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循环智能获红杉中国投资,助力银行保险销售效率提升

2020-09-25 11:56:02   来源:  作者: 

摘要:9月24日,面向销售场景的AI企业服务提供商循环智能(RecurrentAI)获得由红杉资本中国基金领投的1200万美元融资,万物资本和金沙江创投跟投。

924日,面向销售场景的AI企业服务提供商循环智能(Recurrent AI)获得由红杉资本中国基金领投的1200万美元融资,万物资本和金沙江创投跟投。此前,循环智能也获得了真格基金、靖亚资本和金沙江创投等机构的投资。

目前,循环智能已经与两家头部股份制商业银行达成了合作,在保险、教育、房产等领域签约了招商信诺、众安保险、水滴、轻松筹、新东方在线、51Talk、自如、我爱我家等行业标杆客户。

据了解,循环智能致力于借助原创的自然语言处理(NLP)和深度学习技术,为企业提供转化率更高的精准销售策略,并且为一线业务员提供AI辅助系统,提升其执行力。

成单预测无需行为数据

循环智能独创了一项无需行为数据的成单预测方案,企业可以根据成单预测的结果,调整沟通策略,例如优先与哪些客户进行沟通,或者应该把高意向客户给哪些销售来跟进等。

市面上的客户成单预测模型,大部分是基于客户浏览网站或App时产生的点击等行为数据,以及客户过往的订单等业务数据进行建模的。但是,在保险、教育等很多销售场景,在成交之前并没有业务数据可以使用,也没有用户的行为数据,只有过往的电话录音、文本记录等数据。

那么,只用电话录音或在线IM的文本记录,是否可以进行成单意向预测呢?循环智能开创了无需行为数据的成单预测模型,并且在客户的实际使用中可以带来2~3倍的转化率提升。这套成单意向预测模型,需要对接企业以往与客户的沟通记录,以及沟通的结果——即是否成单的数据,循环智能借助先进的自然语言处理技术,将成单的沟通数据作为正例,将未成单的沟通内容作为负例进行训练,得到无需行为数据的成单预测模型。

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以保险场景为例,循环智能的一家客户企业通过这套模型来筛选出已沟通但未成单的海量线索中的高质量线索,然后再进行跟进,相比企业原有的随机跟进或人工策略方案,跟进名单的转化率可以提升至 3.0倍,通话时长提升至 1.6 倍。

AI模型对成单率的判断比人更准,主要原因在于,AI模型学习到了所有成单对话的特征,而人只听过少量的成单对话内容,判断有局限性。在流量红利殆尽,新线索获取难而且成本高的情况下,通过提升存量线索的二次销售转化率,可为企业带来 5%~10% 的业绩提升。

AI提升一线业务员销售能力

在企业数字化转型的过程中,销售过程的线上化成为主流趋势。无论哪种销售方式,涉及到高附加值、复杂产品的销售时,人与人的沟通过程必不可少。但企业普遍面临的挑战是,大量一线业务人员的专业能力和沟通能力不足,尤其是在面对客户提出的异议时,缺乏有效的应对策略,很容易导致意向客户流失。

 

针对此挑战,循环智能推出了一套提升销售执行力的解决方案,通过AI技术挖掘优秀销售的成单话术、沟通中的关键异议点和应对方式,然后为普通销售和销售新人提供沟通辅助系统,帮助他们更好地应对客户的疑虑,延长通话时间,提升成单率。

在循环智能的一家金融客户的对比测试中,两组水平大致相当的业务员,使用和未使用实时辅助系统,在一段时间内的业绩差距达到 50%

我们从多家客户那里了解到,当业务员可以更好地应对客户提出的异议,就能让沟通的时间更长,最终的成单率也更高。所以销售辅助系统的关键是,从过往的海量沟通数据和沟通的结果中,挖掘出最常遇到的异议点和最佳应答实践。循环智能CEO陈麒聪表示。

专注人与人沟通场景

过去大家普遍认为人与人的沟通过程是非常个性化和多样化的,所以依赖标准化、结构化数据的AI技术很难带来实际帮助。正是得益于新一代的自然语言处理和深度学习技术的突破,企业才能准确高效地识别出同一个语义点的上百种表达方式,针对海量沟通内容的数据挖掘和信息提取才有了可能。

 

据了解,循环智能联合创始人杨植麟博士作为第一作者,与 Google AI 和卡内基梅隆大学联合推出了深度学习模型 XLNet,该模型在 18 项自然语言理解任务中取得SOTA最优结果(state of the art)。根据 Google Scholars 统计,在 2019 年全球所有  NLP 论文中,XLNet 1000+ 引用量排在第一位。另一位联合创始人、CTO张宇韬博士曾获得北京市科学技术一等奖、吴文俊人工智能技术进步一等奖,并且入选了国家博士后创新人才支持计划。

 

循环智能的产品支持本地化、私有云和公有云等灵活的部署方案,采用SaaS订阅制的收费模式。CEO陈麒聪表示,接下来,循环智能将广泛接入线上、线下等更广阔的销售场景,助力更多中大型企业实现业务、业绩双增长。


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