人工智能技術在現(xiàn)代保險企業(yè)的應用實踐調研報告目錄TOC\o"1-2"\h\u13209一、調研的目的及意義 17116二、調研的重點問題 11231三、調研方案 17013四、調研工作的進度安排 232629五、調研結果分析 217856（一）人工智能客服電話對保險公司的價值 27582（二）當前保險公司智能客服電話能夠實現(xiàn)的功能 2202761識別客服的身份 288472記錄客戶相關背景信息 3299783業(yè)務操作的提醒 3186484開展營銷與服務 36124（三）保險公司實現(xiàn)人工智能客服功能的技術支撐 316531運用ASR語音識別 3142071NLP需求理解 4160311對話數(shù)據(jù)挖掘 427128六、結論 514193參考文獻 6一、調研的目的及意義近年來，人工智能技術和自然語言處理技術等相關領域的技術的開發(fā)使得計算機機器人的自助服務成為可能。因此，一方面，通過計算機處理，用戶可以在詢問后提供更合乎邏輯的答案，從而節(jié)省大量人力資源；另一方面，用戶不需要等待很長時間才能為客戶服務，直到回應，從而節(jié)省客戶的能量。所謂的在線智能客服服務是一種智能處理方法，將計算機技術、自然語言、人工智能和專家系統(tǒng)結合起來。通過有系統(tǒng)的分析、研究和綜合，將客戶的自然語言作為投入，我們可以向客戶提供更準確的答案，并通過用戶反饋更正和充實知識基礎。因此，為客戶提供有效而迅速的回答。這在一定程度上體現(xiàn)了人工智能在客服電話領域所具有的發(fā)展?jié)摿?。二、調研的重點問題人工智能在保險行業(yè)客服電話中的應用情況及取得的成效。三、調研方案通過在我市保險公司的實習工作了解人工智能在保險行業(yè)客服電話中的應用情況及取得的成效，并結合自身的專業(yè)知識進行專業(yè)性的分析總結，從計算機技術的角度分析其應用原理及未來的發(fā)展展望。四、調研工作的進度安排此次調研共計分為以下三個階段：第一階段（2022年9月-2022年10月）：收集相關論題的資料，做好行業(yè)和技術相關的知識儲備；第二階段（2022年11月-2023年2月）：入職調查行業(yè)也就是保險行業(yè)的客服相關部門進行實習，了解人工智能在保險行業(yè)客服電話中的應用情況及取得的成效。第三階段（2023年2月）：總結實習心得，整理期間相關研究主題的資料，并從計算機專業(yè)的角度分析其實現(xiàn)的技術基礎以及未來發(fā)展和應用方向。五、調研結果分析（一）人工智能客服電話對保險公司的價值在傳統(tǒng)保險公司的業(yè)務業(yè)務大幅增長之后，有必要進入業(yè)務錄入、訪問客戶、進行期滿后保存和處理索賠。由于保險業(yè)務是金融工作，有必要反復核實客戶的身份，就客戶處理客戶業(yè)務的有效性與保險申請人聯(lián)系，確定產品，并保留電話或視頻記錄。然而，保險公司仍然面臨以下服務方面的困難。首先是客服人員高更替率造成的困難，乏味的工作和低工資使客服人員感到無聊，更替率高，保險公司面臨征聘困難，服務的一致性和客服人員的管理也也是保險公司客戶服務的問題。因此，保險行業(yè)的智能客服服務應用變得更加普遍。（二）當前保險公司智能客服電話能夠實現(xiàn)的功能1識別客服的身份在當前的保險公司用戶中，對滿意度和經(jīng)驗的要求越來越高。因此，在智能語音系統(tǒng)的過程中，搭載用戶身份識別技術，通過該技術，能夠根據(jù)確認結果，對用戶進行精準識別。對用戶的需求進行分析，并有針對性地進行服務。在人工智能測試系統(tǒng)中，實際用戶識別技術屬于重點，它綜合了用戶的身份，對用戶需求進行預測，以及手工客戶服務相結合的方式，才能使服務質量達到最大化，客戶滿意度達到最高。就傳統(tǒng)保險公司而言，聲紋信息在身份識別中的應用比較多。新技術就是在人們對新技術不斷推敲的大環(huán)境中產生出來的，包括語音和照片，這些技術能夠確定用戶的身份，還可集成數(shù)據(jù)庫技術，判斷客戶服務檔案是否被儲存并匹配，進一步加強客戶服務針對性。2記錄客戶相關背景信息在當今數(shù)據(jù)爆發(fā)的時代，用戶數(shù)據(jù)又被稱為“數(shù)據(jù)黃金”。用戶信息記錄模塊主要實現(xiàn)對用戶從發(fā)起客服連接請求到結束會話的過程中，出現(xiàn)的有價值的數(shù)據(jù)信息的記錄。目前主要記錄的數(shù)據(jù)信息有用戶ip、用戶ID、會話起始時間和結束時間等。能知道顧客在企業(yè)中有關業(yè)務記錄，比如有沒有買到商品，買什么產品，現(xiàn)在到了哪個階段等有關資料，從信息記錄上一查就知道，準確反映顧客背景信息。3業(yè)務操作的提醒將語音導航功能納入在線客戶服務。當客戶談論服務或要求時，該系統(tǒng)目前市面上各類金融自助終端基本上都使用圖形用戶界面作為機器的主要操作方式。