前言：本文是团员小璐的第一篇输出，基于其实战经验，对寿险行业跟AI的结合点描述得比较清晰全面，未来的话，可以再针对具体的细分方向，做更深度的剖析（可参考《重要 | 关于“输出”的几点建议》 ），欢迎大家也来分享你的实战干货，给自己简历加分。
传统寿险公司主要包含线下代理人、电销、互联网三种运作模式，本文针对电销模式，描述 AI 在公司中应用的场景或项目，说明所解决的业务痛点和面临的瓶颈。欢迎各位指正和探讨。
寿险公司运作主要包含以下关键因素：
1. 产品，定价是否合理，承保范围是否契合目标客户需求等；
2. 销售人员的业务能力，电销因只能通过电话与客户进行互动，因此销售话术和声音很是关键；
3. 客户画像，好的客户画像可产生销售线索，销售人员可根据这些线索分析客户需求，进而抛出产品卖点。
寿险公司主要面临以下痛点：
1. 整体市场对保险接受度不高，一方面是大众对保险不够了解，一方面是负面新闻加速大众对保险的偏见；
2. 保险从业者整体素质偏低，再加上保险产品所涉及的专业性较强，易造成对客户的误导性；
3. 客户信息缺少和失真，造成公司客户双方信息不对称，带来承保、理赔难；
4. 销售人员的工资主要根据出单情况进行提成，人员流动性大，招聘和培训需求大且难度大。
寿险公司是强业绩导向，因此如何赋能坐席和客户，解决上述痛点，直接或间接带来保费的提升至关重要。以下为从坐席端和客户端实际应用项目。
一、坐席端
1、AI 招聘
- 业务痛点：人员流动性大，人员的快速招聘，才能驱动业绩的快速扩张；业务人员招聘需求和流程相对简单和明确
- 功能模块：AI 一面，做初步筛选，同时为人工二面做好信息参考；招聘在线化，提升招聘进度；形成坐席画像，为后续的培训做好基础，形成较为完整的、定制化的人才培养路线
2、AI 教练
- 业务痛点：教练资源有限，无法小班教学；坐席上线前，无机会模拟与客户互动的场景，无法有针对性的查漏补缺，正式上线时也易紧张
- 功能模块：话术的演练和通关，对对话过程形成较为完整的评价体系和提升建议；未来，坐席在与客户沟通过程，实时辅助识别客户意图，并推荐相应话术和知识内容
3、AI 知识库
- 业务痛点：保险产品知识多且专业，面临客户个性化问题，坐席无法进行专业解答，影响专业形象且客户体验低
- 功能模块：多元化知识问答
二、客户端
1、智能 OB
- 业务痛点：在通话前和通话中，空错号较多，且大部分客户会在开场白、接洽、产品介绍环节处挂机，这些已花费坐席 80%的时间，无法集中于真正有意向的客户上
- 功能模块：集中式外呼，进行空错号筛选，进行简单的服务，如赠险或预约时间上，增加与客户的互动，获取有效的客户信息；分布式外呼，坐席根据自己需要，自由选择是否外呼、外呼的产品和功能等
2、在线小程序
- 业务痛点：只有电话销售一种渠道，与客户接触有限；无有效的客户培养和互动期，如果直接销售，则销售转化率较低
- 功能模块：增加互联网引流模式，通过 AI 保顾、AI 作诗作曲等功能，增加客户粘性；未来，电销与互联网相结合，客户可通过小程序进行智能呼入
三、数据基础端
语料工厂
- 目的：数据是 AI 的核心，又快又准的提供 AI 所需标注数据是关键
- 功能模块：1. 生产数据实时选择性（如置信度低，准确率低的意图，去除重复性任务等）流转至系统，标注人员在线操作，经过业务专家审核后，流转至 AI 侧进行训练或测试；2. AI 辅助判断，一般 AI 识别出的 top5 意图会 98%的含有正确意图，供人工端辅助判断；3. 智能看板，实时展现生产效果（如 ASR 和 NLP 识别准确率），人员标注效率和准确率，便于任务和人员管理。
目前 AI 因算法和模型局限性，在 ASR 和 NLP 准确率方面已达到上限，同时在长难句识别、多意图判断、上下文理解等还远远不够人工水平，再加上大众对保险接受度不高，机器销售更易造成投诉，所以单靠AI取代成熟人力进行保险销售还不切实际。未来的方向主要集中在以下几点：
1. 对简单重复性环节，AI直接介入和替代，如空错号筛选，初步意向客户筛选；
2. 辅助坐席，识别客户意图和知识推荐；
3. AI与人工配合，AI生成有效线索至人工侧，人工侧进行跟进，跟进过程和结果供AI侧学习。
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作者：黄钊hanniman，图灵机器人-人才战略官，前腾讯产品经理，7年AI经验，10年互联网背景，微信公众号/知乎/在行ID“hanniman”，饭团“AI产品经理大本营”，分享人工智能相关原创干货，200页PPT《人工智能产品经理的新起点》被业内广泛好评，下载量1万+。