FWD ベトナム生命保険は、保険コンサルティング プロセスを改善するためのテクノロジーに多額の投資を行い、顧客が保険加入時に安心できるよう支援しています。
FWDベトナム生命保険は、最新技術の活用により、2024年7月より新たな保険コンサルティングプロセスを導入しました。透明性と情報の信頼性の確保において高い評価を得ています。これにより、FWDは保険コンサルティングプロセスにおいて、非常に詳細かつ明確な手順を確立し、完全にオンラインプラットフォーム上で完結しています。このプロセスでは、ファイナンシャルコンサルタントがお客様に同行し、情報の記入、給付金概算表の作成、情報の確認、保険申込書類の提出まで、すべての手順を丁寧にサポートします。
音声サンプルによるファイナンシャルアドバイザーの識別の向上
保険会社と顧客との架け橋として、金融コンサルティング チームの専門性と献身は、特にビジネス、そして一般的に生命保険業界における顧客体験の決定的な要因となります。
FWDでは、音声によるファイナンシャルコンサルタントの識別は、新しい保険コンサルティングプロセスにおけるイノベーションです。これは、ファイナンシャルコンサルタントが統合人工知能システムを介して音声を録音し、音声生体認証(Voice Biometrics Technology)を使用して、各ファイナンシャルコンサルティングコードに従って音声サンプルを分析・識別するプロセスです。この認証は、チームの専門性の向上に貢献し、保険コンサルティングプロセスにおけるファイナンシャルコンサルタントの身元を保証します。その結果、お客様はコンサルティングの品質についてより確信を持つことができ、FWDの基準に従って正確で透明性のある情報を確保できます。さらに、このイノベーションは、ファイナンシャルコンサルティングチームが専門知識の開発とプロフェッショナルな作業スタイルの構築にさらに注力するのに役立ち、それによって高い顧客信頼を獲得します。
保険相談記録ステップによる厳格な品質管理
FWDベトナム生命保険のコンサルティングプロセスにおけるもう一つの新しい点は、投資型保険商品について学ぶ際に、ファイナンシャルコンサルタントと顧客との間の保険コンサルティング内容を記録するステップです。
FWDのシステムは、自動音声認識技術、自然言語処理技術などの最新技術を応用し、ファイナンシャルコンサルタントのサンプル音声を自動的に確認し、ファイナンシャルコンサルタントと顧客間の録音内容を録音・表示します。さらに、録音内容を自動的に評価することで、コンサルティングセッションの品質を管理します。システムがファイナンシャルコンサルタントの音声を識別できない場合、または会話内容が規定の手順に沿っていない場合、保険コンサルティングプロセスは停止します。これにより、保険コンサルティングはすべての内容を確認する必要があり、顧客が情報にアクセスし、十分に確認できるようになります。
さらに、FWDは、同社が以前から導入している電子顧客識別(eKYC)ソリューションに、OCR(光学文字認識技術)、Face Matching(顔認識技術)、Liveness Detection(実在人物認識技術)、Fraud Detection(詐欺事件を検出・防止する技術)など、他の最新技術の適用も拡大しました。
AIで保険コンサルティングプロセスを強化
テクノロジーは、ベトナムのみならず世界における保険・金融セクターの変革の基盤と考えられています。現在、市場で際立っているのは、保険コンサルティングプロセスの品質向上と顧客体験の利便性向上のためにテクノロジーの活用を最優先する戦略を掲げるFWDベトナム生命保険です。
FWDは2019年にAIへの取り組みを開始し、現在グループ全体で約200のAIモデルを運用しており、600以上のAIユースケースが実世界のシナリオに導入されています。2023年末までに、FWDはアプリケーションの97%をクラウドに移行しました。さらに、2024年にはAmazon Web Services(AWS)とMicrosoftという2つのテクノロジー大手と連続して長期パートナーシップを締結しており、これはFWDのテクノロジーへの積極的な投資戦略を体現しています。
保険コンサルティングの品質を確保し、プロの金融コンサルタントのチームを育成するという利点以外にも、FWD や他の多くの保険会社の保険コンサルティング プロセスの改善に向けた取り組みは、ベトナムの顧客の品質と信頼を向上させるための生命保険業界の長期的なステップであると考えられています。
ラン・ニ
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出典: https://vietnamnet.vn/fwd-tang-cuong-ung-dung-cong-nghe-trong-tu-van-bao-hiem-2361064.html
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