如，在智能營銷環(huán)節(jié)，容聯(lián)智能語音機(jī)器人可以替代人工完成篩客，并將客戶按意向度高低分類標(biāo)記，幫助保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)提高篩客效率和人工成單率。

基于容聯(lián)針對(duì)客戶意向的標(biāo)簽分類算法體系，在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段就能夠根據(jù)客戶的需求、用戶的形象、行業(yè)特點(diǎn)，將各種數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)中，并且精細(xì)化訓(xùn)練模型，針對(duì)不同類型的客戶畫像、意圖做好標(biāo)簽分類。

在回答問題時(shí)，容聯(lián)智能語音機(jī)器人會(huì)獲取時(shí)間、地點(diǎn)、興趣等特征關(guān)鍵字，根據(jù)客戶標(biāo)簽的特點(diǎn)建立客戶形象，自動(dòng)對(duì)用戶進(jìn)行分層管理，實(shí)現(xiàn)高效的客戶自動(dòng)分層處理。

在通話過程中，由于容聯(lián)智能語音機(jī)器人的話術(shù)模型的泛化性足夠好，在當(dāng)前設(shè)定的場(chǎng)景之外也能夠保持正常的對(duì)話。

通過事先的設(shè)置，當(dāng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到AI無法應(yīng)對(duì)的情況時(shí)，智能語音機(jī)器人也可以快速轉(zhuǎn)移到人工進(jìn)行應(yīng)答。

這種精細(xì)化的運(yùn)營過程，使得用戶畫像更加精準(zhǔn)，當(dāng)和各類應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合時(shí)，容聯(lián)智能語音機(jī)器人能夠針對(duì)“該用戶在什么時(shí)間，用什么話術(shù)，講什么內(nèi)容”來提高用戶的接受程度，也就能相應(yīng)提高營銷的成單率。

可以看到，在AI技術(shù)的加持下，容聯(lián)智能語音機(jī)器人的實(shí)用性大大加強(qiáng)，不斷逼近真人客服水平的同時(shí)，也能更好地輔助真人客服，在營銷、回訪、催收、通知、電核、客服、語音接待等保險(xiǎn)全流程業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，都能夠很好地幫助保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)降本增效。

隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，容聯(lián)在云呼叫中心、智能客服等細(xì)分領(lǐng)域上的AI能力持續(xù)增強(qiáng)。

在自研的AI底層，容聯(lián)不斷完善NLP能力；在AI應(yīng)用層，容聯(lián)圍繞聯(lián)絡(luò)中心、在線客服領(lǐng)域的智能化功能補(bǔ)全，保證智能陪練在上崗前提升客服培訓(xùn)效率，智能坐席輔助普通客服成為金牌客服，以及語音機(jī)器人能夠做高并發(fā)且質(zhì)量穩(wěn)定的擬人呼叫等等，創(chuàng)造了一個(gè)體系的閉環(huán)，真正做到以AI能力為保險(xiǎn)業(yè)解放生產(chǎn)力。

3、實(shí)戰(zhàn)運(yùn)營體系與AI技術(shù)結(jié)合 容聯(lián)打造保險(xiǎn)業(yè)“最佳實(shí)踐”

保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)是大勢(shì)所趨，疫情也催生保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)線上化運(yùn)營布局加速，同時(shí)也推動(dòng)著整個(gè)行業(yè)科技水平的提升。

然而，在利用AI進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)不可避免會(huì)遇到難點(diǎn)。其中，最主要的困難在于AI產(chǎn)品在業(yè)務(wù)端的實(shí)際成效如何展現(xiàn)。

盡管從技術(shù)指標(biāo)出發(fā)，可以通過精準(zhǔn)率、召回率等一系列指標(biāo)，來判定AI產(chǎn)品是否具備一定的可用性，但是對(duì)于業(yè)務(wù)帶來的實(shí)際效果，在轉(zhuǎn)型過程中往往無法有效評(píng)估，容易走進(jìn)“IT部門推動(dòng)AI轉(zhuǎn)型，業(yè)務(wù)部門卻質(zhì)疑AI到底帶來了什么”的死胡同。

針對(duì)這一數(shù)字化轉(zhuǎn)型難點(diǎn)，容聯(lián)在AI賦能保險(xiǎn)業(yè)的過程中總結(jié)出了一套完善的運(yùn)營方法論。

據(jù)容聯(lián)專家介紹，一方面要在技術(shù)上做深做實(shí)，另一方面要從業(yè)務(wù)場(chǎng)景入手，提供的不僅僅是AI能力產(chǎn)品，而是針對(duì)場(chǎng)景的解決方案，構(gòu)建從建設(shè)期到優(yōu)化期再到運(yùn)營期的完整運(yùn)營流程。

“在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中有多重指標(biāo)觀察、對(duì)比，可以驗(yàn)證AI在實(shí)際場(chǎng)景的效果，并且及時(shí)調(diào)整，將實(shí)戰(zhàn)的運(yùn)營體系配合著技術(shù)體系結(jié)合去幫助客戶。”

之所以容聯(lián)能夠?qū)I產(chǎn)品很好地落地到保險(xiǎn)業(yè)，打造出一個(gè)又一個(gè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的“最佳實(shí)踐”，與其強(qiáng)大的AI技術(shù)和行業(yè)場(chǎng)景深耕能力密不可分。

容聯(lián)自研的NLP技術(shù)提供三大類百種對(duì)外接口，具備能力原子化、交付形態(tài)靈活等特點(diǎn)；同時(shí)，內(nèi)置豐富的場(chǎng)景模型，能夠以行業(yè)場(chǎng)景專屬模型輸出，讓場(chǎng)景化的語音機(jī)器人快速冷啟動(dòng)。

多年來，作為“云通訊+AI”雙專家，容聯(lián)在多個(gè)復(fù)雜呼叫中心智能化改造項(xiàng)目中的經(jīng)驗(yàn)積累，也讓其能提供真正的行業(yè)AI解決方案，為行業(yè)客戶匹配未來業(yè)務(wù)路線，并帶來極致的使用體驗(yàn)。

在容聯(lián)看來，未來AI在保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展，會(huì)逐步從基礎(chǔ)的客戶服務(wù)到營銷再到保險(xiǎn)經(jīng)理人的賦能，這將對(duì)AI產(chǎn)品的擬人化要求越來越高。

而涉及到的業(yè)務(wù)越復(fù)雜，越需要對(duì)AI的對(duì)話能力、情感分析，以及針對(duì)每個(gè)客戶的千人千面服務(wù)，做到私人訂制版的水準(zhǔn)。

對(duì)此，容聯(lián)已開始儲(chǔ)備更多基于實(shí)際行業(yè)場(chǎng)景打磨的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)合前沿的算法能力，針對(duì)每個(gè)模型反復(fù)迭代，不斷做到精準(zhǔn)。

同時(shí)，隨著智能客服從弱智能走向強(qiáng)智能，以人工訓(xùn)練為主的運(yùn)營模式，會(huì)逐步走向自學(xué)習(xí)、自訓(xùn)練，AI運(yùn)營體系的全面電子化，將成為容聯(lián)AI下一階段的目標(biāo)和方向。

4、結(jié)語

科技不僅是保險(xiǎn)業(yè)的重要生產(chǎn)力，也是保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)駕馭變革浪潮和直面轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)的重要戰(zhàn)略。

放眼未來，不斷提升AI能力、積累大量行業(yè)場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)的容聯(lián)，將進(jìn)一步為保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更多的解決方案，突破成本與人工的束縛，變得更加開放，更具業(yè)務(wù)價(jià)值。

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