保险销售行为可回溯的时代,AI质检让销售违规行为无处可逃
2021-05-20 10:42:20 |来源:壹点网
对于保险公司和保险中介机构而言,除了记录和保存保险销售过程的数据,还需要不断探索更有效的质检方式,及时发现和纠正销售沟通过程的不规范之处,降低企业被投诉带来的合规风险。
保险销售的过程,往往离不开销售员与客户的沟通过程。根据渠道和销售场景不同,保险线上销售场景产生的沟通记录,主要包括电话录音、在线IM文本和企业微信会话等;线下销售场景则包括代理人、经纪人以及银行网点代理销售保险的录音和录像等。
从“关键词”到“一段话语义”
企业最基础的质检方式是人工抽检,质检员选取很少一部分的电话录音、文本会话等文件进行检查。但人工抽检的效率很低,无法完成全量覆盖。因此,保险企业部署了初代的机器质检系统,通过将录音和微信语音转写成“文本”,然后借助“关键词和正则表达式”查找其中可能涉及违规的会话。
不过,保险企业很快又发现,仅仅依靠“关键词和正则表达式”进行穷举的方式,应付不了“人与人沟通时个性化的、复杂多样的表达以及难以捉摸的对话逻辑”。例如,在质检项“夸大陈述”中,保司发现销售员夸大重疾险保障范围的方式是穷举不完的。
于是,新一代的AI机器质检应运而生。通过“喂”给机器足够多的违规实例和不违规实例(即经人工判断属于某项违规或不属于某项违规的对话语句,这个过程在AI领域被称为“人工标注”),训练机器算法去“学习”违规对话的隐含特征,然后用“训练”出的模型识别更多句子和段落的语义,看看是否命中这条违规项。
不过,对于保险业务而言。很多时候,关键质检项的定义和违规判断非常依赖专业知识和行业经验。这就意味着:1)保险企业和提供AI质检解决方案的公司,要花很多精力来对齐质检项的定义;2)在生产AI质检项过程中的人工标注环节,需要保险企业的人员参与进来,与AI质检供应商内部的保险行业专家合作进行生产,以提升模型的准确性。
这也是循环智能(Recurrent AI)在服务多家头部保司的质检项目时,学到的前两条经验。
保险销售过程的合规质检,至少包含了两种基本的情况:第一种,发现销售员“说错话”的情况,例如“夸大陈述”这样的质检项,通常只包含单个AI语义标签(AI语义点、AI语义画像),只要说了就算违规;第二种,发现销售员不严谨或不规范的地方,例如“意外医疗的保障范围未介绍完整”这样的质检项,通常会涉及多个标签(AI语义点或正则语义点),因为先要判断当前对话的场景是否涉及“意外医疗”,然后再判断是否讲到了所有保障范围。
事实上,第二种情况还可能涉及到多种复杂场景,有时候需要引入企业的自定义字段,有时候需要判断对话内容质检的逻辑规则,才能判断对话是否存在不严谨或不规范的地方。例如:有些话只在特定的场景才算违规(比如同样的话,用在介绍A产品时不违规,但介绍B产品时违规),场景判断的前置条件,需要引入企业的自定义字段——这通对话是在介绍A产品还是B产品;逻辑规则“与或非”:很多关键违规项是由多个语义点的逻辑关系组成的,有时候A和B都说了算违规,有时候A或B只说了一个就算违规;先后顺序:先说A再说B算违规,先说B再说A就算违规;次数:说一次两次不算违规,说三次就算违规。
循环智能(Recurrent AI)的智能质检系统,支持企业自定义字段,以及复杂多样的质检项场景逻辑设置,对于复杂逻辑质检项的支持更加完善。
引入AI秘密武器“违规值”评分
在服务保险企业的过程中,循环智能(Recurrent AI)团队发现,尽管使用了AI语义点,也使用了逻辑关系判断功能,但有一些质检项过于复杂(例如:混淆新老保单),AI语义点加上逻辑关系判断也难一网打尽。
面对这种棘手的情况,循环智能(Recurrent AI)创造了一种新的“违规值”质检方式。这种新方法,并不关心具体哪句话违规了,而是专注计算整个会话违规的可能性。通过把整个对话(甚至同一个保单对应的多个对话)当成一个整体进行机器学习:在训练阶段,将“违规”的整体对话和“没违规”的整体对话输入算法模型,学习“违规”对话的隐藏特征;在执行阶段,将新的对话输入算法模型,然后计算该对话违规的概率。
根据企业的实际需求,违规值计算又包括两种场景:整个会话命中单个质检项的违规值;整个会话命中多个质检项的违规值(例如命中S级所有质检项组合中的任意一个算违规)。
在需要100%人工复检的保险成功单质检场景,循环智能(Recurrent AI)的“违规值”排序功能,如果在算法建模阶段经过了充足的数据训练,那么基本上可以在违规值前60%的会话中找到绝大部分违规对话,最高节省40%的成功单质检工作量。
保险质检的AI三级火箭
在服务保险客户的过程中,循环智能形成的保险质检的“三级火箭”解决方案:第一级:从字和词级别的关键词+正则方式,到引入句子和段落级别的AI语义点方式;第二级:引入企业自定义字段和逻辑规则判断,实现多个语义点之间复杂的场景、逻辑判断;第三级:计算整通会话违规的可能性高低,通过违规值排序,帮助人工复检员节省工作量。
为什么会需要“三级火箭”?首先,因为保险销售过程,往往离不开沟通释疑的过程。而人与人的沟通的过程,用语非常灵活,每个人都有自己的特色,肯定不会像书面用语一样规范。所以关键词方式在很多情况下已经不够用,需要引入句子和段落级别的AI语义点模型。
其次,因为保险销售员对保险产品的介绍和权益的解答,需要更加严谨,但是判断讲解是否到位,需要结合具体的产品,也需要结合逻辑和场景(有时候违规是因为漏说了该说的东西,而不是因为说错了)。
最后,因为保险的质检项中存在一些“疑难杂项”,引入违规值排序这种全新的方式,可以进一步减少漏网之鱼的数量。
通过引入和部署经过考验的AI质检技术,保险企业在质检工作中的效率可以得到数倍提升。循环智能(Recurrent AI)在银行保险领域服务了招商银行、人保财险、招商信诺、众安保险、360保险、水滴公司和轻松筹等标杆企业,除了新一代合规质检(Compliance)解决方案,这家公司在保险领域还提供意向名单优选(Target)解决方案以及人员产能提升(Expert)解决方案。
2021年4月,循环智能与华为云联合发布了首个千亿中文语言大模型“盘古”,刷新中文语言评测榜单CLUE三项记录,并入选CB Insights 年度“AI 100全球榜单”。2019~2020年,循环智能连续两年入选《机器之心》年度“最具产业价值”榜单。
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