當(dāng)眾多金融企業(yè)還在AI熱門賽道中擠破頭時(shí)，有一家保險(xiǎn)公司僅靠“優(yōu)化客服中心會(huì)話效率”，實(shí)現(xiàn)保單收入提升15倍。

這背后便是容聯(lián)云推出的會(huì)話洞察代理Insight Agent，不同于通用型AI助手，容聯(lián)云會(huì)話洞察代理只專注在一件事情：深入金融客服中心，挖掘會(huì)話中的沉默冰山，讓每次溝通都變成利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

一次會(huì)話，撬動(dòng)千萬(wàn)收入

聚焦金融行業(yè)的客服中心，提升會(huì)話轉(zhuǎn)化率，這種極度聚焦的場(chǎng)景聽(tīng)起來(lái)也許微不足道，而一家金融公司年?duì)I收百億至萬(wàn)億，只要會(huì)話轉(zhuǎn)化率提高0.1%，年利潤(rùn)至少多出幾千萬(wàn)。

某壽險(xiǎn)公司引入容聯(lián)云會(huì)話洞察代理，90天后，會(huì)話數(shù)據(jù)利用率暴漲12倍，單客投訴處理成本直降45%，更從20萬(wàn)通電話及在線客服中，挖出年化3000萬(wàn)的附加險(xiǎn)商機(jī)，整體保單收入提升15倍。

容聯(lián)云會(huì)話洞察代理Insight Agent是一個(gè)大模型會(huì)話數(shù)據(jù)深度挖掘平臺(tái)，可以快速分析全量的客戶來(lái)電與在線對(duì)話數(shù)據(jù)，挖掘其中隱藏的商機(jī)和丟單風(fēng)險(xiǎn)，比如：

哪個(gè)高意向客戶被客服漏掉？哪個(gè)客戶反復(fù)被轉(zhuǎn)接導(dǎo)致流失？哪些對(duì)話存在高頻異議點(diǎn)？哪個(gè)坐席服務(wù)不到位，存在投訴風(fēng)險(xiǎn)？

該壽險(xiǎn)客服中心負(fù)責(zé)人表示，原來(lái)就像站在金礦上撿煤渣，客戶明明在對(duì)話中釋放了財(cái)富管理需求，但管理者很難拿到。傳統(tǒng)方式要靠運(yùn)營(yíng)人員手動(dòng)抽聽(tīng)10%的通話錄音，效率及有效性很低。

而容聯(lián)云會(huì)話洞察代理，通過(guò)大模型自動(dòng)分析每一通電話，將高價(jià)值線索、潛在流失風(fēng)險(xiǎn)等全量推送給團(tuán)隊(duì)，在存量市場(chǎng)中，快速且有效地提升了存量客戶價(jià)值與保單轉(zhuǎn)化。

精準(zhǔn)聚焦業(yè)務(wù)場(chǎng)景，產(chǎn)生真實(shí)價(jià)值

容聯(lián)云沒(méi)有跟風(fēng)去做消費(fèi)級(jí)AI助手或大模型平臺(tái)，而是選擇了金融行業(yè)“服務(wù)與營(yíng)銷”的細(xì)分場(chǎng)景，加入銀行、保險(xiǎn)、證券等話術(shù)包訓(xùn)練，這也是會(huì)話洞察代理能幫助客戶快速產(chǎn)生成效的原因——理解金融業(yè)務(wù)、有實(shí)際場(chǎng)景、有真實(shí)客戶經(jīng)驗(yàn)沉淀：

會(huì)話挖掘前

業(yè)務(wù)人員無(wú)需技術(shù)背景，直接用日常語(yǔ)言描述分析需求，如“找出高意向客戶”，系統(tǒng)自動(dòng)解析并生成分析框架，省去人工標(biāo)注環(huán)節(jié)，讓分析更貼近業(yè)務(wù)本質(zhì)。

會(huì)話挖掘中

洞察代理基于大模型長(zhǎng)序列建模能力與領(lǐng)域推理優(yōu)化，在復(fù)雜金融對(duì)話中實(shí)現(xiàn)突破，能識(shí)別表面訴求背后的真實(shí)動(dòng)機(jī)，精準(zhǔn)定位高意向客戶、服務(wù)流程斷點(diǎn)及客訴風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

會(huì)話挖掘后

容聯(lián)云會(huì)話洞察代理將金融業(yè)務(wù)邏輯深度嵌入，將復(fù)雜的會(huì)話數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖表和指標(biāo)，生成的圖表更符合金融使用習(xí)慣。

管理者可以實(shí)時(shí)查看客戶咨詢的高頻問(wèn)題、投訴的熱點(diǎn)話題、服務(wù)流程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)以及潛在需求的分布情況。