เครื่องสร้างเสียงเทียม AI สำหรับระบบ IVR การเรียกร้องประกันภัย

วิธีที่บริษัทประกันภัยใช้เครื่องสร้างเสียง AI สำหรับการรับสำหรับ FNOL, IVR สถานะการเรียกร้องและการสอบถามนโยบาย — ข้อมูลจำเพาะของโปรไฟล์เสียง, การสนับสนุนหลายภาษา, ข้อพิจารณา TCPA และ KYC

ศูนย์สนับสนุนลูกค้าประกันภัยได้รับการเรียกเข้ามาหลายสิบล้านครั้งต่อปี — รายงาน FNOL เวลา 2 นาฬิกา การเรียกขอสถานะการเรียกร้องในช่วงเที่ยง คำถามนโยบายที่มาในภาษาต่าง ๆ หกภาษา สำหรับผู้ประกอบการส่วนใหญ่ ประสบการณ์เสียงในการเรียกเหล่านั้นยังคงฟังเหมือนปี 2551: สังเคราะห์ ราบเรียบ และไม่สอดคล้องกันระหว่าง IVR และตัวแทนมนุษย์ที่รับสายหลังเวลารอ

เครื่องสร้างเสียง AI ได้เปลี่ยนแปลงสิ่งที่เป็นไปได้ทางเทคนิค ผู้ประกอบการสามารถปรับใช้เสียง AI ที่ผ่านการฝึกอบรมแบบกำหนดเองเพียงเสียงเดียวในพรอมต์ IVR ทั้งหมด การเรียกอัปเดตสถานะโดยอัตโนมัติทั้งหมด และข้อความรอทั้งหมด — โดยมีระดับเสียง ความเร็ว และลักษณะแบรนด์ที่สอดคล้องกัน บทความนี้ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ได้จริงสำหรับการสร้างระบบดังกล่าว ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคที่สำคัญ และข้อพิจารณาด้านการปฏิบัติตามกฎหมายที่ทีม IT และกฎหมายประกันภัยทุกแห่งต้องรู้


บทสรุป

  • การรับ FNOL, IVR สถานะการเรียกร้อง และการทำให้นโยบายคำถามเป็นอัตโนมัติเป็นกรณีการใช้งาน ROI สามอันดับแรกสำหรับตัวแทนเสียง AI ในประกันภัย
  • การโคลนเสียง AI ที่กำหนดเองสร้างเสียงแบรนด์เดียวที่ปรับใช้งานอย่างสอดคล้องกันในจุดติดต่อโดยอัตโนมัติทั้งหมด
  • ความล่าช้า end-to-end ต่ำกว่า 300ms จำเป็นสำหรับตัวแทน IVR ที่สนทนา พรอมต์ที่เรนเดอร์ไว้ล่วงหน้าไม่มีข้อจำกัดด้านความล่าช้า
  • TCPA, กฎการเปิดเผยการบันทึกของรัฐ และข้อบัญญัติด้านชีววิทยาลายนิ้วมือเสียงเป็นโดเมนการปฏิบัติตามกฎหมายสามอันที่ต้องมีการตรวจสอบด้านกฎหมายก่อนการปรับใช้
  • การสนับสนุนหลายภาษาโดยทั่วไปต้องการโปรไฟล์เสียงแยกต่างหากต่อภาษาพร้อมการกำหนดเส้นทางผู้ใช้ผ่านพรอมต์การเลือกภาษาหรือการตรวจจับสถานที่
  • การปรับใช้ Windows ในพื้นที่นั้นใช้งานได้ดีที่สุดกับเครื่องเสียง AI ที่ไม่ต้องการไดรเวอร์เสียงระดับเคอร์เนล

เหตุใดการเรียกร้องประกันภัยจึงเป็นกรณีการใช้งาน IVR Voice AI หลัก

ประกันภัยนั้นผิดปกติในบรรดาบริการทางการเงินเพราะประเภทการเรียกปริมาณสูงสุด — รายงานการเรียกร้อง — มาถึงช่วงเวลาของความเครียดที่แท้จริง ผู้เรียกร้องที่เรียกตรงเที่ยงคืนหลังจากอุบัติเหตุรถยนต์หรือไฟไหม้บ้านนั้นไม่มีอารมณ์สำหรับ IVR ที่ออกเสียงผิด “มนต์” ประสิทธิภาพเสียงของการโต้ตอบครั้งแรกนั้นทำให้เกิดการรับรู้โดยรวมของผู้เรียกร้องเกี่ยวกับการตอบสนองของบริษัท

