中宏人寿保险有限公司在中国保险市场深耕经营已有25载，积极倡导以科技引领行业转型发展，拥抱数字化服务和运营的“新常态”。在营销条线上，中宏保险遇到了一大挑战：主要依赖服务台咨询和主管指导来进行日常咨询，并无线上实时咨询渠道，因此希望引入基于自然语言处理技术、智能化水平更高的新型知识库，并搭配AI对话机器人辅助营销员更好地完成工作。中宏保险在经过充分的供应商调研，重点考察语义理解、平台建设和后续运维等方面之后，选择了竹间智能承接该项目。竹间依托自研的AI产品，构建智能知识库，部署保险营销员智能助理“宏博士”，推动达成降本增效、赋能产品及提升客户体验的目标。《2022爱分析·人工智能应用实践报告》对“营销员智能助理-宏博士机器人”项目进行了详细梳理，将其作为优秀实践经验给广大企业提供参考说明。

保险产品作为专业的金融产品，客户对其通常缺乏了解，这导致在选购保险产品时，客户需要考虑很多需求和因素，整个决策周期也很长。因此，保险行业为了提高业绩，就需要保险营销员能够向客户持续输出产品、条款规则、政策等专业知识，基于复杂信息，以最快的方式有效处理客户的实际问题，展示出专业性和解决问题的能力，才能将潜在客户最终转变成为现实客户。

多年来，中宏保险一直注重对营销员的咨询支持和培训管理工作，然而随着其业务范围的扩展，营销员的咨询支持和培训管理工作变得越来越来繁重，消耗了大量内部资源，并且实际效果也不够理想。一方面，中宏保险营销员原先主要依赖向主管领导和营业网点服务台的工作人员咨询关于保险产品的问题，然而这些问题有约50%都是较常见的问题，对常见问题重复的询问不仅消耗了主管大量的时间，也占用了营业网点宝贵的客户服务资源。另一方面，保险业的营销员人员更替较频繁，新的营销员入职后也需要对一些常见问题进行询问和学习，人员不停地轮转也进一步增加了内部培训的压力。

基于上述原因，中宏保险希望利用自然语言处理、知识库、对话机器人等技术，打造一个线上的保险营销员智能助理，用于解答营销员的常见问题，并具备对新员工的培训能力。中宏保险对于营销员智能助理解决方案有如下两点最重要的要求：

01 打造以智能知识库为核心，智能交互为途径的营销员智能助理解决方案

在对多家厂商的语音语义、知识管理产品，以及建设和运维方案做了较长时间的评估后，中宏保险选择与竹间智能合作来搭建营销员智能助理解决方案。竹间智能成立于2015年，公司以自然语言处理、深度学习、知识工程、文本处理、情感计算等人工智能技术为基础，将AI能力整合到企业业务中，为金融、制造、政务、智能终端等行业提供端到端解决方案。

基于对中宏保险需求的理解，竹间智能为其提供了营销员智能助理解决方案。从用户使用方式的角度，智能助理内置在中宏保险的内部营销工具中，营销员咨询产品或进行业务培训都可以点击进入智能助理界面，通过文字或语音输入问题，从而获取所需信息。从解决方案架构的角度来看，其底层包含了机器人建设、运营工具、机器学习平台等解决方案的开发和运营工具，构成对话机器人的多个AI模块，以及丰富的自然语言处理基础技术，最上层则是与营销员进行直接交互的界面。 

中宏保险与竹间智能联合搭建的智能知识库涵盖了丰富的信息，包括：运营规则（包括新单投保、保单服务、保单理赔等）、营销员基本法、保险热销产品、营销员荣誉竞赛、客户活动与增值服务、数字化工具使用等信息类型。而为了使知识库覆盖尽量全面的知识类型，保障后续的迭代更新，双方组建起项目组，在中宏保险的领导下，重点开展了如下工作：

