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机器人攻占保险客服,三年后替代80%人工坐席 | 爱分析访谈

2019-03-29 10:53 · 稿源:站长之家用户投稿

在过去的若干年里,受限于供给和需求两方面因素,AI在国内保险领域一直渗透缓慢。但这一情况正在发生改变。

从供给端看,智能保险机器人正逐渐从传统的关键词匹配技术路线,向NLP技术路线转变。从自动到智能,赋予了机器人更多的可能性。

从需求端看,保险公司正逐步意识到智能保险机器人的重要性。就近几年的应用效果来说,智能保险机器人可以帮助保险公司减少基础客服咨询的大量重复劳力输出,提高效率。

企保科技创始团队在保险和AI双重背景加持下,一早就瞄准AI研究领域的明珠——NLP自然语言处理,认为保险服务是一个基于大文本阅读和理解的行业。基于此,NLP可以大展身手,从而实现机器人从基础咨询客服,到专业核保核赔,甚至销售角色的全流程替代。

企保科技的核心产品保险机器人Aimi,其基础是保险这一垂直行业的知识图谱,在此之上,应用自主研发的语义理解、阅读理解及机器对话引擎,完成文字、语音识别、理解和语音生成。

从险种角度来讲,企保可以覆盖市面上保费占比95%以上的主流保险产品;从环节上来看,目前企保科技保险机器人Aimi已经解锁和上线文本和语音形式的产品咨询、核保、核赔、电话回访、培训质检能力,销售能力预计在2019年下半年也会正式解锁。

庞文君表示,未来3年内企保科技将有能力替代掉客户80%左右的客服坐席。

2018年,企保科技并未大规模拓展客户,但已经有几十个机器人标杆项目落地,包括人保、太平洋、国寿、国任、华润、美亚、中保协、轻松筹等。

在经历了近3年的技术沉淀后,庞文君认为,2019年将是企保科技业绩迎来迅速增长的一年。一方面,其团队在保险行业积累深厚,客户资源丰富,且客服机器人在行业内已经积累的一定的口碑;另一方面,保险公司受到裁员等影响,对客服机器人的短期需求明显上升。

近日,爱分析与企保科技创始人兼CEO庞文君进行了访谈。庞文君毕业于香港中文大学,曾在香港先后就职于世界三大经纪公司Aon和Willis并担任亚洲区总监。

访谈中庞文君就国内智能保险机器人发展趋势及企保科技的业务、战略进行了阐述,摘选部分内容如下。

AI技术从客服向销售渗透,关键在于打破传统替代率天花板

爱分析:保险行业中,机器人不同技术路线对于解决客户需求有哪些差异?

庞文君:差异很大。我们用AI要解决的是替代的问题,可能一开始比例不高,但未来比例会越来越高。可能三年以后各行各业的工作被机器人所代替了,核心还是要有大脑有专业能力。

而关键词技术为什么不行?就是在替代率上有非常高的瓶颈,技术选型是不能逾越的。

但从我们接触过的保险机构来看,都还不太懂这里的根本区别,所以现在整个市场鱼龙混杂。关键词技术,和真正的AI技术的差别,就在于能否进化,对客户在每个岗位上替代率是什么水平。

爱分析:从AI渗透来讲,保险服务哪些环节会比较容易渗透? 

庞文君:从环节上来看,保险分为售前销售、核保,售后核赔,各关键点不同。

机器人能够先取代掉谁,取决于该岗位所需的知识和经验技能要求高不高。目前保险机构所设的客服岗,是这个行业所需经验、技能处于底层的岗位,因此会是最先被取代的。

再之上是两核,核保核赔比较专业,需要相当的知识和经验才能从事。

最后是销售,销售恐怕是保险行业最难的点,因为销售不光要结合着专业知识和经验,而且还需要带上销售技能。所以看AI的三个方向,图像、语音、语义,语义是AI皇冠上的明珠,因为它最难。这也是我们的主攻版块和核心能力,只有真正在语义的能力上有突破,才能解锁销售能力。

爱分析:怎么衡量坐席替代率?

庞文君:客服的替代其实是一个准确率问题。从我们的角度去看,Aimi三年时间内就会替代超过80%的客服工种数量,当然,仅限于跟我们合作的客户。

这80%,衡量的是机器人能够解决现在客服问题的能力。如果把所有客服的工作内容拆成多个单一的项目,那么只从事其中一个项目的专业性当然更强。而如何去衡量,就是通过准确率。

爱分析:过去这一年保险行业总体坐席数是否在下降?

庞文君:这里没有官方的统计数字。通过我们实际对于行业的客户的感受,也不好说。

这有几方面的原因:第一,整个社会对于cold call这种形式是比较反感的,因此这种形式下的销售转化率在下降,相关坐席数削减;

第二,银保监会对于客户回访的要求提升,所有新单需要进行电话确认,相关坐席数在上升。

所以这两个因素叠加起来,总的坐席数量变化不太好说。

爱分析:客户除了基本的跑分结果外,还会看重哪些点?

