編輯導語：目前的保險行業客服還是人工主導，尚存許多的發展空間。本文主要分析了保險行業使用智能客服的方式以及情況，未來的保險行業客服產品能否真正地實現全面智能化，還有待商榷。

一、保險行業特點分析

1. 傳統保險的特點

• 基于信賴的購買
• 長期內回饋或者不回饋，因此需要用戶有更加強烈的購買意愿，或者觀念上的很大轉變
• 領域知識晦澀難懂，一般用戶自己無法抓住保險介紹中需要關注的重點，以及無法自己在短時間內找到適合自己的產品
• 辦理時間跨度長，購買流程復雜以及業務
• 保險范圍比較小，保險具有普適性，主要是長期保險

基于此，傳統保險的購買主要需要聯系保險代理人，是一種保險找人的模式，和銀行以及目前電商主營業務中人找產品的模式存在差異，我認為也正式因為如此保險行業相較于其他行業更加關注人與人的交流，因此在進入、普及智能客服方面相對于其他金融產業比較慢。

但是疫情的發生，微博等宣傳媒體對個人健康，猝死事件的報道都使用戶的心態發生了一定的轉變，同時技術、社會發展催生出來的一些新形式的保險公司與產品也使用戶與保險的距離不斷縮減，估計在未來某些險種如健康險、人壽險會逐漸轉為人找險的模式。

2. 行業發展趨勢–傳統保險行業&互聯網保險&保險代理平臺

以下是艾媒咨詢提供的保險科技企業圖譜：

來源：艾媒咨詢

原本保險行業是通過幾個大的險種進行拆分，如財產險，人身保險（人壽險，健康險等），而現在除了拓寬險種（如增加了寵物險，未來可能還會增加個人信息安全險等），還根據保險使用場景以及價格等因素對保險進行了拆分。

同時目前也出現了更加多樣化的保險企業如互聯網保險，互聯網保險中介機構，目前這些企業所涉及的保險相對價格比較低（主要是幾十到幾百不等，且保險時效在1周到幾年之間不等），主要面向C端用戶，或者以場景的方式進行出售（如坐飛機，在支付飛機費用的頁面出現的意外險）。

從這樣的發展趨勢來看，劃分出來的低成本，低風險，低期限，需要以量取勝的保險模式，類似于目前的電商，因此估計劃分出來的部分保險業務會增加在智能客服等人工智能的投入，進而進一步降本增效。

二、智能客服

1. 客服

客服目標：解決用戶的問題 ，引導促成購買的行為 ！其他影響用戶體驗的因素（企業：吸引新客戶、保留老客戶以及將已有客戶轉為忠實客戶，增加市場份額）。

智能客服對企業的作用：降本增效，促進系統運行的穩定性（如人工客服因為生病，離職，職位變更，對領域知識熟悉度不足都會導致客服工作的不穩定）。

智能客服如何實現以上的作用：

• 減少人工需要處理的業務：機器處理如部分咨詢（猜你想問，直接咨詢知識類問題）、基礎業務處理、信息收集傳遞等比較簡單的工作。
• 多方式促進人工客服快速專業化：通過機器人分流，以及話術助手輔助應答將需要處理的業務專門化，同時通過話術助手減少培訓的時間，通過智能質檢檢測客服回答的問題，精準的發現人工客服業務處理問題。
• 增加客服工作時間：7×24小時工作，符合用戶基本生活節奏。

2．智能客服

首先需要明確一點目前的智能客服是一個綜合各種用于改善傳統客服模式功能的集成，而不同的公司可以根據其需求，為公司配備不同的組件，因此以下首先介紹一下目前智能客服有哪些組件。

因為阿里最主要的就是電商，對客服產品的理解以及設計會站在比較前沿的位置，因此以阿里云提供的智能客服相關產品為例進行說明。

智能客服解決方案的總體流程：

CCF智能語音會議

以下是智能客服的系統架構：

來源：CCF智能語音會議

以下對智能客服集成中可選擇的單個功能進行說明：

3. 總結

目前智能客服供應商在宣傳個人產品優勢時總會提到產品組件獨立或組合方式對接不同的業務場景，接下來看一下不同金融企業所接入的智能客服產品組件匯總：（以下數據根據產品供應方官網給出數據總結獲得）。

