迴圈智慧（Recurrent AI）的智慧輔助系統基於原創的Transformer-XL、XLNet和盤古NLP大模型，可為企業提供實時ASR語音識別能力，NLP語義訓練和識別能力。針對保險企業與客戶進行溝通聯絡等場景，完整的坐席輔助解決方案包括優秀實踐挖掘、實時溝通輔助和執行力監督組成的閉環，其中實時輔助系統可支援構建企業級實時語音識別、客戶畫像抽取、流程導航、知識點提示、推薦用語和實時合規質檢等功能，為銷售及客服坐席人員提供全方位支援。
中國保險行業：傳統坐席業務水平提升慢，難以支援電網銷業務需求，亟待智慧技術改善業務表現
保險行業的網銷模式正成為近幾年的主要行業趨勢。透過網際網路渠道，保險公司可以為客戶提供更為便捷的服務，而客戶也逐漸適應了自主購買低價險、短期險等產品的操作模式。但對於高價值保險產品來說，雖然網際網路平臺同樣可以提供使用者自主購買的完整渠道，但因其條款和價格原因，仍無法避免銷售人員與客戶的溝通和引導等傳統電銷的互動。由此，“電網銷”的融合成為了保險公司線上化銷售的主流形態，而客戶所接觸的資訊也愈發複雜，保險公司對人工坐席的業務水平要求則不減反增。
然而，大多保險公司的客服坐席存在人員流動大、培訓時間短、培訓效果不明顯等痛點。以某網際網路保險平臺為例，上線的新人常因緊張、或對業務不熟悉無法應對客戶的提問和質疑，導致線索流失。而新人不出業績導致渡過試用期的人數過少的情況則進一步加劇人員流動的頻繁的現象。保險坐席智慧輔助應用案例解析：以迴圈智慧為多家保險公司部署的智慧輔助系統為例針對保險企業缺乏技術手段追蹤人工坐席的表現，難以高效提升人工坐席的業務水平等需求，迴圈智慧結合ASR語音識別平臺+NLP語義訓練平臺+NLP語義識別平臺三者的基礎架構，為保險公司打造智慧輔助解決方案，提供透過優秀溝通實踐挖掘、實時坐席輔助、執行力監督三大核心步驟增強人工坐席的業務水平，為客戶帶來更好的消費體驗。迴圈智慧的智慧輔助系統的底層平臺由三大部分構成。基於企業原創的Transformer-XL、XLNet和盤古NLP大模型，底層平臺可為企業提供ASR語音識別能力，NLP語義訓練能力及NLP語義識別能力。上層應用包括優秀實踐挖掘、坐席溝通輔助、執行力監督報表、實時溝通質檢等模組組成。透過複用底層平臺能力，企業可實現NLP在溝通場景的多項落地應用探索。
智慧輔助解決方案架構保險公司針對銷售及客服場景通常備有標準用語。但在落地實踐中，企業所準備的標準用語往往無法直接滿足多變的對話場景，鮮有業務員直接採用，從而導致部分專案難以落地。為積累優秀的溝通實踐用語儲備，迴圈智慧打造了針對保險行業溝通場景的ASR（語音識別）模型，將行業內優秀人工坐席過往的海量溝通記錄撰寫為文字，並自動分離出錄音中分別來自坐席和客戶的語句內容；然後藉助聚類演算法從拆解的對話內容中尋找相似語義的句子；最後結合業務專家的經驗與優秀坐席的實踐形成更為有效的培訓內容，提供給員工練習和使用。三、結合實時坐席輔助與執行力監督報表強化員工業務能力針對業務員與客戶的溝通場景，迴圈智慧為案例客戶部署了實時坐席輔助，並結合執行力監督報表追蹤並分析員工表現。
實時坐席輔助工具內建的實時語音轉寫功能基於迴圈智慧原創的演算法模型Transformer-XL和XLNet所打造。坐席輔助設有實時用語推薦和知識點推薦功能，當系統檢測到客戶在溝通中提出的顧慮點，系統將基於相應的語義標籤提供最佳回覆內容的參考。同時，該工具設有流程導航機制，企業可透過設定標準化作業流程（SOP），明確每個業務步驟的事項，引導銷售或客服人員以正確步驟進行業務處理。此外，實時坐席輔助工具整合了實時質檢系統。對於企業所規定的諸如過度承諾、敏感資訊等禁止出現的內容，將以往由專門質檢員人工聽錄音抽檢的模式以實時反饋警告的模式告知業務員，從而有機會在後續溝通中彌補因違規帶來的損失。
執行力監督報表
另一方面，執行力監督報表則會配合系統自動檢測業務人員是否在溝通流程中採納推薦用語，即便是員工使用了不同的語句來表達與推薦用語相同的意思也可準確識別。透過報表統計並分析每名一線員工對實時輔助系統的使用率、異議處理採納情況，企業可結合客戶滿意度和成交量的對比，明確系統對員工業務的影響。同時，其分析結果可協助企業瞭解不同員工的短板，並提出針對性培訓。應用效果
透過部署智慧溝通輔助系統，作為案例客戶的保險公司員工透過使用坐席輔助，並按照提示用語和推薦知識點進行交流，其客戶滿意度提升了35%，在對比測試中，同等級員工的成單轉化率提升13%-25%。