庞文君:真正能转化客户的都是有一定准确率的,就像我们。我们是去年下半年才向市场推出保险机器人Aimi的,与竞争对手能力PK的时候,客户对我们都是相见恨晚。

爱分析:企保实现弯道超车的原因有哪些?

庞文君:我觉得是因为我们专注保险行业。我们用了差不多三年时间,所有思路、想法都是围绕保险行业怎么样能够更好地把人换成机器人。

从团队角度来看,我们的团队一半是保险一半是技术。在算法上也是不断在创新的,我的合伙人Mike在Google Scholar上面是有5400多次引用。将保险基因和我们的算法创新结合,最终得到的效果就比较好。

爱分析:如何看待通用客服机器人的公司在保险领域未来的延伸发展?

庞文君:其实是一个经验的问题,AI落地不光是技术的问题,其核心还是对于场景的理解能力。因为机器人实际上不可能说在刚交付之后就达到最好的水平,一定是通过持续应用和进化,变得更智能的。

爱分析:企保科技为什么不考虑做跨行业应用?

庞文君:每一个行业会有自己的知识和经验,并不能说NLP算法在各个行业都是通用的,实际上不同的数据、知识和经验,对应的算法肯定是不同的。所以在一个行业中,数据、经验积累是非常重要的。盲目去跨行业的结果就是实现效果差。

所以我们宁愿在一个行业做纵深,把这个行业服务好了,将来再去看能力往哪个领域去延伸合适。

爱分析:企保科技自身语料数据积累情况如何?

庞文君:我们这个团队保险背景比较深,初期就积累了行业的一些数据。目前在不断做服务的过程中,数据积累也会越来越多。

爱分析:长期来看,不同线路的保险机器人会有统一的底层平台吗?

庞文君:机器人问答形式的智能客服,同一家公司在同一个场景或者说同一个项目上,基本是只采用一家供应商。 但因为保险公司很大,会出现,例如官网和官微上面不是一个供应商,完全取决于保险公司内部哪个部门负责最终采购。

未来是否会有统一的平台进行整合,其实还是看各家自己的思路,以及总公司对分公司的掌控力有多强。

多场景应用满足客户多样需求,标准定制化周期短至一周

爱分析:保险行业有哪些目标客户?

庞文君:传统保险公司、保险中介,互联网保险公司,以及大中型企业集团都是我们的目标。

爱分析:对于企保来讲,目前获客主要切的是保险公司的分公司?

庞文君:总部和分公司都有,而且是同步的,但做的项目和需求可能是不一样的。目前全国范围内,我们全线的智能客服、智能语音、智能核保、智能核赔、智能销售产品,客户都有需求。

保险机构总部很少承担具体的业绩,但总部的创新部门可能会掌控一些创新场景,有一些IT预算。可以去做一些创新型的尝试。

爱分析:长期来看,企保与那些为保险公司提供Call Center服务的公司是怎样的关系?

庞文君:我觉得是互补的。他们为保险公司提供人力外包,平均一个回访电话的成本在5-10块钱。如果我们结合,那么他们可以用更低的价格把保险公司的业务包下来。

爱分析:头部以外,中小保险公司会外包还是自建Call Center团队?

庞文君:都有,而且也分部门和事业部。例如,某个项目遭遇保监突击检查,来不及招人就只好外包。

爱分析:您之前在怡安和韦莱的工作经历对于创业有怎样的助力?

庞文君:之前跟现在做的事当然是很不一样的,但是对于行业的需求会看得比较透。

保险行业我认为最重要的是服务,目前整个行业中服务质量取决于人,而这又包括两个方面:第一,专业度,比如外资公司请很贵的人,专业度自然高;第二,人员数量,这个行业里面口碑比较好的一些大型公司,他们的服务人员数量都很多。

但这两件事实际上都转化为了成本,所以这些年保险行业进人蛮难的,尤其是在需要专业知识积累比较多的销售领域。所以机器人在这方面有很大的应用前景。

爱分析:机器人Aimi在销售、理赔、客服三个场景分别如何应用?

庞文君:这三个类型场景不太一样,能力要求也不一样。在保险领域,销售角色的能力是强于客服的。而我们实际上是把这些角色的能力融合在了机器人里面,分不同的场景去应用。

比如理赔场景,核心能力是要理解事故的责任、理算的逻辑等,我们把这些传递给机器人。

销售场景中,基础的技能是对客户提出的知识性问题做解答。在这之上会有一些沟通技巧,来获得客户信任,从而推出好的产品,但这个实际上是属于高级技巧。所以机器人的能力来看也是分两层,首先是基础的解答能力,然后在此之上加入话术引导、产品比较等力能来实销售环节的服务。

爱分析:基础销售能力的一层,本质上与客服会比较接近吗?