ในเวลาเดียวกัน ปริมาณการเรียกร้องนั้นคาดเดาไม่ได้โดยพื้นฐาน เหตุการณ์สภาพอากาศหายนะอาจเพิ่มปริมาณการเรียกเข้ามาสิบเท่าในเวลา 24 ชั่วโมง การจ้างพนักงานเพื่อตอบสนองความต้องการในช่วงเวลาสูงสุดนั้นมีค่าใช้จ่ายสูง พนักงานไม่เพียงพอทำให้เสียหายต่อคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าที่ผู้ควบคุมและแบบจำลองการต่ออายุทั้งคู่ติดตาม

IVR เสียง AI แก้ไขปัญหาทั้งสองนี้: มันให้เสียงที่สอดคล้องกันและมืออาชีพที่ระดับปริมาณใด ๆ 24 ชั่วโมงต่อวัน พร้อมกับกำหนดเส้นทางตัวแทนการปรับปรุงมนุษย์เฉพาะกับการโต้ตอบที่ต้องการการตัดสินใจ

สามกรณีการใช้งานที่มีผลกระทบสูงสุดสำหรับเสียง AI IVR ประกันภัยคือ:

การรับ FNOL การรายงานการสูญเสียครั้งแรกเป็นจุดติดต่อที่ไวต่อเวลามากที่สุด อเจนต์เสียง AI สามารถจับข้อมูลที่มีโครงสร้าง — หมายเลขกรมธรรม์ วันที่เกิดเหตุ ประเภทการสูญเสีย ความเหมาะสมการติดต่อ — และสร้างบันทึกการเรียกร้องรูปแบบก่อนที่ใครจะเกี่ยวข้อง นี้จะช่วยย่อแถวสำหรับผู้ปรับปรุงและสร้างรูปแบบการจับข้อมูลที่สอดคล้องกันซึ่งระบบดาวน์สตรีมสามารถใช้ได้

การอัปเดตสถานะการเรียกร้อง การสอบถามสถานะ (“ยังคงตรวจสอบการเรียกร้องของฉันอยู่หรือ?”) คิดเป็นสัดส่วนที่ใหญ่หลวงของการเรียกเข้าซ้ำ เป็นไปได้ล่วงหน้าทั้งหมด: ผู้โทรต้องการข้อมูลหนึ่งชิ้นและ IVR สามารถดึงและแสดงเสียงจากระบบการจัดการการเรียกร้องในพอ ทำให้การค้นหาสถานะแบบอัตโนมัติลบประเภทการเรียกปริมาณสูง ความซับซ้อนต่ำออกจากคิวของผู้ปรับปรุง

นโยบายคำถาม คำถามความครอบคลุม ยืนยันการหักเงิน และวันครบกำหนดการชำระเงินเป็นอีกหมวดหมู่ปริมาณสูง ความซับซ้อนต่ำ ตัวแทนเสียง AI สามารถจัดการเหล่านี้นอกเวลาเมื่อตัวแทนไม่พนักงาน ลดอัตราปล่อยและพนักงานส่วนหลังเวลา


การเลือกโปรไฟล์เสียง: การสร้างเสียงแบรนด์

จุดเริ่มต้นสำหรับโครงการเสียง IVR ประกันภัยใด ๆ คือการเลือกโปรไฟล์เสียง การตัดสินใจนี้มีความสำคัญมากกว่าที่ได้ยิน — เสียงคือลักษณะแบรนด์ที่ผู้เรียกร้องทุกคนจะเชื่อมโยงกับบริษัทของคุณในช่วงเวลาที่เครียด

เสียง TTS ทั่วไป vs. การโคลนเสียง AI ที่กำหนดเอง เสียง TTS ทั่วไป (ประเภทที่มาพร้อมกับแพลตฟอร์มโทรศัพท์) สามารถจดจำได้ทันทีว่าเป็นสังเคราะห์ พวกเขาใช้งานได้สำหรับนำทาง เมนู แต่ล้มเหลวในการทดสอบความเชื่อถือสำหรับการเรียก FNOL ที่ความเห็นอกเห็นใจและความเชื่อถือน้อย การโคลนเสียง AI ที่กำหนดเองฝึกเสียงสังเคราะห์บนบันทึกของนักแสดงเสียงหรือพรสวรรค์เสียงแบรนด์ที่เลือก สร้างเสียงที่ฟังเหมือนคนที่เฉพาะเจาะจงแทนที่จะเป็นระบบ TTS ทั่วไป

