現在、保険業界は大きな変革に直面しています。保険業界向けの「新 10 か国」ポリシーの公布に伴い、個人保険業界の保護機能とサービス レベルを向上させるために、より厳格な基準と要件が提唱されました。これは、保険業界が広範な開発モデルに別れを告げ、より高品質でより標準化されたサービスに移行する必要があることを意味します。この変革プロセスにおいて、保険機関は新しい市場や規制の要件を満たすために保険サービスの品質を向上し続ける必要があります。
大型モデルを活用した保険サービスの行動をより標準化するために、Shuidi は「AI 大型モデル保険品質検査ソリューション」を立ち上げました。これにより、品質検査の対象範囲が大幅に拡大され、作業効率が向上し、運用コストも効果的に管理されました。
従来の品質検査方法は手動のランダム検査を使用しており、品質検査官が顧客サービスプロセス全体の記録をランダムにチェックし、リスク内容をマークアウトします。品質検査官は毎日平均 10 ～ 15 件の記録検査を完了し、品質を検査します。検査チャネルは比較的単一であり、企業の WeChat、公開アカウント、モーメント、その他のチャネルをカバーすることは、生産性と上限が限られている非常に労働集約的なタスクです。
近年、多くのテクノロジー企業がインテリジェントな品質検査技術を保険業界に導入しようとしていますが、小規模モデルの品質検査は複雑な保険サービスのロジックや言語表現の変化を理解することが難しく、精度も比較的低いです。検査漏れのリスクが高い。
「Waterdrop AI 品質検査」は、大規模モデルの文脈的意味理解と長文推論機能に基づいており、複雑な会話、ユーザーの意図、感情的な態度を深く理解し、より隠された複雑な品質検査ルールを特定できます。内部データによると、Waterdrop AI 品質検査は、音声、企業 WeChat チャット記録、モーメント、その他のチャネルを通じた運用動作を含め、100% 完全にカバーできることが示されています。品質検査のコストも大幅に低下しており、手動レビューのコストを考慮すると、AI 品質検査のコストは手動品質検査と比較して 50% 以上削減できます (初期開発コストは考慮していません)。
「AI 品質検査」機能の背後には、Shuidi Company が自社開発した「Water Drop Water Guard Model」の徹底的な強化と切り離すことができません。これまでは、保険商品の種類が豊富で、用語が比較的複雑で、モデルトレーニング用の大量のデータが不足していたため、AI 品質検査の精度で画期的な進歩を遂げることは困難でした。
Shuidi は 2019 年から AI 構築に投資しており、コンプライアンスを前提とした膨大な業界セグメント データを蓄積しています。これには、膨大な保険垂直サービス コーパス サンプル、現在または過去の 7,000 を超える売れ筋保険商品データが含まれます。医療保険分野の専門的な問題を 10,000 件以上掲載。不規則なサービス態度、過剰な販売約束、商品補償の誤解、不適切な保険購入のヒントなどの問題をすぐに特定できるようになります。手動検査精度100%を基準とした継続的なトレーニングにより、AI品質検査の精度は手動レベルに近くなりました。
報道によると、Shuidi の「AI 大型モデル保険品質検査ソリューション」は外部輸出ソリューションを形成し、業界に公開できるとのことです。次のステップは、品質検査の精度に関するトレーニングを引き続き強化し、より多くの保険機関がサービスの効率と品質を向上させるのを支援し、業界の質の高い発展を促進することです。