DXC技术公司的韦恩·哈林顿提供了DXC在保险方面的认知历程。

寿险公司向保单持有人提供高质量的服务从未如此重要。数字化和与其他金融服务垂直行业的激烈竞争削弱了增长前景，并使客户获得和保留更具挑战性。同时，随着其他行业的零售商设置更高的标准，消费者的整体服务期望值继续上升。由于保险公司产品和系统环境的固有复杂性，保险公司一直在努力跟上。

将认知计算引入客户服务将使保险公司能够克服这些挑战，并提供与任何其他行业相当的数字服务水平。

保险公司在其服务质量之旅中创下了不俗的记录，通过采用更好的系统和培训取得了进展，但在自助服务和交互式语音响应系统的过度投资方面也出现了错误。客户越来越担心企图通过公司的呼叫中心解决问题的做法很可能导致周转不良，而从一个运营商到另一个运营商的分流可能会迫使他们无论如何都要与某个人谈话。

在电子商务时代改善人寿保险服务在很大程度上取决于人类和机器的良好表现以及理解客户服务代表（CSR）扮演的重要角色。例如，保险公司在这方面取得了重大进展，例如通过呼叫调度应用程序减少了持续时间，并使用指示板告知CSR有关通话记录，并可以显示潜在的相关账户信息。

认知计算有可能改进一些CSR功能 - 但更重要的是，它可以转变CSR的作用，因为我们进一步确定了人类和机器最擅长的功能，并通过机器智能的中介来增强人类进程。

事情是这样的

为了理解认知计算推动客户服务发展的潜力，让我们考虑今天保险CSR的运作方式。CSR旨在以最少的时间解决客户的要求。技术的主流状态将大多数客户互动定义为离散的线性过程 - 从验证和认证开始，开始访问客户数据，并以交易请求结束并关闭呼叫。

该技术对CSR有各种限制，从而影响客户体验。CSR通常使用能够检索非常有限的信息的多个“绿屏”界面。他们需要记住各种各样的代码，他们必须经常补充他们的计算机接口与纸质来源有关产品和系统，很难找到很快。这些挑战在CSR需要在多个系统中手动导航的保险系统环境中加剧。

这些挑战塑造了当今人寿保险CSR所需的特定技能，他们背负了既对个人负担又对雇主造成代价昂贵的培训负担。

企业社会责任通常每天要花8个小时处理入站和出站呼叫，旨在满足个人呼叫的服务目标和累积工作的生产目标。他们花费大量时间学习访问各种源系统来满足客户的要求。通常情况下，他们被分配到特定的产品或产品范围，他们可以接受培训处理的问题的复杂性是有限的。

简而言之，保险公司的组织方式导致系统不一致，这些不一致由多个独立的服务环境反映出来。在这些服务机构中，个人CSR的培训和会议时间与工作时间的比例很高，CSR与服务产品数量的比例很低 - 也就是说，CSR必须训练和努力响应顾客对有限数量产品的要求

使用CSR的保险公司面临着高初始和持续培训成本的负担，以及吸引和留住人才。这项工作相对要求高，与员工的补偿方式成正比；保险公司努力为那些成功的人制定一条职业道路；进入劳动力的年轻人才发现这项技术过时了。根据ContactBabel.com发布的2016年美国联络中心决策者指南，企业社会责任的平均年营业额为29％，美国呼叫中心员工的平均寿命约为3.3年。

相比之下，认知计算已成为一项颇具吸引力的新技术领域，涵盖了可提高企业社会责任有效性的一系列能力。它可以带来显着的效率，促进系统集成，简化服务部门的管理，并在服务质量方面取得重要进展。

增强人的智慧

顾名思义，认知计算是指模拟人类认知的计算过程，但是它是一种为人类提供决策支持和其他帮助的机器智能。计算机科学家认为这是‘增强智能’而不是人工智能。

认知计算为最需要的任务保留了最高级别的人类智能，让计算机执行更具管理性质的低阶认知任务。它作为一个力倍增器，使人能够在更高的层次上执行任务，可能执行更多的任务，并且速度更快，更加一致和准确，而不是一个独立的人能够在相同的时间内完成的任务。