ลักษณะสำหรับประกันภัย การวิจัยด้านการรับรู้เสียงในบริการทางการเงินชี้ไปที่สมบัติเพียงไม่กี่อย่าง: อัตราการพูดที่ปานกลาง (ไม่รีบร้อน ไม่ลดคุณค่า) ระดับเสียงระดับกลาง (ไม่ลึกเป็นพิเศษหรือสูง) และสำเนียงภูมิภาคที่เป็นกลางสำหรับตลาดหลัก สำหรับ FNOL โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เสียงที่นุ่มเล็กน้อยในวลีการเปิดส่วนสัญญาณความเห็นอกเห็นใจโดยไม่ฟังเหมือนการแสดง

โปรไฟล์เสียงต่อภาษา การสนับสนุนหลายภาษาต้องมีโปรไฟล์เสียงแยกต่างหาก ไม่ใช่เพียงการแทนที่ข้อความ พรอมต์ IVR เป็นภาษาสเปนที่อ่านโดยแบบจำลองเสียงที่ผ่านการฝึกในภาษาอังกฤษจะฟังไม่เป็นธรรมชาติสำหรับผู้พูดเนทีฟและทำลายความเชื่อถือ วิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดคือสร้างโปรไฟล์เสียงที่กำหนดเองแยกต่างหากสำหรับแต่ละภาษาเป้าหมายโดยใช้พรสวรรค์เสียงเนทีฟของภาษานั้น

ชั้น IVRประเภทเสียงข้อกำหนดความล่าช้าการใช้งานที่แนะนำ
พรอมต์แบบคงที่ (เมนู, รอ)ไฟล์เสียงที่เรนเดอร์ไว้ล่วงหน้าไม่มี (pre-generated)ทุกชั้น IVR
การอ่านสถานะแบบไดนามิกTTS แบบเรียลไทม์<500ms ยอมรับได้สถานะการเรียกร้อง ข้อมูลนโยบาย
ตัวแทนเสียง FNOL สนทนาเสียง AI แบบเรียลไทม์<300ms end-to-endการรับ FNOL ​​การกำหนดเส้นทางสดใจ
การแจ้งเตือนสถานะออกเรนเดอร์ก่อนต่อการเรียกการสร้างแบบแบทช์การอัปเดตสถานะแบบเชื่องมา
การกำหนดเส้นทางหลายภาษาโปรไฟล์เสียงต่อโลแคลตรงกับชั้นด้านบนทั้งหมด พร้อมการตรวจจับภาษา

สถาปัตยกรรมเทคนิค: จากบันทึกการเรียกร้องถึงผู้โทร

การสร้าง IVR เสียง AI สำหรับประกันภัยต้องเชื่อมต่อระบบสามระบบ: แพลตฟอร์มโทรศัพท์ เครื่องเสียง AI และระบบการจัดการการเรียกร้องหรือการบริหารนโยบาย นี่คือสถาปัตยกรรมการปฏิบัติจริงสำหรับแต่ละประเภทการเรียก

FNOL Intake Flow การเรียกมาถึงแพลตฟอร์มโทรศัพท์ (Genesys, Five9, NICE, Twilio หรือ Avaya/Cisco ภายในพื้นที่) แอปพลิเคชัน IVR ส่งพรอมต์การทักทาย (เสียงที่เรนเดอร์ไว้ล่วงหน้า) จากนั้นเปิดใช้งานตัวแทนเสียง AI สำหรับการจับข้อมูลการสนทนา ตัวแทนเสียงคำถามที่มีโครงสร้าง แปลงเสียงพูดเป็นข้อความผ่านเครื่องยนต์รู้จำเสียงพูด ตรวจสอบคำตอบ (เช่น รูปแบบหมายเลขกรมธรรม์) และเขียนข้อมูลที่มีโครงสร้างไปยังระบบการจัดการการเรียกร้องผ่าน API ที่สิ้นสุดของการรับสมัคร IVR จะอย่างใดอย่างหนึ่งกำหนดเส้นทางไปยังคิวหรือยืนยันหมายเลขการเรียกร้องในการตอบสนองเสียงที่สร้างขึ้น

Claims Status Lookup Flow ผู้โทรเลือก “สถานะการเรียกร้อง” จากเมนูหลัก IVR ขอให้ป้อนหมายเลขการเรียกร้อง (DTMF หรือพูด) ระบบเรียกสถานะจากระบบการจัดการการเรียกร้อง คำอธิบายสถานะจะถูกส่งไปยังเครื่องยนต์ TTS เสียง AI ซึ่งสร้างการตอบสนองพูดและเล่นให้ผู้โทรแบบเรียลไทม์ นี่คือกรณีการใช้งานปริมาณสูงสุดและที่ความล่าช้าของการตอบสนองสำคัญที่สุดต่อประสบการณ์ผู้โทร

