保險業數字化轉型，如何用好AI這把“利器”？
在《第二次機器革命》一書中，曾這樣闡述數字技術在驅動經濟和生活變革時的重要力量：“我們正在開始對更多認知性的，以及更多的動力控制系統進行自動化。”
隨着人工智能、雲計算等技術的應用落地，這些推論在保險業已然有跡可循。
在過去，大部分的保險機構一直採用人工外呼方式進行客戶篩選，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，也導致部分潛在意向客戶流失。
爲了解決名單積壓等問題，以容聯爲代表的智能通訊雲服務商開始推出相關AI產品，以智能語音機器人替代人工篩客，並將客戶按意向度高低分類標記，極大提升了篩客效率和人工成單率，成爲數字時代保險機構降本增效的“神器”。
但容聯帶來的想象不止於此。連續多年不斷修煉內功，容聯在助力保險公司數字化轉型中，還積累了哪些獨具優勢的“最佳實踐”？
2020年突如其來的新冠疫情，讓保險業電銷業務、客戶服務等活動的開展都深受影響，加上大部分企業的數字化能力薄弱，不少保險企業用傳統方式難以正常推進業務。
在全球擁有8000多萬客戶的某著名中美合資壽險公司，疫情期間業務量暴增，但人工坐席卻不能全員到崗。
原有外呼平臺遠程坐席擴展能力較弱，而且沒有相應的遠程坐席解決方案，導致呼叫中心服務跟不上業務的發展。
對此，容聯提供了包括雲聯絡中心，和支持WebRTC遠程坐席在內的解決方案。
其中，通過主/備高可用及媒體集羣部署，設計容量1500坐席，而客戶電銷系統基於雲聯絡中心 SDK（包含WebRTC）實現呼叫功能條嵌入，部署WebRTC網關集羣接入互聯網，從而實現了遠程坐席的靈活接入。
還有某著名保險公司，營業機構覆蓋全國各個省份。原電銷系統無法滿足精細化營銷管理、報表單一、系統擴展性差。
在使用了容聯提供的電銷呼叫中心繫統、雲聯絡中心、智能質檢等解決方案後，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%，電銷保費規模從二十億增長至逾百億。
可以看到，保險業在數字化轉型過程中產生的需求千差萬別，但其共性都在於如何大幅提升運營效率，而人工智能等新興技術的發展，爲保險業的數字化轉型提供了新機遇。
《人工智能保險行業運用路線圖》顯示，2018年起，我國保險業開始進入智能化時代，而隨着最終步入強智能時代，人工智能對保險從業人員替代的能力和程度將逐漸加深，預計在2025年、2030年和2036年，人工智能將分別實現25%、50%和75%的運用。
這意味着，人工智能在不遠的將來會徹底改變保險業現狀。
作爲AI技術在保險行業較早實現商業化落地的領域，智能客服吸引了衆多企業爭相佈局，都在積極用AI爲保險行業賦能。
面對競爭激烈的市場，容聯作爲雲通訊領域的標杆企業，始終保持着對智能客服領域和垂直行業應用場景的敏銳洞察，充分利用AI技術，以多種智能化的解決方案，幫助保險企業迅速實現流程再造和效能提升，實現數字化轉型的價值。
2、容聯不斷演進AI技術 助力保險業降本增效
事實上，智能語音機器人、呼叫中心、智能質檢等產品，只是容聯龐大產品線中的一員。
近年來，容聯穩紮穩打，總結出了一整套圍繞行業的通訊服務解決方案，包括：外呼機器人、IVR機器人、智能坐席輔助、智能陪練、CRM、呼叫中心等多產品的融合，從點到面，全方位地配合客戶場景。
例如，在智能營銷環節，容聯智能語音機器人可以替代人工完成篩客，並將客戶按意向度高低分類標記，幫助保險機構提高篩客效率和人工成單率。
基於容聯針對客戶意向的標籤分類算法體系，在數據預處理階段就能夠根據客戶的需求、用戶的形象、行業特點，將各種數據輸入到系統中，並且精細化訓練模型，針對不同類型的客戶畫像、意圖做好標籤分類。
在回答問題時，容聯智能語音機器人會獲取時間、地點、興趣等特徵關鍵字，根據客戶標籤的特點建立客戶形象，自動對用戶進行分層管理，實現高效的客戶自動分層處理。
