历时4个月, 太平洋保险公司携手竹间智能一同打造的基于自然语言理解技术和智能推荐算法的智能保险顾问——阿尔法智能保顾亮相人工智能大会。

阿尔法智能保顾是全方位的专业保险顾问机器人，通过它，用户可以使用文本或语音的形式，随时随地咨询保险相关知识，了解如何购买保险，应该买多少保额的保险，以及保险产品推荐等专业保险知识。随着经济水平不断提升，人们对保险的期待越来越高，产生了很多细分的需求。随着互联网的发展，信息传播快速，信息透明化，人们对保险的认知也越来越多，在保险产品的选择上也有自己的理解。而随着保险代理人的人数不断快速增长，代理人的知识水平、产品认知受到挑战。

上图数据来源：中国产业信息网

但自2015年6月取消保险从业资格证之后，在短短三年内，国内保险代理人群体从300多万猛增到2018年的超过800万。随门槛降低导致保险代理人数量猛增，也导致人员质量的层次不齐，到底有多少保险代理人能满足保险高知识水平、保险产品高认知度的需求，需要打个问号。

（单位：万亿元）数据来源：中国产业信息网

加上2018年原保险保费收入的同比增速放缓，2017年，中国保险业原保险保费收入36581.01亿元，同比增长18.16%。截止到2018年底，中国原保险保费收入38016.62亿元，同比增长3.92%。也就是说，2018年原保险保费收入的同比增速放缓了14.24个百分点。而代理人的数量增长比率远远超过保费收入增长率。如果继续通过增加代理人数量，提高保险成单量，其实对保险企业人力成本压力非常大，投入产出比极可能无法满足预期。另一方面，保险增量的放缓导致代理人收入的减少，也加剧了人员的流动，导致代理人提供的服务不稳定，导致用户流失，保险企业收入持续降低，形成恶性循环。虽然不少企业选择了用智能客服解决人工难的这个问题。但呆板的话术以及许久未更新的数据库，都导致消费者体验极差，造成了大量用户的流失。依旧没有满足保险企业高转化率和增长率的需求。

太平洋保险公司作为国内大型综合性保险集团，已为超过1.23亿名客户提供服务。在意识到现有的保险导购机器人已经无法满足用户需求后，太平洋保险公司携手竹间智能一同打造基于自然语言理解技术和智能推荐算法的智能保险顾问——阿尔法智能保顾。作为保险业首个AI保顾的落地项目，阿尔法智能保顾受到了各界的关注，日均咨询对话量过万。通过阿尔法智能保顾，用户可以使用文本或语音的形式，随时随地咨询保险相关知识，了解如何购买保险，买多少保额的保险，以及保险产品推荐等专业保险知识，打造全方位的专业保险顾问机器人。

现阶段保险机器人

无法解决保险业根本痛点

现阶段的保险机器人大多使用的智能IVR技术，通过机器人对客户的一步步引导，最后得出答案，大多数时候需要操作3步以上才能得到答案，甚至还得不到真正想要的答案，因此用户会觉得体验非常的差。这些保险机器人的确能完成与客户简单的知识问答，但这仅仅只是将保险行业大量的业务知识维护进机器人的知识库里，解决人工客服知识的局限性，还是没有与客户产生交流，会让客户觉得体验非常差，作为顾客却没有体验到好的服务甚至感受到自己不被重视。客户在不经意间渐渐流失。

而竹间智能如何解决这些问题的呢？通过自然语言理解和多模态情感技术，深入保险业的业务场景，理解企业和用户痛点，实现AI保险的应用。

竹间智能的解决方案

01

FAQ准确率高达95%

“意外险是什么？”

“重疾险可以保什么？”

“如何购买保险？”

保险业的客服和代理人每天被问到的最多的问题其实都是这些非常基础简单的问题，当客服和代理人在每天重复且高强度回复这样的问题后，难免会导致情绪及服务上的不稳定。为了解决保险客服的压力，竹间智能提供FAQ保险知识库建设，支持用户自行建设和管理FAQ标准问和预料扩写，并帮助客户梳理了500多条保险基本知识的标准问。满足保险小白用户对保险知识的应用和了解，也是智能保险顾问的优势之一，FAQ准确率高达95%。

02

上下文语义理解

在对话场景中，用户往往会进行连续的提问，当用户问到“意外险是什么”→ 机器人进行回答 → 用户接着问 “那重疾险呢”，用户其实想要问的是“重疾险是什么”，如果单从“那重疾险呢”这句话来分析，到底是询问重疾险是什么，还是要购买重疾险，机器人有可能识别不出用户的真正意图，所以机器人对于上下文的理解非常重要。竹间智能支持对话过程中对上下文的语义理解，能够根据上下文，自动补充用户问题中的确实实体或属性部分，实现拟人化的人机交互。

03

4种意图识别和40+话题识别

支持险种咨询，保额计算，产品推荐和家庭保险这四种意图，根据实际的业务应用场景，很多接近的说法需要识别为不同的意图，例如“买什么保险”需要进入《险种咨询》的意图，给用户推荐适合的具体险种；而“买什么意外险”需要进入《产品推荐》的意图推荐给用户意外险的一个具体保险产品。而类似的场景较多，用户的表达可能相似，为了准确识别用户意图，需要同时意图和话题同时搭配使用，以满足大多数客户对于不同场景，不同人群的出话和反馈。

另外，竹间智能帮助实现对不同人群进行应答话术的区分，例如对于小孩子，年轻人，老人，根据不同年龄段的应提供不同的多轮话术，白领和高危险职业人群的话术也应该有所区分。

04

单个多轮多达19轮的对话

保险产品推荐需要因人而异，不同的客户对于保险的需求不一致，包括险种不同，保额不同，具体产品不同。根据保险业务流程，配合意图，设计出多轮对话满足最终保险产品推荐的总流程：险种咨询 (最需要哪几种保险，意外险 还是重疾险)→保额计算→产品推荐，在通过意图识别进入某个多轮场景后，模仿保险顾问对用户的信息进行进一步询问和收集，最终给予保险种类，额度和具体保险产品的专业建议。为了配合较为复杂的场景，单个多轮场景可完成多达19轮的对话。

05

人性化的记忆功能

在多轮场景中对于已经收集到的信息机器人可以进行主动记忆，这样当用户进入其他多轮场景后就不需要再输入相同的信息，机器人更智能更人性化，大大提升了用户体验。

06

简易操作的开放平台让运营效率提升70%

竹间的人工智能平台可以提供丰富易操作的可定制化服务，用户可以在管理界面中自行完成机器人形象定制、问答定制、知识定制、意图引擎定制等。FAQ保险知识库和多轮对话，用户都可以自己进行设置，操作简单。而且它还具备强大的自学能力，会用算法实时收集用户反馈，24x7小时地进行算法训练优化。对于保险行业而言，不断更新的产品，需要不断更新运营机器人的知识库才能保证用户对保险“代理人”的知识水平、产品认知高水平标准，而简易的操作平台让运营效率提升70%。

仅仅考虑到单一的场景，无法真正解决企业痛点，只有多场景融合才能比较全面的积累沉淀出综合性的解决方案。竹间智能致力于深入场景，为保险业提供解决各种场景下的解决方案，既能普适也能定制，变革保险业的客户体验，真正为企业赋能。