創(chuàng)澤機(jī)器人 |
CHUANGZE ROBOT |
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,大模型正加速保險(xiǎn)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。保險(xiǎn)業(yè)作為人力密集和數(shù)據(jù)密集的行業(yè),特別適合通過(guò)大模型來(lái)革新客服、營(yíng)銷(xiāo)和理賠等場(chǎng)景。本案例中的保險(xiǎn)AI大模型助手,主要聚焦于保險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo),提供智能問(wèn)答、產(chǎn)品信息檢索、產(chǎn)品數(shù)據(jù)計(jì)算等功能,極大提升保險(xiǎn)代理人的工作效率,并優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)。技術(shù)上,該助手基于開(kāi)源LLM模型并進(jìn)行微調(diào),通過(guò)RAG架構(gòu)集成保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)來(lái)提升問(wèn)答的準(zhǔn)確性和專(zhuān)業(yè)性。產(chǎn)品可以以側(cè)邊欄的形式嵌入企業(yè)微信等通訊軟件,為代理人在客戶(hù)溝通中提供邊聊邊查的實(shí)時(shí)輔助,有效整合“人工+大模型”的合作模式,降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)降本增效的商業(yè)價(jià)值。
隨著保險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)平臺(tái)的興起,傳統(tǒng)保險(xiǎn)企業(yè)面臨提升客戶(hù)服務(wù)的迫切需求,這對(duì)保險(xiǎn)代理人提出了從“產(chǎn)品銷(xiāo)售”向“客戶(hù)專(zhuān)家”的角色轉(zhuǎn)變,要求他們不僅要精通產(chǎn)品銷(xiāo)售,還需掌握核保、理賠等業(yè)務(wù),以適應(yīng)客戶(hù)的多樣化和個(gè)性化需求。保險(xiǎn)AI大模型助手應(yīng)運(yùn)而生,旨在通過(guò)提升代理人的專(zhuān)業(yè)能力和服務(wù)水平,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化客戶(hù)服務(wù)、優(yōu)化溝通與銷(xiāo)售策略、提供售后支持和效率提升。這些工具通過(guò)自動(dòng)化處理常規(guī)查詢(xún)和事務(wù),同時(shí)提供培訓(xùn)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、產(chǎn)品推薦和多渠道互動(dòng)支持,助力代理人有效管理客戶(hù)關(guān)系和確保銷(xiāo)售合規(guī),以增強(qiáng)客戶(hù)體驗(yàn)和推動(dòng)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。大模型技術(shù)的深入應(yīng)用不僅優(yōu)化了保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程,也增強(qiáng)了對(duì)業(yè)務(wù)針對(duì)性和安全性的考慮。垂直大模型比通用大模型更有價(jià)值,對(duì)業(yè)務(wù)的針對(duì)性更強(qiáng)。出于安全性考慮,大模型應(yīng)用應(yīng)先內(nèi)后外,優(yōu)先應(yīng)用于內(nèi)部各類(lèi)管理場(chǎng)景,謹(jǐn)慎應(yīng)用于對(duì)外客戶(hù)場(chǎng)景。
保險(xiǎn)AI大模型助手通過(guò)整合尖端的大模型技術(shù)和專(zhuān)業(yè)的保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù),為保險(xiǎn)代理人提供了一個(gè)強(qiáng)大的支持工具,以提高服務(wù)效率和專(zhuān)業(yè)水平。這款助手利用從公開(kāi)數(shù)據(jù)中微調(diào)的保險(xiǎn)專(zhuān)用大模型,結(jié)合LLM+RAG的檢索架構(gòu),為保險(xiǎn)代理提供定制化問(wèn)答服務(wù),從而確保信息的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。
主要能力
保險(xiǎn)AI大模型助手集成了先進(jìn)的LLM大模型技術(shù),使用公開(kāi)的保險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的微調(diào)訓(xùn)練,以增強(qiáng)對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品、條款和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的理解。此外,通過(guò) LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),助手能夠提供高度定制化的問(wèn)答服務(wù)。助手還擴(kuò)展了多項(xiàng)功能,包括常見(jiàn)保險(xiǎn)知識(shí)問(wèn)答、保險(xiǎn)產(chǎn)品信息檢索、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算器、溝通記錄總結(jié)和待辦事項(xiàng)生成,通過(guò)指令優(yōu)化確保精確執(zhí)行特定保險(xiǎn)場(chǎng)景任務(wù)。 技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)