การกำหนดเส้นทางหลายภาษา พรอมต์เปิดเสนออักขระภาษา หรือระบบใช้โลแคลของผู้โทรจาก CRM ของบริษัท โลแคลที่เลือกจะกำหนดโปรไฟล์เสียงใดและการไหลของ IVR ที่เฉพาะเจาะจงภาษาใดจะเปิดใช้งาน ข้อมูลการเรียกร้องจะถูกจัดเก็บในแบ็กเอนด์เดียวกันโดยไม่คำนึงถึงภาษา เฉพาะชั้นเอาต์พุตเสียงที่เปลี่ยนแปลง


ข้อมูลจำเพาะความล่าช้า: ตัวเลขหมายถึงอะไรจริง ๆ

ความล่าช้าในเสียง AI IVR ประกันภัยมีสองโปรไฟล์ที่แตกต่างกันมากขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน

พรอมต์ที่เรนเดอร์ไว้ล่วงหน้า ไม่มีข้อจำกัดด้านความล่าช้าแบบเรียลไทม์ เครื่องเสียง AI สร้างไฟล์เสียงออฟไลน์ — batch ค่ำคืนหรือทริกเกอร์เมื่อสคริปต์ถูกอัปเดต — และแพลตฟอร์มโทรศัพท์ให้บริการไฟล์จากการจัดเก็บในพื้นที่ การทักทายทุกครั้ง ข้อความรอ และพรอมต์เมนูใน IVR ที่สร้างขึ้นอย่างดีจะต้องเรนเดอร์ไว้ล่วงหน้า

การสร้างแบบไดนามิกแบบเรียลไทม์ (สำหรับการอ่านสถานะและตัวแทนการสนทนา) เป็นที่ที่ความล่าช้าเป็นเรื่องสำคัญ วงจรปิด end-to-end รวมถึง: การรู้จำเสียงพูดของอินพุตผู้โทร การวิเคราะห์เจตนา การเรียกข้อมูลจากระบบการเรียกร้อง การสร้างข้อความสำหรับการตอบสนอง การสังเคราะห์เสียง AI และการส่งเสียงกลับไปยังแพลตฟอร์มโทรศัพท์ เกณฑ์การปฏิบัติจริงสำหรับการไหลของการสนทนาอยู่ใต้ 300ms รวม ด้านบน 500ms ผู้โทรรู้สึกถึงการหยุดชั่วคราวที่ไม่เป็นธรรมชาติและมักจะเริ่มพูดเกินตัวแทน

เครื่องเสียง AI ในพื้นที่ที่ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน IVR หรือ workstation ตัวแทนหลีกเลี่ยงความล่าช้าในการเดินทางไป-กลับของคลาวด์สำหรับขั้นตอนการสังเคราะห์ ในสภาพแวดล้อมที่ระบบการจัดการการเรียกร้องอยู่ที่พื้นที่ด้วย นี่อาจป้องกันท่อในเครือข่ายองค์กรที่มีความล่าช้าดีภายใต้ 300ms

เครื่องยนต์การแปลงเสียง AI ของ VoxBooster ทำงานในพื้นที่บนเครื่อง Windows 10/11 มอบการสังเคราะห์เสียงภายใต้ 300ms และไม่ต้องการไดรเวอร์เสียงระดับเคอร์เนล — ซึ่งช่วยให้บทบัญญัติการตรวจสอบความปลอดภัย IT และการปรับใช้ผ่านเครื่องมือการจัดการซอฟต์แวร์องค์กรมาตรฐาน


ข้อพิจารณาด้านการปฏิบัติตามกฎหมาย: TCPA กฎการบันทึก และ KYC

ส่วนนี้ครอบคลุมโดเมนการปฏิบัติตามกฎหมายหลักสามอันสำหรับเสียง AI IVR ประกันภัย ไม่มีส่วนใดของการให้คำแนะนำด้านกฎหมาย ปรึกษาที่ปรึกษากฎหมายที่มีคุณสมบัติและตรวจสอบคำแนะนำการกำหนดระเบียบปัจจุบันก่อนการปรับใช้

TCPA (Telephone Consumer Protection Act) กฎ TCPA ของ FCC จำกัดการใช้เสียงเทียมและเสียงที่บันทึกไว้ล่วงหน้าในการเรียกโทรศัพท์ การเรียกเข้า (ที่ผู้เรียกร้องโทรหา บริษัท) โดยทั่วไปจะได้รับการปฏิบัติแตกต่างจากการเรียกออก (บริษัทที่โทรหาผู้เรียกร้อง) การเรียกเสียง AI ออก — เช่นการแจ้งเตือนการอัปเดตสถานะเชื่องมา — ต้องมีการวิเคราะห์อย่างรอบคอบของข้อกำหนดการยินยอม ทรัพยากร TCPA ของ FCC ให้หน้าที่ของกฎหมายปัจจุบัน NAIC (National Association of Insurance Commissioners) เผยแพร่บัญญัติแบบจำลองว่าหลายรัฐเห็นชอบ รวมถึงแนวทางปฏิบัติเกี่ยวกับการสื่อสารผู้บริโภคอัตโนมัติ

