原创/ 新浪保险研究院 张见
近期，国家金融监督管理总局发布的《关于推动深化人身保险行业个人营销体制改革的通知》，对提升保险销售人员专业化水平和坚持以客户为中心提出了明确要求。AI技术的迅猛发展和能力的不断突破，为推动个人营销体制改革提供了强大的科技支撑。以下是结合当前AI技术发展和应用实践，对其在提高销售人员专业水平、坚持客户为中心两个重要方面的具体应用场景的建议，供行业参考。
一、AI赋能提升保险销售人员专业化水平
（一）智能招募选任
利用AI简历筛选工具，对保险销售人员候选人的简历进行自动化处理。通过自然语言处理技术，提取简历中的关键信息，如教育背景、工作经验、专业技能等，并与岗位需求模型进行匹配分析，快速筛选出符合基本条件的候选人。同时，借助AI面试系统，采用视频面试和语音识别技术，对候选人进行初步面试。系统可以根据预设的问题和评分标准，自动评估候选人的沟通能力、应变能力、保险知识储备等，为后续的人工面试提供参考，提高招募选任的效率和准确性。
（二）个性化培训
1.学习内容推荐：AI学习平台根据保险销售人员的岗位、经验、知识掌握程度等多维度数据，为每位销售人员制定个性化的学习计划。通过分析销售人员在过往培训和考核中的表现，精准识别其知识薄弱环节，推送针对性的培训课程，如保险产品知识、销售技巧、合规法规等。例如，对于对新型保险产品理解不深的销售人员，平台会推送相关产品的详细解读课程和案例分析；对于合规意识相对薄弱的人员，重点推送合规法规培训内容。
2.智能学习辅助：在培训学习过程中，AI智能助手随时随地为销售人员解答疑问。通过LLM和专有知识库的有机结合，快速检索准确答案，确保培训辅导内容的准确性，消除AI幻觉。同时，AI可以对学习过程进行实时监测，记录学习进度、学习时长、学习行为等数据，分析学习效果。当发现销售人员学习效率低下或对某些知识点掌握困难时，及时调整学习计划，提供更适合的学习资源和学习方式，如增加练习题、推荐相关学习资料等。
3. 虚拟实训模拟：利用AI技术构建虚拟销售场景，让保险销售人员在模拟环境中进行实战演练。AI可以模拟不同类型的客户，根据客户的特点和需求，与销售人员进行互动对话。在模拟过程中，AI实时评估销售人员的表现，包括沟通技巧、需求分析能力、适当性评估、产品介绍能力、保障方案的质量、问题解决能力等，并给予即时反馈和指导。例如，当销售人员在模拟销售中未能准确解答客户关于保险理赔的疑问时，AI会指出问题所在，并提供正确的解答方式和相关知识要点，帮助销售人员提升实际销售能力。
（三）销售辅助
1. 售前准备：在接触客户前，AI可以根据客户的基本情况，为销售人员设计针对性的沟通与销售策略，提高销售成功率。
2.售中支持：销售过程中，销售人员遇到问题时，可以通过AI智能助手获得实时解答，包括产品介绍、法律法规、政策解读等方面的问题。同时，AI提供的录音、会议记录功能能够帮助销售人员完整记录整个销售过程，便于后续的复盘和改进。同时，在跟进阶段，AI可以根据客户特点、销售进度为销售人员提供提供个性化的销售建议、优质内容等，提高销售转化率。
3. 售后复盘：销售结束后，AI可以对销售过程进行总结和评估，为销售人员提供改进意见和优化建议。
（四）销售行为管控
1. 实时质检：AI监控系统对保险销售人员的销售行为进行实时监测，包括电话销售、线上沟通、线下拜访等销售场景。通过语音识别、文本分析等技术，识别销售过程中是否存在违规行为，如虚假宣传、误导销售、夸大收益等。一旦发现异常行为，系统立即发出预警，提醒销售人员或者管理人员进行核实和纠正，并记录相应的违规行为，为后续培训学习、销售行为管理提供依据。例如，当销售人员在电话销售中使用了“这款保险产品肯定能赚钱，收益比银行存款高很多”等类似误导性表述时，AI系统会及时识别并触发预警，同时给与正确答案来纠正。
2、离线质检：在实施检测预警的基础上，也可通过AI助手的录音、文字转写、会议纪要等功能和AI智能质检系统，在离线状态下对保险销售行为进行质检，及时发现存在的违规行为，如虚假宣传、误导销售、关键内容遗漏、适当性评估不足、保障方案设计部合理等。
3. 数据分析与改进：AI对大量的销售行为数据进行分析，挖掘销售行为与销售业绩、客户满意度、成交率等之间的关系，为销售和管理人员提供优化建议。例如，通过分析发现采用案例分享和需求引导相结合的销售方式，客户的购买意愿和满意度更高，AI可以将这一结论反馈给销售人员，并提供相关的案例和引导技巧培训，帮助销售人员改进销售行为，提高销售质量。