1.基于公開(kāi)保險(xiǎn)知識(shí)數(shù)據(jù)微調(diào)的保險(xiǎn)大模型:特別針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)需求進(jìn)行定制化訓(xùn)練,優(yōu)化對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品和條款的理解;
2.基于ES+Milvus的LLM+RAG混合檢索架構(gòu):結(jié)合了文本搜索的精準(zhǔn)度與生成模型的應(yīng)答靈活性,有效提升信息檢索的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度;
3.保險(xiǎn)場(chǎng)景特定任務(wù)指令優(yōu)化:針對(duì)產(chǎn)品推薦、產(chǎn)品比對(duì)等保險(xiǎn)特定任務(wù)進(jìn)行了指令優(yōu)化,提高操作的精準(zhǔn)性和效率;
實(shí)施效果
保險(xiǎn)AI大模型助手已成功嵌入超過(guò)百款保險(xiǎn)產(chǎn)品,并支持自動(dòng)解讀保險(xiǎn)條款,能夠針對(duì)涉及產(chǎn)品條款和年金計(jì)算等復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)。通過(guò)保險(xiǎn)AI大模型助手的應(yīng)用,可以實(shí)現(xiàn)以下效益:
• 工作效率提升:客戶(hù)需求響應(yīng)時(shí)間降低,日觸達(dá)客戶(hù)數(shù)增加,客戶(hù)信息和需求收集準(zhǔn)確率和覆蓋率提升,幫助保險(xiǎn)代理人更高效地處理客戶(hù)需求,提升服務(wù)質(zhì)量;
• 培訓(xùn)成本降低:專(zhuān)業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí)時(shí)間減少,客戶(hù)異議問(wèn)題處理方式培訓(xùn)成本下降,保險(xiǎn)代理人可以更快速地掌握所需知識(shí)和技能,降低培訓(xùn)成本,助力了增員;
• 管理成本減少:管理者檢查顧問(wèn)工作情況的時(shí)間大幅降低,保險(xiǎn)代理人的工作更加高效,管理成本得到有效控制;
綜合來(lái)看,保險(xiǎn)AI大模型助手的應(yīng)用不僅提升了工作效率、降低了培訓(xùn)和管理成本,還幫助保險(xiǎn)公司更好地滿(mǎn)足客戶(hù)需求,提升了整體運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量。
應(yīng)用落地情況
保險(xiǎn)AI大模型助手在保險(xiǎn)代理人與客戶(hù)溝通中的廣泛應(yīng)用,提供實(shí)時(shí)問(wèn)答支持和資料查詢(xún)功能,簡(jiǎn)化了代理人查詢(xún)產(chǎn)品資料的流程,減少了溝通次數(shù),提升了客戶(hù)服務(wù)效率和質(zhì)量,增強(qiáng)了客戶(hù)體驗(yàn)和滿(mǎn)意度。這些創(chuàng)新技術(shù)和功能的實(shí)施,顯著提升了代理人的工作效率和專(zhuān)業(yè)能力,有效支持了保險(xiǎn)企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
保險(xiǎn)AI大模型助手的推廣和應(yīng)用帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。
• 在經(jīng)濟(jì)效益上:降低了操作成本,提高了工作效率,增加了潛在收益;
• 社會(huì)效益上:提高了客戶(hù)滿(mǎn)意度和服務(wù)質(zhì)量,增強(qiáng)了客戶(hù)忠誠(chéng)度和信任感;商業(yè)模式采用私有化部署的產(chǎn)品收費(fèi)機(jī)制,為保險(xiǎn)公司提供定制化服務(wù),確保了模型的廣泛應(yīng)用和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在應(yīng)用推廣方面,已在互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)公司實(shí)施,支持?jǐn)?shù)百名保險(xiǎn)代理人的日常工作,推動(dòng)了智能保險(xiǎn)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化和普及。這些成就展示了AI技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的實(shí)用價(jià)值,也為其他行業(yè)的應(yīng)用提供了借鑒。
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