กฎการเปิดเผยการบันทึก รัฐส่วนใหญ่ของสหรัฐอเมริกาต้องมีการยินยอมของผู้ใดผู้หนึ่งอย่างน้อยสำหรับการบันทึกการเรียก หลายคนต้องการการยินยอมของทุกฝ่าย (“การยินยอมสองฝ่าย” หรือ “การดักฟัง” รัฐ — แคลิฟอร์เนีย ฟลอริดา อิลลินอยส์ และอื่น ๆ) ระบบ IVR ที่บันทึกสนทนาเพื่อการรับประกันคุณภาพหรือเอกสารประกอบ FNOL ต้องการพรอมต์การเปิดเผยที่ชัดเจน (“สายนี้อาจถูกบันทึก”) ก่อนที่การบันทึกจะเริ่มต้น ภาษาที่เฉพาะเจาะจงและเวลาของการเปิดเผยเป็นคำถามด้านกฎหมาย

KYC ลายนิ้วมือเสียง การใช้เสียงของผู้โทรเป็นตัวระบุลักษณะชีววิทยาเพื่อการตรวจสอบตัวตนนั้นนั่นเพิ่มความเป็นไปได้ทางเทคนิคและปัจจุบันกำลังเข้ามาปกติตามกฎหมาย Illinois Biometric Information Privacy Act (BIPA) Texas CUBI และ Washington MHMDA เป็นตัวอย่างของกฎของรัฐที่ควบคุมการรวบรวมข้อมูลชีววิทยา การใช้งานการยืนยันลายนิ้วมือเสียงใด ๆ สำหรับการตรวจสอบตัวตนผู้เรียกร้องต้องมีการประเมินผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวและการตรวจสอบด้านกฎหมายเกี่ยวกับกฎหมายความเป็นส่วนตัวชีววิทยาหรือประยุกต์ของรัฐ

รายการควบคุมการปฏิบัติตามกฎหมายภายใน (ระดับสูง):

  • การตรวจสอบด้านกฎหมายของความสามารถ TCPA สำหรับกรณีการใช้งานออก
  • ภาษาการเปิดเผยการบันทึกและตำแหน่ง
  • นโยบายข้อมูลชีววิทยา (หากลายนิ้วมือเสียง KYC อยู่ในขอบเขต)
  • นโยบายการคงไว้และการลบข้อมูลสำหรับบันทึกเสียงและลายนิ้วมือเสียง
  • ข้อกำหนดการปกป้องผู้บริโภคเฉพาะสถานะ (ตรวจสอบบัญญัติแบบจำลอง NAIC สำหรับรัฐของคุณ)

การสนับสนุนหลายภาษา: ข้อมูลจำเพาะการปฏิบัติ

ประชากรผู้เรียกร้องประกันภัยของสหรัฐอเมริกามีความหลากหลายทางภาษา ภาษาสเปนเป็นกลุ่มภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษที่ใหญ่ที่สุด จีน เวียดนาม ตากาล โปรตุเกส ฝรั่งเศส และเกาหลีนั้นมีความสำคัญในตลาดภูมิภาค

วิธีการที่ 1: โปรไฟล์เสียงแยกต่างหากต่อภาษา แต่ละภาษาได้รับเสียง AI-โคลนของตัวเองซึ่งฝึกโดยพรสวรรค์ผู้พูดเนทีฟ นี่ก่อให้เกิดคุณภาพเสียงที่ดีที่สุดและ IVR ที่ฟังดีที่สุดในแต่ละภาษา นอกจากนี้ยังต้องการความพยายามทำให้เป็นจริงมากที่สุด — การปัดตัวแทน เซสชันบันทึก และการฝึกแบบจำลองต่อภาษา

วิธีการที่ 2: แบบจำลอง TTS หลายภาษาโดยมีลักษณะเสียงเดียว บางแพลตฟอร์มเสียง AI นำเสนอแบบจำลอง TTS หลายภาษาที่สามารถแสดงลักษณะเสียงเดียวกันในภาษาต่าง ๆ คุณภาพแตกต่างกันอย่างมากตามภาษาและแพลตฟอร์ม สำหรับประกันภัยที่ความเชื่อถือของผู้เรียกร้องเป็นสำคัญ การทดสอบกับผู้พูดเนทีฟก่อนการปรับใช้นั้นไม่สามารถเจรจาได้

