AI时代保险行业如何打造有温度的虚拟员工

panjl | 2019年5月23日 | 2019年, 客世原创 | 评论已关闭 | 1583

在过去的20年，我国经济取得了长足的发展，人们的收入水准、经济水平和资产规模都得到了提升，居民可支配收入水平不断提高，人们开始追求生活品质和对风险的防御，由物质型消费向服务型消费升级，保险市场逐步打开。作为能够兼顾风险保障和保值增值服务的金融产品，保险受到越来越多人的青睐。而当前的保险市场，同质化竞争严重，保险公司亟须挖掘市场的隐性需求，做好市场营销和产品设计。

传统模式下的保险营销对代理人的依赖程度很高，需要代理人长时间与客户建立联系、产生信任，通过一个个成功的产品去打开市场，营销的成本很高、速度很慢。与此同时，随着经济水平不断提升，人们对保险的期待越来越高，产生了很多细分的需求。随着互联网的发展，信息传播快速，信息透明化，人们对保险的认知也越来越多，对保险产品的选择上也有自己的理解。代理人的知识水平、产品认知受到挑战。而现今保险市场保险代理人队伍虽然庞大，但质量难以保证，且流动性强，既增加了人力成本，咨询效率和成单率也十分低下。保险涉及的产品形态和相关业务知识量庞大，人工解答客户提出的问题时效性和准确性都得不到保障。在这种情况下，保险行业对大数据、人工智能的需求就体现出来。

一、在保险行业中，人工智能可以运用在哪些场景里

从售前来看，由于客户会咨询大量保险相关知识，并希望专业人士能根据客户自身的条件和需求推荐合适的保险产品，智能客服可以根据自身已存储的数据结合已收集的客户数据通过已有的模型算法进行分析，得出最匹配的保险产品推荐给客户。

而随着时间的推移客户的流失率会越来越高，在完成售前的保险产品推荐的阶段后，如何在最短的时间内让客户为选择好的保险产品买单非常关键。如果让客户线上选择好保险产品，又转入线下进行身份认证后才能购买签约，在这个环节里客户极有可能流失。人工智能和大数据可以通过线上身份认证，通过证件识别、人脸识别、指纹识别，大大缩短购买的流程，提升客户的购买率。

保险的售后往往涉及到咨询、复购、理赔等等。这时候智能客服就需要对客户提出的问题进行相应快速的解答，智能审核客户上传的理赔资料，协助缩短理赔流程外，更需要根据客户的情绪作出相应的反应，让客户感知到企业的确在积极帮助他解决问题，才能让客户对保险企业建立持续的信任感。

二、现阶段的保险机器人仍有不足

趁着AI智能的热潮，很多公司推出了智能保险机器人，客户可以通过智能IVR，通过机器人对客户的一步步引导，最后得出答案。但客户往往会觉得这种体验非常差，大多时候客户需要操作3步以上才能得到答案，甚至还有可能得不到真正想要的答案。这些保险机器人的确能完成与客户之间简单的知识问答，但这仅仅只是将保险行业大量的业务知识灌输进机器人的知识库里，解决人工客服知识的局限性，还是没有与客户产生情感交流，所以会让客户体验非常差，作为顾客不能活得良好的体验，就会感到自己不被重视。

在保险产品的营销中，很多产品并不是一锤子买卖，客户需要的是代理人的理解和共感，代理人要了解客户的需求并向其提供持续性的服务，而仅具有知识的冷冰冰的保险机器人还是无法满足客户的情感交流需求，让客户感受到存在的壁垒。

三、有温度，能理解客户的虚拟员工才能为客户提供好的服务

依靠大数据和人工智能技术，可以通过进线的地域、当地的消费水平、人群特征为基础，结合进线客户个人的行为数据、生活数据、消费习惯通过已有的模型先预判出客户可能需要的产品进行引导，再通过与客户的沟通过程中实时抓取到的信息进一步完善客户画像，个性化地推送给客户适宜的产品。比起一步步通过引导去询问客户才能得出客户画像，通过基础信息就可以预判出客户购买的意图，客户会感受到真正的智能，而不是单纯的知识问答，甚至可以让客户感知不到是机器人在提供服务。

