Прежде чем стихийные бедствия вынудят людей искать убежище или приведут к эвакуации целых районов, голосовой ИИ-агент работает именно так, как было обещано в безупречной демонстрации. Но сможет ли модель работать ожидаемым образом, когда страхователи перегрузят линию приема заявлений?
При пятикратном увеличении обычного объема звонков ИИ-агент значительно отклоняется от обещанных KPI. В моменты высокого уровня недовольства клиентов возникает пугающая задержка, если звонок вообще доходит до него. Некоторые страхователи слышат запоздалые подсказки и начинают повторяться. Другие вешают трубку еще до начала процесса приема заявления или регистрации первого уведомления об убытке (FNOL).
Сбой или обрыв звонка во время катастрофы — это такая же проблема клиентского опыта (CX), как и ИТ-инцидент. Это может увеличить расходы на обработку заявлений и дать страхователю еще один повод сменить страховую компанию при продлении полиса. Разочарование также отражается на показателях удовлетворенности: общие показатели удовлетворенности клиентов более чем в два раза выше (777), когда клиенты говорят, что им очень легко общаться со своим страховщиком, по сравнению с теми, кто считает, что общаться с ними очень или довольно сложно (337).
Оцените затраты на простои в сезон стихийных бедствий (CAT)
Голосовой ИИ не сможет упростить прием заявлений, пока сеть испытывает трудности из-за объема звонков во время CAT-событий. ИТ-специалистам нужно принять больше правильных решений, чем предполагает демонстрация.
Как оператор связи подрывает ваш процесс приема заявлений
Когда CAT-события провоцируют рост числа звонков по приему заявлений или FNOL, лучшие скрипты обслуживания клиентов или эмпатичные фразы при завершении разговора не помогут контакт-центрам справиться с наплывом. Увеличенный объем создает для инфраструктуры стресс-тест по трем направлениям еще до начала взаимодействия страхователя с агентом.
- Может ли оператор справиться с резким скачком объема? Ураганы и лесные пожары могут увеличить объем звонков по заявлениям в 2–10 раз в течение нескольких часов. Оператор принимает и маршрутизирует эти вызовы, и каждое активное соединение учитывается в настроенном лимите одновременных подключений. ИТ-отделу следует проверить этот порог, поскольку новые звонящие могут не подключиться, как только доступная емкость будет исчерпана.
- Соответствует ли оператор порогу непереносимости задержек? Голосовой ИИ работает в рамках целевого показателя от 200 до 500 миллисекунд. Поскольку аудио проходит через сеть оператора к цепочке STT-LLM-TTS и обратно, сеть использует часть бюджета задержки. Сетевая задержка увеличивает время отклика, и настройка модели не сможет вернуть миллисекунды, потраченные на передачу.
- Оснащен ли оператор для борьбы со всплеском мошенничества? Ложные заявления попадают в очередь на прием наряду с реальными убытками, поэтому вам нужна ранняя проверка, чтобы быстрее отсеивать звонки с высоким уровнем риска. Безопасность контакт-центра вступает в игру на сетевом уровне, где звонкам присваивается оценка на предмет спуфинга и мошенничества в режиме реального времени, прежде чем голосовой ИИ-агент соберет детали заявления.
Все три теста относятся к компетенции оператора связи. SLA по времени безотказной работы от поставщика CCaaS говорит вам только о том, доступна ли платформа. Уровень оператора связи создает главное препятствие для производительности ИИ-агента при приеме заявлений FNOL, связанных с CAT-событиями.
Проблема задержки, которую не решит быстрая ИИ-модель
Есть причина, по которой вы снова и снова настраиваете модель, но она все равно галлюцинирует или неверно определяет намерение.
1,4–1,7 секунды против 200–400 миллисекунд
Медианная задержка отклика голосового ИИ в промышленной эксплуатации по сравнению с порогом человеческого общения
Путь вызова показывает, откуда берется дополнительная задержка. Аудио звонящего попадает в ТфОП (PSTN) и проходит через SIP-транк оператора к STT. LLM берет транскрипт STT и пишет ответ. TTS превращает ответ в синтезированный звук, и оператор возвращает его страхователю. ИТ-команды часто настраивают ИИ-обработку в середине цепочки, когда задержки возникают на сетевом уровне с обоих концов.
Страховые контакт-центры, которые полагаются на перепроданные сетевые мощности, находятся в худшем положении. CAT-трафик добавляет больше задержек на сетевом уровне, когда региональный маршрут перегружен. В то время как владельцы сетей сами перенаправляют трафик, реселлеры сетевых мощностей должны запрашивать изменение маршрутизации у своего вышестоящего оператора.
Сотрудничество с оператором, владеющим собственной сетью, имеет свои преимущества
Например, будучи владельцем сети, Bandwidth управляет шаблонами маршрутизации для своих клиентов. Поскольку Bandwidth контролирует сетевой маршрут, компания обновляет шаблоны и вносит более 1000 проактивных изменений маршрутизации в год в связи с деградацией путей вызовов, региональными сбоями и рыночными ограничениями.
Как выглядит правильная инфраструктура оператора для голосового ИИ при приеме заявлений?
Страховые контакт-центры, которые серьезно относятся к использованию голосового ИИ для приема заявлений, должны проверить следующие факторы на уровне оператора связи:
- Прямое владение ТфОП (PSTN), а не перепроданные сетевые мощности: Собственные сети напрямую контролируют маршрутизацию. Реселлеры зависят от вышестоящих операторов при возникновении инцидентов. То, что каждый оператор определяет как «собственная сеть», может различаться. Вот как вы можете отличить владение IP от владения инфраструктурой ТфОП.
