Lợi nhuận:
- Khả năng phân loại câu hỏi của khách hàng bằng trí tuệ nhân tạo và chatbot, đồng thời chuẩn bị bản thảo phản hồi và hướng dẫn
- Khả năng kiểm tra tính chính xác của phản hồi tự động, phạm vi phủ sóng và ngưỡng báo cáo bằng chính sách và quy trình
- Hiểu nhu cầu tăng cường khiếu nại, bồi thường và yêu cầu pháp lý của con người cũng như các giới hạn của chatbot
Dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực bảo hiểm là một luồng lưu lượng không bao giờ kết thúc: các câu hỏi về chính sách, theo dõi tình trạng hư hỏng, thanh toán phí bảo hiểm, giải thích về phạm vi bảo hiểm, yêu cầu hủy và hoàn tiền, khiếu nại. Nhiều yêu cầu trong số này lặp đi lặp lại và mang tính thông tin; Một số trong số đó có hậu quả về tài chính hoặc pháp lý. Trí tuệ nhân tạo và chatbot (phần mềm tự động tương ứng với khách hàng, phân loại và trả lời câu hỏi) là những công cụ mạnh mẽ trong việc quản lý lưu lượng này: nó phân loại yêu cầu đến, đưa ra câu trả lời nháp cho các câu hỏi thường gặp và hướng khách hàng đến đúng đơn vị. Nhưng chatbot không phải là chuyên gia bảo hiểm; Việc tự đưa ra kết quả liên quan đến các vấn đề như phạm vi bảo hiểm, số tiền bồi thường, hủy-hoàn tiền, v.v. tiềm ẩn rủi ro về cả thông tin không chính xác và giao dịch trái phép. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách phân loại và phản hồi các yêu cầu của khách hàng bằng trí tuệ nhân tạo, cách bạn kiểm tra các phản hồi tự động bằng chính sách và quy trình cũng như những yêu cầu nào phải được con người chuyển tiếp (được ủy quyền cho nhân viên được ủy quyền).
Chatbot làm gì và dừng ở đâu?
Dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI an toàn cho:
- Phân loại yêu cầu: Xác định chủ đề của tin nhắn đến (truy vấn chính sách, theo dõi thiệt hại, thanh toán, khiếu nại, hủy bỏ) và hướng nó đến đúng luồng.
- Thông tin: Trả lời các câu hỏi thực tế như “Hồ sơ thiệt hại của tôi ở giai đoạn nào?”, “Các kênh thanh toán phí bảo hiểm là gì?”, “Khi nào hợp đồng của tôi sẽ được gia hạn?”
- Bản nháp phản hồi: Cung cấp cho tổng đài viên bản nháp làm sẵn của một câu hỏi phức tạp (tổng đài viên sửa và gửi).
- Tìm kiếm cơ sở kiến thức: Tìm và tóm tắt thông tin liên quan từ quy trình và Câu hỏi thường gặp.
Chatbot nên độc lập và giao các nhiệm vụ sau cho con người: giải thích phạm vi bảo hiểm, cam kết số tiền bồi thường, quy trình hủy và hoàn trả phí bảo hiểm, giải quyết khiếu nại, yêu cầu pháp lý, giao dịch yêu cầu dữ liệu nhạy cảm. Những điều này gây ra những hậu quả về tài chính/pháp lý và đòi hỏi sự phán xét có thẩm quyền của con người.
Lưu ý: Nếu chatbot đưa ra lời hứa như “hợp đồng của bạn sẽ chi trả khoản này” hoặc “số tiền hoàn lại của bạn sẽ nhiều thế này”, nếu sai, công ty sẽ bị ràng buộc và khách hàng sẽ bị thiệt hại. Các vấn đề như phạm vi và số lượng nên được mở rộng cho con người.
Ngưỡng leo thang: khi nào cần chuyển sang người
Trọng tâm của mọi thiết kế chatbot là các quy tắc leo thang. Một ngưỡng tốt sẽ dừng tự động hóa và chuyển hướng đến nhân viên được ủy quyền khi:
- Hậu quả tài chính: Hủy bỏ, hoàn trả, bồi thường, thay đổi phí bảo hiểm.
- Nhận xét về phạm vi bảo hiểm: Các câu hỏi yêu cầu giải thích chính sách, chẳng hạn như "Thiệt hại này có được bảo hiểm không?"
- Khiếu nại và không hài lòng: Các tình huống cảm xúc cần được giải quyết.
- Sự mơ hồ: Câu trả lời có độ tin cậy thấp khi chatbot không chắc chắn.
- Dữ liệu/danh tính nhạy cảm: Giao dịch yêu cầu xác thực và dữ liệu nhạy cảm.
- Nội dung pháp lý: Cảnh cáo, khởi kiện, đơn yêu cầu pháp lý.
Mẹo: Theo quy định, hãy hướng dẫn chatbot "nếu bạn không chắc chắn, đừng bịa đặt; hãy nói 'Tôi sẽ kết nối bạn với chuyên gia về vấn đề này'." Hành vi nguy hiểm nhất của chatbot là khi nó tự tin trả lời điều gì đó mà nó không biết.
