【年会回顾】陈浩：人工智能在保险客服领域的应用探索
11月20-21日，由中国信息协会指导，中国信息协会客户联络中心分会主办，中国客户联络中心行业发展年会组委会、才博（中国）客户管理机构共同承办的2020第五届中国客户联络中心行业发展年会（以下简称年会）在京隆重举行！大会以“转型·创新·共赢——数字经济与数字化服务”为主题，聚焦行业数字经济时代，共谋发展新篇章、共话行业发展新机遇。大会线上线下同步举行，现场来自各个不同领域的1000余位行业同仁莅临年会现场。
阳光保险集团客户服务中心总经理 陈浩
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我分享的题目叫做《人工智能在保险客服领域的应用探索》。
阳光虽然是一家保险公司，但是我们对于科技的重视，对科技的期待远远超出了一家保险公司应该有的状态。我们的董事长在很多年前就提出公司的战略里面要把科技放在非常重要的位置。
我今天给大家分享的内容只代表我们公司在客户服务的客户中心这一个部分的人工智能应用。因为公司有销售机器人，管理机器人，有服务机器人，客服机器人是我们机器人里面的一部分，仅代表我们三大机器人之一的一部分，另外讲的探索从昨天到今天有很多厂商的朋友，有很多用户的朋友都讲过了机器人领域我们未来的发展的方向，一些规划，我从一个用户，或者说从企业内部推进人工智能应用这样一个角度做一些分享，一方面是把我们已经做的一些工作跟大家做一个汇报，另外更想说的是在推动智能应用过程中我们一系列的经历，有经验也有教训，彼此是希望和同业进行一个交流也和我们智能行业的厂商达成一些共识，这样双方能够走得更稳，走得更远。分享三个部分，一个是【发展背景】，一个是我们的一些【应用】，第三是【感悟】。
我们的董事长一直在强调科技的应用，我们有专门的科技队伍，有一个大数据和人工智能的团队，我们建立了人工智能的研究院，时间回到五六年前的时候那个时候人工智能非常火，【2016年，2017年】当时号称不光是智能，站在风口上，猪都能够飞上天，出去交流的时候如果不讲我们在做什么大数据和人工智能的项目，都不好意思开口，怕被同业笑话。如果说我们的公司或者是这个团队没有这方面的想法在公司内部都不好意思跟人交流。
所以大家对于智能的期望其实是非常高的，但是很开心，昨天和今天听到各位嘉宾的分享我们慢慢的在回归事情应该有的样子，这也是我们企业在推人工智能过程中一些体会，他应该是什么样子，我们对他的期望值，我们做客户服务的时候要讲期望管理，其实内部我们也有内部客户，外部客户要管理好的期望，内部客户尤其要管理好的期望，内部客户里最为重要的是我们老板的期望，把他定再一个什么样的水平线上，因为2016，2017年甚至2018年早一些的时候大家的期望提的非常高的，曾经间过一些同行的专家分享，那叫人工智能的欲望膨胀期。
但是到了【2019年】慢慢的在回落在这个过程中我们也会面临一些挑战我前面上了那么多的智能的项目，要做这么多的事情，下来好像说风向变了。智能这个东西到底还行不行，所以在探索的过程中，既然要探索肯定不是一帆风顺的，在探索的过程中需要重新解释人工智能到底干不干。我这个团队，我们在客户服务领域，人工智能还要不要持续的干下去。
这其实是在探索的过程中，到了2019年的时候必须要回答很多问题，这就讲到人工智能的发展背景我们去探索，自己从头彻尾把人工智能搞一遍是没有这个能力的，中国最大的巨人当前在哪里，我们认为出这些报告的就是巨人，最早的人工智能它不是个新事物，但是火起来是2015年，2016年开始，为什么会火？从那之后一系列的专业性的规划报告出台了。到了今年因为疫情的影响，保险行业还专门出了一个《关于推进财产保险业务线上化发展》的指导意见，要求三年实现80%的线上化，线上化，数字化智能化这是一脉相承的。这是我们遇到困惑的时候研究他的发展背景，研究一系列政策法规明确了一点，公司的战略是科技强司，比公司更大的政府的规划，智能，人工智能是未来的核心方向，所以这是必须要干。
