大家好，我叫崔荣庆来自华安保险全国电话服务中心，也非常感谢我们组委会在这样的疫情情况下还有这样子的交流的机会，我代表华安保险全国客服中心就质数运营与管理的一些理念和实践情况，向各位朋友做一些简单的介绍和分享。

      我分享的整个的题目是质数运营与管理，我们先简单的介绍一下我们公司，华安保险是一家成立于1996年的这个全国性的财产性保险公司，目前总部位于深圳，那整个的保费的规模目前已经达到了160个亿以上的这样一个规模，那传统经济与数字经济其实正在快速的进行转换，那我们互联网成为了我们的重要的信息载体的时候，再以客户为中心的这样的一个保险经营理念下的话，其实意味着我们需要给我们客户提供更多更广的渠道去覆盖他们需求，同时的话也要提供更快速专业准确的一些服务，去支撑这个我们的业务的规模化发展。那这里面如何协同化、智能化、精细化的管理已经成为了我们在整个运营中面临一些本质性的问题。

      客户需求的快速变化和科技水平的快速迭代，其实打铁还需自身硬，要强化我们自身的能力，其实就是我们解决我们以上这个如何协同化，智能化，精细化管理的问题的一个核心理念。那在我们公司的这个整体的这个规划下我们前通过几年的不断建设，我们初步是已经完成了我们数据化管理和智能化运营的一套这个数字运营的一个体系。

      通过近几年的不断建设了，我们是运营管理体系基本上已经在智能化应用环节、数据化分析环节、管理协同平台三个层面形成了我们相互支撑的一个合力，那我的分享也将从这三个方面来进行展开。

      首先，在智能化的这个应用环节，我们陆续的在招聘，质量管控，现场运营，服务评价，收集等工作环节的话是建设我们的智能面试系统，智能语音分析系统，包括智能质检系统，还有智能回访系统，通过这些系统的话，初步实现了我们对各个应用场景的智能化运用，那在这里面我们作为我们呼叫中心来说，呼叫中心其实作为一个人员密集且流动性较大的一个行业，那我们的人员招聘需求是非常大的，我们面试压力也非常大，而这里面高质量的人员的入口，都会对我们后续的运营起到一些关键性的作用。那以前的话我们面试主要是以现场面试为主，后来的话也出现了一些视频面试，但是的话，我们的面试官数量，职场位置，天气因素等客观的一些现象，对我们最终的结果影响都是巨大的。

      我们建设的智能视频面试系统，其实是集合了我们线上化远程面试，智能化面试，评价客观化的这三个能力，我们借助AI机器人的一些技术，包括行为测谎分析技术，大幅度的去提升我们的招聘面试的效率，并且的话，也规避了因为我们面试官的一些主观因素。实现了我们的多对多，客观行为分析等高效率高水平一些招聘，同时的话，我们利用这套系统里面的行为测谎技术，在我们自己内部人员稳定工作方面也做了一些工作，通过这样一些测谎技术和一些这个题目的一些设计，为我们内部的这个人员的稳定工作提供一些可量化的数据支持。

      简单看看我们的智能面试招聘系统的核心，这套系统我们其实真正的解决的是我们的招聘效率，招聘质量以及人员异动的一个量化预警，这三个核心，它是我们这么多年来，在我们人才入口上面的一个重要的一个智能应用。

      呼叫中心的服务，我们大家其实都知道，他是依托于语音的，当然现在也有一些版本，但是语音是一个非结构化的数据，数据量很大，那数据里面又表述了很多客户的需求，夹杂着最大的这个服务改善以及服务品牌建设的一些价值信息。我们建设的这个第二个核心重要智能应用，就是我们的智能分析系统，它是我们在数据化运营方面投入的一个重要的这个基础平台，它的核心能力是实现了我们将客户声音的量化，帮助我们实现了对客户服务需求的一个深度挖掘的可能，以及对我们自身业务的一个科技化分析的程度，这样通过这样的一套系统，使我们真正具备了以客户为中心的这个服务流程优化及投诉前置预警的一个能力。

      目前我们的智能语音分析系统，针对公司的业务这个细分，我们是已经具备了1232个智能分析模型，他涵盖了我们内部各个的服务环节，并且我们的各项的智能应用核心的指标始终也保持一个相对来说向好的趋势，那这里面我们可能最为直观的一个数据就是我们的有效投诉预警的前置率那达到了62%的这样的水平，这个62是个什么概念呢，就是有投诉倾向100个客户，那通过我们分析和我们确定之后，我们通过后续的一系列的服务改善的一些跟进，那可以保证有62个客户不再进行客户投诉的升级，那这样的一个作用其实对我们的投诉意见是一个非常非常大的一个贡献，当然了，随着我们系统智能化的一个学习过程，因为这套系统它其实也需要很多的这个模型的一些建设，那随着这个时间的推移，他对应的系统化，这个智能化水平也会得到一些进一步的提升。

