疫情突襲之下,保險業正經歷前所未有的變革,互聯網、數字化對保險行業的影響,不可忽視。如何正確審視行業及公司的歷史階段,明晰自身的定位,對接互聯網,尋找到最適合的發展之道,是當前保險企業最為關注的課題。只有正確了解保險行業的歷史發展階段,找出困擾發展的“痛點”,內外兼修,對癥施藥,借勢互聯網,才能實現企業穩健、可持續的發展。
疫情對保險業的影響
保險業作為管理風險的行業,相關業務領域雖面臨一定壓力,但保險業憑借自身處置風險的專業能力與提供保障產品的特殊優勢,也面臨著新的機遇。疫情的蔓延,對代理人客戶拜訪、增員、培訓及日常管理均有較大影響。而金額較大的年金、分紅等業務多需面談促成,因此依靠代理人渠道的傳統壽險保費增長將承受較大壓力。疫情會較大影響壽險業的新單銷售,因為不同于財險業,壽險業全年新單銷售大部分來源于一季度的“開門紅”,以中小壽險企業尤甚。
疫情對保險業的另一方面影響則集中在賠付。最近,銀保監會人身險部、財產險部、中介部分別下發文件,要求各人身險公司、財產險公司和保險專業中介機構從開辟理賠綠色通道和擴展保險責任等方面做好疫情防控保險服務工作。
各家保險公司積極響應,設立賠付綠色通道,將保險責任范圍加大。人保、平安、太保、泰康、太平洋等多家保險公司將新型冠狀病毒感染肺炎納入保障范疇,醫療險產品均推出了取消藥品限制、定點醫院限制、免賠額以及30天等待期等相關服務;意外險主要增加了因新型冠狀病毒感染肺炎導致的意外身故、傷殘保險金;重疾險被保險人首次經醫院確診為新型冠狀病毒感染肺炎后,險企可給付一定額度的保險金。
迎來機遇
“機遇”則主要體現于健康險領域,本次突發的新型冠狀病毒感染的肺炎疫情,病毒傳染性強、潛伏期長、覆蓋面廣,且存在變異可能,各地紛紛采取隔離防控、延遲復工等有力措施。面對突如其來的肺炎疫情,網友們紛紛感嘆“你永遠不知道,明天和意外哪個先來”,這場疫情也提高了人們對疾病的自我防范意識,喚醒了大眾的健康風險保障意識。
幾乎每一次大疫情過后,都會出現投保率增加的現象。回顧歷史數據,2003年“非典”疫情推動健康險為代表的保險業保費收入快速增長,5至8月在“非典”疫情得到有效控制期間,健康險單月保費同比增速高達309%、265%、158%、131%,疫情穩定后逐步恢復正常增速水平。
隨著此次疫情防控的需求增加,民眾對長期包括意外、醫療、重疾、定壽及終身壽險的需求也在增加,隨著保險意識的增強,我國保險尤其是互聯網健康險的滲透率也有可能提高,另一方面也倒逼險企不斷創新適應市場變化的保險產品,提升理賠服務。
科技助力保險服務轉型
科技的加持已成為中國保險業近幾年發展轉型的最大動力,保險科技正在重塑保險行業的價值鏈,一些行業領頭羊已經將人工智能技術應用在銷售、產品開發、運營、服務等多個場景中。但總體而言,保險業智能化程度仍然不高,運營效率有待提升,綜合管理成本偏高,影響了行業整體的承保盈利能力和可持續發展。保險企業必須以更積極的態度擁抱科技,才可能蝶變新生,在中國這個全球最具吸引力,同時也是高度競爭化的保險市場中占得先機。作為國內領先的人工智能公司,一號互聯已經為多家領先保險企業的服務、運營等場景提供了各類AI產品服務,助力他們改善運營效率,驅動業務創新。
1、多端登陸讓服務更高效
以人工智能為技術核心的保險科技類產品:智能客服、智能文本機器人、外呼機器人、展業工具等,都實現遠程服務和工作,多端登陸使用、多渠道接入,可以及時應變突發狀況。例如小A客服中心支持各大保險公司快速實現坐席遠程辦公,多平臺服務。PC端工作,輕松實現在家辦公;手機端工作,移動辦公,不受地域與設備限制,隨時隨地為用戶提供服務,解決了保險公司客服人員暫時無法上崗的問題。