Từng bước: Đảm bảo luồng dịch vụ khách hàng
- Phân loại yêu cầu. Xác định chủ đề và tính cấp thiết.
- Phân biệt thông tin và hành động. Thông tin thực tế → chatbot có thể trả lời; hành động/quyết định → quy mô.
- Kiểm tra phản hồi đối với thủ tục/chính sách. Phản hồi của Chatbot phải dựa trên cơ sở kiến thức và không bịa đặt.
- Áp dụng ngưỡng leo thang. Tài chính/pháp lý/phạm vi/khiếu nại → bàn giao cho con người.
- Bảo vệ danh tính và sự riêng tư. Trong quá trình xử lý nhạy cảm, việc xác thực và bảo vệ dữ liệu thuộc về phía con người.
- Để lại dấu ấn của bạn. Lưu điểm hội thoại và bàn giao; bảo vệ trải nghiệm và quyền kiểm soát của khách hàng.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Báo cáo chính xác. Một khách hàng đã viết cho chatbot: "Tôi muốn hủy hợp đồng của mình và nhận lại phí bảo hiểm." Thay vì tự xử lý việc hủy và hoàn tiền, chatbot đã cung cấp thông tin chung về các điều kiện hủy và chuyển yêu cầu đến người đại diện được ủy quyền. Người đại diện đã tính toán số tiền hoàn trả phí bảo hiểm theo ngày (hoàn trả bằng số ngày chưa sử dụng của hợp đồng): Tổng số tiền hoàn lại khoảng 5.600 TL trong 7 tháng còn lại của khoản phí bảo hiểm 12 tháng 9.600 TL đã được trừ sau khi khấu trừ. Sẽ có vấn đề nếu chatbot tự mình phạm sai số tiền.
Trường hợp 2 - Ngăn chặn việc chế tạo. Một khách hàng hỏi: "Hợp đồng bảo hiểm của tôi có bồi thường cho hư hỏng lốp xe không?" Thay vì đưa ra câu trả lời dứt khoát là “có/không” nhờ quy tắc “không chắc chắn”, chatbot cho biết, “phạm vi bảo hiểm có thể thay đổi tùy thuộc vào chính sách của bạn; tôi đang kết nối bạn với một trong các chuyên gia của chúng tôi”. Chuyên gia đã kiểm tra chính sách; Trong chính sách này, lốp chỉ được bảo hiểm nếu nó bị hư hỏng cùng với một khoản bảo hiểm khác. Nếu chatbot nói “có” thì nó sẽ tạo ra kỳ vọng sai lầm.
Trường hợp 3 - Tốc độ thường lệ. 70% câu hỏi "Hồ sơ thiệt hại của tôi ở giai đoạn nào?" đã được chatbot trả lời ngay lập tức (bằng cách lấy trạng thái tệp từ cơ sở tri thức). Điều này giải phóng các đại lý khỏi các yêu cầu thông thường và cho phép họ tập trung vào các yêu cầu khiếu nại và phức tạp. Thời gian phản hồi trung bình giảm đáng kể; Nhờ ngưỡng leo thang nên chất lượng không giảm.
Bốn lời nhắc có thể sao chép
1) Phân loại nhu cầu:
Bạn là trợ lý dịch vụ khách hàng bảo hiểm. Phân loại tin nhắn của khách hàng bên dưới: [tin nhắn]Đầu ra: chủ đề (truy vấn chính sách / theo dõi khiếu nại / thanh toán / hủy-hoàn tiền / khiếu nại / pháp lý / khác), mức độ khẩn cấp (thấp/trung bình/cao) và quyết định + cơ sở lý luận “chatbot có thể trả lời hay không hay đó là do con người báo cáo”.
2) Phản hồi thông tin (hạn chế):
Soạn thảo câu trả lời cho câu hỏi của khách hàng dựa trên cơ sở kiến thức sau: Câu hỏi: [câu hỏi] Cơ sở kiến thức: [quy trình liên quan/Câu hỏi thường gặp]Chỉ dựa trên kiến thức trong cơ sở kiến thức; phù hợp. Đối với phần yêu cầu hành động/quyết định như phạm vi bảo hiểm, số tiền hoặc hoàn tiền khi hủy, hãy nói "Tôi sẽ liên hệ với chuyên gia của chúng tôi".
3) Kiểm soát ngưỡng leo thang:
Kiểm tra cuộc trò chuyện sau để chuyển lên cấp cao hơn: [cuộc hội thoại]Tìm các dấu hiệu yêu cầu chuyển giao cho con người: giao dịch tài chính (hủy/hoàn tiền/bồi thường), nhận xét phạm vi, khiếu nại, tuyên bố pháp lý, dữ liệu nhạy cảm, độ tin cậy thấp của chatbot. Nếu cần chuyển giao, hãy nêu rõ lý do và đơn vị nào cần chuyển giao.
