循環(huán)智能COO揭發(fā)在《中國(guó)銀行保險(xiǎn)報(bào)》保險(xiǎn)峰會(huì)的演講

2020-09-09
演講與活動(dòng)

2020 年 9 月 3 日，貴陽。循環(huán)智能（Recurrent AI）聯(lián)合創(chuàng)始人、首席運(yùn)營(yíng)官揭發(fā)在《中國(guó)銀行保險(xiǎn)報(bào)》主辦的“第十三屆中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)信息化峰會(huì)”上發(fā)表演講《AI驅(qū)動(dòng)銷售提效與業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)》。內(nèi)容如下：

先快速介紹一下公司和團(tuán)隊(duì)。循環(huán)智能的核心創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)來自清華大學(xué)和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，曾任職于 Google、Facebook 和微軟的 AI 研究部門。投資方包括紅杉資本、金沙江創(chuàng)投、真格基金和靖亞資本。

循環(huán)智能是一家技術(shù)驅(qū)動(dòng)的公司，擁有在世界范圍內(nèi)領(lǐng)先的原創(chuàng)前沿技術(shù)，2019年公司聯(lián)合創(chuàng)始人楊植麟作為第一作者發(fā)表的兩個(gè)自然語言處理模型 Transformer-XL 和 XLNet，取得多項(xiàng) SOTA 成績(jī)（最優(yōu)結(jié)果），前者被廣泛運(yùn)用于語音識(shí)別底層模型，后者被用于語義理解。

剛進(jìn)入這個(gè)行業(yè)時(shí)我們就在思考，AI行業(yè)在保險(xiǎn)領(lǐng)域可以做什么，這個(gè)行業(yè)里已經(jīng)有很多做“降本”的公司，做各種機(jī)器人，替代人工做一些簡(jiǎn)單的通知型工作。我們觀察到中美之間的保險(xiǎn)發(fā)展仍有十多倍的密度（覆蓋度）差距，這種差距不可能只通過降低成本去解決，最終我們選擇進(jìn)入另一個(gè)賽道——用AI和NLP技術(shù)提升銷售端的效率。

這就引出了第一個(gè)問題：AI是否真的可以產(chǎn)生更有效的銷售策略。

AI是否能產(chǎn)生更有效的銷售策略？

可能很多已經(jīng)在使用AI技術(shù)和尚未部署AI技術(shù)的保司都會(huì)有這個(gè)疑問。過去兩年我們服務(wù)保險(xiǎn)公司的過程與客戶的不斷交流，總結(jié)了保司在線上化方面面臨的三個(gè)方面的挑戰(zhàn)，第一，來自客戶，對(duì)客戶而言，線上是新的模式，他們會(huì)有很多質(zhì)疑；第二是外部環(huán)境，流量越來越貴、越來越少，而且監(jiān)管越來越嚴(yán)格；第三是保司自身的特點(diǎn)，業(yè)務(wù)員流動(dòng)率非常高，但缺乏技術(shù)輔助手段提升每個(gè)人的效率。

針對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們推出了一系列產(chǎn)品。今天我們挑出兩個(gè)場(chǎng)景，跟大家一起探討，AI是否能提升銷售策略的效率。

上圖是保險(xiǎn)電網(wǎng)銷的典型銷售環(huán)節(jié)工作流程。第一步是名單管理，有新名單，有老名單，名單管理平臺(tái)一般由內(nèi)部數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)去形成各種專案和分析，然后再下發(fā)到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，進(jìn)入到聯(lián)絡(luò)中心，通過電話、微信、在線IM等手段與客戶進(jìn)行溝通。在這個(gè)流程中，AI可以做些什么？循環(huán)智能從專案的生產(chǎn)環(huán)節(jié)入手，因?yàn)檫@個(gè)環(huán)節(jié)在漏斗的前端。

我們先介紹一個(gè)加保的場(chǎng)景。通?？蛻舻牡谝粡埍危痤~比較低，如果只有一張保單，可能連銷售成本都收不回來，但保險(xiǎn)完全可以家庭為單位進(jìn)行交叉銷售。所以加保的場(chǎng)景，提升空間很大，因?yàn)檫^去都是靠非常基礎(chǔ)的人工分析進(jìn)行加保策略的匹配。此外，因?yàn)橛徐o默期，以及防騷擾的規(guī)則，加保的窗口期非常有限。

在有限的窗口期，我們是否可以借助AI技術(shù)提升加保的轉(zhuǎn)化率？因?yàn)閿?shù)據(jù)量已經(jīng)非常大，靠人工進(jìn)行數(shù)據(jù)分析遇到了瓶頸，很難算出什么樣的畫像組合適合什么樣的產(chǎn)品，所以我們跟客戶做了一些新嘗試，我們用大量的保單數(shù)據(jù)做建模，然后做加保時(shí)候產(chǎn)品的精準(zhǔn)匹配，這個(gè)邏輯簡(jiǎn)單來說就是，根據(jù)歷史上的保單數(shù)據(jù)去建模和計(jì)算，什么標(biāo)簽組合適合什么產(chǎn)品。

