AI赋能保险,产业转型利器对话式机器人有多厉害?
2019-12-04 19:17 收藏(0) 阅读(553) 评论(0)

平安人寿人工智能研发团队总经理 沈剑平

演绎 inSite 第三十二期节目

AI 如何让保险更智能?

以下为沈剑平演讲文字稿:

(根据演讲现场整理,基于原意有所删减)

大家好,我是来自平安人寿人工智能研发团队的沈剑平,我与大家探讨的话题是:人工智能如何让保险更智能?

保险+科技,保险业的挑战与机遇

关于人工智能在保险领域的应用,我们现在经常会听到一个非常热门的词:“保险科技”,指的是科技怎样去赋能保险,怎样在保险业中发挥作用。而想要更好地发挥“保险科技”作用,首要任务就是理清保险行业的转型需求。

随着人们生活水平的不断提升,百姓追求美好生活的同时需要更加全面、更加符合自身需求的个性化保险。因此,保险的覆盖面越来越广,客户越来越多,保险业的销售和服务需求也大幅增长。但从目前行业发展来看,整体人力增速放缓,因此带来很多挑战。

当前,新技术发展迅猛,特别是大数据、人工智能以及云计算已经突飞猛进,在各行各业发挥了很大的作用,产业智能化已经成为热门话题。

同样,智能化在保险行业越来越受到重视。科技在保险行业的应用也非常广泛,在保险产品设计、销售模式创新、服务能力提升和运营管理效率方面均发挥重要作用。

三大核心技术,寿险业的智能化转型探索

平安人寿的主营业务是人身保险,业务特点是保障周期长、保障范围全面,因而整体流程也相对复杂。目前,平安人寿拥有超 2 亿用户、120 多万代理人,体量十分庞大,对于科技赋能的需求十分迫切。同时,平安人寿在科技创新方面一直走在行业前沿,现阶段更是积极转型为科技型寿险公司,目前智能化主要应用在销售、服务和经营管理三个方面。

大家都知道,人工智能发展了 60 多年,覆盖的技术领域非常多。那在保险行业,人工智能的哪些技术领域能够发挥作用、怎样发挥作用?我为大家简要介绍一下。

首先是计算智能,也就是让计算机能存会算。保险业传统上重线下,原始的销售场景、培训场景积累的数据较少,这对机器学习及深度学习能力要求就更高,因此我们重点打造了强化学习、主动学习、对抗式学习等技术。此外,为了了解客户、认识客户,为客户精准地推荐符合他自身需求的保险,我们也打造了结合保险特点的推荐技术,比如多模态推荐、链式推荐、图谱推荐等。

另一方面是感知智能,即能听会说、能看会认的技术。在培训、核保核赔等场景中,图像技术能够发挥很大的作用。所以我们也在重点发展相关的人脸识别、微表情识别、OCR 等技术,进一步辅助人工判断和决策。

最后是认知智能,即能理解会思考的技术,这也是目前人工智能的重要研究热点之一。认知智能的两个核心方向——NLP 和知识图谱,在平安人寿有着广泛应用。一方面,保险是一个非常专业的领域,人工智能技术与保险业务的结合需要基于行业知识和专家经验的结构化,因此我们打造了知识智能管理、行业图谱互联、低资源下的图谱构建与学习、图谱对话等;另一方面,在赋能销售和服务的过程中,我们需要理解客户和代理人的意图和需求,这其中就需要用到 NLP、人机交互技术。

对话式机器人,平安人寿的智能化转型利器

保险行业非常重视人与人之间的交互,不管是客户与保险公司、客户与代理人,还是代理人与保险公司之间,都存在着高频交互。因此,对话式机器人在保险领域的各个场景中都有着广泛的应用需求。从我们的实践来看,对话式机器人更是平安人寿智能化转型的一大利器,在赋能客户服务、赋能代理人这两个业务体系中全面落地应用并发挥价值。

结合业务需求与场景应用,我们落地了一整套相对完整的从文本语音机器人、电话外呼机器人到视频机器人的技术体系。在此过程中,基于技术的不断探索、打磨和沉淀,也在与同行的切磋中取得一些成绩,比如在国际顶级 AI 竞赛第八届全球对话系统技术挑战赛 DSTC8 中,我们取得了三项赛事第一。另外在 IEEE Big Data Cup 2019 中也取得了不错的成绩。