      另外在保险公司的客户回访工作上，他其实是我们监管机构的一个硬性要求，以及我们自身内部收集客户服务感受的一个重要的一个手段。那随着公司业务的一个上升，那我们工作量，也在一个正向的同比例上升，所以我们需求的人也是非常非常大的。但是这个业务的本质的操作过程是相对固化的，基本上是收集客户的满意度，以及对我们理赔或者说成长过程的一些感知。对他的整个过程相对固化，我们针对的人群又是我们自己形成老的这些客户，所以我们的智能语音回访系统那就是我们实现我们高效回访工作的一个重要的一个智能化运用工具，我们使用AI的智能外呼，然后包括智能业务交互，智能数据采集使我们的整个回访业务实施不再依托于我们的人力来满足我们的监管需求，那监管需求对我们是100%的都有回访。目前我们这套系统的话，已经覆盖了我们所有回访率90%以上的业务，当然因为有些回访业务涉及到一些NPS净推荐值，所以我们还会使用一些人工的方式在做这方面业务。那90%的用智能外呼，智能语音回访的这个系统做的这些业务里面，我们全流程可以实现80%的工作量由系统全部都完成，那整个任务周期也可以再短短的几个小时之内完成全量的一个实施。所以这里面我们智能回访的系统，对于我们回访工作实施效率的提升是非常非常大的。

      我们可以通过一些数据去看这个事情，那简单看我们目前的智能语音系统的能力，我们可以聚焦从拨打效率、智能交互能力以及人工干预水平三个维度中维度去观察，我们目前的拨打项目基本上是可以实现每小时1000条数据的拨打及监测量，那有效拨通的电话80%是由机器人完成全流程的交互工作，那我们真正需要我们人为介入的一些工作量是小于我们总体工作量的4%。我们这里面具体可以看我们的结案，这个结案回访这种场景的表现，以前的话我们用人工的方式两三天才能完成这个工作量，目前我们仅仅需要三个多小时就可以完成，在这个场景下，我们系统自身的交互成功率是可以达到90%的这样一个水平。

      以上是我们的一些智能化应用工具在场景里面的一些表现情况，那我们的数据化体系是我们在数据管理的维度下建设的另外的一套重要的支撑体系。我们在这个过程管控，团队管理支撑和客户需求分析，自身效果的这个运营评估这四个方面分别去建立一些我们自己细化的一些数据工作体系。

      首先我们可以看我们的链条化管理体系，其实链条化管理体系是我们从我们自己内部的这个管理角度，建立起来的一套数据监控体系，它是以我们各个环节的结果数据表现为依据，以环节逻辑关系为基础，把整个的各个环节用数据的方式环环相扣，那并且在这个逻辑过程中，我们加以监控他的逻辑之间的表现数据。这样的话来快速的去定位我们运营中的发现的问题，并且通过这样的定位就可以快速的去提前预测和预警我们可能发生在某个环节的问题，我们可以理解他是我们强调整体协作能力一套标准数据流。

      那其次的话是我们的语音的一套数据分析体系，它是利用我们之前介绍的这个智能语音分析系统，那我们建立起来了一套以客户声音为中心，从客户角度去监督运营的一套数据监控体系，目前我们主要是从全量效能，理赔过程的监督，投诉预警，还有营销数据的挖掘，还有陌拜行业的对比这个维度去产出我们的一个分析结果，我们也可以理解，他是我们强调客户感知的一套标准数据流。

      再次的话是我们的运营数据的一套分析体系，是我们从运营数据这个分析体系，是我们从团队业务管理这个角度，运营效果为中心建立起来的一套支撑我们管理决策的这个数据体系，目前我们是从整体的效果，团队效应，团队质量，还有我们内部风险预警这四个维度去产出我们决策的这个数据支撑，那我们也可以理解我们数据分析体系它是强调我们业务团队能力的一套标准的这个数据数据监控体系。

      那最后的话其实是我们的这个坐席画像体系，其实我们在行业里面，我们可能更多的听到的是客户画像信息，但是从呼叫中心运营管理角度出发，其实我们坐席也是我们的客户，所以我们也做了一套我们的这个坐席画像体系，那坐席画像体系是支撑我们差异化的管理需求而建立起来的一套对数据支撑体系，去描述我们团队人员的一些情况，那支撑我们整个他们团队的这个管理工作过程中，可以有效的去开展这个分门别类的管理需求的实施，我们可以解决它是强调我们管理状态监控的一套标准数据。

