【大咖分享】众安科技姚卓君：AI智能培训赋能寿险代理渠道提质

2020年7月15日，中国保险业数字化与人工智能发展大会在上海召开。众安科技高级产品经理姚卓君出席，并就“AI智能培训赋能寿险代理渠道提质“发表主题演讲。此次演讲系统介绍了当前AI在众安的落地场景以及如何通过AI赋能寿险培训效率的提升。

分享嘉宾介绍：

姚卓君，众安科技高级产品经理。近8年保险科技、企业级服务行业经验，擅长保险业务全流程的典型场景数字化创新与建设，曾参与众安多个大型系统建设项目，在企业数字化转型战略、运营等方面拥有丰富的实战经验。

分享文字实录：

一、“AI在众安保险的落地场景”

众安AI的落地场景按照技术领域可以划成三个方面，分别是图像识别、自然语言处理、数据挖掘。

图像识别目前已经非常成熟，大部分保险公司都会用，包括OCR图像分类，比如识别身份证、驾驶证、行驶证、医疗发票等。

自然语言处理的主要场景包括智能客服、智慧销售、医疗文本标准化，这些相对比较常见。

数据挖掘的应用场景比较广泛，比如在广告投放场景，可以通过数据挖掘进行用户的精准定向，对文字、视频、图片等的创意素材进行优化，提升我们在获客方面的ROI。另一方面就是“千人千面”的推荐，比如众安APP、小程序、公众内根据不同用户进行内容、产品、活动的推荐，提升用户体验和整体产品转化。

二、“AI落地的三大要素”

就我们目前的经验来看，AI产品的落地，特别是在保险领域的落地确实不容易。一个好产品需要三个要素来支撑，分别是合适的场景、趋势的推动和业务闭环。

*合适的场景指的是在业务上确实有痛点，我们通过技术手段能把它解决：

实现业务痛点和技术能力的精准连接是产品落地的第一步，这些好的场景我们生活中已经可见了，比如交通违章的抓拍，对失散人口和可疑人物的自动检测，对车牌号进行自动识别，实现停车场自助收费，这些都可以解决重复密集的人力劳动，释放价值。

*趋势的推动，简单来讲就是这个问题所依附的场景和解决方案、解决问题的方向是不是符合这个行业或者社会的发展趋势：

一种新技术的落地往往面临很多技术本身之外的问题，比如对效果的疑虑，践行这个新技术的成本，对原来的流程影响，和对于原有利益的捆绑等等，如无人驾驶等AI领域还会带来伦理道德的问题。解决这些问题最好的方式是顺应行业发展的趋势，因为技术可以阻挡，技术不可阻挡。

*业务闭环，我们交付出去的不是一个简单的AI工具，因为单一技术往往解决不了客户的问题：

业务的问题是依附在场景下的，所以我们要给到客户的是一个完整的解决方案，这个解决方案必须能解决客户的问题，对业务带来价值。对于方案的使用方来说，首先要保证基本可用，其次是能不能变得好用。对于产品的维护方来说，这个产品是不是可以低成本实施、持续运营。这几个问题决定了最后造出来的是人工智能产品，还是人工智能玩具。

三、AI在线培训场景

代理人培训场景的重要性是毋庸置疑的，代理人的职业生涯周期包括这么几件事，增员、培训、展业、服务、管理团队和脱落。增员之后，首先要做的就是培训，培训质量的好坏跟展业、服务、团队管理息息相关，从脱落率来讲，有很多数据表明新代理人获得的培训体系如何、培训时长和质量如何，于他的脱落率息息相关。

这是2019年中国保险代理人渠道调查提供的数据，目前国内新入职的代理人工作的第一年平均培训时长是106.6小时，这个时间并不长，且我们可以看到国内的保险公司内勤和外勤讲师覆盖率分别是1.1%和6%，也就是一个讲师分别对应90个学员和17个学员。

