赖江:智能售后：AI 赋能保单管理与保全服务

保单管理实战课程

主讲：赖江老师

【课程背景】

售后是寿险服务的核心环节，优质的保单管理与保全服务不仅是客户留存的关键，更是提升客户满意度与转介绍率的重要支撑。但当前寿险售后团队普遍面临两大核心痛点：一是保单关键节点（周年日、缴费日、客户生日）提醒依赖人工记录，易遗漏、出错，引发客户不满；二是大量重复性咨询（保单信息查询、缴费方式咨询、保全流程咨询等）占用团队大量时间，导致核心服务效率低下。

AI技术的发展为寿险售后服务升级提供了全新解决方案——通过AI搭建自动化工作流、部署智能客服机器人、构建智能知识库，可实现售后服务的精准化、高效化与标准化。但多数售后团队在AI应用中仍存在诸多困惑：如何借助AI搭建贴合需求的保单提醒工作流？AI机器人如何精准响应常见售后咨询？智能知识库如何搭建与迭代才能真正提升服务效率？

本课程基于寿险售后全场景服务逻辑，融合AI技术应用与保单管理实战经验，系统拆解“AI赋能保单管理与保全服务”的方法与流程，帮助售后团队解决核心痛点，提升服务质量与效率。

【课程收益】

1.  全面理解AI赋能寿险售后的核心价值，明确AI在保单管理与保全服务中的应用边界与核心场景。

2.  掌握借助AI搭建自动化“保单周年提醒”工作流的方法，解决关键节点遗漏问题。

3.  学会部署与优化AI客服机器人，高效处理保单查询、缴费提醒等重复性咨询，释放人力成本。

4.  掌握AI客户服务知识库的搭建、分类与迭代技巧，实现售后咨询的快速响应与标准化解答。

5.  明确AI赋能下保单保全服务的优化流程，提升保全业务办理效率与客户体验。

6.  学会结合AI工具进行客户售后需求挖掘，用个性化服务提升客户粘性与复购意愿。

【课程对象】寿险售后团队成员、保单管理专员、寿险客服人员、寿险团队主管

【课程时间】1天(6 小时/天)

【课程大纲】

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

- AI在保单管理与保全服务中的3大核心应用场景：自动化提醒、智能咨询、知识库管理

-案例：某寿险团队借助AI实现售后提醒零遗漏、咨询响应效率提升40%的实战经验

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

- 常见咨询问题分类：梳理高频重复性咨询清单（保单查询、缴费方式、保全流程等）

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

- 演练：训练AI机器人响应“如何查询保单缴费记录”“保单信息变更需要哪些材料”等常见问题

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

-实操演练：结合AI工具分析一组售后咨询数据，提出优化建议

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

授课老师

赖江老师的课程大纲