收益：
- 能够利用人工智能和聊天机器人对客户问题进行分类并准备回复草案和指南
- 能够通过政策和程序测试自动响应、覆盖范围和升级阈值的准确性
- 了解人工升级投诉、赔偿和法律请求的必要性以及聊天机器人的局限性
保险领域的客户服务是永无休止的流量：保单问题、损害状态跟踪、保费支付、承保范围解释、取消和退款请求、投诉。其中许多请求都是重复的且内容丰富；其中一些会产生财务或法律后果。人工智能和聊天机器人（自动与客户通信、分类和回答问题的软件）是管理此类流量的强大工具：它对传入请求进行分类，生成常见问题的草稿答案，并将客户引导至正确的部门。但聊天机器人并不是保险专家；而是保险专家。自行得出有关承保范围、赔偿金额、取消退款等问题的结果会带来错误信息和未经授权交易的风险。在本单元中，您将了解如何使用人工智能对客户请求进行分类和响应，如何使用策略和程序测试自动响应，以及哪些请求必须人工升级（委托给授权员工）。
聊天机器人做什么以及在哪里停止？
人工智能驱动的客户服务对于以下方面是安全的：
- 请求分类：确定传入消息的主题（保单查询、损坏跟踪、付款、投诉、取消）并将其引导至正确的流程。
- 信息：回答诸如“我的损坏档案处于什么阶段？”、“保费支付渠道是什么？”、“我的保单何时续保？”等事实问题。
- 回复草稿：向客服人员提供现成的复杂问题草稿（客服人员更正并发送）。
- 知识库搜索：从程序和常见问题解答中查找并总结相关信息。
聊天机器人应该独立运行，并将以下任务委托给人类：承保范围解释、赔偿金额承诺、取消和保费退款流程、投诉解决、法律请求、需要敏感数据的交易。这些都会产生财务/法律后果，并且需要有能力的人类判断。
注意：如果聊天机器人做出“你的保单会承保这个”或者“你的退款金额就这么多”之类的承诺，如果这是错误的，公司将被捆绑，客户将受到委屈。范围和数量等问题应以人为本。
升级阈值：何时转移给人类
每个聊天机器人设计的核心都是升级规则。良好的阈值会在以下情况下停止自动化并重定向到授权工作人员：
- 财务后果：取消、退款、赔偿、保费变更。
- 承保评论：需要政策解释的问题，例如“这种损害是否承保？”
- 抱怨和不满：需要解决的情绪状况。
- 模糊性：聊天机器人不确定的低可信度答案。
- 敏感数据/身份：需要身份验证和敏感数据的交易。
- 法律内容：警告、诉讼、法律要求声明。
提示：通常，指示聊天机器人“如果您不确定，请不要弥补；说‘我将为您联系这方面的专家’。”聊天机器人最危险的行为是当它自信地回答它不知道的事情时。
循序渐进：确保客户服务流程安全
- 对请求进行分类。确定主题和紧迫性。
- 区分信息和行动。事实信息→聊天机器人可以回答；行动/决定→规模。
- 根据程序/策略测试响应。聊天机器人的响应应该基于知识库而不是虚构的。
- 应用升级阈值。财务/法律/范围/投诉 → 移交给人工。
- 保护身份和隐私。在敏感处理中，身份验证和数据保护都在人为方面。
- 留下你的印记。保存通话及切换点；保护客户体验和控制。
三个迷你箱子
案例 1 — 正确升级。一位客户写信给聊天机器人，“我想取消我的保单并收回我的保费。”聊天机器人不会自行处理取消和退款，而是提供有关取消条件的一般信息，并将请求上报给授权代表。该代表按天计算保费退款（退款等于保单未使用天数）：扣除 12 个月 9,600 土耳其里拉保费后，剩余 7 个月的退款总额约为 5,600 土耳其里拉。如果聊天机器人自己提交了错误的金额，就会出现问题。
案例 2 — 防止捏造。一位顾客问：“我的保单涵盖轮胎损坏吗？”聊天机器人并没有因为“不确定”规则而给出明确的“是/否”，而是说，“覆盖范围可能会根据您的政策而有所不同；我正在为您联系我们的一位专家。”专家检查了政策；在此保单中，仅当轮胎损坏时才与另一次承保一起承保。如果聊天机器人说“是”，就会产生错误的期望。
