课程总览
一、认知破局：为什么寿险售后需要AI赋能？
- 1. 寿险售后的痛点解析与破局方向
- 当前寿险售后常见困境：关键节点遗漏、重复性咨询缠身、服务效率低下的根源
- AI赋能寿险售后的核心价值：精准提醒、高效响应、解放人力
- 2. 寿险售后的AI-效率-满意度逻辑链
- 寿险客户的售后需求心理：从基础保障到优质体验的核心诉求
- AI赋能售后的核心原则：技术提效与人文服务的平衡之道
- 课堂
- 讨论：你在售后工作中最头疼的问题是什么？AI是否能解决这些问题？
二、前期准备：AI赋能售后的基础搭建与需求定位
- 1. 寿险售后核心服务场景的需求拆解
- 保单管理核心场景：缴费提醒、周年检视、生日关怀等关键节点的服务需求
- 保全服务核心场景：信息变更、保单贷款、理赔协助等业务的客户需求与痛点
- 2. AI售后工具的选型与基础配置
- 核心AI工具分类：自动化工作流工具、智能客服机器人、知识库管理工具
- 不同规模团队的AI工具选型建议：低成本入门与进阶优化方案
- AI工具与现有保单管理系统的对接技巧，确保数据同步精准
- 工具：寿险售后AI工具清单及基础操作指南
三、核心技能：AI赋能保单管理的实战操作
- 1. 自动化保单周年提醒工作流搭建
- 第一步：借助AI工具提取保单关键信息（缴费日、周年日、客户生日等）
- 第二步：设置个性化提醒规则（提醒时间、提醒方式、内容模板）
- 第三步：AI提醒内容的优化技巧：兼顾专业性与情感温度
- 第四步：异常情况的AI预警与人工介入机制
- 演练：用AI工具搭建一套保单缴费提醒工作流
- 2. AI客服机器人处理重复性咨询的实操
- 高频咨询问题的话术梳理与AI训练：保单查询、缴费提醒、保全流程等
- AI机器人的应答逻辑设置：精准匹配问题、引导复杂问题人工介入
- 不同渠道（微信、电话、APP）AI机器人的部署技巧
四、核心技能：AI客户服务知识库的搭建与迭代
- 1. 知识库的核心框架与内容梳理
- 知识库分类逻辑：按服务场景、问题类型、客群需求进行分类
- 核心内容梳理：保单管理、保全服务、理赔协助等模块的标准化解答
- 内容撰写技巧：通俗易懂、重点突出，适配AI检索与客户阅读
- 2. AI赋能知识库的高效管理与迭代
- 借助AI工具实现知识库的快速检索与内容匹配
- 基于客户咨询数据的AI分析：挖掘未覆盖问题，优化知识库内容
- 知识库的实时更新机制：政策变动、流程调整后的快速同步方法
- 案例：某寿险团队的AI知识库搭建经验，实现咨询解答准确率提升50%
五、场景落地：AI+售后全流程的综合应用
- 1. 保全服务中的AI赋能技巧
- AI辅助保全业务预处理：材料审核、流程指引
- 保全业务办理进度的AI实时推送与客户答疑
- 2. 客户关系维系中的AI应用
- 基于AI的客户售后需求挖掘：从咨询记录、保单信息中识别潜在需求
- 个性化售后关怀的AI生成：周年检视报告、生日祝福等
- 3. 售后问题的AI分析与服务优化
- 借助AI工具分析售后咨询数据，定位服务薄弱环节
- 基于数据的服务流程优化方案制定
- 实操
六、总结复盘：工具落地与能力提升计划
- 1. 核心知识点回顾：AI赋能保单管理与保全服务的关键动作与避坑点
- 2. 个人能力评估：AI工具应用、售后需求挖掘、服务优化的优势与短板分析
- 3. 落地行动计划：30天内AI售后工具的实操任务清单（工具部署、流程搭建、复盘优化）
- 4. 答疑解惑：针对实际工作中的问题进行现场解答与指导
