隨著人工智能技術的快速發展,大模型正加速保險行業的智能化轉型。保險業作為人力密集和數據密集的行業,特別適合通過大模型來革新客服、營銷和理賠等場景。本案例中的保險AI大模型助手,主要聚焦於保險營銷,提供智能問答、產品信息檢索、產品數據計算等功能,極大提升保險代理人的工作效率,並優化客戶服務體驗。技術上,該助手基於開源LLM模型並進行微調,通過RAG架構集成保險知識庫來提升問答的準確性和專業性。產品可以以側邊欄的形式嵌入企業微信等通訊軟件,為代理人在客戶溝通中提供邊聊邊查的實時輔助,有效整合“人工+大模型”的合作模式,降低合規風險,實現降本增效的商業價值。
隨著保險市場競爭的加劇和互聯網保險平台的興起,傳統保險企業麵臨提升客戶服務的迫切需求,這對保險代理人提出了從“產品銷售”向“客戶專家”的角色轉變,要求他們不僅要精通產品銷售,還需掌握核保、理賠等業務,以適應客戶的多樣化和個性化需求。保險AI大模型助手應運而生,旨在通過提升代理人的專業能力和服務水平,實現個性化客戶服務、優化溝通與銷售策略、提供售後支持和效率提升。這些工具通過自動化處理常規查詢和事務,同時提供培訓、風險評估、產品推薦和多渠道互動支持,助力代理人有效管理客戶關係和確保銷售合規,以增強客戶體驗和推動業績增長。大模型技術的深入應用不僅優化了保險業務流程,也增強了對業務針對性和安全性的考慮。垂直大模型比通用大模型更有價值,對業務的針對性更強。出於安全性考慮,大模型應用應先內後外,優先應用於內部各類管理場景,謹慎應用於對外客戶場景。
保險AI大模型助手通過整合尖端的大模型技術和專業的保險知識庫,為保險代理人提供了一個強大的支持工具,以提高服務效率和專業水平。這款助手利用從公開數據中微調的保險專用大模型,結合LLM+RAG的檢索架構,為保險代理提供定製化問答服務,從而確保信息的準確性和響應速度。
主要能力
保險AI大模型助手集成了先進的LLM大模型技術,使用公開的保險數據進行特定的微調訓練,以增強對保險產品、條款和市場動態的理解。此外,通過 LLM+RAG架構嵌入外部保險知識庫數據,助手能夠提供高度定製化的問答服務。助手還擴展了多項功能,包括常見保險知識問答、保險產品信息檢索、保險數據計算器、溝通記錄總結和待辦事項生成,通過指令優化確保精確執行特定保險場景任務。 技術創新點
1.基於公開保險知識數據微調的保險大模型:特別針對保險行業需求進行定製化訓練,優化對保險產品和條款的理解;
2.基於ES+Milvus的LLM+RAG混合檢索架構:結合了文本搜索的精準度與生成模型的應答靈活性,有效提升信息檢索的準確性和響應速度;
3.保險場景特定任務指令優化:針對產品推薦、產品比對等保險特定任務進行了指令優化,提高操作的精準性和效率;
實施效果
保險AI大模型助手已成功嵌入超過百款保險產品,並支持自動解讀保險條款,能夠針對涉及產品條款和年金計算等複雜問題進行實時響應。通過保險AI大模型助手的應用,可以實現以下效益:
? 工作效率提升:客戶需求響應時間降低,日觸達客戶數增加,客戶信息和需求收集準確率和覆蓋率提升,幫助保險代理人更高效地處理客戶需求,提升服務質量;
? 培訓成本降低:專業知識學習時間減少,客戶異議問題處理方式培訓成本下降,保險代理人可以更快速地掌握所需知識和技能,降低培訓成本,助力了增員;
? 管理成本減少:管理者檢查顧問工作情況的時間大幅降低,保險代理人的工作更加高效,管理成本得到有效控製;
綜合來看,保險AI大模型助手的應用不僅提升了工作效率、降低了培訓和管理成本,還幫助保險公司更好地滿足客戶需求,提升了整體運營效率和服務質量。
應用落地情況
保險AI大模型助手在保險代理人與客戶溝通中的廣泛應用,提供實時問答支持和資料查詢功能,簡化了代理人查詢產品資料的流程,減少了溝通次數,提升了客戶服務效率和質量,增強了客戶體驗和滿意度。這些創新技術和功能的實施,顯著提升了代理人的工作效率和專業能力,有效支持了保險企業在競爭激烈的市場中保持競爭優勢。
保險AI大模型助手的推廣和應用帶來了顯著的經濟和社會效益。
? 在經濟效益上:降低了操作成本,提高了工作效率,增加了潛在收益;
? 社會效益上:提高了客戶滿意度和服務質量,增強了客戶忠誠度和信任感;商業模式采用私有化部署的產品收費機製,為保險公司提供定製化服務,確保了模型的廣泛應用和市場競爭力。在應用推廣方麵,已在互聯網保險經紀公司實施,支持數百名保險代理人的日常工作,推動了智能保險服務的標準化和普及。這些成就展示了AI技術在保險行業的實用價值,也為其他行業的應用提供了借鑒。
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