Прием заявлений об убытках с использованием голосового ИИ: почему сетевой уровень определяет клиентский опыт страхователя

Прежде чем стихийные бедствия вынудят людей искать укрытие или целые районы начнут эвакуацию, агент на базе голосового ИИ работает именно так, как было обещано в безупречной презентации. Но сможет ли модель работать должным образом, когда страхователи зальют звонками линию приема претензий?

При пятикратном увеличении обычного трафика звонков ИИ-агент начинает сильно отклоняться от обещанных ключевых показателей эффективности (KPI). Он демонстрирует ту самую жуткую задержку именно в момент наивысшего разочарования клиента — если вызов вообще до него доходит. Некоторые страхователи слышат запоздалые подсказки и начинают повторяться. Другие вешают трубку до того, как начнется прием заявлений об убытках или регистрация первого уведомления об убытке (FNOL).

Сбой или обрыв звонка во время стихийного бедствия — это в такой же степени проблема качества обслуживания (CX), в какой и ИТ-инцидент. Это может увеличить расходы на урегулирование убытков и дать страхователю еще один повод сменить страховщика при продлении договора. Разочарование также отражается на показателях удовлетворенности: общие показатели удовлетворенности клиентов более чем в два раза выше (777), когда клиенты говорят, что общаться с их страховщиком очень легко, по сравнению с теми, кто считает общение очень или несколько сложным (337). [1]

Оцените стоимость простоев в сезон стихийных бедствий (CAT)

Голосовой ИИ не сможет упростить прием заявлений об убытках, если сеть испытывает трудности под наплывом вызовов в период CAT. У ИТ-специалистов гораздо больше задач, требующих правильного решения, чем предполагалось в презентации.

Как оператор связи подводит вас при приеме заявлений

Когда события CAT вызывают увеличение числа звонков по приему претензий или FNOL, лучшие сценарии обслуживания клиентов или эмпатичные прощальные фразы не помогут контакт-центрам справиться с наплывом. Возросший объем подвергает инфраструктуру трехстороннему стресс-тесту задолго до взаимодействия страхователя с агентом.

• Способен ли оператор поглотить всплеск объема вызовов? Ураганы и лесные пожары могут увеличить объем звонков по убыткам в 2–10 раз за считанные часы. Оператор принимает и направляет эти вызовы, и каждое активное соединение учитывается в настроенном лимите параллельных вызовов. ИТ-отделу следует проверить этот порог, так как новые абоненты могут не подключиться после исчерпания доступной емкости.
• Соответствует ли оператор порогу нетерпимости к задержкам? Голосовой ИИ работает в целевом диапазоне от 200 до 500 миллисекунд. Поскольку аудиосигнал проходит через сеть оператора к цепочке STT-LLM-TTS и обратно, сеть расходует часть допустимой задержки. Задержка в сети увеличивает время отклика, и никакая настройка модели не сможет вернуть миллисекунды, потраченные на транзит.
• Оснащен ли оператор для борьбы с всплеском мошенничества? Ложные претензии попадают в очередь на прием наравне с реальными убытками, поэтому вам необходим ранний скрининг для более быстрого отсеивания звонков с повышенным риском. Безопасность контакт-центра вступает в игру на сетевом уровне, где вызовам присваивается оценка подделки и мошенничества в реальном времени до того, как агент голосового ИИ соберет детали претензии.

Все три теста относятся к зоне ответственности оператора. Соглашение об уровне обслуживания (SLA) вендора CCaaS сообщает лишь о том, доступна ли платформа. Сетевой уровень создает главную преграду для производительности ИИ-агента при обработке трафика FNOL и заявлений об убытках в условиях CAT.

Проблема задержки, которую не решит быстрая ИИ-модель

Существует причина, почему вы снова и снова настраиваете модель, а она галлюцинирует или неверно распознает намерение.

1.4–1.7 секунды против 200–400 миллисекунд

Медианная задержка ответа промышленного голосового ИИ по сравнению с порогом человеческого разговора

Путь вызова показывает, откуда берется дополнительная задержка. Аудиозапись звонка абонента поступает в ТфОП (PSTN) и проходит через SIP-транк оператора в систему распознавания речи (STT). Модель LLM берет расшифровку STT и пишет ответ. Синтезатор речи (TTS) превращает ответ в синтезированный звук, и оператор возвращает его страхователю. ИТ-отделы часто настраивают обработку ИИ в середине цепочки, в то время как задержки возникают на сетевом уровне с обеих сторон.

Страховым контакт-центрам, полагающимся на перепродаваемую емкость сети, приходится хуже. Трафик в сезон CAT добавляет задержек на сетевом уровне, когда региональный маршрут перегружен. В то время как владельцы сетей перенаправляют трафик самостоятельно, реселлеры сетевой емкости должны запрашивать изменение маршрутизации у своего вышестоящего оператора.

Привлечение оператора, владеющего собственной сетью, имеет свои преимущества

Например, являясь владельцем сети, Bandwidth управляет шаблонами маршрутизации для своих клиентов. Поскольку Bandwidth контролирует сетевой маршрут, компания обновляет шаблоны и выполняет более 1000 проактивных изменений маршрутизации в год в связи с ухудшением качества путей вызовов, региональными сбоями и нарушениями в работе рынка.

Как выглядит правильная инфраструктура оператора для голосового ИИ по приему убытков?