但仅仅靠数据构建出来的客户画像还是缺少“温度“，只有理解客户的情感，才能真正理解客户的需求。而我们又开发出以情感计算为核心的保险虚拟员工，通过对22种文字情绪、22种人脸属性、9种表情和4 种语音情感建立情绪算法模型。与客户交流过程中可以实时捕捉客户的语言情绪和面部情绪，并输入模型中进行分析，结合心理学与认知科学实现对话策略的动态优化，并从中提取客户的真实需求和“隐藏”意图。只有理解客户的感情，才能理解客户的需求。

这样的虚拟员工不仅仅能作为智能客服，还可以辅助客户经理去完成与客户地交流。虚拟员工基于自身的知识系统，和灵敏的情绪感知，帮助客户经理去发现客户一些细微的感情变化和“隐藏”的意图，更好地与客户交流，随时提供沟通策略，提醒沟通重点，供客户经理作为参考来实时调整自己的沟通方式。这样才能有效地为客户提供解决产品选购、理赔、续费等一系列问题，提升客户的满意度，让客户感到备受关怀，让营销变得更有温度。

四、虚拟员工为企业提供运营支持

虚拟员工除了为客户服务，同时也为企业赋能。虚拟员工可以通过客户的语言反馈及情绪反馈精细分析保险订单的全流程。比如从产品的留客率、产品的获客渠道分析、客户画像、产品不续费的原因等，对于客户不满的部分以及客户不满的程度，虚拟员工可以通过对单个客户进行分析，再到对客户群体进行分析，得出数据或者报表，供保险公司更好地复盘，以改进产品设计或者提升与客户的沟通技能。

当企业的产品及服务不断提升，客户对企业的满意度和口碑才会不断提升，让客户不断发现惊喜，才能为企业不断地创造价值。但现在绝大多数的智能客服一次性交付给企业之后，无法提供后续对智能客服的运营支持和服务升级，那么在产品更新后，企业如何对智能客服进行相关信息的更新呢？这是很多企业在引进智能客服时遇到的困难。

五、保险企业如何建立属于自己的虚拟员工

人工智能平台化是商业模式的发展趋势，通过平台协作，不必要每个企业都去从头进行人工智能的研发，而是利用开源和开放的平台，利用人工智能技术去辅助业务，促进和推动企业发展。

人工智能是工具，人工智能平台就是工具箱，企业应该善于利用人工智能平台，挑选适合自身业务的产品。我们的人工智能平台分为三个：NLP（自然语言处理）平台、AIoT（万物智能）平台和BotFactoryTM（机器人工厂）平台。这三大平台以语义查询、自然语言处理、知识图谱、意图引擎、技能平台等技术为底层基础，架构起AI平台，打造出VCA（虚拟客户助理）、VEA（虚拟企业助理）、VPA（虚拟个人助理）、AI Contact Center（人工智能客户联络中心）与多模态交互系统的产品，为人类社会生活与工作的高价值场景服务。

Bot FactoryTM是我们推出的情感机器人定制AI-as-a-Service云平台，是核心技术能力输出平台。在Bot FactoryTM定制的机器人，将拥有丰富的角色和能力，既可以是Chat-bot（聊天机器人），也可以是个人助理，还可以是智能客服、导购机器人、金融机器人及内容生成机器人等。

人工智能平台可以提供丰富易操作的可定制化服务，客户可以在管理界面自行完成机器人形象定制、问答定制、知识定制、意图引擎定制等。而且它还具备强大的自学能力，会用算法实时收集客户反馈，24×7小时地进行算法训练优化。而为定制客户提供的全图形化配置界面，更是Mobile＋PC无缝支持，操作人员无需任何编程基础，即可轻松创建、定制与管理。通过这样的开放平台，就解决了上面所提出的企业后续运营难的问题，企业可以在平台上维护自己的虚拟员工，随时对产品信息进行更新。

某种意义上来说，这是人工智能技术的共享。我们利用自身长期的技术积累与各行业AI落地经验，以及电商、金融、IoT等领域丰富的定制知识库、功能及领域经验，再将其共享到平台上所有企业的技术底层，在接下来这个云端服务爆发的时代，与企业共同努力，去做更多的事情，给所有人带来更多的商业价值。

本文刊载于《客户世界》2019年4月刊；作者王桉为竹间智能科技（上海）有限公司。