ปัจจุบันอุตสาหกรรมประกันภัยกำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ การประกาศใช้นโยบาย "สิบประเทศใหม่" สำหรับอุตสาหกรรมประกันภัย ได้มีการนำเสนอมาตรฐานและข้อกำหนดที่เข้มงวดมากขึ้น เพื่อปรับปรุงความสามารถในการคุ้มครองและระดับการให้บริการของอุตสาหกรรมประกันภัยส่วนบุคคล ซึ่งหมายความว่าอุตสาหกรรมประกันภัยจำเป็นต้องบอกลารูปแบบการพัฒนาที่ครอบคลุม และก้าวไปสู่บริการที่มีคุณภาพและได้มาตรฐานมากขึ้น ในระหว่างกระบวนการเปลี่ยนแปลงนี้ สถาบันประกันภัยจำเป็นต้องปรับปรุงคุณภาพของบริการประกันภัยอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ตรงตามข้อกำหนดของตลาดและกฎระเบียบใหม่ๆ
เพื่อสร้างมาตรฐานพฤติกรรมบริการประกันภัยที่ดีขึ้น ซึ่งขับเคลื่อนโดยโมเดลขนาดใหญ่ Shuidi ได้เปิดตัว "โซลูชันการตรวจสอบคุณภาพประกันภัย AI Large Model" ซึ่งขยายความครอบคลุมของการตรวจสอบคุณภาพได้อย่างมาก ประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้น และยังควบคุมต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพอีกด้วย
วิธีการตรวจสอบคุณภาพแบบดั้งเดิมคือการใช้การตรวจสอบแบบสุ่มด้วยตนเอง โดยที่ผู้ตรวจสอบคุณภาพจะสุ่มตรวจสอบการบันทึกของกระบวนการบริการลูกค้าทั้งหมด และทำเครื่องหมายเนื้อหาความเสี่ยง ผู้ตรวจสอบคุณภาพจะทำการตรวจสอบการบันทึกโดยเฉลี่ย 10-15 ครั้งทุกวัน และตรวจคุณภาพด้วย ช่องทางการตรวจสอบค่อนข้างเป็นช่องทางเดียวและไม่ครอบคลุม WeChat ขององค์กร บัญชีสาธารณะ Moments และช่องทางอื่นๆ เป็นงานที่ต้องใช้แรงงานมากโดยมีประสิทธิภาพและเพดานจำกัด
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทเทคโนโลยีหลายแห่งได้พยายามที่จะแนะนำเทคโนโลยีการตรวจสอบคุณภาพอัจฉริยะในอุตสาหกรรมประกันภัย อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบคุณภาพแบบขนาดเล็กเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจตรรกะของบริการประกันภัยที่ซับซ้อนและการเปลี่ยนแปลงในสำนวนภาษา มีความแม่นยำค่อนข้างต่ำ และมี มีความเสี่ยงสูงที่จะพลาดการตรวจสอบ
"การตรวจสอบคุณภาพ Waterdrop AI" ขึ้นอยู่กับความเข้าใจความหมายเชิงบริบทของโมเดลขนาดใหญ่และความสามารถในการให้เหตุผลด้วยข้อความขนาดยาว โดยสามารถเข้าใจการสนทนาที่ซับซ้อน ความตั้งใจของผู้ใช้ และทัศนคติทางอารมณ์ได้อย่างลึกซึ้ง และระบุกฎการตรวจสอบคุณภาพที่ซ่อนอยู่และซับซ้อนมากขึ้น ข้อมูลภายในแสดงให้เห็นว่าการตรวจสอบคุณภาพ Waterdrop AI สามารถบรรลุความครอบคลุมเต็ม 100% รวมถึงพฤติกรรมการปฏิบัติงานผ่านเสียง บันทึกการแชท WeChat ขององค์กร Moments และช่องทางอื่น ๆ ค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบคุณภาพก็ลดลงอย่างมากเช่นกัน เมื่อพิจารณาถึงค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบด้วยตนเอง ค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบคุณภาพ AI ก็สามารถลดลงได้มากกว่า 50% เมื่อเทียบกับการตรวจสอบคุณภาพด้วยตนเอง (ไม่คำนึงถึงต้นทุนการพัฒนาในระยะแรก)
เบื้องหลังความสามารถ "การตรวจสอบคุณภาพ AI" ไม่สามารถแยกออกจากการเสริมศักยภาพเชิงลึกของ "โมเดล Water Drop Water Guard Model" ที่บริษัท Shuidi Company พัฒนาขึ้นเองได้ ในอดีต เนื่องจากผลิตภัณฑ์ประกันภัยมีหลากหลาย ข้อกำหนดที่ค่อนข้างซับซ้อน และขาดข้อมูลจำนวนมากสำหรับการฝึกโมเดล จึงเป็นเรื่องยากที่จะบรรลุความก้าวหน้าในด้านความแม่นยำของการตรวจสอบคุณภาพ AI
Shuidi ลงทุนในการก่อสร้าง AI มาตั้งแต่ปี 2562 และได้รวบรวมข้อมูลกลุ่มอุตสาหกรรมจำนวนมากภายใต้เงื่อนไขของการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งรวมถึงตัวอย่างคลังข้อมูลบริการประกันภัยแนวดิ่งขนาดใหญ่ ข้อมูลผลิตภัณฑ์ประกันภัยขายดีในปัจจุบันหรือในอดีตมากกว่า 7,000 รายการ และมีความเชี่ยวชาญในด้าน ปัญหาทางวิชาชีพมากกว่า 10,000 รายการในด้านการประกันสุขภาพ สามารถระบุปัญหาได้ทันที เช่น ทัศนคติการบริการที่ผิดปกติ สัญญาการขายที่มากเกินไป การตีความความครอบคลุมของผลิตภัณฑ์ที่ไม่ถูกต้อง และเคล็ดลับในการซื้อประกันภัยที่ไม่เพียงพอ หลังจากการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง โดยมีอัตราความแม่นยำในการตรวจสอบแบบแมนนวล 100% เป็นมาตรฐาน อัตราความแม่นยำของการตรวจสอบคุณภาพ AI จึงใกล้เคียงกับระดับแบบแมนนวล
ตามรายงาน "โซลูชันการตรวจสอบคุณภาพการประกันแบบจำลองขนาดใหญ่ AI" ของ Shuidi ได้สร้างโซลูชันการส่งออกภายนอกและสามารถเปิดให้อุตสาหกรรมได้ ขั้นตอนต่อไปคือการเสริมสร้างการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับความแม่นยำในการตรวจสอบคุณภาพ ช่วยให้สถาบันประกันภัยจำนวนมากขึ้นยกระดับประสิทธิภาพและคุณภาพการบริการ และส่งเสริมการพัฒนาคุณภาพสูงของอุตสาหกรรม