应用于客户服务，这种增强的智能可以改变CSR的角色，同时提高生产力和服务水平。

传统上，企业社会责任是在严格限制产量的系统的辅助下进行的。企业社会责任需要广泛的培训来使用任何给定的系统，学习一系列源系统，创建手动变通办法和补充信息的纸张来源，并在部门的协议和工作效率目标下工作。在旧模式中，企业社会责任情报的很大一部分倾向于在管理使用的每个系统和在它们之间导航时消耗。在认知计算范例中，大多数流程都是自动化的，训练显着减弱。

在新范例中，企业社会责任通过单一接口关注客户的问题，而计算机通过低级管理导航来获取所需信息，并以易于消费的方式以思想速度向CSR呈现。CSR不是从多个系统获取信息，而是成为与客户沟通行为的中心的信息消费者。使用认知计算，CSR从所有数据和交互中获得新的见解，获得更简单的方法来询问信息，并利用认知计算的力量找到最可能的答案来满足请求。这会提高客户满意度，提高CSR效率并降低总体成本。

DXC的认知之旅

计算机科学家认为认知计算是开放式的，因为技术的本质； 像人类的智慧一样，它的适应性和能力可以以协同的方式结合起来。理解，推理和学习的能力是认知计算的显着特征。

此次旅程的初始阶段集中在CSR的统一仪表板上，该仪表板可在一个界面中整合对功能和来源的访问。由于其专注于自动化CSR工作的基本要素，因此缩短了执行任务的时间并减少了培训。在幕后，仪表板消耗来自多个来源的数据以用于高级“智能搜索”和主题索引。它使呼叫者验证过程自动化； 在通话期间发起工作指令； 并记录，存储和分析通话摘要。仪表板带来的好处包括降低成本，提高服务水平和提高首次呼叫分辨率，并缩短平均呼叫处理时间。

仪表板上还有高级分析功能，专注于个人或团体的CSR活动，查看CSR花在他/她的时间上的位置，照亮客户的关注点并暴露任何需求，从而重新集中培训。分析还会显示呼叫中的模式，以帮助CSR预测客户的需求。例如，分析可能会揭示82％的客户请求地址更改也想知道其政策的当前价值。尽管在短期内很有用，但这种分析最终指向了公司背景下的情报长期收集 - 构成了自己的认知之旅。

DXC认知旅程的第二阶段是CSR Assist，它提供更复杂的认知能力来帮助CSR与客户讨论人寿保险。通过Conversational Assist（一种面向企业社会责任的聊天机器人，它具有自然语言功能和保险知识，可以从简单的书面查询中获取指导），认知能力加速和平滑了CSR与客户的互动。它可以针对客户的查询产生相应的回应，找到并向CSR提供支持这些回应的证据并提供回复的排名。CSR Assist收集每次互动的数据，并使用它来支持持续学习（vs培训）。

为认知旅程计划的最后一个阶段将CSR Assist所使用的各种自然语言能力和保险知识扩展到面向客户的聊天机器人。虽然强迫顾客进行自助服务是近代历史上的重大失误之一，但消费者现在要求增加自助服务的机会 - 而不仅仅是最年轻的消费者。我们的能力将满足这一需求，让客户有机会通过24小时提供解决方案，通过简短的响应建议解决方案，并提供与语音或文本交互的选择。

在可预见的将来，客户仍然期望与人类交流，至少出于某种目的，通过我们的认知之旅，我们期待着帮助我们的客户。我们的能力将帮助他们改进客户服务，我们的规模和积累的专业知识将帮助我们加快实施先进功能并分享来自已安装基地的洞察力。CSR将享有不那么令人畏惧，更有价值的作用，更少的移交和更多的第一通电话解决方案。通过将他们的人文品质聚焦于客户的需求，CSR将提供更加自信和有效的服务 - 实现最终目标：在竞争激烈的商业环境中提高客户满意度。

Wayne Harrington是DXC业务流程服务呼叫中心的负责人。他拥有超过15年的保险/金融业务运营和呼叫中心领导经验，是行业内首要的呼叫中心专家之一。