我们在企业里面要推一件事情的话，【首先要有依据】，我为什么要干这个事情，当然大的方向确定了后面还有很多问题要回答，大的方向不能变，后面跑偏了后面就很难推下去，明确要了干的事情之后接下来就是怎么干，本人是学理工出身的，老是想追根溯源，标志性的一点，从应用的角度来讲是需要去关注的但是没有写上去，就是在1997年，当时IBM制造了一台机器叫深蓝，这台机器把当时的国际象棋大师给打败了，国内最大的说法是人工智能其实还不行，因为国际象棋规则比较简单，什么时候能把围棋的事情解决了可能发展得比较好，结果过了19年也就是在2016年大家都知道了阿尔法-GO把李世石战胜了，那一年政府也发了报告，人工智能就开始不断的火起来了，开始不断的膨胀了，这两个节点其实从应用的角度来讲是非常典型的，因为他代表着技术的进步，这是一个方向。
第二个方向他给我们指明了人工智能企业里面去应用的时候该怎么去做。因为分析这两个时间节点看到的都是单一的，高度垂直的应用场景，所以我们去研究他的发展历程，是想告诉到自己如何指导我们企业内部推广人工智能的工作。回到人工智能再保险领域到底能干什么，成保理赔环节，无论智能赔付啊等等，都是人工智能可以干的，能做这么多事情是不是一蹴而就呢，也不见得，从我们的角度来说，一直有一个理念叫做能用机器干的事情就不要用人去干，所以我们头些年一直在干自动化的事，自动化发展到智能化有没有关系，其实是有很强的联系的，早年我们讲IVR自助，虽然我本人不太喜欢IVR自助，对客户是挺有挑战的，但是对企业来讲有的时候必须要去做，我们的员工面临大量的调整，全国这么多省市很多地方都有单独的要求，全凭脑子去记对人是很有挑战的，头两年是人员的管理，人员的提升，人员是知识性员工，你让他去背是很挑战的。
智能化和知识化是什么关系，是不是能够渐进的演变到智能化，其实是不行的。自动化能够解决的问题要把他切分清楚，因为大门两者的投入是不一样的，一个问题我用智能化的方式去解决成本往往是我用自动化的方式去解决的十倍，甚至数十倍，这个就是我们在做这种智能化应用中一个实践经验的，但是成本差距这么大我就不干智能化了，老板要摩天大楼，我一顿施工，他过来看了个坑问我为什么挖了个坑，我说我打了个地基，慢慢的往上涨能涨成摩天大楼，这是智能化的。我一顿施工盖了二层小楼，老板问我说这是什么，我说老板这就是你要的摩天大楼，会怎么样？这就是自动化，我干了一个低成本的项目，解决了当前的实际问题，我要告诉他我用了最低的成本解决了工作中实际的问题，但是不能期望这个二层小楼还能涨成摩天大楼，涨不上去的。
这一点一定要讲清楚了后面的弱智，中智，强智时代。我现在一直有一个困惑是人工智能无论是在垂直的单一的领域还是在综合的领域他真正能比人强吗，我有一个问号，因为不清楚所以不好去做判断，我是觉得能实现人工干的事情，是不是能比人工干的更好，这个不知道，后面我说行业生命周期的划分我现在在探索阶段，未来可期，还有发展，还有升级，最后人工智能会被什么所取代，不知道。
前面说到有三个机器人，销售机器人，管理机器人，服务机器人，销售环节我们会有销售机器人，承保，批改、保全和理赔都有机器人，无论是哪一个环节都会涉及到我们的智能客服，这里面列出来的是我们已经在做的一些项目和已经建成的项目，所以对我们公司来讲，当前比较主流的一些人工智能应用基本上都用了。这是我们公司整个智能应用的总体架构，说实话这张图我自己是不大懂的。核心在于他的五个平台，NLP服务平台、OCR服务平台、语音服务平台、人脸服务平台、机器学习平台，这几个平台大家都明白，专业的事情交给专业的人去做，有各个厂商的伙伴有专业的人工智能的团队，我把精力放到上面就好了，就是应用层。我们可以干回访，可以干呼入，可以用文本的，可以用语音的，无论是什么方式只要你把客户的事情更好的解决就可以了。所以下面这张图我就能懂了因为这是我们自己干出来的。
