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DXC技術公司的韋恩·哈林頓提供了DXC在保險方面的認知歷程。

壽險公司向保單持有人提供高質量的服務從未如此重要。數字化和與其他金融服務垂直行業(yè)的激烈競爭削弱了增長前景，并使客戶獲得和保留更具挑戰(zhàn)性。同時，隨著其他行業(yè)的零售商設置更高的標準，消費者的整體服務期望值繼續(xù)上升。由于保險公司產品和系統(tǒng)環(huán)境的固有復雜性，保險公司一直在努力跟上。

將認知計算引入客戶服務將使保險公司能夠克服這些挑戰(zhàn)，并提供與任何其他行業(yè)相當的數字服務水平。

保險公司在其服務質量之旅中創(chuàng)下了不俗的記錄，通過采用更好的系統(tǒng)和培訓取得了進展，但在自助服務和交互式語音響應系統(tǒng)的過度投資方面也出現了錯誤?？蛻粼絹碓綋钠髨D通過公司的呼叫中心解決問題的做法很可能導致周轉不良，而從一個運營商到另一個運營商的分流可能會迫使他們無論如何都要與某個人談話。

在電子商務時代改善人壽保險服務在很大程度上取決于人類和機器的良好表現以及理解客戶服務代表（CSR）扮演的重要角色。例如，保險公司在這方面取得了重大進展，例如通過呼叫調度應用程序減少了持續(xù)時間，并使用指示板告知CSR有關通話記錄，并可以顯示潛在的相關賬戶信息。

認知計算有可能改進一些CSR功能 - 但更重要的是，它可以轉變CSR的作用，因為我們進一步確定了人類和機器最擅長的功能，并通過機器智能的中介來增強人類進程。

事情是這樣的

為了理解認知計算推動客戶服務發(fā)展的潛力，讓我們考慮今天保險CSR的運作方式。CSR旨在以最少的時間解決客戶的要求。技術的主流狀態(tài)將大多數客戶互動定義為離散的線性過程 - 從驗證和認證開始，開始訪問客戶數據，并以交易請求結束并關閉呼叫。

該技術對CSR有各種限制，從而影響客戶體驗。CSR通常使用能夠檢索非常有限的信息的多個“綠屏”界面。他們需要記住各種各樣的代碼，他們必須經常補充他們的計算機接口與紙質來源有關產品和系統(tǒng)，很難找到很快。這些挑戰(zhàn)在CSR需要在多個系統(tǒng)中手動導航的保險系統(tǒng)環(huán)境中加劇。

這些挑戰(zhàn)塑造了當今人壽保險CSR所需的特定技能，他們背負了既對個人負擔又對雇主造成代價昂貴的培訓負擔。

企業(yè)社會責任通常每天要花8個小時處理入站和出站呼叫，旨在滿足個人呼叫的服務目標和累積工作的生產目標。他們花費大量時間學習訪問各種源系統(tǒng)來滿足客戶的要求。通常情況下，他們被分配到特定的產品或產品范圍，他們可以接受培訓處理的問題的復雜性是有限的。

簡而言之，保險公司的組織方式導致系統(tǒng)不一致，這些不一致由多個獨立的服務環(huán)境反映出來。在這些服務機構中，個人CSR的培訓和會議時間與工作時間的比例很高，CSR與服務產品數量的比例很低 - 也就是說，CSR必須訓練和努力響應顧客對有限數量產品的要求

使用CSR的保險公司面臨著高初始和持續(xù)培訓成本的負擔，以及吸引和留住人才。這項工作相對要求高，與員工的補償方式成正比；保險公司努力為那些成功的人制定一條職業(yè)道路；進入勞動力的年輕人才發(fā)現這項技術過時了。根據ContactBabel.com發(fā)布的2016年美國聯絡中心決策者指南，企業(yè)社會責任的平均年營業(yè)額為29％，美國呼叫中心員工的平均壽命約為3.3年。

相比之下，認知計算已成為一項頗具吸引力的新技術領域，涵蓋了可提高企業(yè)社會責任有效性的一系列能力。它可以帶來顯著的效率，促進系統(tǒng)集成，簡化服務部門的管理，并在服務質量方面取得重要進展。

增強人的智慧

顧名思義，認知計算是指模擬人類認知的計算過程，但是它是一種為人類提供決策支持和其他幫助的機器智能。計算機科學家認為這是‘增強智能’而不是人工智能。

認知計算為最需要的任務保留了最高級別的人類智能，讓計算機執(zhí)行更具管理性質的低階認知任務。它作為一個力倍增器，使人能夠在更高的層次上執(zhí)行任務，可能執(zhí)行更多的任務，并且速度更快，更加一致和準確，而不是一個獨立的人能夠在相同的時間內完成的任務。