1）在项目前期充分调研营销员需求。了解一线营销员需要了解哪些知识，对知识的呈现有哪些要求，在问法上有哪些独到的习惯等问题。

2）高度自动化的知识图谱构建。基于竹间智能的Gemini知识工程平台，项目组从中宏保险的保险条款、产品文档等非结构化数据中自动解析和抽取保险产品名称、以及与之相关联的犹豫期、等待期、保险责任等产品属性。在此基础上，在Gemini平台上将抽取的知识进行自动关联，形成保险产品的知识图谱，从而实现知识推理、产品检索等功能。比如将知识推理用于回答产品的保障内容、产品的比较、符合要求的产品有哪些等问题。

3）利用自动化的自然语言学习技术，在智能助理上线前后进行高频问题识别和更新。通过竹间智能Bot Factory A+H人机协同平台的自监督学习能力，项目组一方面在智能助理上线前对中宏保险的客服录音和聊天记录做聚类分析，自动识别出已知的客户高频问题及其对应语料，视需要由人工核对，从而为营销员应对高频的产品和业务问题提供标准答案。另一方面，在智能助理上线后，通过自监督学习从营销员新提问的众多未得到回复的问题中识别出高频问题，中宏保险的业务专家随后对这些问题给出标准答案，自动加入知识库，从而实现对知识库的持续更新。平台的AI自学习能力使之能够以较低的运营成本不断提升机器人的模型与会话能力。

为了让智能助理能够准确地理解语义，实现与营销员的流畅对话。竹间智能在对话机器人中内置了多个AI功能模块，包括语义解析、FAQ、多轮对话、意图识别、情感识别、知识推理、智能话术等。例如，多轮对话引擎通过向营销员连续反向提问获得确认具体问题所需的全面信息；意图识别引擎内置50多类、3000多种开箱即用的意图模型，用于识别营销员的询问意图；情感识别引擎能识别25种情绪，从而使对话更有同理心和温度。同时，平台内置了一个对话管理框架，当营销员向智能助理提出问题时，对话管理框架会结合业务场景，对不同AI模块的优先级、权重、分流策略进行调整，从而在其中选择最匹配的模块对营销员的问题进行准确应答。

为了让中宏保险能够对智能助理进行二次开发，使智能助理具备针对特定业务场景的扩展能力，竹间智能在对话机器人底层提供了自动机器学习平台，平台内置了多种前沿算法，当上层的AI模型对特定场景的语义识别不够准确时，开发人员可以在自动机器学习平台上以可视化的方式对算法模型进行自动化测试、自动调参、算法融合，让语义理解准确度在复合式算法、仅需要少量数据的条件下，自动迭代学习。 

02 保险营销员智能助理落地后的价值与效果

第一，在金融、制造等专业知识密集的行业，保障知识的高效学习与传承是提高其生产和服务质量的关键。而如果只能依靠行业“老师傅”去传授企业在长期业务发展过程中沉淀的大量专业知识，不仅耗费大量时间精力，也很难保证质量。因此，金融、制造等行业的企业可以考虑应用人工智能技术解决专业知识管理与共享的问题。

第二，在用AI对知识进行管理并以问答形式对外输出的过程中，企业需要重点考虑构建智能知识库以及具备高度语义理解能力的对话机器人。对知识库的构建需要采用自动化的知识解析和知识图谱构建工具，以及用无监督学习从海量语料中自动学习新知识，从而提高知识库构建和后续运营维护的效率；对于对话机器人则需要其内置丰富的AI功能模块，完善的对话管理框架，以及方便二次开发的自动机器学习平台，使机器人能准确理解语义，实现与用户的流畅对话。  

保险营销员从客户需求出发，持续输出专业知识，将复杂信息有效传递给客户，以最快的方式处理客户的实际问题，才能显著提升客户转化率。竹间智能创始人兼CEO简仁贤先生强调：“营销员总会有知识不足的时候，此时‘宏博士’提供的辅助就相当重要，不仅能帮助营销员提高业务效率，同时也强化了他的专业度。通过人机协同的方式，AI可以促进完成正向循环，重塑行业生态链，赋能保险业。”