Saat ini, industri asuransi sedang menghadapi transformasi besar. Dengan diberlakukannya kebijakan "Sepuluh Negara Baru" untuk industri asuransi, standar dan persyaratan yang lebih ketat telah diajukan untuk meningkatkan kemampuan perlindungan dan tingkat layanan industri asuransi pribadi. Ini berarti bahwa industri asuransi perlu mengucapkan selamat tinggal pada model pengembangan yang ekstensif dan beralih ke layanan yang lebih berkualitas dan terstandarisasi. Selama proses transformasi ini, lembaga asuransi perlu terus meningkatkan kualitas layanan asuransi untuk memenuhi persyaratan pasar dan peraturan baru.
Untuk menstandardisasi perilaku layanan asuransi dengan lebih baik, didukung oleh model-model besar, Shuidi meluncurkan "Solusi Inspeksi Kualitas Asuransi Model Besar AI", yang memperluas cakupan pemeriksaan kualitas, meningkatkan efisiensi kerja, dan juga mengendalikan biaya operasional secara efektif.
Metode pemeriksaan mutu tradisional adalah dengan menggunakan pemeriksaan acak manual, di mana pemeriksa mutu secara acak memeriksa rekaman seluruh proses layanan pelanggan dan menandai konten risiko. Seorang pemeriksa mutu menyelesaikan rata-rata 10-15 pemeriksaan rekaman setiap hari, dan kualitasnya saluran inspeksi relatif tunggal dan tidak dapat Mencakup WeChat perusahaan, akun publik, Momen, dan saluran lainnya adalah tugas yang sangat padat karya dengan produktivitas dan batasan yang terbatas.
Dalam beberapa tahun terakhir, banyak perusahaan teknologi telah mencoba memperkenalkan teknologi pemeriksaan kualitas cerdas ke dalam industri asuransi. Namun, pemeriksaan kualitas model kecil sulit untuk memahami logika layanan asuransi yang kompleks dan perubahan ekspresi bahasa, memiliki akurasi yang relatif rendah, dan memiliki akurasi yang rendah. risiko tinggi untuk melewatkan pemeriksaan.
"Inspeksi Kualitas AI Waterdrop" didasarkan pada pemahaman semantik kontekstual model besar dan kemampuan penalaran teks yang panjang. Teknologi ini dapat memahami secara mendalam percakapan yang kompleks, niat pengguna, dan sikap emosional, serta mengidentifikasi aturan pemeriksaan kualitas yang lebih tersembunyi dan kompleks. Data internal menunjukkan bahwa pemeriksaan kualitas AI Waterdrop dapat mencapai cakupan penuh 100%, termasuk perilaku operasional melalui suara, rekaman obrolan WeChat perusahaan, Momen, dan saluran lainnya. Biaya pemeriksaan kualitas juga turun secara signifikan. Dengan mempertimbangkan biaya tinjauan manual, biaya pemeriksaan kualitas AI dapat dikurangi lebih dari 50% dibandingkan dengan pemeriksaan kualitas manual (tidak memperhitungkan biaya pengembangan awal).
Di balik kemampuan "pemeriksaan kualitas AI", hal ini tidak terlepas dari pemberdayaan mendalam "Model Penjaga Air Tetesan Air" yang dikembangkan sendiri oleh Perusahaan Shuidi. Di masa lalu, karena banyaknya variasi produk asuransi, persyaratan yang relatif rumit, dan kurangnya data yang besar untuk pelatihan model, sulit untuk mencapai terobosan dalam keakuratan pemeriksaan kualitas AI.
Shuidi telah berinvestasi dalam konstruksi AI sejak tahun 2019, dan telah mengumpulkan sejumlah besar data segmen industri berdasarkan premis kepatuhan, termasuk sampel korpus layanan vertikal asuransi yang sangat besar, lebih dari 7.000 data produk asuransi terlaris saat ini atau di masa lalu, dan mahir dalam bidang ini. 10.000+ Masalah profesional di bidang asuransi kesehatan. Mampu segera mengidentifikasi permasalahan seperti sikap pelayanan yang tidak teratur, janji penjualan yang berlebihan, salah tafsir terhadap cakupan produk, dan tips pembelian asuransi yang tidak memadai. Setelah pelatihan berkelanjutan, dengan tingkat akurasi pemeriksaan manual 100% sebagai standar, tingkat akurasi pemeriksaan kualitas AI mendekati tingkat manual.
Menurut laporan, “solusi pemeriksaan kualitas asuransi model besar AI” Shuidi telah membentuk solusi ekspor eksternal dan dapat dibuka untuk industri. Langkah selanjutnya adalah terus memperkuat pelatihan mengenai akurasi pemeriksaan kualitas, membantu lebih banyak lembaga asuransi meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan, dan mendorong pengembangan industri yang berkualitas tinggi.