การปรับใช้การกำหนดเส้นทางภาษา การปรับใช้ที่ง่ายที่สุดคือเมนูการเลือกภาษาตามโอนเสียง (“เพื่อเลือกภาษาอังกฤษ กดที่ 1 Para español, oprima 2.”) การปรับใช้ขั้นสูงใช้ความต้องการภาษาของโปรไฟล์ผู้โทรจาก CRM ของบริษัท หรือการตรวจจับภาษาโดยอัตโนมัติในอินพุตพูดแรก การตรวจจับภาษาเพิ่มความล่าช้าและความซับซ้อน มันโดยปกติเท่านั้นที่คุ้มค่าการปรับใช้สำหรับศูนย์สนับสนุนลูกค้าหลายภาษาปริมาณสูงมาก

สำหรับบริษัทที่มีสำนักงานใจกลางบราซิลหรือบริษัทประกันภัยที่มีฐานลูกค้าบราซิลที่มีนัยสำคัญ โปรตุเกส (บราซิล) เป็นโปรไฟล์ภาษาแยกต่างหากจากโปรตุเกสยุโรป — ฟอนนี ศัพท์ และความคาดหวังของลูกค้านั้นแตกต่างกันเพียงพออย่างมากจนแบบจำลองทั่วไปเป็นเสียงผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรมชาติ


การสร้างเวิร์กโฟลว์ของแบรนด์ดวย: ทีละขั้นตอน

นี่คือเวิร์กโฟลว์การปฏิบัติจริงสำหรับผู้ประกอบการประกันภัยปรับใช้เสียง AI แบบกำหนดเองบนระบบ IVR ทั้งหมด

ขั้นตอนที่ 1: ตรวจสอบสคริป IVR ที่มีอยู่ รายการพรอมต์ทุกรายการ ข้อความรอ และเทมเพลตการตอบสนองแบบไดนามิกใน IVR ปัจจุบัน จำแนกประเภทเป็นแบบคงที่ (เสียงเดียวกันทุกครั้ง) หรือแบบไดนามิก (ข้อมูลแทรกไว้ที่รันไทม์) พรอมต์แบบคงที่รวมโดยทั่วไป 200–500 ไฟล์เสียงแต่ละไฟล์ใน IVR บริษัทขนาดกลาง

ขั้นตอนที่ 2: เลือกและบันทึกพรสวรรค์เสียง เลือกพรสวรรค์เสียงที่มีลักษณะเข้ากับแนวทางแบรนด์ของคุณ — น้อย เพศ สำเนียงภูมิภาค อัตราการพูด บันทึก 30–60 นาทีของเสียงคุณภาพสตูดิออฟไลน์คลุมช่วงกว้างของประโยค แบบฟอร์มคำถาม และน้อยอารมณ์ ชุดการบันทึกนี้จะกลายเป็นเนื้อหาการฝึกสำหรับแบบจำลองเสียง AI

ขั้นตอนที่ 3: ฝึกแบบจำลองเสียง AI ที่กำหนดเอง ส่งบันทึกเสียงไปยังแพลตฟอร์มโคลนเสียง AI การฝึกโดยทั่วไปใช้เวลา 30 นาที ถึงเวลาสองสามชั่วโมงขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์ม ผลผลิตเป็นแบบจำลองเสียงที่รับข้อความเป็นอินพุตและสร้างเสียงในเสียงที่กำหนดเองเป็นผลผลิต

ขั้นตอนที่ 4: สร้างห้องสมุดพรอมต์คงที่ เรียกใช้สคริป IVR 200–500 คงที่ทั้งหมดผ่านแบบจำลองเสียง AI ในโหมด batch ตรวจสอบคุณภาพของผลผลิต โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับคำศัพท์เฉพาะประกันภัย (หักลดความ coinsurance underwriting subrogation) ซึ่งอาจต้องการการปรับเสียงพยัญชนะ

ขั้นตอนที่ 5: รวมการสร้างเสียงแบบไดนามิก เชื่อมต่อเครื่องยนต์ TTS เสียง AI กับตัวจัดการพรอมต์แบบไดนามิกของแพลตฟอร์มโทรศัพท์ ความล่าช้าของ end-to-end ทดสอบภายใต้โหลดที่สมจริง สำหรับเป้าหมายต่ำกว่า 300ms เกณฑ์ก่อนการปรับใช้

ขั้นตอนที่ 6: สร้างตัวแปรภาษา ซ้ำขั้นตอน 2–5 สำหรับแต่ละภาษาเพิ่มเติม กำหนดเส้นทางผู้โทรไปยังการไหลของภาษาที่เหมาะสม

