MLC Life Insurance планирует автоматизировать контроль качества телефонных продаж и консультационных звонков к концу года после успешного подтверждения концепции.
Исполнительный директор по защите долгов и партнерствам Майкл Оливер заявил на симпозиуме ASIC RegTech voice analytics symposium в Мельбурне во вторник, что телефонные продажи страховых продуктов-это “новая возможность” для MLC, но она сопряжена с “огромным количеством проблем”.
Первая задача состоит в том, чтобы создать основу для “обеспечения качества 100 процентов звонков», сказал Оливер.
В то время как в прошлом обеспечение качества включало в себя использование команды людей для прослушивания образца записанных звонков о продажах, чтобы проверить их соответствие австралийскому законодательству, страховщики — вместе с банками и регулирующими органами — изучали, в какой степени программное обеспечение голосовой аналитики может быть использовано для автоматизации этой функции.
“Учитывая тот факт, что может быть огромное количество звонков, а продолжительность звонка может быть где-то между 20 или 40 минутами-плюс, на самом деле иметь много людей на телефонах [делать звонки по продажам], а затем иметь отдельную команду людей, слушающих людей по телефонам, может быть очень дорого и очень трудоемко», — сказал Оливер.
“Кроме того, просто имея людей, развернутых для того, чтобы действительно слушать эти звонки, учитывая очень повторяющийся характер [звонков], вы все еще можете, очевидно, совершать ошибки, когда в них участвуют люди.”
Вторая задача Оливера, связанная с MLC, занимающейся продажами по телефону, заключается в том, чтобы клиенты действительно понимали политику, которую они соглашаются покупать.
“Существует огромная проблема для отрасли, связанная с пониманием клиентов”, — сказал он.
“Даже [с] лучшими фреймворками и лучшими процессами, в конце концов, с точки зрения соответствия требованиям, действительно ли это означает, что клиент глубоко понимает то, что ему говорят, и может ли он действительно понять все их требования?”
Третья задача страховщика состоит в том, чтобы иметь систему, которая гарантирует, что “все постоянно плавают между флагами”, и что действия отдельных продавцов (или команд) не открывают страховщика для нормативных или правовых последствий.
“Мы видели множество примеров, когда люди намеренно выходили за рамки этого или [делали это] случайно, пытаясь помочь клиенту, поэтому я думаю, что ключевым критерием является уверенность в том, что система рекомендаций абсолютно подходит для целей лицензии”,-сказал Оливер.
Оливер сказал, что MLC начала изучать голосовую аналитику и программное обеспечение для преобразования речи в текст “от 18 месяцев до двух лет назад”.
“Это завершилось в начале года, когда мы фактически завершили проверку концепции, чтобы фактически попытаться автоматизировать нашу программу обеспечения качества”,-сказал он.
“Мы получили огромное количество уроков из этого для нашей общей консультативной команды.
“Как и любая концепция доказательства, есть целая куча известных известных и целая куча неизвестных неизвестных, поэтому для нас значительные знания, которые пришли из этого для нас, привели к тому, что бизнес-кейс пошел вверх, а это означает, что мы сейчас находимся в фазе развертывания.
“Мы рассчитываем поставить эту возможность [в производство] к концу этого года.”
Оливер сказал, что видит автоматизацию как “издержки правильного ведения бизнеса в будущем”.
Однако он отметил, что автоматизация и голосовая аналитика все еще являются “растущей наукой” и что до сих пор нет “окончательного ответа” относительно того, как организации должны ее внедрять.
Некоторая помощь, вероятно, будет оказана Австралийской комиссией по ценным бумагам и инвестициям (ASIC) в этом отношении, поскольку регулятор тестирует технологию голосовой аналитики, чтобы помочь своим собственным сотрудникам анализировать звонки, сделанные банками и страховщиками в целях соблюдения требований.
Определение вариантов использования
Оливер увидел возможности в первую очередь автоматизировать “скучные, однообразные вещи, которые нужно делать” на страховых продажах.
“Будь то проверочные вопросы, чтение списка «являетесь ли вы жителем Австралии» и все эти вещи для кого-то по телефону, занимает ли это 10, 15 или 20 минут, легко пропустить один или два [вопроса], и это может иметь серьезные последствия», — сказал Оливер.
“Как и все остальное, я думаю, что [речь идет] о том, чтобы начать с основ, убедившись, что у людей есть уверенность, чтобы пройти через ту часть разговора, которая достаточно структурирована и роботизирована, и если что-то упущено, это может быть легко исправлено в режиме реального времени или на следующий день.
“Есть много проблем, которые мы пытаемся решить, и я думаю, что настроения и анализ будут там. Но прямо сейчас, просто убедившись, что все придерживаются основ и следуют процессу, я думаю, было бы хорошим началом для всех нас.”
Он полагал, что технология, применяемая для анализа настроений, в конечном счете поможет MLC “количественно оценить стоимость клиентского опыта”.
“Сегодня люди рассылают огромное количество опросов своим клиентам и получают очень низкий процент ответов», — сказал Оливер.
“Применяя анализ настроений, практически каждое ваше взаимодействие с клиентом по телефону-это исследовательская точка, которая скажет вам: «Как этот продукт?’ — Как там у вас в отделе? — А как на самом деле работает этот процесс?
“Я надеюсь, что через пять лет мы действительно решим одну из больших проблем, которые я вижу прямо сейчас, а именно, что у нас есть действительно хороший опыт работы с клиентами, который, честно говоря, вероятно, не очень соответствует требованиям, и у нас есть некоторые действительно совместимые процессы, которые, вероятно, не являются отличным опытом работы с клиентами.
“Я думаю, что есть огромная возможность использовать эту технологию для разработки фантастического клиентского опыта, который абсолютно совместим для всех. Эти два понятия не обязательно должны быть взаимоисключающими.”
Оливер также надеялся, что технология обеспечит MLC некоторую “непосредственность” в его способности распознавать любые сбои в том, как продукты были представлены или проданы, и действовать быстрее.
“Мы не будем говорить о проблемах, которые мы обнаружили пять или 10 лет назад”, — сказал он.
“Надеюсь, что для всех нас мы сможем раскрыть проблемы с отдельными людьми и командами в течение нескольких дней или недель, а не лет.
— Так что, надеюсь, мы действительно получим возможность решать проблемы гораздо более непосредственным образом, что, я думаю, будет хорошо для всех.”