左边是一个渠道，我有这儿多的渠道把客户介入进来，列出来的是高度归纳汇总之后的，电话是一个，微信是一个渠道，但是微信里面入口不止一个，因为我们有产险，寿险，还有其他的金融，还有医养，健康，都有自己的微信，前段时间梳理过，只是我们的微信公众号就有好几十个，App好几十个，网页，官网，官微，有很多渠道到进行到我的系统，谁来干？人和机器人。机器人能做哪些？最简单的业务交给机器去做，稍微难一点的就得人来做，这是我们当前应用机器人的认为比较好的一种模式。
机器人是不是简单的事情都能解决了，也未必，解决不了还得转到人工，这里面涉及到大家说到人工结合也好，人机耦合也好。这里说一说简单业务，机器人处理，刚才也有嘉宾讲到【交互轮数】也想分享一下，这个交互轮数到底是越多越好还是越少越好。比如说我们现在在做智能回访，一个多轮十次交互还是其实是十个单轮交互？
这涉及到我们对业务流程规则的转变，以及人力成本优化的测算依据，还有回访大家都会在讲回访和智能应用相对程度高一些，我非常担心我们内部会去跟董事长，总裁传递这样一个观点说我们把回访用智能应用给替代了。如果是保险业的朋友影响能够理解一点，就拿寿险来讲我的回访有九种业务类型，替代了九种还是九种其一，九种回访类型里面，寿险的新契约回访是比较重的，各个寿险公司应该是比较重的，新契约回访在智能应用上，机器人做我更担心了，我有六个渠道，六个渠道的回访方式是有差异的，到底替代了哪一个渠道。在我们自己做项目的时候我们会很清楚，我可能有三千万的回访量也好，这个替代用下去，在某一个大渠道里的某一个小渠道完全用机器人替代了，这还是完全替代的情况下，实际上完全替代不了。也许只替代了十分之一的服务量，但是笼统的去讲说我的智能回访已经用起来了。这个坑我填多长时间才能填满呢？
从企业应用角度来讲我们一直在管理，公司内部员工尤其是领导员工的期望，然后跟同业的小伙伴们经常交流的时候也是在说我们宣讲的时候特别是跟公司高层领导分享的时候我们要掌握好八二原则，允许有宣传，80%的基本上能干到的，咱们20%的宣传，这样是讲故事。如果把这个比例弄反了故事讲完很可能就酿成事故，所以在应用探索的时候一个回访，回到刚才讲的单轮还是多轮，的确这个事情是没想清楚的，希望通过今天这种交流会后我们也可以做一些互动，加一加微信大家平时可以再约着聊一聊。
我们从机器人本身的能力来讲希望他是多轮的。跟客户的交互轮数越多他越能影响客户的意图，聊的越好，但是从服务来讲，我们从人工服务的时候就开始做这个叫做满意度的驱动因素分析。影响客户满意度的因素有很多第一是态度，我们大量的调研做下来第一是解不解决问题。不要跟我那么啰嗦，简单明了的把我的事情解决掉，我这种讲的是呼入式的机器人，一轮，客户说什么明白了。把问题解决了，到底是一轮好还是多轮好这个真不知道。人机耦合，文本语音怎么去做耦合，文本的我们可以一对多，文本本身是一种迟滞性的。我十秒二十秒不响应客户也没关系，甚至放一分钟客户不响应也没关系，文本交互的时候客户的期待不是你立刻下一秒就回复，但是语音不一样，尤其是语音呼入，客户打电话过来他是登载那里的，这时候我们设计语音的人机耦合的时候遇到了一个困惑，现在正在讨论思考阶段，我怎么去做这个耦合呢，我后面放一个人在这里，这样我没有成本节约。