Страховые контакт-центры, которые серьезно настроены на использование голосового ИИ для приема заявлений об убытках, должны проверить свой сетевой уровень на наличие следующих факторов:

• Прямое владение ТфОП (PSTN), а не перепродаваемая емкость сети: собственные сети напрямую контролируют маршрутизацию. Реселлеры зависят от вышестоящих операторов при возникновении инцидентов. Определение «собственной сети» у каждого оператора может отличаться. Вот как можно отличить владение IP от владения инфраструктурой PSTN.
• Сетевая задержка, защищающая допустимый бюджет задержки ИИ: путь вызова должен оставлять как можно большую часть окна в 200–500 мс нетронутой для STT, LLM и TTS.
• Раздельная архитектура: решения в отношении сети и ИИ-вендора остаются раздельными. Когда вы объединяете ИИ с ненадежной сетью, вы получаете две точки отказа внутри одного «черного ящика».
• Комплаенс на сетевом уровне: требования SOC 2 Type II, PCI DSS и т. д. должны распространяться на телефонию, а не только на стек ИИ.
• Бесперебойность при пиковых нагрузках, подкрепленная соглашением SLA: время безотказной работы 99,995%+ в широком географическом регионе и среди клиентской базы указывает на то, что оператор выдерживает скачки объема CAT. Ищите географическую и архитектурную избыточность, предлагаемую этим сетевым провайдером.

Удобство объединения ИИ с оператором связи имеет свои подводные камни

ИТ-отделы страховых компаний, которые прошли через миграцию UCaaS или CCaaS с объединенными планами звонков, знают, как привязка к вендору влияет на стоимость и контроль. Объединение голосового ИИ и оператора под крышей одного провайдера влечет за собой аналогичные компромиссы.

Меньше независимости при устранении неполадок.

Ухудшение качества звука и неверный ответ модели могут быть связаны с разными точками отказа, но они поступают в одну и ту же очередь поддержки. Если диагностика затягивается, затягивается и устранение неполадок, а линия приема претензий остается неисправной дольше.

Меньше перспектив со стороны сети.

Один и тот же провайдер становится точкой отказа как для сети, так и для модели. Будет сложнее исключить или подтвердить сеть в качестве источника проблемы.

Меньше гибкости в смене провайдеров.

Раздельная архитектура позволяет ИТ-специалистам независимо заменять ИИ или оператора. В случае объединения замена одного слоя может затронуть другой.

Другие отрасли приходят к этому выводу быстрее. Bookline разделила ИИ и телефонию, вместо того чтобы выбирать универсального провайдера. Компания сохранила разговорный ИИ в собственном технологическом стеке, а для телефонии использовала Bandwidth. Компания сообщила о 40% экономии затрат за счет консолидации телекоммуникаций за 18 месяцев и сокращении усилий по устранению неполадок на 95%.

Что получают страховщики от готовой к ИИ инфраструктуры оператора

Первое уведомление об убытке быстро превращается во вторую или третью попытку дозвона, когда на пути вызова возникает препятствие. Готовность к ИИ на сетевом уровне уменьшает сбои в начале звонка, поэтому страховщикам приходится меньше разбираться с проблемами во время всплеска.

Устойчивость к пиковым нагрузкам: Собственная сеть оператора связи с бесперебойной работой ядра на уровне более 99,999% (включая периоды пиковых нагрузок) свидетельствует о том, что надежность оператора не снизится при пиковой нагрузке.

Аутентификация до передачи данных в ИИ: Подозрительные вызовы сначала проходят дополнительную проверку на уровне сети. Проверка ANI, проверки баз данных мошенничества на базе машинного обучения, проверка паттернов звонков и голосовой биометрии, а также обнаружение дипфэйков позволяют выявить абонентов с более высоким уровнем риска до того, как ИИ-агент примет решение о дальнейших действиях с приемом претензий или уведомлением о страховом случае (FNOL).

Прямой контроль над подключением к ТфОП (PSTN): Страховщики получают провайдера, который обеспечивает телефонную составляющую звонка по страховым случаям. Сама по себе IP-магистраль не дает такого уровня контроля, поскольку вы зависите от вышестоящего оператора в отношении участка вызова в ТфОП.

Bandwidth является оператором местной связи с собственной инфраструктурой (facilities-based CLEC) в соответствии с Законом о телекоммуникациях 1996 года. На уровне местной связи Bandwidth осуществляет прямую взаимосвязь с ТфОП посредством соглашений с ILEC, включая AT&T, под надзором Федеральной комиссии по связи (FCC). Звонки по FNOL инициируются и завершаются на инфраструктуре, принадлежащей Bandwidth, и компания несет юридическую ответственность за подключение к ТфОП.

Проверки на соответствие требованиям на уровне оператора связи

Звонки с целью продления полиса и рабочими процессами оплаты могут подпадать под действие стандарта PCI DSS, в то время как автоматизированные исходящие напоминания по страховым случаям могут вызывать необходимость соблюдения требований TCPA.

ИТ-отделу следует убедиться, что оператор связи имеет необходимое покрытие, а не предполагать, что на него распространяется соглашение с CCaaS.

Голосовая инфраструктура Bandwidth для ИИ разработана для сред, соответствующих стандартам HIPAA, и ежегодно проходит аудит на соответствие требованиям SOC 2 Type II. Ее услуги поддерживают требования PCI DSS и TCPA в страховых рабочих процессах.

Требуйте от сетевого уровня не меньше, чем от ИИ-модели

В условиях CAT-трафика проблема оператора может выглядеть как проблема ИИ, поскольку абоненты сталкиваются с ней через реакцию агента или ее отсутствие. Но именно сетевой уровень определяет, смогут ли страхователи начать оформление претензии с первого звонка или им придется пытаться снова.

Устранение симптомов на уровне модели не исправит неполадки на пути вызова. Пообщайтесь со специалистом Bandwidth по поводу готовой к ИИ голосовой инфраструктуры для контакт-центров страховых компаний.