下面,我分别从赋能客户服务和赋能代理人两个方面,为大家介绍对话式机器人的运用。

一是 AI 赋能客户服务。

说到智能客服,相信很多人已经非常熟悉了。目前大多数的 AI 客服应用只具备问题咨询的功能,你有什么疑问,对话式机器人进行答复。但保险领域的客户服务有一个很重要的特点,除了业务咨询之外,还需要支持大量的业务办理,我们叫保全业务。那么,除了回答问题之外,怎样帮助我们的客户快速地办理业务呢?我们打造了一个支持任务在线办理的机器人,兼具寒暄、咨询、业务办理和推荐能力,是保险行业首个能够实现复杂业务智能办理的客服机器人。

在客户服务方面,我们还有许多创新应用。

保险行业中的很多服务场景是比较复杂的,比如保单回访场景中,客户可能会提出“这个保单金额这么高,我想看一下重点条款”这样的问题。而文本机器人的交互形式比较单一,难以很好地满足此类需求。于是,我们打造了一个 AI 视频机器人,在满足多模态交互需求的同时,能够给用户提供更有温度、更贴心的服务体验。这个视频机器人主要有两个特点:第一,我们采用前沿图像技术生成拟人化形象,这个形象跟真实人像基本是没有区别的;第二,这个视频形象也会结合客户的表情、语言和语音等进行适当的情感化交互。这也是保险业首个多模态合成的视频机器人。

二是 AI 赋能代理人发展。

平安人寿拥有 120 多万的代理人,代理人的招聘、培训、队伍管理和销售支持是非常重要的。

目前代理人的招聘中存在海量筛选难、面试量大、招聘管理困难等痛点。为了解决这些问题,我们打造了一个 AI 面试官,这是行业首个大规模运用的面试机器人。

大家可以想象在找工作的时候,面试官是怎样跟你交流的。这款机器人就是要模拟面试官,来跟你非常自由化、非常自如地、专业地交流,实现面试考核和吸引。在这个过程中,要实现拟人化的面试是会遇到很多困难的,我们也综合采用了问答技术、多轮对话技术等技术,并研发了智能短回应技术。

图 AI 面试机器人(来源:平安人寿)

另一方面,怎样给庞大的代理人队伍提供职业化、专业化的培训,也是一个难题。面对这么庞大的代理人队伍,要帮助代理人实现个性化、全方位、多维度的技能提升,需要很大的资源投入,而且也难以解决针对性辅导难的问题。怎么样让 AI 发挥作用、解决这些问题呢?

通过不断的思考和实践,我们探索出了一条行之有效的路径,也就是我们打造的 AI 陪练机器人。这一款人机陪练机器人,除了能够正常地一问一答,还能去场景式地做演练,在演练过程中给出专业化、智能化的评价。

以上介绍的应用都有一个共同的特点,以面试和培训为例,传统模式都是人与人之间的线下交互,存在着数据少的问题。而大家都知道,人工智能特别是深度学习要发挥作用,是需要海量样本的,这就产生了矛盾。所以,低资源 NLP 也是我们的重要技术点之一,我们在这方面也做了很多探索和突破。

为了支持这些 AI 应用,我们打造了一个智能保险平台,大致分为三层:第一层是数据和知识;第二层是计算,通过深度学习平台、算法平台来支持大规模的计算;在这两个底层之上,我们搭建了人机交互平台、智能推荐平台、图像分析平台等技术平台。这样一整个平台体系,能够为我们各个场景的 AI 应用提供强用力的支撑。

人工智能在保险行业的应用,除了我刚才介绍的这些之外,其实还有很多。AI 技术在保险业发展的可能,远不止于此。保险销售、服务、管理、风控、投资等领域,均待更深入的探索应用。在我看来,无论是对话式机器人技术、低资源NLP技术还是行业知识图谱技术,在保险业以外也有着广泛的发挥空间。例如,对话式机器人能通用于其他的行业培训,AI 培训机器人在智能教育领域有着很大的价值。

平安人寿对于保险智能化的探索,旨在把 AI 技术,包括涉及到的学术界研究的热点、难点,真真正正地落地并产生业务价值。其最终的技术成果,相信不仅在保险行业,更是在全行业,特别是传统行业,都能够带来很大的发展价值,能为保险业转型、产业智能化作出更多的贡献,谢谢大家!