有了这个场景的智能化，也有了我们的管理过程的整个数据化，但是，运营其实是一个复杂的过程，它需要我们的是每一个环节、每一个点的突出，那合力的这个能力以及效率，其实是我们最终的运营效果的重要保障。那这个就就是我们的智能运营管理平台，就是我们的质数运营管理体系的第三个维度，也是我们整个的一个基石图，这套系统呢，是将我们各个的运营场景进行了有机的关联，并且贯穿了我们的这个场景的智能应用，以及数据支撑体系的各个环节的数据，使我们的整体运营过程在系统层面形成了贯穿的合力，将我们的这个管理流程，数据流程，协作流程形成了一个体系化的闭环。

      我们的智能运营管理平台，其实依托的是智能化的这个流程的驱动引擎，以及数据预测引擎，还有台湾计算引擎，还有这个实时的预警引擎。核心技术这里面有七大核心组件，有十五项一个大的功能模块，那这里面的功能点的话，大概有428个功能点，我们现在的运营过程中，他帮助我们实现了我们整个的智能运营管理理念的一个有效落地。

      我们举一个例子，我们以动态的这个现场容易投入的这个场景示例，我们以前的业务操作流程，如果需要高效准确的去实施的话，所需的外在人类的因素是非常多的，而且整个的过程实施是非常长的，精准化和高效这两个话完全取决于我们外在条件的一个实施效果。但是，在我们智能化运营管理平台这样一个场景下，我们可以借助核心技术能力，我们动态的现场录，这个现场人力投入的场景实施，我们可以不再依托我们的人类经验，这个协作效率，以及管理人员的这个主观能动性，整个运作的过程，实际上他是一个病发的流程、效率和响应等整个的高度是非常快的，非常高的，并且可以有效的去解决我们整个在运营管理过程中的一些主观的这个弊端。

      整个智能化运营管理平台的功能核心其实解决的就是我们运营的协同性的问题，并且在过程中实现了我们的运营体系化，这个监控全面化，过程自动化以及支撑场景化，采集多的话，数据应用等等这这六种智能化自动化的一些应用。以上的话就是我们的质数运营与管理的一些理念和实践的一些情况。

      本次的疫情的话，其实也导致了我们客服中心的一个全面的一个封闭性的问题，因为我们的客服中心地处南昌，就在我们园区附近就有一个确诊病例，导致整个园区进行了封闭。我们在封闭过程中，我们华安财产保险的全国热线面临着巨大的这个情感的一个风险。那我们也正是基于我们以上呢，有一套完整的这个质数运营管理体系，在我们的智能化运营管理平台强大的协调能力下，以及我们强在的兜底能力，我们智能语音数据分析和决策支撑能力这样的等等能力的情况下，我们制定的坐席的这个异地分流，还有家庭坐席等应急方案，实现了快速的无缝的落地，我们大规模的这个家庭坐席上线的情况下，我们的热线的接通率仍然保持在98%以上的这个水平，在整个疫情应对期间，我们的家庭坐席上线期间，我们的话务预测偏差率也每天也平稳地控制在了正负6%以内的这样一个水平。其实这两个数据的由来，真正的确实是依托了我们之前有这么一套这个指数运营管理体系，帮助我们实现了我们很多的这个问题的一些想法。另外一方面，当然这这是线上的一些情况，我们从另一方，另外一方面看，其实我们线上服务作为我们保障服务的一个重要实施，疫情期间其实也得到了一些验证，之前的话我们银保监会也针对这个线上化服务提出一些要求，要求我们未来三年保险主体的线上服务率要实现80%以上的水平，那未来如何在我们现在已有的智数运营管理台上进行进一步的升级和应对？我们也开始了我们一些思考和规划，这里面我们强大的内生力。就是我们强大的这个内生能力，是作为我们自己这个核心的一个底气吧。但是更多的前端服务的这个触点隐身前端服务场景智能化，以及智能水平的有效提升，是我们在第二个阶段，也就是我们在目前正在做的一些事情的一些方向。

      在这个质数运营管理体系的探索的道路上，其实我们是通过标准化体系建设去衍生更承载我们一些差异化的这个服务流程，那这里面我们又会通过我们的智能化应用工具，这里面最核心的是我们智能语音分析，在通过这样的一套数据支撑，把一些差异化的服务流程，我们去找到它的共性，来进一步的去归纳完善出我们的标准化体系，那同时我们再结合我们智能化工具一些巧妙应用，进一步去完善我们这个现有的这个质数运营管理体系，使我们整个的运营工具和之前的一套体系，去快速的去适应我们在不同场景，不同环境下的一个运营能力。

      以上的话是我的全部分享内容，时间可能有限，如果大家有其他的见解也欢迎我们大家在线下在沟通和指正，那让我们共同进步，共同去面对未来的这个高质量的客户行业，感谢各位的聆听。