ขั้นตอนที่ 7: การตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมาย การตรวจสอบด้านกฎหมายของการเปิดเผยการบันทึก กรณีการใช้ออก TCPA และองค์ประกอบการพิสูจน์ตัวตนชีววิทยาใด ๆ ก่อนการเปิดตัว


ระดับ IVR เปรียบเทียบ: เมทริกซ์ที่มี

คุณสมบัติIVR DTMF พื้นฐานIVR TTS (เสียงทั่วไป)IVR เสียง AI ที่กำหนดเองตัวแทน AI สนทนา
คุณภาพเสียงN/ARobotic/genericแบรนด์-สอดคล้อง ธรรมชาติแบรนด์-สอดคล้อง ธรรมชาติ
การจับข้อมูล FNOL แบบมีโครงสร้างไม่ใช่จำกัดใช่ (ตามฐานปัญหา)ใช่ (สนทนา)
การค้นหาการเรียกร้องแบบเรียลไทม์ไม่ใช่ใช่ใช่ใช่
การสนับสนุนหลายภาษาการกำหนดเส้นทาง DTMF เท่านั้นTTS หลายภาษาโปรไฟล์เสียงต่อภาษาโปรไฟล์เสียงต่อภาษา
การแทรกข้อมูลแบบไดนามิกไม่ใช่ใช่ใช่ใช่
ความล่าช้า (ไดนามิก)N/A200–400msภายใต้ 300ms (เครื่องยนต์ในพื้นที่)ภายใต้ 300ms (เครื่องยนต์ในพื้นที่)
ตะเกียวการปฏิบัติตามกฎหมายคู่มือคู่มือคู่มือพรอมต์การเปิดเผยอัตโนมัติ
สอดคล้องเสียงแบรนด์ไม่มีไม่มีสูงสูง
ความซับซ้อนในการปรับใช้ต่ำปานกลางกลาง-สูงสูง

คำถามที่พบบ่อย

ถ: FNOL คืออะไรในบริบทของเสียง AI IVR ประกันภัย FNOL ย่อมาจาก First Notice of Loss — การเรียกครั้งแรกที่ผู้เรียกร้องทำเพื่อรายงานเหตุการณ์ อเจนต์เสียง AI ที่จัดการ FNOL จะบันทึกหมายเลขกรมธรรม์ วันที่เกิดเหตุ และคำอธิบายการสูญเสีย จากนั้นนำไปยังผู้ปรับหรือสร้างบันทึกการเรียกร้องรูปแบบ ลดเวลาการจัดการเฉลี่ยเมื่อเทียบกับการรับสมัครด้วยมือ

ถ: การใช้อเจนต์เสียง AI สำหรับการเรียกประกันภัยต้องได้รับการยินยอม TCPA หรือไม่ กฎ TCPA เกี่ยวกับเสียงเทียมและการเรียกที่บันทึกไว้ล่วงหน้าซับซ้อนและขึ้นอยู่กับสถานการณ์ การเรียกเข้ามาที่ผู้เรียกร้องเริ่มติดต่อโดยทั่วไปจะได้รับการปฏิบัติแตกต่างจากการโทรออกด้วยเจตนา ต้องปรึกษาที่ปรึกษากฎหมายที่มีคุณสมบัติและตรวจสอบคำแนะนำ FCC ปัจจุบันก่อนการใช้งานระบบเสียง AI ออกไปใด ๆ

ถ: ระบบ IVR AI สามารถรองรับผู้เรียกร้องในภาษาต่าง ๆ ได้หรือไม่ ได้ แพลตฟอร์มเสียง AI สมัยใหม่ช่วยให้คุณโหลดโปรไฟล์เสียงแยกต่างหากสำหรับแต่ละภาษา การกำหนดเส้นทางมักจะทำผ่านพรอมต์การเลือกภาษาสั้น ๆ หรือโดยอัตโนมัติผ่านสถานที่ของผู้โทร สำหรับบริษัทประกันภัยที่มีฐานผู้เรียกร้องที่หลากหลาย ภาษาสเปน โปรตุเกส จีน และเฟรนช์แคนาดาเป็นส่วนขยายที่พบบ่อยที่สุดหลังภาษาอังกฤษ