應用于客戶服務，這種增強的智能可以改變CSR的角色，同時提高生產力和服務水平。

傳統(tǒng)上，企業(yè)社會責任是在嚴格限制產量的系統(tǒng)的輔助下進行的。企業(yè)社會責任需要廣泛的培訓來使用任何給定的系統(tǒng)，學習一系列源系統(tǒng)，創(chuàng)建手動變通辦法和補充信息的紙張來源，并在部門的協(xié)議和工作效率目標下工作。在舊模式中，企業(yè)社會責任情報的很大一部分傾向于在管理使用的每個系統(tǒng)和在它們之間導航時消耗。在認知計算范例中，大多數流程都是自動化的，訓練顯著減弱。

在新范例中，企業(yè)社會責任通過單一接口關注客戶的問題，而計算機通過低級管理導航來獲取所需信息，并以易于消費的方式以思想速度向CSR呈現。CSR不是從多個系統(tǒng)獲取信息，而是成為與客戶溝通行為的中心的信息消費者。使用認知計算，CSR從所有數據和交互中獲得新的見解，獲得更簡單的方法來詢問信息，并利用認知計算的力量找到最可能的答案來滿足請求。這會提高客戶滿意度，提高CSR效率并降低總體成本。

DXC的認知之旅

計算機科學家認為認知計算是開放式的，因為技術的本質； 像人類的智慧一樣，它的適應性和能力可以以協(xié)同的方式結合起來。理解，推理和學習的能力是認知計算的顯著特征。

此次旅程的初始階段集中在CSR的統(tǒng)一儀表板上，該儀表板可在一個界面中整合對功能和來源的訪問。由于其專注于自動化CSR工作的基本要素，因此縮短了執(zhí)行任務的時間并減少了培訓。在幕后，儀表板消耗來自多個來源的數據以用于高級“智能搜索”和主題索引。它使呼叫者驗證過程自動化； 在通話期間發(fā)起工作指令； 并記錄，存儲和分析通話摘要。儀表板帶來的好處包括降低成本，提高服務水平和提高首次呼叫分辨率，并縮短平均呼叫處理時間。

儀表板上還有高級分析功能，專注于個人或團體的CSR活動，查看CSR花在他/她的時間上的位置，照亮客戶的關注點并暴露任何需求，從而重新集中培訓。分析還會顯示呼叫中的模式，以幫助CSR預測客戶的需求。例如，分析可能會揭示82％的客戶請求地址更改也想知道其政策的當前價值。盡管在短期內很有用，但這種分析最終指向了公司背景下的情報長期收集 - 構成了自己的認知之旅。

DXC認知旅程的第二階段是CSR Assist，它提供更復雜的認知能力來幫助CSR與客戶討論人壽保險。通過Conversational Assist（一種面向企業(yè)社會責任的聊天機器人，它具有自然語言功能和保險知識，可以從簡單的書面查詢中獲取指導），認知能力加速和平滑了CSR與客戶的互動。它可以針對客戶的查詢產生相應的回應，找到并向CSR提供支持這些回應的證據并提供回復的排名。CSR Assist收集每次互動的數據，并使用它來支持持續(xù)學習（vs培訓）。

為認知旅程計劃的最后一個階段將CSR Assist所使用的各種自然語言能力和保險知識擴展到面向客戶的聊天機器人。雖然強迫顧客進行自助服務是近代歷史上的重大失誤之一，但消費者現在要求增加自助服務的機會 - 而不僅僅是最年輕的消費者。我們的能力將滿足這一需求，讓客戶有機會通過24小時提供解決方案，通過簡短的響應建議解決方案，并提供與語音或文本交互的選擇。

在可預見的將來，客戶仍然期望與人類交流，至少出于某種目的，通過我們的認知之旅，我們期待著幫助我們的客戶。我們的能力將幫助他們改進客戶服務，我們的規(guī)模和積累的專業(yè)知識將幫助我們加快實施先進功能并分享來自已安裝基地的洞察力。CSR將享有不那么令人畏懼，更有價值的作用，更少的移交和更多的第一通電話解決方案。通過將他們的人文品質聚焦于客戶的需求，CSR將提供更加自信和有效的服務 - 實現最終目標：在競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中提高客戶滿意度。

Wayne Harrington是DXC業(yè)務流程服務呼叫中心的負責人。他擁有超過15年的保險/金融業(yè)務運營和呼叫中心領導經驗，是行業(yè)內首要的呼叫中心專家之一。