入侵保险业，聊天机器人有招？

以下为正文内容：

保险业正在积极寻求AI领域相关技术赋能，这与保险行业数据数据密集型行业，且信息交互频率高有一定关系。其中自2016年起，引入聊天机器人界面，国内国外保险业新老玩家都有不少涉足。保险业应用聊天机器人大家想到的往往仅是智能客服，事实上现今已不仅如此，且今天的智能客服也与昨日有别。这背后是风口推动还是刚需驱动，都有哪些不同玩法？

我们知道，保险业因其产品服务属性，长期与客户之前存在严重知识鸿沟，营销售前效果与售后满意度，其中也包括理赔过程中的沟通体验不佳，导致客户信任度偏低。回顾去年波士顿咨询保险科技趋势的报告，关于保险科技生态系统涉及领域做了详细划分，可以看到在“分销”板块涉及“虚拟助手”；“IT赋能”板块包含“客户参与及互动”，这些都可归属智能沟通的价值意图，也就是往往结合聊天机器人界面形式的客户智能沟通与互动系统。

数字战略用于提升保险行业客户体验已在业界有共识。根据PWC 2020 digitial insurer报告，提升用户体验最被关注的三个方面：Accessibility可获得、Tailor to customer needs量身定制、content explanation内容阐释，而这些也都可以借用智能沟通工具获得一定程度改善。

通过新兴的数字手段与客户增加连接渠道、提升客户体验，已成为AI应用的一个重要价值板块，这促使保险产业纷纷将战略关注点投向了智能对话聊天机器人领域，其主要意图在于改善客户沟通体验，长远看不仅仅是改善售后服务沟通，更期望能推拉结合的提升售前效果。

自2016年起，传统保险巨头加强AI投入，诸多新款智能客服机器人上岗。2016年，太平洋寿险发布了针对客户端的智能客服机器人，号称是国内首款，名为“小麦智能客服”。客户通过“太平洋寿险”官方服务号或税优APP中的客服模块，咨询分红、贷款、变更等常见业务问题时，可获得智能机器人的实时在线解答。当年据官方消息称智能机器人上线后，在线转人工服务量较上线前同期减少了80%以上，在线接通率由上线前的30%左右提升至90%以上。

2016年7月“平安普惠APP智能客服小惠”正式上线，为客户提供24小时产品咨询、业务办理、帐户查询等服务;通过人性化互动页面、6500个常见问题自动应答，热点问题一键导航等功能，降低成本的同时，让每位客户拥有应答率100%，准确率近90%的智能化贷款秘书。未来，平安普惠APP智能客服将持续升级，实现多产品入口，语音交互、图片传输、帐户一键查询，常见业务导航等功能，带来全新的咨询体验，助力公司全线上业务发展。

2016年8月，泰康在线推出智能保险机器人“TKer”，可以提供证件扫描服务，便于保户直接投保，还可进行人脸识别以及语音交互功能为保户提供查询保单的服务。

2017年9月，中国太平洋保险推出了智能保险顾问“阿尔法保险”，先不论实际的技术能力与体验如何，相比之前几家的尝试，阿尔法保险抛出的框架更具全局性，反馈了更长远的AI战略意图，据悉太保期望“阿尔法保险“能为营销队伍提供了保险营销辅助工具。 

就传统保险巨头的行动来看，大多目前还只局限在智能客服领域，受限于数字化客户沟通的过往理解，当然这背后所期待的进一步突破还将有赖于相关技术与业务磨合深挖。

无论实际AI能力与应用深度如何，保险新玩家们纷纷将注意力投向AI，大举下注，其中开发能提供个性化服务的智能保险顾问这一方向被寄予厚望。

2016年11月国内首家持有互联网保险牌照的众安保险宣布，正式成立全资子公司众安科技，将携包括人工智能技术在内的多项新科技，为保险业输出创新技术能力，2017年众安保险也在公开活动中介绍过其问答机器人的应用设计思路。

2015年面世的大象保险，宣称以大数据与人工智能科技驱动，旨在为用户提供专属的私人保险管家服务，包含定制化的保险保障、简单易用的在线管理、随时随地的保险理赔等360度保险解决方案。2017年2月大象保险宣布获得数千万美元Pre-A轮融资，称将要研发机器人智能顾问，利用智能机器人为用户提供保险知识普及，产品导购，后端理赔全自动和全流程服务。

国内有技术团队开始深入挖掘这一需求市场，为保险公司提供新一代的智能对话技术解决方案。例如，2017年开始正式运营的智言科技专注于用智能对话赋能企业，获线性资本天使投资，其凭借领先的自然语言处理和知识图谱技术也迅速切入了保险领域，并已和国内多家保险公司合作，积极探索智能对话系统在保险行业的应用。智言科技计划以特有的技术思路重点研发平台化的智能对话产品。

此外，2016年8月成立的灵智优诺，选择聚焦重疾险领域，期望使用人工智能手段连接有买保险需求的客户，对接保险产品。据悉，灵智优诺已获真格基金和IDG资本天使轮融资。