在通話過程中，由於容聯智能語音機器人的話術模型的泛化性足夠好，在當前設定的場景之外也能夠保持正常的對話。
通過事先的設置，當實時監測到AI無法應對的情況時，智能語音機器人也可以快速轉移到人工進行應答。
這種精細化的運營過程，使得用戶畫像更加精準，當和各類應用場景結合時，容聯智能語音機器人能夠針對“該用戶在什麼時間，用什麼話術，講什麼內容”來提高用戶的接受程度，也就能相應提高營銷的成單率。
可以看到，在AI技術的加持下，容聯智能語音機器人的實用性大大加強，不斷逼近真人客服水平的同時，也能更好地輔助真人客服，在營銷、回訪、催收、通知、電核、客服、語音接待等保險全流程業務環節，都能夠很好地幫助保險機構降本增效。
隨着技術的不斷演進，容聯在雲呼叫中心、智能客服等細分領域上的AI能力持續增強。
在自研的AI底層，容聯不斷完善NLP能力；在AI應用層，容聯圍繞聯絡中心、在線客服領域的智能化功能補全，保證智能陪練在上崗前提升客服培訓效率，智能坐席輔助普通客服成爲金牌客服，以及語音機器人能夠做高併發且質量穩定的擬人呼叫等等，創造了一個體系的閉環，真正做到以AI能力爲保險業解放生產力。
3、實戰運營體系與AI技術結合 容聯打造保險業“最佳實踐”
保險業的數字化轉型已經是大勢所趨，疫情也催生保險機構線上化運營佈局加速，同時也推動着整個行業科技水平的提升。
然而，在利用AI進行數字化轉型的過程中，保險機構不可避免會遇到難點。其中，最主要的困難在於AI產品在業務端的實際成效如何展現。
儘管從技術指標出發，可以通過精準率、召回率等一系列指標，來判定AI產品是否具備一定的可用性，但是對於業務帶來的實際效果，在轉型過程中往往無法有效評估，容易走進“IT部門推動AI轉型，業務部門卻質疑AI到底帶來了什麼”的死衚衕。
針對這一數字化轉型難點，容聯在AI賦能保險業的過程中總結出了一套完善的運營方法論。
據容聯專家介紹，一方面要在技術上做深做實，另一方面要從業務場景入手，提供的不僅僅是AI能力產品，而是針對場景的解決方案，構建從建設期到優化期再到運營期的完整運營流程。
“在業務場景中有多重指標觀察、對比，可以驗證AI在實際場景的效果，並且及時調整，將實戰的運營體系配合着技術體系結合去幫助客戶。”
之所以容聯能夠將AI產品很好地落地到保險業，打造出一個又一個保險業務場景下的“最佳實踐”，與其強大的AI技術和行業場景深耕能力密不可分。
容聯自研的NLP技術提供三大類百種對外接口，具備能力原子化、交付形態靈活等特點；同時，內置豐富的場景模型，能夠以行業場景專屬模型輸出，讓場景化的語音機器人快速冷啓動。
多年來，作爲“雲通訊+AI”雙專家，容聯在多個複雜呼叫中心智能化改造項目中的經驗積累，也讓其能提供真正的行業AI解決方案，爲行業客戶匹配未來業務路線，並帶來極致的使用體驗。
在容聯看來，未來AI在保險業的發展，會逐步從基礎的客戶服務到營銷再到保險經理人的賦能，這將對AI產品的擬人化要求越來越高。
而涉及到的業務越複雜，越需要對AI的對話能力、情感分析，以及針對每個客戶的千人千面服務，做到私人訂製版的水準。
對此，容聯已開始儲備更多基於實際行業場景打磨的經驗數據，結合前沿的算法能力，針對每個模型反覆迭代，不斷做到精準。
同時，隨着智能客服從弱智能走向強智能，以人工訓練爲主的運營模式，會逐步走向自學習、自訓練，AI運營體系的全面電子化，將成爲容聯AI下一階段的目標和方向。
4、結語
科技不僅是保險業的重要生產力，也是保險機構駕馭變革浪潮和直面轉型挑戰的重要戰略。
放眼未來，不斷提升AI能力、積累大量行業場景經驗的容聯，將進一步爲保險業數字化轉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，更具業務價值。