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大模型提升保险代理人产能：4家头部保险公司实践案例

发布日期：2024-07-29 08:01:32 浏览次数： 3114

作者：沙丘社区

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保险代理人是寿险销售的主力军，但在过去的展业过程中，保险代理人队伍一直面临着素质参差不齐、产能低等弊病以及触客难、交互难、服务难等困境。

随着消费者对保险的认识水平的加深以及保险需求的日益增长，对保险代理人的专业知识、综合素质、服务效率的要求不断提高。然而，保险代理人数量持续缩减，保险公司迫切需要找到更有效的方法提供足够的保险服务、同时确保服务的专业性。

过去，保险公司一直在探索科技赋能，依托于大数据、人工智能等技术，激发代理人在寿险销售中的主动性和创造力，从而提高他们的服务品质和业务产能。在大模型出现后，保险公司积极探索大模型技术对保险代理人的赋能。

根据沙丘智库发布的《2024年中国保险业大模型用例分析报告》，当前在保险代理人赋能领域，代理人销售助理和代理人智能陪练是当前对保险公司而言更具价值、更具可行性的两个应用场景。

代理人销售辅助是指通过分析大量客户数据，识别潜在客户的需求和偏好，为代理人提供定制化的销售建议和沟通策略。同时，大模型可以快速回答关于保险产品的常见问题，提供专业知识支持，从而帮助代理人更有效地与客户互动。

代理人智能陪练是指通过模拟客户互动、销售谈判和产品介绍等，使代理人能够在虚拟环境中进行实际练习，通过分析代理人的表现，提供个性化的建议和改进方案，帮助其改善沟通技巧、理解产品知识，从而在真实销售场景中更加自信和高效地执行任务。

当前已有多家保险公司探索大模型在代理人销售辅助和代理人智能陪练场景的应用。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。通过研究保险公司大模型赋能保险代理人的落地实践，沙丘智库从中精选出4个具有代表性的案例（泰康保险、太平洋保险、平安寿险、华农保险），供其他保险公司进行参考。

▎案例1：泰康保险集团大模型应用实践

泰康有40万保险代理人，日常的知识涉及到健康、财富、保险三个领域，知识范围非常广泛，即使培训也很难让保险代理人记住所有知识。

泰康保险利用大模型开发了绩效知识助手，绩效知识助手是一款专用化搜问一体工具，以多轮对话驱动用户意图的精准获取，提升用户体验，融合问答库、文档库、外部搜索和大模型问答四类知识来源，实现内外部知识的双重获取，同时提供原始知识溯源，并主动推荐关联问题，让知识范围更广泛，知识信息更精准，交互体验更友好。

完整内容：泰康保险集团大模型应用实践

▎案例2：太平洋保险基于大模型的数字劳动力建设实践

在太保集团大模型平台的加持下，太保寿险开发寿险代理人智能陪练和智能陪访助手。

智能陪练助手能够模拟出更真实的客户以及符合客户行为逻辑的真实对话剧本，并给予实时点评和优秀话术推荐，让代理人在实践中提升对话能力。

智能陪访助手当面对客户个性化问题时，协助代理人技术及时准确地回答客户问题，为代理人提供符合当前社会的触客谈资。

完整内容：太平洋保险基于大模型的数字劳动力建设实践

▎案例3：平安寿险利用AIGC赋能代理人展业全流程

围绕保险代理人展业全流程，平安寿险推出智能拜访助手、IP工坊、智能会客厅、智能陪练等一系列产品矩阵，并利用AIGC能力对产品进行升级，有力赋能一线销售队伍，匹配保险客户需求：

以智能拜访助手为例，平安寿险为每一位代理人量身定制拜访私教“数字人安安”，贯穿代理人全职业生涯阶段，调用知识库生成个性化展业场景信息，为代理人提供展业上的陪伴与专业咨询。

完整选自：2024年生成式AI案例研究简报（7月）

▎案例4：华农保险大模型应用实践

华农保险当前个人代理人超过2万，代理人主要销售的保险条款数量为47个，每个条款有5000字+，对于代理人来说学习成本较高。此外，由于保险条款常常充满了专业术语和法律条款，理解起来往往困难重重。在过去，代理人们需要大量的时间和精力来解读这些复杂的条款，甚至可能存在诠释上的不确定性，这不仅耗费了时间也增加了风险。

华农保险通过将保险条款放入本地知识库，并运用大语言模型来解析和分析这些条款，为代理人提供了一种快速、准确的解读选项。代理人只需输入想了解的问题，就能得到详尽的解释和说明。

案例内容：华农保险大模型应用实践