2、“懂保險“的客服機器人帶來更好客戶體驗
“在線客服系統+文本機器人”也已成為客服中心標配,保險行業的最開始的人工智能應用場景是智能客服,保證7*24小時在線服務。智慧新客服晚上由機器人獨立接待,使得文本機器人可以填補夜班客服空缺,白天由機器人完成前端接待工作,遇到高難度處理不了的用戶隨時轉接給人工客服,將有限的精力放在中后端維護工作上,提升人工的效率和服務價值。當人工客服人員不夠時,由文本機器人可以進行及時應答兜底,若機器人未解決,則會自動記錄下需求,安排人工回訪。在疫情時,也可以通過疫情相關知識庫形成疫情問答機器人,幫助保險客戶進一步了解疫情及相關防護措施,安撫客戶情緒。更完善的保險服務,有助建立保險公司良好形象。
3、智能外呼,讓溝通更高效
智能外呼機器人代替人工撥打電話,實現回訪實現回訪、通知、營銷等業務需求營銷等業務需求。智能外呼機器人,引入ASR、TTS等技術等技術,通過自動撥打過自動撥打、自然交互、多輪對話多輪對話、話術引導、自動分類等能力自動分類等能力,提高工作效率同時節提高工作效率同時節約人力成本,備受各大保險公司好評。
通過外呼機器人根據業務需求進行自動外呼,NLP技術保證人機語言自然交互,通話結束后外呼結果形成報表,從而完成整體回訪任務的撥打記錄和生成工單。全程不需要人工參與,實現了減少人工客服的工作量,從而解決疫情期間和業務高峰期客服不足的問題,得到很多頭部保險公司的肯定。
4、通過數據了解客戶關注點簽單SOEASY
理財經理或代理人通常會反饋這樣的問題,例如平均手上有50-100個客戶,但不知道哪些是潛在的保險客戶;考核任務重,沒有時間系統學習保險知識,想給客戶推薦保險,不知道推薦什么產品;理財經理經常收到公司的宣傳資料,轉發產品資料容易驚擾的客戶,又達不到很好的效果不知道如何通過有效方式與客戶建立聯系等。有了AI產品助理,問題一下解決,讓簽單成為易事。
5、智能知識庫讓客服系統更聰明
準確應答的能力、專業的行業知識庫、完善的數據分析體系,是提升客服系統運營效率的關鍵。較多保險公司多年前就將文本對話機器人應用于客戶服務中,隨著人工智能技術的快速發展,原有機器人的智能化程度明顯不足:首先,關鍵詞識別的模式導致語義理解程度低,問答不準確,滿意度低,轉人工率高;其次,保險知識點的管理和細化程度不足,知識庫維護困難,語義管理需要人工添加相似問句,投入成本極高;再者,數據統計維度少,數據分析不夠全面準確,難以為提升客服工作提供有效參考。
憑借業界領先的技術以及保險行業的豐富落地經驗,小A對其原有的客服機器人進行了升級。和老的機器人相比,小A在線機器人更加智能化:
準確應答:基于自然語言處理(NLP)和自學習能力,能夠準確理解用戶意圖,解答用戶關于理財保險、養老保險、健康保險、少兒保險、意外保險等不同險種的售前、售后問題;
自我學習:基于知識圖譜的結構化知識管理系統,能實現多渠道多知識點答案歸類、打標,在對話語料中挖掘新知識點,舉一反三,擴充相似問,還能智能化篩選歧義問答,一鍵優化,減少機器人訓練成本;
知其然,更知其所以然:完善的數據分析能力覆蓋各渠道數據信息、知識點訪問數據、滿意度統計及分析、轉人工問題統計及分析、輿情分析、熱點分析等維度,從數據中歸納洞察,助力運營效率提升。
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