庞文君:实际上保险行业里面客服没有一个严格的定义,通常客服代表着一类技能水平和知识经验没有那么高的群体,通常会做这种传达的工作,回答一些更基础一些的问题。这也是我们在做的一个方面。

客服的另一方面,是Call Center的应用。Call Center包括外呼和呼入两块,我们这两块的产品都已经上线。外呼如果是简单的问几个问题,即便不用AI也可以实现,没有什么太多的质变。而呼入的部分,经常会遇到客户一上来就讲很多,这种就属于很复杂的自然语言理解问题了。

爱分析:如何看待保险机器人的能力发展?

庞文君:能力就像打怪升级一样,是一级一级往上走的。目前机器人是销售人员的辅助,在非面对面的情况下,一些基础问题可以通过机器人来实时进行回答。像跟人建立信任关系等高级技能,会一步步来实现。

在销售场景里面,客户也会问一些基础的问题,这种回答基础问题的能力就属于客服的能力。在之上去增加一些销售的引导,包括产品的推荐等等,实际上可以去进一步提升转化率,那么就是更高技能的销售能力。

其实理赔这一块也是类似的,或者说销售和理赔也不是切开来看的,也有通用的能力需求,但是属于两个不同场景。因此,服务的内容、服务的目标是不一样的。销售以引导购买为主,理赔以精准为主,提高服务满意度不产生投诉。

爱分析:保险行业语料数据积累情况如何?

庞文君:语料数据积累比较多。像我们有一些小型的客户,销售团队规模虽然不大,但做了十年下来,就会积累下近千万量级的语料数据。这里面包括在线的文本数据,也包括电话语音数据。但语料数据的保存情况完全取决于公司的重视程度。

我们在服务客户的时候,基础是这些语料数据的保存,因为我们每个客户都是定制的机器人。

爱分析:不同客户之间的定制化差距有多大?

庞文君:不同客户销售的险种,服务的场景其实是相似的,但销售方式是不一样的。也就是说,保险基础知识是客观的、相似的,其他方面各个客户的差异就会非常大了。

以车险售后为例,每一家提供的服务完全不同,有的包括道路救援,有的包括会员服务等。当然在我们整个架构中,这些全部都能覆盖到,然后根据客户实际情况进行配置。

爱分析:机器人定制的周期有多长?

庞文君:标准定制的话,就是一个星期的时间。如果需求比较复杂、应用规模比较大、需要私有化部署的话,周期就会长一些。

专注保险行业,项目客单价上升至百万级别

爱分析:未来企保科技会向哪些方向延伸?

庞文君:延伸方向主要有两个:第一,覆盖中国市场上的全险种;第二,延伸到英文领域,辐射到亚洲区、美加等。

爱分析:覆盖全险种是怎样的概念?

庞文君:全险种就是市面上目前所有的保险种类,包括商业寿险、财险,甚至社会保险等所有的险种。那么我们的机器人Aimi为什么能叫保险机器人,而其他友商则不会这样称呼自己的产品呢?就是因为我们目前已经覆盖了保费规模95%的险种,并且有能力在不远的未来覆盖全险种。从流程上也能覆盖客服、销售、理赔全流程,所以我们能称之为保险机器人。

爱分析:保险机器人主要是本地化部署?

庞文君:我们的部署是云和私有化都支持的。对于客户来说,取决于具体的项目情况,有的项目不涉及敏感信息,可以不接入核心系统,保险公司便可以接受云部署。

因为客服本来就是保险公司面向大众的一个公开入口,销售也是公开入口。客户来了未必要先登录再进行服务,所以有些官网其实是通过在线的方式进行服务的。

爱分析:保险机器人Aimi如何收费?

庞文君:我们收费主要是两种。第一种,SaaS的模式,前期收取机器人配置的费用,后期收取流量的费用;

第二种,私有化部署的方式,按项目来收费,主要看客户选了多少个功能模块。

爱分析:目前来看,这两种模式的客单价都做到什么级别?

庞文君:我们其实早期做的项目比较小,虽然客户很大,但项目单价就没有那么高。今年开始做很多会项目金额高一点的,大概在数十万到百万。

爱分析:目前企保科技的团队人员情况如何?

庞文君:我们现在60来个人,基本上主要是保险和技术,目前销售人员不多。

爱分析:保险行业中,各公司对于保险机器人的付费意愿如何?

庞文君:整个保险行业里小的经代公司,甚至小保险公司,不仅限于机器人,对于技术的付费能力和付费意愿都是不高的。所以我们看到做技术服务比较好的公司,其实都是服务头部的。

头部公司中,人保、太保都是我们的客户。但其实我们在保险行业中是大小通吃的。因为我们现在的产品比较有优势,销售会逐步推进,而头部的客户合作慢,中间的和下面的会快一些。

爱分析:长期来看,头部公司是否会倾向于发展自己的AI能力?

庞文君:这些自己有研发团队的公司也会与我们合作,是为了加速研发进程。因为保险公司差不多都是去年底或者今年才建这一块的团队,而且人都不多。

去年行业比较火的是智能定损,所以大家AI技术团队的人员优先配了视觉领域的,而对话机器人大家都刚开始。自有团队的公司在研发上也会进行外包,希望购买我们的引擎加速研发。

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