從中可以看出，現階段各大主要的智能客服供應商展示的合作領域保險行業相對比較少，且針對金融行業提供的解決方案也主要基于系統的穩定性，數據的安全性，風險管控或者企業上云等企業運行管理類的產品。

可以猜測目前的保險行業要么是還沒有很關注智能客服這一產品，要么是基于某些考量而在自己做智能客服這一產品。

接下來來看一下目前的保險按行業使用智能客服的情況。

三、保險行業智能客服用情況分析

1. 智能對話機器人對比測試

（1）競品企業的選擇

主要根據目前的規模大小以及商業戰略進行選擇。

（2）測試任務的設計

①App&web智能客服頁面文字輸入：測試文字溝通

您好（基礎溝通用語）。

1. 最近疫情又開始起來了，我有點害怕，關于新冠有什么保險（聊天式：存在情感表達）
2. 關于新冠有什么保險（咨詢型：簡單描述個人問題）
3. 我買了什么保險（任務型）

②App&web智能客服頁面語音輸入：測試ASR

通過手機錄制然后一一播放。

文字：關于新冠有什么保險可以看看的嗎？

語音：注意：語音測試還在百度、訊飛、搜狗輸入法中進行了測試，測試識別率均為100%

③電話：（在22：00之后撥打熱線）：測試語音溝通

咨詢有關疫情的保險，目前在咨詢方面智能客服主要不是在解決問題，主要還是在做分流。

（3）測試結果展示

（4）總結

在智能對話機器人的部分，在晚上10：50我還測試了部分淘寶店家，發現一般比較小的店使用的還是人工，而像回力這種相對來說比較大的店鋪也是機器人+人工一直在線，可能是目前智能對話機器人相對于人工對效益的影響只有在人力成本比較大的時候才有體現，或者需要較長的適應期，一般小企業等不了。

除了以上的測試，在ASR語音識別部分，還在百度、訊飛、搜狗輸入法中進行了測試，測試識別率均為100%。在淘寶中測試識別為“關于新冠的保險有什么樣”，錯了一個字，但是關鍵詞語正確。

以及智能語音對話測試，因為放不了音頻所以聽具體的結果。

四、總結

本次分析主要關注保險行業使用智能客服的方式以及情況。

雖然目前智能客服供應商提供了多種不同功能的智能客服相關產品，但直接供應給保險公司的比較少，但是調查發現各個保險公司都有基本的智能對話機器人，因此估計比較大的保險公司還是以自產自足為主。

此外根據供應商提供的產品看涉及TTS技術的產品主要是智能外呼，以及智能外呼導航這兩部分，處理的業務是主要是數據的收集如營銷、回訪、調研、通知/提醒、關懷、催收等交流比較少比較簡單的場景，以及簡單的業務，如移動公司的話費查詢等。

再來看目前保險行業智能客服的技術，測試反映目前保險行業的智能對話助手水平相對較差（與銀行等更加關注客服的行業相比），因此還是以人工為主，輔助智能客服處理有限場景下的問題。

對比感覺平安在智能客服上做的是相對完善的，但是在一些地方還需進一步的處理，如您好的回復語言，語義理解類的問答，甚至可以記住用戶說過的話，特殊時期的關心用戶的語言，缺少保險中需要的人與人情感的連接與信賴。此外平安在咨詢問答上，語義理解存在問題，用的更類似于信息搜索的方式。

在智能外呼，以及智能外呼導航這兩部分，測試結果顯示目前智能外呼主要還是用在分流，區分用戶想問的是壽險，還是財產險或者其他的保險。

在智能外呼導航部分能夠處理的問題比較少，或者無法語音識別出用戶的意圖（同樣的語句淘寶可識別，以及百度、搜狗、訊飛等輸入法軟件也可識別），和目前銀行業存在差距。

總之目前保險行業智能客服存在很大的發展空間，目前行業客服還是人工占主導。

本文由 @4T 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。