4) Bản thảo trả lời cho đại biểu (câu hỏi phức tạp):
Yêu cầu người đại diện tài khoản soạn thảo câu trả lời cho câu hỏi phức tạp sau: Câu hỏi: [câu hỏi] Chính sách/thủ tục liên quan: [dán]Dự thảo lịch sự và rõ ràng; Đánh dấu các yêu cầu về phạm vi/số lượng bằng ghi chú "đại lý phải xác nhận". Đặt một câu với một cam kết chắc chắn.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Yếu: “Hãy để chatbot trả lời mọi câu hỏi của khách hàng và hoàn tất giao dịch.”
Vấn đề: Để tự động hóa các nhiệm vụ nằm trong vùng đỏ như hủy/hoàn tiền/bảo hiểm; nguy cơ thông tin sai lệch và giao dịch trái phép.
Güçlü: "Hãy để chatbot trả lời các câu hỏi thực tế dựa trên nền tảng kiến thức của nó; dịch phạm vi bảo hiểm, số tiền, hủy-hoàn tiền và khiếu nại cho con người; nếu không chắc chắn, đừng bịa đặt mà hãy kết nối nó với chuyên gia."
Tại sao nó tốt: Công việc thường ngày được tăng tốc, những quyết định rủi ro thuộc về mọi người, việc chế tạo bị ngăn chặn.
biểu đồ so sánh
Loại yêu cầu
chatbot
con người
tại sao
Truy vấn trạng thái tệp
Trả lời
—
thông tin thực tế
Kênh thanh toán cao cấp
Trả lời
—
Thông tin
Bình luận phạm vi
Leo thang
quyết định
Giải thích chính sách
Hủy/hoàn tiền
Thông tin + quy mô
thực hiện giao dịch
Kết quả tài chính
phàn nàn
Leo thang
giải quyết
Sự hài lòng/luật
nhu cầu pháp lý
Leo thang
pháp lý/chuyên gia
hậu quả pháp lý
Những lỗi thường gặp
- Bắt chatbot cam kết. Các tuyên bố ràng buộc như "hợp đồng bảo hiểm của bạn sẽ chi trả cho khoản đó" hoặc "số tiền hoàn lại của bạn sẽ nhiều như vậy".
- Đặt ngưỡng leo thang yếu. Để lại yêu cầu tài chính/pháp lý trong tự động hóa.
- Không thực hiện quy tắc "Tôi không chắc chắn". Chatbot tự tin bịa đặt những gì nó không biết.
- Chia sẻ thông tin nhạy cảm mà không cần xác thực. Cung cấp thông tin về chính sách/thiệt hại cho người không được phép.
- Không để lại dấu vết. Làm suy yếu hoạt động kiểm toán và quyền lợi của khách hàng do không ghi âm cuộc trao đổi, điểm bàn giao.
Tóm lại
Trong dịch vụ khách hàng, trí tuệ nhân tạo và chatbot phân loại yêu cầu, trả lời các câu hỏi thực tế và đưa ra bản nháp phản hồi; nhưng việc giải thích phạm vi, số tiền, hủy-hoàn tiền, khiếu nại và yêu cầu pháp lý đều có quy mô con người. Thiết lập ngưỡng báo cáo mạnh mẽ và quy tắc “nếu bạn không chắc chắn, hãy bù đắp”; xác thực dữ liệu nhạy cảm; Theo dõi mọi cuộc trò chuyện. Đẩy nhanh công việc thường ngày nhưng để lại mọi quyết định có hậu quả về tài chính và pháp lý cho người có thẩm quyền.
Nhiệm vụ ứng dụng
Viết năm tin nhắn mẫu khác nhau cho khách hàng (một thông báo hủy-hoàn tiền, một câu hỏi về phạm vi bảo hiểm, một trạng thái trường hợp, một khiếu nại, một thanh toán). Phân loại từng người với dấu nhắc số 1 và quyết định "chatbot hay con người". Đánh giá kết quả: ngưỡng báo cáo có hoạt động chính xác không? Nếu nó bị phân loại sai, vui lòng viết cách bạn sẽ củng cố lời nhắc.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã phân loại các yêu cầu theo chủ đề và mức độ khẩn cấp.
- [ ] Tôi đã phân biệt thông tin/quy trình; Tôi đã mở rộng quy trình.
- [ ] Tôi dựa trên phản hồi của chatbot dựa trên cơ sở kiến thức; Tôi đã ngăn chặn việc bịa đặt.
- [ ] Tôi đã thiết lập ngưỡng leo thang cho tài chính/pháp lý/phạm vi/khiếu nại.
- [ ] Tôi đã thêm quy tắc "Nếu bạn không chắc chắn, hãy liên hệ với chuyên gia".
- [ ] Tôi để lại việc xác thực và bảo vệ dữ liệu cho con người trong các giao dịch nhạy cảm.
- [ ] Tôi đã ghi âm lại cuộc trò chuyện và điểm bàn giao.