网络研讨会回顾：Insurely 如何将语音智能体引入联络中心

大多数保险客户都不愿打电话给保险服务商。过程缓慢、缺乏个性化，而且阻碍重重。Insurely 希望改变这一现状，并通过语音 AI 做到了。

在近期的 CCW Digital 网络研讨会上，ElevenLabs GTM 负责人 Jack Piunti 和 Josh Pimentel 与 Insurely CTO Colby Garland 深入探讨了 Insurely 如何部署 ElevenLabs 的语音智能体，实现联络中心自动化、处理外呼销售电话，并大规模提供媲美真人的支持服务。

语音 AI 为何对保险行业至关重要

语音并非过时渠道。根据 CCW Digital 的研究，40% 的联络中心负责人在采购新技术时，将语音列为首要优先事项。客户会在关键时刻选择打电话；而在保险领域，几乎每通电话都至关重要。

问题在于，传统 IVR 系统和基础聊天机器人只能处理客户说了什么，无法察觉对方是因屋顶漏水而惊慌，还是因保障即将失效而焦虑。

因此，Insurely 使用 ElevenLabs 专有的语音转文本模型，为通话标注情绪背景——沮丧、释然、困惑——让智能体不仅根据转写内容，也根据客户的感受作出回应。

智能体背后：Insurely

Insurely 是一家仅在线运营、面向加拿大用户的保险服务商。没有实体办公室，也没有线下代理人。所有客户关系都通过数字和语音渠道建立。

Colby Garland 出任 CTO 时，团队面临一个常见问题：客户开始在线填写租赁房屋保险报价申请，却在表单中途放弃。表单很长、步骤很多，首次租房的客户往往难以理解。人工智能体会回电，引导客户完成流程。这项工作依赖人工、重复性高，也难以扩展。

构建智能体

Insurely 构建了首个 ElevenLabs 智能体 Emily，专门处理这一场景。

Emily 是一名外呼销售智能体，会致电已开始但未完成租赁报价申请的客户。她会逐步引导客户填写表单，用通俗语言解答保险问题，并在整个过程中给予鼓励。Colby 指出，客户完成了原本可能放弃的报价申请——不仅因为 Emily 解答了问题，更因为她始终真诚地给予鼓励。

在此基础上，Insurely 将应用扩展到客户服务领域。智能体现在每天 24 小时、每周 7 天运行。

业务成效可量化：支持工单量下降，销售业绩提升。由于 AI 处理了常规问题，人工智能体能进行更高质量的对话。Insurely 在保持人员规模不变的同时提高了处理能力，每次客户互动的质量也有所提升，而非下降。

转接如何运作

讨论中技术细节最丰富的部分之一，是关于通话路由和转接逻辑。

Insurely 的办公时间为周一至周五上午 8 点至下午 5 点。当客户需要与人工智能体沟通时，AI 会检查是否在办公时间内，以及是否有人工智能体可接听电话。

如果办公室开放，通话将通过 Twilio 转接。完整通话转写会实时推送至内部系统，让人工智能体在开口前就掌握完整背景。无需重复说明，也不会丢失上下文。

如果办公室关闭，AI 会主动为团队恢复办公后安排回电会议。预约会在对话中直接通过 HubSpot 完成，无需任何人工干预。会议已预约、转写已记录、备注已汇总——全都在通话结束前完成。

客户可获得从 AI 到人工的无缝体验，Insurely 无需介入。

Insurely 的最佳实践

1. 让智能体专注于单一任务。为每个智能体分配一项工作。不要构建一个试图处理所有事情的大型智能体。随着对话进入不同阶段，ElevenLabs 可轻松在智能体之间转接。专注的智能体始终比泛化的智能体表现更好。
2. 投入建设知识库。优质文档能帮助人工智能体更快熟悉工作，也能提升 AI 智能体的表现。如果知识库内容过时或模糊，智能体也会反映出这些问题。清晰、具体且最新的信息，是可靠智能体的基础。
3. 先解决数据问题，再优化对话。 Insurely 团队发现，要求来电者在通话中拼读邮箱地址会造成阻碍。解决方案是在通话流程早期接入 CRM，让智能体提取已有联系人数据，跳过重复问题。
4. 明确处理时区。日期和时间错误是 Insurely 最早遇到的 bug 之一。如今，在执行任何排程操作前设定时区背景已成为标准步骤。ElevenLabs 此后已在平台中直接提供原生时区配置。
5. 按对话类型定义成功标准。ElevenLabs 提供内置分析模块，团队可配置自定义成功标准和对话类别。Colby 还通过 API 构建了外部工具，从多个角度分析对话。结构化衡量能带来结构化改进。
   

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