في الوقت الحاضر، تواجه صناعة التأمين تحولا عميقا. ومع إصدار سياسات "الدولة العشرة الجديدة" لصناعة التأمين، تم وضع معايير ومتطلبات أكثر صرامة لتحسين قدرات الحماية ومستويات الخدمة لصناعة التأمين الشخصي. وهذا يعني أن صناعة التأمين بحاجة إلى توديع نموذج التطوير الشامل والتحرك نحو خدمات ذات جودة أعلى وأكثر توحيدًا. خلال عملية التحول هذه، تحتاج مؤسسات التأمين إلى مواصلة تحسين جودة خدمات التأمين لتلبية متطلبات السوق والمتطلبات التنظيمية الجديدة.
من أجل توحيد سلوك خدمة التأمين بشكل أفضل، مدعومًا بالنماذج الكبيرة، أطلقت Shuidi "حل فحص جودة التأمين للنموذج الكبير الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي"، والذي وسع بشكل كبير تغطية فحص الجودة، وتحسين كفاءة العمل، وكذلك التحكم في تكاليف التشغيل بشكل فعال.
الطريقة التقليدية لفحص الجودة هي استخدام الفحص العشوائي اليدوي، حيث يقوم مفتشو الجودة بفحص تسجيلات عملية خدمة العملاء بأكملها بشكل عشوائي وتحديد محتوى المخاطر. يقوم مفتش الجودة بإكمال ما متوسطه 10-15 عملية فحص للتسجيلات كل يوم، والجودة قنوات التفتيش فردية نسبيًا ولا يمكنها تغطية WeChat للشركات والحسابات العامة واللحظات والقنوات الأخرى وهي مهمة كثيفة العمالة للغاية وذات إنتاجية وأسقف محدودة.
في السنوات الأخيرة، حاولت العديد من شركات التكنولوجيا إدخال تقنية فحص الجودة الذكية في صناعة التأمين، ومع ذلك، يصعب فهم منطق خدمة التأمين المعقد والتغيرات في تعبيرات اللغة، كما أن فحص الجودة ذو النماذج الصغيرة له دقة منخفضة نسبيًا. خطر كبير من عمليات التفتيش المفقودة.
يعتمد "فحص جودة Waterdrop AI" على الفهم الدلالي السياقي النموذجي الكبير وقدرات التفكير المنطقي للنص الطويل، ويمكنه فهم المحادثات المعقدة ونوايا المستخدم والمواقف العاطفية بعمق، وتحديد قواعد فحص الجودة الأكثر مخفية وتعقيدًا. تُظهر البيانات الداخلية أن فحص جودة Waterdrop AI يمكن أن يحقق تغطية كاملة بنسبة 100%، بما في ذلك السلوكيات التشغيلية من خلال الصوت وسجلات دردشة WeChat الخاصة بالشركة واللحظات والقنوات الأخرى. كما انخفضت تكلفة فحص الجودة بشكل كبير مع الأخذ في الاعتبار تكلفة المراجعة اليدوية، ويمكن تخفيض تكلفة فحص الجودة بالذكاء الاصطناعي بأكثر من 50% مقارنة بفحص الجودة اليدوي (دون الأخذ في الاعتبار تكلفة التطوير المبكر).
وراء قدرة "فحص جودة الذكاء الاصطناعي"، لا يمكن فصلها عن التمكين المتعمق لـ "نموذج حماية الماء من قطرة الماء" الذي طورته شركة Shuidi ذاتيًا. في الماضي، نظرًا للتنوع الكبير في منتجات التأمين، والمصطلحات المعقدة نسبيًا، ونقص البيانات الضخمة للتدريب النموذجي، كان من الصعب تحقيق اختراق في دقة فحص جودة الذكاء الاصطناعي.
استثمر Shuidi في بناء الذكاء الاصطناعي منذ عام 2019، وقام بتجميع كمية كبيرة من بيانات قطاع الصناعة في إطار فرضية الامتثال، بما في ذلك عينات مجموعة الخدمات الرأسية للتأمين الضخمة، وأكثر من 7000 بيانات منتجات التأمين الأكثر مبيعًا الحالية أو السابقة، وهو ماهر في أكثر من 10,000 مسألة مهنية في مجال التأمين الطبي. أن تكون قادرًا على تحديد المشكلات على الفور مثل مواقف الخدمة غير المنتظمة، ووعود المبيعات المفرطة، وسوء تفسير تغطية المنتج، ونصائح شراء التأمين غير الكافية. بعد التدريب المستمر، ومع معدل دقة الفحص اليدوي بنسبة 100% كمعيار قياسي، أصبح معدل دقة فحص جودة الذكاء الاصطناعي قريبًا من المستوى اليدوي.
وفقًا للتقارير، شكل "حل فحص جودة التأمين النموذجي الكبير الذي توفره شركة Shuidi" حلاً للتصدير الخارجي ويمكن فتحه أمام الصناعة. وستكون الخطوة التالية هي مواصلة تعزيز التدريب على دقة فحص الجودة، ومساعدة المزيد من مؤسسات التأمين على رفع كفاءة الخدمة وجودتها، وتعزيز التنمية عالية الجودة لهذه الصناعة.