分享一個(gè)加保案例，我們跟一家保司，用了過去兩年將近20萬數(shù)據(jù)（保單的字段和成交信息）做建模，我們做了兩件事情，一個(gè)是推薦險(xiǎn)種，一個(gè)是推薦保險(xiǎn)產(chǎn)品，模型上線之后，我們看到的結(jié)果是，算法模型相比人工策略，險(xiǎn)種推薦準(zhǔn)確率提升到 1.6 倍，產(chǎn)品推薦準(zhǔn)確率提升到 3 倍左右。

我們?cè)賮硖剿髁硪粋€(gè)場(chǎng)景。流量越來越貴，但我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)容易忽視一個(gè)場(chǎng)景，就是已經(jīng)觸達(dá)過但未成單客戶的商機(jī)挖掘。如果這部分流量用得好，就等同于獲得了新的流量。

已經(jīng)觸達(dá)但未成單的客戶，怎么用AI做策略？我們并沒有保單數(shù)據(jù)可以用，我們唯一的數(shù)據(jù)是客戶的電話號(hào)碼和溝通錄音，那能不能用溝通數(shù)據(jù)（對(duì)話數(shù)據(jù)）來做建模？大家從來沒有嘗試過。

我們?nèi)プ隽诉@個(gè)事情，分享一個(gè)實(shí)際的案例。過去，針對(duì)接觸過但未成交的客戶名單，企業(yè)只有一些簡(jiǎn)單的人工策略用來篩選其中更有可能有意向的客戶，而我們是把過去成交的和未成交的溝通記錄（語音和文本）拿出來進(jìn)行訓(xùn)練，我們根據(jù)成交的客戶溝通內(nèi)容去反向計(jì)算，什么樣的溝通記錄更容易成單。

AI建模之后，我們對(duì)所有名單進(jìn)行排序，取頭部的20%進(jìn)行聯(lián)絡(luò)，通過與企業(yè)原有方式進(jìn)行對(duì)照，我們得出的效果是AI模型篩選名單的通話時(shí)長(zhǎng)增加至 1.6 倍，而成單率提升至 3 倍。

前面分享了AI提升銷售策略的實(shí)踐。有位知名企業(yè)家說過，一流的策略+二流的執(zhí)行，還不如二流的策略+一流的執(zhí)行。好的策略之后也需要好的執(zhí)行，那么AI能否在執(zhí)行環(huán)節(jié)，提升團(tuán)隊(duì)效率？

AI是否能夠彌補(bǔ)銷售人員能力短板？

我們的結(jié)論是可以。我們的一個(gè)客戶總結(jié)說，如果提升銷售員的異議處理能力，就能提升通話時(shí)長(zhǎng)，就更有可能成單。我們放一個(gè)簡(jiǎn)短的視頻，給大家感受一下我們?cè)趺醋鲣N售的實(shí)時(shí)輔助，提升銷售員的異議處理能力。

除了實(shí)時(shí)的溝通輔助，在溝通結(jié)束后，我們也會(huì)把整個(gè)過程報(bào)表化。對(duì)于業(yè)務(wù)管理者來說，過去只能去管理業(yè)務(wù)員的通話時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)，中間的溝通過程其實(shí)不清楚，通過我們的產(chǎn)品，我們把整個(gè)溝通過程結(jié)構(gòu)化，管理者可以了解到業(yè)務(wù)員的每個(gè)話術(shù)流程執(zhí)行是否到位，了解到每個(gè)人的薄弱環(huán)節(jié)分別是什么，通過這套系統(tǒng)組合，對(duì)業(yè)務(wù)員的執(zhí)行力會(huì)有大幅的提升。

我們請(qǐng)一個(gè)客戶做了這張上線前后的對(duì)比。同樣級(jí)別的兩撥人，一撥人使用實(shí)時(shí)輔助和執(zhí)行力監(jiān)督，另一撥人不使用，我們可以看到，在前六個(gè)月使用我們產(chǎn)品的那組人業(yè)績(jī)比不使用的那組高出了 50% 左右。

在上崗之前的培訓(xùn)環(huán)節(jié)，過往的培訓(xùn)流程基本是靠人工分析和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。我們使用AI技術(shù)，從優(yōu)秀銷售的成單溝通記錄中進(jìn)行挖掘，找出有助于成單的應(yīng)答話術(shù)，讓把這些優(yōu)秀話術(shù)變成標(biāo)準(zhǔn)流程，變成標(biāo)準(zhǔn)流程之后，在培訓(xùn)過程中，讓新入職員工跟系統(tǒng)進(jìn)行人機(jī)對(duì)練。

循環(huán)智能聚焦的事情是通過AI幫助客戶在銷售場(chǎng)景做業(yè)務(wù)價(jià)值的提升。我們也會(huì)不斷打磨銷售場(chǎng)景中的更多實(shí)踐。

謝謝大家。

（注：演講實(shí)錄，時(shí)長(zhǎng)約 24 分鐘，可掃碼觀看）

循環(huán)智能

“讓每一次溝通有更好的結(jié)果”

意向評(píng)分 | 執(zhí)行監(jiān)督 | 坐席輔助 | 智能質(zhì)檢 | 語音識(shí)別

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