五大上市保险公司相继发布的2021年年报显示，去年5家保险公司寿险代理减少的数量已经超过150万人，在人力下降的情况下，各保险公司新的业务价值也在下降。 人口红利逐步消失，行业转型正处于，保险公司应该如何应对呢？
保险业人海战术遭遇瓶颈，几乎所有保险公司都已达成共识，未来代理将转向“精英战略”，整个保险业将由粗放模式转向精细化模式。 各保险企业要实现高质量发展，需要不断提高保险代理人的素质。
随着社会的发展、科技的进步，人工智能(AI )正在潜移默化地渗透到我们的生活中，给我们带来了很多便利。
那么，转型期的保险业能否利用AI技术激活保险代理人，提高保险销售效率？
针对目前保险业面临的一些问题，AI销售科技落地创造价值的主要过程有四个：交互收集、挖掘建模、分析洞察、实时辅助。
收集对话
企业和顾客之间主要产生两种类型的对话数据。 一个是用户的行为数据，是用户使用企业的APP (app )、网站时发生的点击等数据。 另一种是企业业务人员(保险顾问、客户支持人员等)与客户在线通过多种渠道进行交流时产生的对话数据。
近几年，保险企业越来越重视数据生产力，用户行为数据的收集和应用已经很普遍，同时沟通对话数据的合规收集和应用也在加强。 目前，电话、在线IM、企业微信等线上渠道的交流对话数据基本上已全面封存，在线产生的交流数据也需要通过便携式物联网设备实现全面覆盖。
挖掘建模
与用户的行为数据不同，交流对话数据是“非结构化”的数据，不能由计算机直接分析和处理。 将“非结构化数据”转换为“结构化数据”需要两种方法。
第一种方法是“挖掘”，发现在销售过程中对制造有促进作用或决定性作用的交流内容。 例如，保险专业人员可以使用挖掘引擎挖掘“客户”的表达内容。 在交流过程中，通过挖掘顾客提出的高频问题，可以有效地识别顾客重要的“异议”含义，并建立基于语义理解的高频问题列表。
第二种方式是“建模”，通过给对话句加上“语义标签”来识别句子的意思和句子的话题。 例如，创建“过度承诺”含义标签，以确定哪些语句在业务代表介绍产品时对产品特性做出了过度承诺。 根据业务需求，生产出大量的“语义标签”，企业可以分析和处理大量的沟通对话内容。
分析洞察
完成对交流对话数据的挖掘和建模后，可以进行全面的数据分析。 循环智能提供灵活、可定制的全通道沟通数据分析系统，各级管理人员能够细致诊断业务问题，洞察一线人员业务战略执行情况，掌握客户沟通的实际过程，管理流程和营销策略。
实时辅助
针对保险销售不专业、不规范等问题，与常规岗前培训、素质培训等相比，培训全过程周期比较长、内容多。 比如车险增值服务内容非常复杂，地域差异大，变化非常快。 随着政策和产品条款的变化，话术也需要更新和再培训，但通常代理商很难在短时间内形成有效的记忆。 因此，在销售过程中，需要AI技术支持的实时销售辅助工具，实时的话术推荐、产品知识推荐等可以提高人的能力。
AI辅助业务员人均工作效率提高22%
AI可以进行保险销售，但也有不少员工对该技术能否改善销售表示怀疑。 目前，保险业电网销售场景面临的最大问题是人员流动性大带来的一系列管理难度，以及每天都有客户群，但最终并不理想，导致销售环节流失的客户越来越多。
各保险公司不同的团队在一定时间内可能有不同的业务目标，通过对该业务目标的分解形成几种业务战略。 例如，以增加非保险业务对应策略，有效推荐非车险为例，针对该业务目标找出对应的衡量指标。 该指标为各非车险的开口率，相应配置非车险开口率指标作为语义标签，并上线系统。 通过对话洞察看板打开沟通黑匣子，可以看到不同团队和每个员工的具体执行情况，从而找到对应的人制定对应的指标增长战略，相应地找出业务问题，制定业务增长战略后，进行强管理。
对于几个关键环节的沟通深度，不仅可以进行“事后”的监督指导，还可以利用AI销售助手实时实现千人千面的个性化辅助和指导。
前期对危险企业的实际沟通数据进行业务挖掘和整理，结合危险企业现有的业务积累形成完整的知识库体系，配置实时销售助手工具，根据销售与客户实际沟通时，客户提出的问题，自动销售人员在介绍某个产品时，通过主动唤醒，调用相应产品卖点的功能，根据交流内容自动判断当前销售流程节点，根据目的提示的功能，根据对话内容自动命中用户图片的功能。
对于实时销售支持，需要通过系统化建设实现真正的专家级赋权。 首先，循环智能帮助顾客建立整体支持系统的内容和功能体系。 并通过一系列数据填充点等方法了解系统在一线销售中的实际使用轨迹，通过数据分析等方法找出影响系统在保司内部推广的真实掣肘，制定相应的升级方式方法，通过实时专家级辅助体系。
其实对于险企来说，电网的销售场景只是产品和解决方案涉及的场景之一。 个人赋能方面，从招聘面试、智能陪练到人员专业能力提升、展会工具上的AI实时辅助、沟通流程洞察、线上产说会合规监督等场景得到应用的银保渠道，如上文所述。
AI在保险业务中的应用非常广泛有效，但我们还是应该以人为本，各尽其用，这样才能利用AI，提高自己的业务能力。 但目前在实际应用中，生产AI模型成本较高，各保险企业可以找到既懂AI又懂保险业务的团队合作，提高销售效率。