（五）考核评价
1. 智能考核系统：构建基于AI的考核评价系统，根据监管要求和公司内部标准，对保险销售人员进行数据驱动的多维度考核评价，给出客观准确全面的评价结果。同时，系统可以生成详细的考核评价报告，指出销售人员在诚信合规、专业技能等方面的优势和不足，为后续的培训学习和辅导发展提供依据。
2. 动态能力评估：AI持续跟踪保险销售人员的工作表现、学习成果和业绩数据，进行动态能力评估。根据评估结果，及时调整销售人员的培训学习计划，并提供针对性的辅导或管理措施。例如，当销售人员通过不断学习和实践，在专业知识和销售能力方面有显著提升，且业绩表现良好时，AI评估系统会建议适当扩大其销售授权范围，允许其销售更复杂的保险产品；反之，对于能力下降或出现违规行为的销售人员，降低其销售等级，限制销售权限，促使其改进和提升。
二、AI赋能坚持以客户为中心
（一）客户需求分析与保障方案设计
1. 数据整合与挖掘：AI整合客户的基本信息、保险购买历史、理赔记录、线上浏览行为、沟通记录等多维度数据，挖掘客户的潜在需求和偏好。例如，分析客户的年龄、性别、收入、家庭状况等基本信息，结合其保险购买历史，预测客户可能需要的保险产品类型和保障额度；通过分析客户的线上浏览行为，了解客户对保险产品的关注点和兴趣点，向销售人员提供营销策略建议。
2. 智能需求分析与预测：利用AI的预测模型，对客户的未来保险需求进行分析和预测，帮助销售人员精准把握客户需求。考虑市场环境变化、客户生活阶段变化等因素，提前为客户提供合适的保险产品推荐和服务建议。例如，当预测到客户即将步入婚姻或生育阶段时，AI系统及时向销售人员推送相关信息，销售人员可以主动联系客户，介绍适合新婚夫妇或新生儿家庭的保险产品，如重疾险、医疗险、教育金保险等。
3. 保障方案设计:AI可以根据客户的基本数据、需求分析和预测，为客户设计个性化的保障方案，确保保障方案既符合客户的需求，又能够满足适当性等要求。
（二）客户服务体系优化
1. 智能客服系统：搭建AI智能客服平台，为客户提供7×24小时不间断的服务。智能客服通过自然语言处理技术理解客户的问题，并快速准确地提供解答。对于常见问题，如保险产品介绍、保费查询、理赔流程等，智能客服可以直接给出答案；对于复杂问题，系统将问题转接给人工客服，并提供相关的问题背景、客户信息及知识内容，提高人工客服的处理效率。同时，智能客服可以对客户咨询数据进行分析，发现客户普遍关注的问题和服务痛点，为保险公司优化产品和服务提供参考。
2. 客户全生命周期管理：建立客户全生命周期管理系统，对客户从接触保险产品开始，到购买、续保、理赔等整个过程进行跟踪和管理。根据客户在不同阶段的需求和行为，提供个性化的服务和营销活动。例如，在客户购买保险产品后，AI助手可以随时与客户互动，回答客户的各种问题，增强客户对保险的了解和信任；在保单即将到期时，提前向客户推送续保提醒和优惠政策，提高客户的续保率；在客户提出理赔申请后，AI实时跟踪理赔进度，及时向客户反馈理赔情况，提升客户的满意度。
（三）客户体验提升
1. 个性化服务推荐：基于AI对客户需求和偏好的分析，为客户提供个性化的保险产品和服务推荐。不仅推荐符合客户保障需求的保险产品，还根据客户的兴趣和生活方式，推荐相关的增值服务，如健康管理服务、法律咨询服务等。例如，对于喜欢运动的客户，推荐包含运动意外保障的保险产品，并提供运动健康咨询、健身课程优惠等增值服务，提升客户的体验和满意度。
2. 服务质量监测与改进：AI对客户服务质量进行实时监测，通过分析客户反馈、投诉记录、服务响应时间等数据，评估服务质量水平。当发现服务质量下降或客户投诉较多时，AI系统深入分析原因，如服务流程繁琐、客服人员专业水平不足等，并提出针对性的改进建议。例如，建议优化服务流程，减少不必要的环节；加强客服人员培训，提高其专业知识和沟通能力，从而不断提升客户体验。
通过AI技术的深度和规模化应用，不仅有助于保险机构提高个人营销体制改革的落地效率和质量，更能够全面提高公司经营管理、客户服务等各个环节的效率和质量，促进保险经营管理模式的转型升级，为推动保险行业高质量发展注入强大动能。