- Сетевая задержка, защищающая бюджет задержки ИИ: Путь вызова должен оставлять как можно больше из окна 200–500 мс для STT, LLM и TTS.
- Разделенная архитектура: Решения по сети и поставщику ИИ остаются независимыми. Когда вы объединяете ИИ с ненадежной сетью, вы получаете две точки отказа внутри одного «черного ящика».
- Соответствие требованиям на уровне оператора: Обязательства, охватываемые SOC 2 Type II, PCI DSS и т. д., должны распространяться на телефонию, а не только на стек ИИ.
- Гарантированное SLA время безотказной работы в условиях пиковых нагрузок: Время безотказной работы 99,995%+ в широкой географии и клиентской базе указывает на то, что оператор выдерживает скачки объема CAT. Ищите географические и архитектурные резервирования, предлагаемые этим сетевым провайдером.
Удобство объединения ИИ с оператором связи имеет свои подводные камни
ИТ-команды страховых компаний, которые прошли через миграцию на UCaaS или CCaaS с пакетными планами звонков, знают, как привязка к поставщику влияет на стоимость и контроль. Объединение голосового ИИ и оператора связи под одним провайдером влечет за собой аналогичные компромиссы.
Меньше независимости при устранении неполадок.
Деградацию звука и плохой ответ модели можно проследить до разных точек отказа, но они попадают в одну и ту же очередь поддержки. Если диагностика затягивается, решение затягивается, и линия приема заявлений остается в деградированном состоянии дольше.
Меньше понимания ситуации со стороны сети.
Один и тот же провайдер становится точкой отказа как для сети, так и для модели. Будет сложнее определить, является ли сеть источником проблемы.
Меньше гибкости при смене провайдеров.
Разделенные архитектуры позволяют ИТ-отделу заменять ИИ или оператора независимо. В пакете изменение одного уровня может затронуть другой.
Другие отрасли приходят к этому выводу быстрее. Bookline разделила ИИ и телефонию, а не выбрала универсального провайдера. Она сохранила разговорный ИИ в своем собственном технологическом стеке и использовала Bandwidth для телефонии. Компания сообщила о 45% экономии затрат на консолидации телекоммуникаций за 18 месяцев и 95% сокращении усилий по устранению неполадок.
Что получают страховщики от ИИ-готовой инфраструктуры оператора
Первое уведомление об убытке быстро превращается во вторую или третью попытку, когда путь вызова сталкивается с препятствием. Готовность к ИИ на уровне оператора уменьшает сбои в начале звонка, поэтому у страховщиков остается меньше проблем для решения во время всплеска нагрузки.
Устойчивость к всплескам нагрузки: Собственная сеть оператора с показателем доступности ядра сети более 99,999% (в том числе во время пиковых нагрузок) гарантирует, что устойчивость оператора не снизится под воздействием резкого роста трафика.
Аутентификация перед передачей данных в ИИ: Подозрительные вызовы сначала проходят дополнительную проверку на уровне сети. Проверка ANI, проверки по базам данных мошенничества на основе машинного обучения, анализ паттернов вызовов, биометрия голоса и обнаружение дипфейков позволяют выявить звонящих с повышенным уровнем риска до того, как ИИ-агент примет решение о том, как действовать при приеме заявки или регистрации первого уведомления о страховом случае (FNOL).
Прямой контроль соединения с ТфОП: Страховщики получают провайдера, который обеспечивает телефонную часть вызова по поводу страхового случая. Одной лишь IP-магистрали недостаточно для такого уровня контроля, поскольку вы зависите от вышестоящего оператора в части соединения с ТфОП.
Bandwidth является CLEC (конкурирующим местным оператором связи), работающим на собственной инфраструктуре в соответствии с Законом о телекоммуникациях 1996 года. На уровне местной АТС Bandwidth напрямую соединяется с ТфОП через соглашения с ILEC, включая AT&T, под надзором FCC. Вызовы FNOL инициируются и завершаются на инфраструктуре, принадлежащей Bandwidth, и компания несет юридическую ответственность за соединение с ТфОП.
Проверки на соответствие требованиям на уровне оператора
Звонки по продлению полисов с рабочими процессами оплаты могут привести к тому, что части голосового стека попадут в область действия стандарта PCI DSS, в то время как автоматизированные исходящие звонки по последующим действиям в рамках страховых случаев могут потребовать соблюдения закона TCPA.
IT-отделу следует убедиться, что оператор связи обеспечивает необходимое покрытие, а не исходить из предположения, что на него распространяется соглашение CCaaS.
Голосовая инфраструктура Bandwidth для ИИ разработана для сред, соответствующих требованиям HIPAA, и ежегодно проходит аудит SOC 2 Type II. Ее сервисы поддерживают требования PCI DSS и TCPA в рабочих процессах страхования.
Требуйте от сетевого уровня столько же, сколько от модели ИИ
При возникновении катастрофического (CAT) трафика проблема на стороне оператора может выглядеть как проблема ИИ, поскольку звонящие воспринимают ее через реакцию агента или ее отсутствие. Однако именно сетевой уровень определяет, начнут ли страхователи оформление заявки с первого звонка или им придется пытаться снова.
Устранение симптомов на уровне модели не решит проблему, существующую на пути прохождения вызова. Обратитесь к эксперту Bandwidth, чтобы узнать о готовой к работе с ИИ голосовой инфраструктуре для страховых контакт-центров.