从这个数据不难得出一些结论，首先是面对国内这么大的保险代理人团队，专业培训师人数肯定不够，此外还有培训师本身的质量和能力参差不齐，优质内容复制成本高等问题。从另外一个方面来讲，线下培训时间和培训空间都会有一定的要求和成本，这次疫情就是比较极端但是很好的案例。

这张图是美国国家训练实验室的学习金字塔，这张图表达的是如果我们通过听、读、看这样的被动学习的方式，知识的平均留存率在5-30%之间，也就是代理人进行106个小时的培训之后，初期服务客户时能回忆起来的只有5%-30%，另外60-90几个小时完全是浪费的。

这个现象我们在调研产品时也经常发现，很多保险公司代理人增员之后，先进行两周集中培训，但培训之后这些新代理人根本无法面对客户，他们不知道怎样邀约客户，也不知道怎么回答问题。

但是通过话术训练等讨论实践类的主动学习方式，比例可以上升至75%，也就是学习效率提升了一倍有余。在这样的背景下，我们决定通过AI技术去实现真实场景的模拟，由机器人扮演客户，在培训时与代理人进行大量的人机训练。

四、AI在线培训场景的可行性

这个场景是不是符合发展趋势？我们可以看到这两年保险代理人增幅下降的非常严重，我们也可以从监管、媒体方看到，整个社会在不断要求我们进行代理人专业化升级。

人海战术的模式正在不断面临挑战，在这种情况下需要业务有质量的增长，就必须做代理人队伍的结构转型，往专业化方向提升。

五、打造在线培训链路

解决了做什么和做不做的问题，再来看怎么做。

首先是实现业务完整的闭环。

对练对于代理人培训来说只是其中一环，代理人需要的学、练、考这样一个完整的培训体系。所以除了人机对练，在“学”模块，我们还提供了在线学习，让代理人可以在线学习优质音视频、图文课程、企业资料库，并通过AI使聊天机器人帮助代理人进行实时答疑。

在“练”这一块，除了人机对练，我们还提供了在线SaaS化真人对练，以作为人机对练的补充。在“考”这一块，就是各种题型在线考试，还有一个分析板块，分析板块是对代理人“学、练、考”全流程实施追溯和可视化展现，可以让管理者或培训师快速定位问题和推进解决问题。

功能闭环之后是内容的闭环，教育的本质是知识的摄取，工具的作用是提升学习的效率。我们通过众安学院连接一百多名行业顶尖代理人讲师，共同打磨了20多个类别下3000个小时的课程。

除了可用，还要用得好，通过AI语音交互模拟真实场景，提供趣味化通关模式，一方面让代理人以游戏模式增加印象，另一方面每次通关都在不断加深代理人对知识的理解。

最后是产品的可实施性。以智能客服为例，我们需要为机器人提供大量的知识和训练语料，让机器人知道在问什么和怎么回答。这在保险行业是非常困难的，因为保险行业的数据有四个问题：

一是数据规范不统一；

二是知识提取的难度大；

三是保险产品的属性非常多；

四是领域专业性强。

针对这些问题，众安实现了自动构建知识图谱的功能，由机器人自己读取内容，并且从条款文件中自动摘取关键属性，自动判断要让代理人去练习怎样的话术。

总结

最后分享一下我们对未来的思考。

其实我们内部也一直在讨论，不管是AI还是其他技术，在代理人培训场景下怎么样才能做得更多、更好？

一方面从“学、练、考”这个垂直场景看，让人机对练的体验更友好，让对练场景更逼近真实用户场景。

另一方面，知识最终的作用还是让代理人在展业时把它用起来，包括刚刚提到的自动构建知识图谱的技术，如果这个技术再往前走一步，把它做得准确性更高，对人的依赖更低，完全可以变成真正面向代理人使用的智能助手，由它告诉代理人今天该拜访什么客户，由它告诉代理人围绕客户提的问题应该用怎样的语调、话术、知识点。

PS. 如果想要试用众安科技AI培训助手，欢迎联系我们。

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原创文章，内容编辑：郝俊伟

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