如果我是一对多的方式我怎么保证客户前面讲的事情我能够马上捕捉到有效的跟客户进行沟通。这也是需要讨论的问题。还有就是关于说我们在做机器人的过程中关于视频机器人的事情，视频机器人划了个虚线放在这，从感性的角度来讲我觉得应该做视频机器人从理性的角度来讲我们会问一个价值，我做了这个视频机器人能够为企业带来什么价值，没想清楚。我做一个虚拟的人坐在这里跟客户交互，无论是问题解决还是身份认证理论上文本和语音完全可以解决这些事情，和技术的同僚和公司的董事和一些厂家的朋友都在聊的时候我们一起想一想从本人的感觉来讲我希望做视频机器人。但是我必须要回答做了这个事情价值点在哪里。我始终认为企业无论是社会责任也好，还是其他的各种各样的责任，宣传也好，归根到底企业是要有利润的，利润从哪里来，一方面增加销售，另外一方面节约成本，作为服务部门，我们曾经在从成本中心转向价值中心的时候做过很多探索，也很有效果。但是从企业内部来讲无法回避在可以看到的五到十年之内我仍然是以成本为重的，同时我也认为这不是什么问题，本身企业一定会有价值部门和成本部门，把成本节约了也是为企业创造价值，原来要花两个亿我现在只花一个亿，我服务同样的客户甚至更多的客户我就节约一个亿的成本，对企业来讲就是一个亿的利润贡献。我做一个视频机器人我的利润贡献在哪里，这个也是想一起来探讨的一个事情。
还有关于机器人要不要让他像人一样，或者让客户知道他是个机器人，还是不要让客户知道他是个机器人。我们最早的思路是说不要让客户知道跟他服务的是一个机器人，但实际上是个机器人，做了没多长时间马上把这事停下来了，不行，前面有很多嘉宾在分享，如果不太愿意跟机器人去交流的，包括我本人也是，我尤其痛恨那种，技术上的问题不讨论了，纯粹从服务上讲，我跟他聊了半天我发现是机器人，我就会很郁闷的把电话挂掉，做服务一定要管理好期望。把他的期望拉高了，当他发现没达到期望的时候客户会很郁闷，甚至引发投诉，所以在我们实施机器人的项目没多久，马上调整之后就告诉客户我是阳光保险客服机器人小阳，你告诉他之后他就知道不能对机器抱有太高的期望。反映弱一点，回答的问题挫一点也能接受。再搞不定的转到人工。
这是我们现在在做机器人探索中一方面有些经验，另外一方面有些未结的事宜跟大家一起做个报告。
后面讲到说做项目的时候还有一些体会，也说到了客服其实是个成本中心。我们每做一个事情都想着要给公司节约成本，公司有一个文化叫做节约不仅仅是一种美德，更是一种能力。我作为服务部门我作为一个领域的负责人我能不能够为公司节约成本，这不是我的品德问题，这是我的能力问题。解决不了就是能力不够。在做智能应用的时候我们一开始也特别困惑，我们很多指标看起来特别好，语音识别的准确率95%96%，97%，98%，语义识别的准确率94%，95%，最后到底节约了多少人力，解决了多少问题。我不知道同业的小伙伴们有没有这些困惑，反正我们在做的过程中前几年始终在回答内部客户的事情。本人自己干技术心里还是有点谱的。技术上的指标和应用上的业务上的指标是两回事，在技术上也许非常牛，但是到了应用上可能就推不下去，这种项目，因为其他的一些公司和部门我们看到了很多活生生的案例，所以我们在做人工智能的时候从一开始和我们的合作伙伴那的确是相爱相杀，开会从温和的讨论到激烈的辩论到拍桌子都是有的。当然我们的目标是一致的，是要把这个目标干好，拍完桌子可以继续合作。比如说举个知识准确率的例子。当时争论非常激烈。告诉我知识准确率99%，我问一个问题有什么用，单纯来讲知识准确率毫无疑义，我服务的，覆盖的所有的客户，所有的知识点智能的知识库覆盖到了多少，我们讨论是经常画圈，我实际的知识点是100%，人工智能的知识库占1%的话你的准确度是99%，对应到我业务上只有0.99%对于我来讲有什么作用呢，我们的匹配度是多少？匹配度10%这事就成了，你自己能支撑100%的准确度都没有用，我们在做的时间来讲我们做的这些事情。