扫描全球创新，海外一些创业公司基于解决过往行业痛点的设想，也有不少聊天机器人相关产品浮现。目前已知的大多项目尚处于早期阶段。

Next insurance

Next insurance成立于2016年。定位在为雇主提供保险方案推荐，其号称是首家能全程通过即时通讯工具来实现服务的在线保险应用。2017年5月获得3500万美元A轮融资，此前曾有1300万的种子天使融资。

Insurify

Insurify成立于2013年，美国的一家互联网车险公司。2015年1月发布了其APP，发布9个月之后Insurify就宣称它是美国最大的车险交易平台。其开发有智能虚拟保险代理，名为Evia。Evia可识用户提交的别车牌图片，并通过手机短信方式，为客户提供实时的车险比价。2016年获得最佳保险网站奖。2016年获得200万美元种子资金。 

Lemonade

Lemonade成立于2015年，美国纽约一家P2P保险公司，用人工智能技术替代代理人，所有环节线上操作，没有保险经纪人，以简单便捷、低成本为价值诉求。目前开展业务仅限于为房主或房东提供财险产品。简单便捷来自于精心设计的交互界面，其中包括名为Maya的聊天机器人，来进一步提升客户体验；而低成本则归因于没有保险经纪人，无需支付销售佣金。2016年12进行了B轮融资，3400万美元，至今融资总额6000万美元，背后有包括红杉在内的著名投资机构。此前，A轮获1300万融资，在2017年4月又获得一笔融资，金额未透露。

Spixii

Spixii成立于2016年，为英国伦敦的一家非常年轻的创业公司，成立之初在Startupbootcamp创业加速器获得创业奖金。Spixii计划通过聊天机器人成为自动化的保险代理，保险产品的销售渠道。目前Spixii仍在测试阶段，号称可支持5种语言。德国有家类似的创业公司Insurgram主打通过聊天机器人购买保险的公司（Insurance by Chat），它已与Geico车险公司达成合作。

HeyBrolly 

HeyBrolly 是英国的一家创业公司，致力于变革保险业的客户体验。2016年8月发布了其app，名为Brolly是英国首个通过智能技术提供保险建议的应用，帮助客户进行管理。2016年9月有一笔少量的种子资金。Brolly Advisor, Brolly Locker 和 Brolly Shop为三个不同的功能版块， Brolly Advisor用于提供保险建议，Brolly Locker存放管理保险相关文件，Brolly shop作为选购保险产品的导购类工具。目前已发布iOS版。

Trov

Trov成立于2012年，针对短期财险产品，去年4月获得2550万美元的C轮融资，2017年4月获得4500万美元D轮融资。Trov在澳大利亚和英国推出了集成于其移动APP的聊天机器人。客户可以在线沟通产品信息理赔条款，有必要时可接入人工服务。在云端Trov存贮了客户所购买的所有保险产品信息。Trov自身并非保险公司，而是作为平台服务于例如AXA、Suncorp集团的保险公司。

LeO

LeO是以色列的一家早期创业公司，为保险经纪人开发虚拟助理。LeO期望帮助保险公司和保险经纪人，促进提供更个性化的适合服务给他们的客户。客户可以在LeO上管理所有的保险文档，结合数据驱动，LeO帮助经纪人挖掘客户需求，替代经纪人与客户进行可能十分频繁的沟通，让客户满意，但同时提高经纪人的工作效率。根据以色列资本市场管理局的保险和储蓄领域的150名员工的投票，LeO保险科技创新竞赛中获观众选择奖，LeO的能力，恐怕是保险从业人员十分期待的。

Avaamo

Avaamo是2014年成立的一家美国的创业公司。结合移动应用、人工智能、即时通讯等技术为多个行业提供数字沟通解决方案，是明确的2B模式。其中包括保险行业，此外还涉及银行、零售、医疗、电信等行业。提供两类服务模式：Bot as a service和Bot platform。前者按年付费，使用Avaamo开发设计的bot。后者为客户提供开发自己bot的平台，支持更多集成需求，仍按年收费。Avaamo考虑了严格的信息安全设计，符合美国相关政策，包括 HIPAA, PCI, FINRA，等，并可提供加密的即时通讯APP。2016年6月Avaamo完成A轮融资，300万美元，共计融资930万美元。

在保险行业，Avaamo的解决方案提供面向客户与面向雇员的两大类型的bot。面向客户主要功能在于：保险产品导购、客户指南、理赔咨询。面向雇员主要功能在于：团队及客户关系管理；协助代理人提交备案客户需求；代理人销售助理。客户包括：Royal Sundaram、Reliance Commercial Finance

综上所述，基于保险行业的业务特点，通过智能化手段改善客户沟通被寄予厚望。无论是传统巨头还是科技新秀，当前还只是初试深浅，能否在这一领域开发出体验佳、运营成本可控，且可持续优化的服务模式，始终绕不开AI技术、用户数据、业务需求这几项修炼。

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