然而搭載語音用戶界面后，新的交互通道以及功能會為圖形用戶界面的設計帶來很大的變化。系統(tǒng)在客服服務過程中更好的展現(xiàn)服務，加入了體現(xiàn)視覺、聽覺雙模態(tài)用戶界面的特性。比如微信公眾號上，線上客服語音交互能力的拓展方面，需聯(lián)絡顧客保單，查詢用戶信息記錄中與用戶相關的背景信息，執(zhí)行流程確定，參考每張保單之業(yè)務流程，提示新保單啟動的具體步驟。4開展營銷與服務智能客服語音交互，對客戶的背景信息，身份進行識別，該系統(tǒng)可以根據(jù)網(wǎng)絡營銷的流程量身定制，通過在系統(tǒng)中預先設定服務的流程，完成用戶身份確認、營銷引導、營銷信息確認等營銷操作。（三）保險公司實現(xiàn)人工智能客服功能的技術支撐1運用ASR語音識別作為該模塊部分，系統(tǒng)分析通過聲音模式識別技術收集的語音信息，將語音信息轉換成計算機可讀的輸入信息，并通過培訓解密數(shù)據(jù)庫從語音轉換成文本，使機器能夠識別人的口語內容。在這一過程中，如果用戶多次提供的新信息或詞匯被錯誤識別，將進行重復校正，并在隨后的過程中加以改進和改動。目前，工程師提供大量免費或付費的語音識別引擎工具，如外國谷歌、Bing和Amazon，國內的科大訊飛、阿里云、百度等。關于語音識別引擎，其技術方面有兩個：①有一個固定的數(shù)據(jù)集合，確保識別準確性；②語音端點檢測性，即判斷輸入聲音的開始和結束。首先是多年來大量開放源數(shù)據(jù)，這也決定了定義的范圍是否足夠廣泛。當該裝置播放長篇講話時，第二點特別重要，即當它發(fā)現(xiàn)開始識別的“熱詞”(稱為喚醒詞)時，它可以打斷原始發(fā)言，模擬相互交錯的人類對話，以便進行新一輪的互動對話。1NLP需求理解在此階段，用戶的意圖一般細分和提取，以完成相應的指示。NLP模塊模塊是智能語音交互的關鍵組成部分，它決定該設備是否能夠理解用戶的真實意圖和實際需要。例如，由于自然語言的多種含義，同一用語在不同背景下有不同的含義。以下面的對話為例：“幫我查詢下商業(yè)保險單的數(shù)量和金額，看它們是否匹配，我還要對它們進行辦理?！痹谶@個句子當中，“它們”音形一樣，但是作為代詞所指代的主體卻不一樣，前一個它們指代“數(shù)量和金額”，后一個它們指代“商業(yè)保險單”。如何盡可能消除模棱兩可之處并確保不同的情緒水平和邏輯表達，語音交互的挑戰(zhàn)在于需要理解的方法。因此，語音交互的程度越復雜，就越需要理解聲音和處理方法，以便更適應不斷變化的表達方式。以亞馬遜Echo為例，所提供的skillap可幫助開發(fā)更復雜的互動方法，以個別確認每個用戶的目標。因此，充分利用這一功能提供網(wǎng)上保險服務，可以了解客戶的需要，降低客戶打字描述不清幾率，提升客戶感知。1對話數(shù)據(jù)挖掘這項工作依靠網(wǎng)上保險客戶服務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集，使用語音識別、自動學習和深度學習方法設計和實施一套網(wǎng)上保險數(shù)據(jù)分類工具。具體包括以下三個方面。(1)基于記錄實時在線保險語音對話，開發(fā)程序，調用和評估系統(tǒng)在市場上普遍使用的的中文商用語音識別系統(tǒng)的語音轉寫性能，以及探討將語音數(shù)據(jù)轉換成文字數(shù)據(jù)，以便制作網(wǎng)上統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析客戶服務數(shù)據(jù)。(2)利用網(wǎng)上在線服務數(shù)據(jù)集，詳細分析對話數(shù)據(jù)，了解與客服用戶服務互動的數(shù)據(jù)和用戶特點，分析用戶服務數(shù)據(jù)中的用戶需求，并確定了對話對話搜索的主要場景。3)在自動學習和深度學習的基礎上設計客戶服務對話文本分級系統(tǒng)。根據(jù)客戶服務對話的案文，對其進行嚴格分類，準確區(qū)分兩類數(shù)據(jù)，有意向文本與無意向文本，選擇通過文本分類客戶，有意向客戶作為該對話對話部分的基礎。六、結論保險公司通過人工智能客服系統(tǒng)巧妙地以聊天方式與用戶溝通，不僅可以客觀和誠實地解釋保險條款，而且還可以根據(jù)用戶的具體需要對保險產品進行橫向比較，并最終確定向客戶提供咨詢、語音交互的最佳匹配。智能客服服務機器人可以從大量的客戶服務談話記錄中學習知識，機器人可以自動地回答客戶反復提出的問題，并有明確的答案。這不僅減少了客服人員的工作壓力，而且提高了客戶服務反應時間，提高了客戶的滿意度，并最終實現(xiàn)了降低勞動力成本的意義。

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