智能客服

大模型升级保险行业智能客服：7家头部保险公司“大模型+客服”落地现状

2024 年 7 月 24 日

相较于传统的AI技术，以大模型为代表的生成式AI技术所带来的变化，不仅体现在参数规模上，更体现在算法演进所呈现出的“智慧涌现”的效应，技术的跨越式发展为金融科技创新提供了更加广阔的空间。

当前，保险行业还是以专家判断型的人工管控和劳动密集型的渠道营销为主，多年以来积累的数据资产需要通过人工智能等技术挖掘出更大的业务价值。大模型与保险公司在底层逻辑上具有天然的契合性，使保险公司迎来重塑价值链的新机遇，为保险公司各业务环节通用、专用服务的提升带来非常大的想象空间。

客服场景对于保险公司来说不仅是提供服务的一个环节，更是维护和发展客户关系、管理品牌形象、控制风险和促进业务增长的关键。优化客户服务体验，提升客户满意度，是保险公司长期稳健发展的重要策略之一。

过去几年，头部保险公司在智能客服上均有持续的资金投入与战略升级。但在大模型出现以前，智能客服主要是基于预设的规则和知识库进行问题解答，这种方式虽然在处理常见和标准问题时效率较高，但也存在理解能力有限、缺乏上下文感知、交互性和灵活性不足、知识运维成本高、个性化服务不足等问题。

在大模型加持下，沙丘智库认为智能客服可以实现：

第一，语义理解能力增强。大模型基于超大规模数据训练，能够理解并处理复杂的语义结构，使得智能客服能够更准确地解析和理解用户的自然语言输入。这些模型利用上下文信息和深层次的语言模式，能够精确识别用户意图，改进意图识别流程。

第二，情绪识别与应对。大模型通常集成了情绪识别技术，能够根据用户的语言和表达推断其情绪状态，从而调整回应策略。这种能力使得智能客服在处理客户的问题时更具同理心和人性化，能更有效地管理用户的情绪和满足他们的需求。

第三，更自然的对话体验。大模型能够生成流畅、自然的语言，使得用户与智能客服之间的对话更类似于人与人之间的交流。这种改进不仅增强了用户体验，提升了用户满意度，还有助于构建用户的长期信任和依赖。

第四，知识自动更新。大模型具备持续学习能力，可以通过不断的数据训练来迅速适应新的市场动态、产品变更或政策更新。这使得智能客服系统始终能提供最新、最准确的信息和服务。

第五，个性化服务体验。通过分析用户的历史交互、偏好和上下文对话信息，大模型能够提供定制化的建议和解决方案。个性化服务不仅限于内容的相关性，还包括回应的语气和风格，使得每位用户得到定制化的服务。

沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新最全面的落地情况，当前，头部保险公司均已将智能客服作为大模型技术的重点应用场景之一，旨在进一步提升服务质量和客户满意度，优化运营效率和成本控制。

沙丘智库对7家头部保险公司“大模型+智能客服”的应用探索梳理如下：

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