案例3——例行公事中的速度。 70% 的问题“我的损坏档案处于哪个阶段？”聊天机器人立即回答（通过从知识库中提取文件状态）。这使客服人员摆脱了例行询问，使他们能够专注于复杂的投诉请求。平均响应时间显着下降；由于升级阈值的存在，质量并未下降。
四个可复制的提示
1）需求分类：
您是一名保险客户服务助理。将客户消息分类如下： [消息]输出：主题（保单查询/索赔跟踪/付款/取消退款/投诉/法律/其他）、紧急程度（低/中/高）以及“聊天机器人可以回答还是人工升级”决策+理由。
2) 信息回复（有限）：
根据以下知识库起草客户问题的答案：问题：[问题]知识库：[相关程序/常见问题解答]仅基于知识库中的知识；配件。对于需要采取行动/决定的部分，例如承保范围、金额或取消退款，请说“我会联系我们的专家”。
3）升级阈值控制：
审核以下对话是否升级：[对话]寻找需要移交给人工的迹象：金融交易（取消/退款/赔偿）、范围评论、投诉、法律声明、敏感数据、聊天机器人的低信任度。如果需要移交，请说明原因以及移交哪个单位。
4) 代表答复草案（复杂问题）：
让客户代表起草以下复杂问题的答案：问题：[问题]相关政策/程序：[粘贴]起草礼貌且清晰；用“代理人必须确认”的注释标记范围/金额索赔。做出带有明确承诺的句子。
弱提示/强提示
弱：“让聊天机器人回答客户的每一个问题并完成交易。”
问题：将取消/退款/承保等红区任务留给自动化；错误信息和未经授权交易的风险。
Güçlü：“让聊天机器人根据其知识库回答事实问题；将承保范围、金额、取消退款和投诉翻译给人类；如果不确定，不要编造，而是联系专家。”
优点：日常工作加快，风险决策交给人们，杜绝捏造行为。
对比图
请求类型
聊天机器人
人类的
为什么
文件状态查询
回复
—
事实信息
优质支付渠道
回复
—
信息
范围评论
升级
决定
政策解读
取消/退款
信息+规模
进行交易
财务业绩
投诉
升级
解决
满意度/法律
法律要求
升级
法律/专家
法律后果
常见错误
- 让聊天机器人做出承诺。具有约束力的声明，例如“您的保单将涵盖它”或“您的退款将是这么多”。
- 将升级阈值设置得较弱。将财务/法律索赔留给自动化。
- 不制定“我不确定”的规则。聊天机器人自信地捏造它不知道的事情。
- 无需身份验证即可共享敏感信息。向未经授权的人提供保单/损害信息。
- 不留痕迹。通过不记录对话和交接点来削弱审核和客户权利。
综上所述
在客户服务中，人工智能和聊天机器人对请求进行分类，回答事实问题并生成回复草稿；但范围解释、金额、取消退款、投诉和法律请求都是人性化的。建立严格的升级门槛和“如果不确定，就弥补”规则；验证敏感数据；追踪每一次对话。加快日常工作速度，但将每一个具有财务和法律后果的决定留给有能力的人。
应用任务
编写五种不同的客户消息示例（一项取消退款、一项承保问题、一项案例状态、一项投诉、一项付款）。用提示 1 对每个机器人进行分类，并决定“聊天机器人还是人类”。评估结果：升级阈值是否正常工作？如果分类错误，请写下你将如何加强提示。
清单
- [ ] 我已根据主题和紧急程度对请求进行了分类。
- [ ] 我区分了信息/过程；我扩展了这个过程。
- [ ] 我将聊天机器人的响应基于知识库；我阻止了捏造。
- [ ] 我设置了财务/法律/范围/投诉的升级阈值。
- [ ] 我添加了“如果您不确定，请联系专家”规则。
- [ ] 我将敏感交易中的身份验证和数据保护留给了人类。
- [ ] 我记录了通话和交接点。