В настоящее время страховая отрасль переживает глубокие преобразования. С обнародованием полисов «Новой десятки стран» для страховой отрасли были выдвинуты более строгие стандарты и требования для улучшения возможностей защиты и уровня обслуживания в отрасли личного страхования. Это означает, что страховой отрасли необходимо распрощаться с экстенсивной моделью развития и перейти к более качественным и стандартизированным услугам. В ходе этого процесса трансформации страховым организациям необходимо продолжать улучшать качество страховых услуг, чтобы соответствовать новым рыночным и нормативным требованиям.
Чтобы лучше стандартизировать поведение страховых услуг на основе больших моделей, Shuidi запустила «Решение для проверки качества страхования больших моделей с использованием искусственного интеллекта», которое значительно расширило охват проверки качества, повысило эффективность работы, а также эффективно контролировало эксплуатационные расходы.
Традиционный метод проверки качества заключается в использовании выборочной ручной проверки, при которой инспекторы качества выборочно проверяют записи всего процесса обслуживания клиентов и отмечают содержание рисков. Инспектор по качеству выполняет в среднем 10-15 проверок записей каждый день и качество. Каналы проверки относительно едины и не могут охватывать корпоративный WeChat, общедоступные учетные записи, Moments и другие каналы — очень трудоемкая задача с ограниченной производительностью и потолками.
В последние годы многие технологические компании пытались внедрить интеллектуальную технологию проверки качества в страховую отрасль. Однако проверка качества небольшой модели сложна для понимания сложной логики страховых услуг и изменений в языковых выражениях, имеет относительно низкую точность и имеет относительно низкую точность. высокий риск пропуска проверок.
«Проверка качества Waterdrop AI» основана на контекстном семантическом понимании большой модели и возможностях рассуждения по длинным текстам. Она может глубоко понимать сложные разговоры, намерения пользователей и эмоциональные отношения, а также выявлять более скрытые и сложные правила проверки качества. Внутренние данные показывают, что проверка качества Waterdrop AI может обеспечить 100% полный охват, включая оперативное поведение посредством голоса, записей корпоративного чата WeChat, моментов и других каналов. Стоимость проверки качества также значительно снизилась. Принимая во внимание стоимость ручной проверки, стоимость проверки качества ИИ может быть снижена более чем на 50% по сравнению с ручной проверкой качества (не учитывая стоимость ранней разработки).
Помимо возможности «проверки качества искусственного интеллекта», она неотделима от углубленного расширения возможностей собственной разработки компании Shuidi «Модель защиты воды от капель воды». В прошлом из-за большого разнообразия страховых продуктов, относительно сложных условий и отсутствия массивных данных для обучения моделей было сложно добиться прорыва в точности проверки качества ИИ.
Шуиди инвестировал в создание искусственного интеллекта с 2019 года и накопил большой объем данных о отраслевых сегментах при условии соблюдения требований, включая массивные образцы корпуса вертикальных услуг страхования, более 7000 данных о текущих или прошлых популярных страховых продуктах, а также обладает опытом в области ИИ. 10 000+ Профессиональных вопросов в сфере медицинского страхования. Уметь сразу выявлять такие проблемы, как нерегулярное отношение к обслуживанию, чрезмерные обещания продаж, неправильное толкование покрытия продуктов и неадекватные советы по покупке страховки. После непрерывного обучения, при стандартном уровне точности ручного контроля 100%, уровень точности контроля качества ИИ приблизился к уровню ручного контроля.
Согласно сообщениям, «решение для проверки качества страхования крупной модели AI» Shuidi сформировало решение для внешнего экспорта и может быть открыто для отрасли. Следующим шагом будет дальнейшее усиление обучения точности контроля качества, помощь большему количеству страховых организаций в повышении эффективности и качества услуг, а также содействие качественному развитию отрасли.