回过头来看这些应用指标了，所以根据他的技术指标，对应到我们的应用指标，发展出来业务准确度，问题解决率客户满意度最终的人工替代，我们不是为了做而做项目。是要解决我的劳动生产率提升，降低成本的问题，人工替代的时候也挺有意思，我也特别担心内部汇报的时候我自己能控制自己，其他的部门或者合作的小伙伴们一讲我们替代80%，90%，我都在下面瑟瑟发抖，工作量的替代和服务量的替代是两个概念，按照我们现在的经验，机器人做一个服务，大概能盯人工0.5。所以千万不能出现那种算了半天所有人都替代了之后还倒欠公司三百人，这是指标体系我们需要注意的，后面就是知识，机器人的能力建设，情商和智商的问题，机器人本身技术先进性有多少，他能涨到小学毕业还是博士毕业这是他的情商。他的能力我们问他今天中午吃饭了吗，一个扩展问能理解，再问一句类似的你中午吃的啥还能不能理解，如果理解不了这个情商就有待提高，情商怎么提高这个地方人机耦合就不再多讲了。
从企业内部来讲我的感触是刚才应该是李总也讲到说队伍的建设，人工智能的建设和传统的IT系统的建设最大的区别在于他是一个持续的，长期投入的工作，也不是一锤子买卖，如果干成一锤子买卖再也不去管他，再也不去关心他，不去爱护他，过两年你就会发现他越来越弱智，怎么样让他得到长期的关爱，是要有组织保障的。
我们公司有专门的科技公司，有人工智能研究院，我们部门来讲为了促进人工智能我们匹配了专业的人才，这个建设从我自己来看是远远不够的，要有组织保障，要有相应的人在队伍，人工智能训练师是一个新兴的行业，这些人应该具备什么样的能力其实我们都在摸索，虽然出了一些标准我个人的意见还不太够，我们现在都在摸着石头过河，是不是真的就是这个样子，还有没有提升和改善的空间应该还有，同时公司内部对于这些新兴的人才，他怎么样去定位，如何匹配相应的人力政策晋升体系，薪酬体系。人员怎么让他快速的培养起来，不是我任命他为训机师他就能干好训机师的，这些东西都是我们企业内部作为某一项工作的负责人去推动的时候需要去考虑和解决的，不仅仅是说我买一个产品，把他用上去就高枕无忧了，这事基本上就干好了。整个体系化的设计非常重要。
最后是项目实施的界定经验，第一个是客户体验优先，原来我们写报告讲建设人工智能系统，提升客户体验，后来说算了吧，提升客户体验这句话划掉，自己看了看，人工智能和人工服务谁的客户体验好？当前阶段绝对是人工的体验好，我们每天都在做满意度的跟踪，而且是用大量的人工去调查，你说我通过人工智能提升客户体验是自嗨，一定要在人工智能建设过程当中把客户体验放在第一位，当前没那么好，不是说因为不好我们就不干了，我们是希望做得更好。
第二是全环节流程设计，我们通过电话和网络的服务流程，服务标准是不是一样的。往往都是不同的。这也是在我们工作推进和建设过程中因为一开始不同的环节，都在推这些工作，会慢慢的推一两年就会发现差异出来了，回过头我们要做整合。
第三就是服务场景的选择一定要多维度的平衡，这个地方就不去读他了。
第四是要细化服务场景提升机器人的解决率。队伍场景细拆分，拆分到最小颗粒度。
最后要缩小客户对服务认知的差距，我们有很多的专业术语，因为我们的客户不了解保险公司对各业务环节的划分，容易造成客户表达的意图与实际要办理的业务存在差异，我预测客户的意图之后把原来客户发生的问题再来找到我们寻求服务的事件，尽可能的减少，转而去主动的触达客户做一些关怀式的服务，我们讲增加客户黏性，提升服务队伍的价值，其实核心体现在这个环节。
以上是我们在做人工智能推进的过程中一些从项目推动的角度出发，经验和教训和各位小伙伴们做个分享，谢谢大家！
end