让数据价值流动起来
文 信息科技部
“互联网+”时代，数据流与信息流之间实现了互联互通，打破了沟通的时间与空间限制，拓宽了各行业的边界，为人们带来更为便捷、高效的服务体验。从“互联网+”到“智能+”的发展，是人工智能、大数据、云计算等数据技术的突破与革新，体现的是数字经济的发展，提供的是智能化、精准化销售与服务。
一、数据是企业的重要资产
在互联网经济市场中，数据是新的生产要素，是基础性资源与战略性资源，也是各行各业重要的生产力。在金融保险业领域，其基因就是数据，整个业务流程可以看成是信息流、数据流。那么，获取数据、分析数据、应用数据的能力，其实就是保险企业竞争力的基础。在整个保险生命周期的所有业务环节，都涉及数据采集与应用的问题。例如，在电话服务中心储存着大量的与客户沟通交流时产生的录音，这些非结构化数据里蕴含着客户的想法与需求、潜在的价值。然而，如何将这些非结构化语音数据加以利用；如何将结构化数据与非结构化数据整合进行系统分析；如何挖掘客户与企业交互过程中的潜在价值点；如何提前预测风险，并进行相应的事前措施；如何高效地开展呼叫中心的品质管理工作，不断提升客户体验，这些是我们需要研究及解决的课题。
二、运用前沿技术开展语音大数据实践
秉承价值创造理念，以科技创新为导向，深入推进新技术与各类业务场景的结合，加速推进公司发展的智能化转型。在国内保险行业呼叫中心领域，我司率先引入人工智能、自然语言处理、大数据分析等前沿技术建设智能语音大数据分析平台，并落地投产。该平台建设运用了如下关键核心技术：
1.语音识别：将非结构化录音数据转化结构化文本数据，实现数据采集；
2.语音分析：利用关键词提取、声纹识别、语音情绪识别、语义理解技术,实现数据分析、数据应用的能力，以及录音全量质检；
3.自然语言处理：通过数据聚合分析、DNN深度网络神经学习，实现深度优化并提高语音转译准确度；
4.海量数据计算存储：通过基于x86 PC服务器的分布式计算、存储，分布式mysql数据库平台的互联网基础架构的海量数据计算存储技术应用，满足海量数据计算存储能力的高并发处理要求；
5.大数据处理：通过大数据处理的关键技术，实现实时检索、自动分类、内容聚类、热点抽取、热点事件发现、倾向性分析，并进行客户画像，准确捕捉客户的状态，提供相应的数据进行分析，进行风险预警和评估。
智能语音大数据分析的应用，赋予了我们获取、分析、应用数据的能力，通过对系统不断的完善及深化应用，实现了底层数据的收集与整理；同时赋能业务，实现了100%全量质检；年度话后服务满意度提升至98.89%；坐席服务效率平均由4.18分钟/通提升至3.87分钟/通；实际转化节省人力月均在30人以上规模，大大节省了人力成本的支出。
当然基于业务实际场景，这一系统仍然需要进一步挖掘提升，例如：目前应用的识别引擎只支持单一语种的识别转译，不支持方言；生僻字的转译准确度较低；分析模型覆盖业务场景的深度及广度需完善。后续，我们将不断优化完善并加以应用，实现向“智能+”转型，推动我司电话服务中心从“成本中心”转变成“价值中心”，成为高度智能化的共享服务平台——打破前台和后台的边界，拓展服务内容，实现更多线下服务的线上化，有效融合服务和营销。通过智能化分析挖掘客户信息，为公司发展的各环节，例如销售、风险控制、经营决策实时提供客户信息数据。
三、“数据”驱动未来
在“智能+”时代，随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，人与物、物与物在如今都可以实现互联，数据挖掘与人工智能技术正在迅速进入开发应用。在此背景下，我们可以进一步利用更加智能的设备和技术，实现信息交互与数据的深度挖掘，提供更全面、多样的智能化应用场景，覆盖工作、生活中的方方面面。例如，智能语音回访、智能自助定损、智能反欺诈、智能风控、智能家居、可穿戴设备、无人驾驶、虚拟助理等，这些都将对人们的生活方式和企业的生产效率，带来质的变化与飞跃，最终会是更智能的生活方式、企业发展模式的变革。对于这些，每一家险企都必须做更多拥抱，更多努力，让数据价值充分显现。