ถ: ความล่าช้าของเสียงเท่าใดที่ยอมรับได้สำหรับอเจนต์เสียง IVR การสนทนา สำหรับพรอมต์ IVR ที่เล่นเสียงที่สร้างไว้ล่วงหน้า ความล่าช้าโดยพื้นฐานแล้วเป็นศูนย์ — ไฟล์จะถูกแสดงผลล่วงหน้า สำหรับอเจนต์การสนทนาแบบสดที่สร้างการพูดแบบเรียลไทม์ ต่ำกว่า 300ms end-to-end เป็นเกณฑ์การปฏิบัติจริงก่อนที่ผู้โทรจะรู้สึกถึงการหยุดชั่วคราวที่ไม่เป็นธรรมชาติ เครื่องเสียง AI ในพื้นที่ที่ประมวลผลบนกล่องอเจนต์หลีกเลี่ยงความล่าช้าในการเดินทางไป-กลับของคลาวด์

ถ: ลายนิ้วมือเสียง KYC คืออะไรและมันใช้บังคับอย่างไรต่อการเรียกร้องประกันภัย ลายนิ้วมือเสียง KYC ใช้ลักษณะเสียงเฉพาะตัวของผู้พูดเป็นตัวระบุลักษณะชีววิทยาเพื่อยืนยันตัวตนระหว่างการเรียก อาจช่วยลดแรงเสียดทานการพิสูจน์ตัวตนตามความรู้ ข้อบัญญัติที่ควบคุมการรวบรวมข้อมูลชีววิทยาแตกต่างกันอย่างกว้างขวางตามเขตอำนาจ ต้องมีการตรวจสอบด้านกฎหมายและการปฏิบัติตามกฎหมายก่อนการใช้งานระบบการพิสูจน์ตัวตนลายนิ้วมือเสียงใด ๆ สำหรับผู้เรียกร้อง

ถ: บริษัทประกันภัยคงความสอดคล้องของเสียงแบรนด์ระหว่าง IVR และตัวแทนมนุษย์อย่างไร การโคลนเสียง AI ที่กำหนดเองช่วยให้คุณฝึกเสียงสังเคราะห์บนการบันทึกของพรสวรรค์เสียงแบรนด์ที่คัดเลือก จากนั้นใช้งานเสียงเดียวกันนั้นในพรอมต์ IVR ทั้งหมด ข้อความรอ สายอัปเดตสถานะ และการแจ้งเตือนส่งออก — เพื่อให้ผู้เรียกร้องได้ยินบุคลิกภาพเดียวที่สอดคล้องกันโดยไม่คำนึงถึงช่องทาง

ถ: ข้อจำกัดการปรับใช้ Windows ใดที่สำคัญสำหรับกล่อง IVR ประกันภัยภายในสถานที่ ศูนย์สนับสนุนลูกค้าประกันภัยส่วนใหญ่เรียกใช้ Windows 10 หรือ 11 บนเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน IVR และสถานีงานตัวแทน เครื่องสร้างเสียง AI ที่ทำงานโดยไม่ต้องมีไดรเวอร์เสียงระดับเคอร์เนลนั้นง่ายต่อการรับรองผ่านการตรวจสอบความปลอดภัย IT และง่ายต่อการปรับใช้งานในคณะเครื่องโดยพลการใช้เครื่องมือการปรับใช้ซอฟต์แวร์มาตรฐาน


ล่านเพิ่มเติม


เริ่มต้น

หากทีมของคุณกำลังสร้างหรือสร้างใหม่ชั้นเสียง IVR ประกันภัย VoxBooster มีเครื่องโคลนเสียง AI แบบบ้าน Windows ที่มีความล่าช้าการสังเคราะห์ต่ำกว่า 300ms ไม่มีข้อกำหนดไดรเวอร์เคอร์เนล และการรองรับการฝึกเสียงแบรนด์ที่กำหนดเอง — $6.99/เดือน นี้ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน Windows 10/11 มาตรฐานและรวมเข้ากับแพลตฟอร์มโทรศัพท์ผ่านการกำหนดเส้นทางเสียง low-latency audio capture ทำให้มันใช้ได้จริงสำหรับการสร้าง IVR greenfield และการปรับตัวเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานโทรศัพท์ที่มีอยู่

ทดลองใช้ฟรี 3 วันช่วยให้ทีมของคุณมีเวลาในการทดสอบคุณภาพเสียงและความล่าช้าบน stack โทรศัพท์จริงของคุณก่อนที่จะผูกพัน สำหรับการสอบถามการให้ใบอนุญาต B2B ที่ครอบคลุมการปรับใช้ IVR หลายที่นั่ง รายละเอียดการติดต่ออยู่บน หน้าราคา VoxBooster

ลอง VoxBooster — ทดลองใช้ฟรี 3 วัน

โคลนเสียงเรียลไทม์ ซาวด์บอร์ด และเอฟเฟกต์ — ทุกที่ที่คุณคุย

  • ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต
  • ความหน่วง ~30ms
  • Discord · Teams · OBS
ลองฟรี 3 วัน