科技服務生活， 網約車、O2O、移動支付， 人們可以一鍵解決很多問題， 但買保險這件事， 還停留在最原始的人工面對面諮詢服務， 不過，
靈智優諾就在做這樣的事， 用專業的AI技術及保險大資料積累， 提供使用者諮詢平臺， 為C端用戶定制保險方案做決策支持。 按照靈智優諾CEO金靈的設想， 她要把靈智優諾打造成“用戶決策的入口”。
作者｜崔豔
採訪、編輯｜小魚
網址｜www.xtecher.com
微信公眾號ID｜Xtecher
十年前， 在麥肯錫擔任諮詢顧問， 服務保險客戶的金靈可能沒想到， 自己未來會選擇在保險行業創業。
那時賣保險還是一件“沒有尊嚴”的事情。 業務員拼命售賣恐懼， 客戶談保險色變。
十年後， 身份已經轉換成靈智優諾CEO的金靈， 準備用AI去撬開一個新的保險諮詢服務領域的缺口。
12小時待命、精通成千上萬種保險產品、能挖掘出使用者最真實的需求， 然後推薦他們想要的。
這些傳統保險業銷售很難做到的， 靈智優諾正在嘗試著做。
“我們的用戶有個性化需求， 他們渴求高品質的服務。 ”而靈智優諾產生初衷， 就是為這群人提供專業、客觀、隨時隨地的保險諮詢服務。
金靈想搭建一個“決策入口”， 讓用戶在提到“買保險”三個字時就能條件反射想到靈智優諾。
從三萬英尺的高空落地
在綠芽破土而出之前， 創業這顆種子蟄伏了很久。
2005年， 金靈碩士畢業， 在5000名競爭者中脫穎而出， 成功入職麥肯錫。
2008年， 金靈來到了斯坦福。 矽谷濕潤的空氣中帶著創業的因數， 讓金靈心底的那顆種子開始萌動。
2010年金靈回到麥肯錫， 那時的她已經有了“要做一個互聯網產品”的想法。
去哪？去百度。
2012年， 加入百度， 開啟試水互聯網大潮的第一步。
剛進百度時， 金靈在商業分析部， 發揮自己的專業能力， 和包括李彥宏在內的大佬們討論行業格局和戰略切入， 執行跨部門推動。
第二年， 百度組建新的業務群組， 悟性強的金靈被領導點名， 協助管理十個產品線， 對產品運營的積累漸漸產生了很多想法。
2014年， 證券市場開始回暖， 加上A股全面放開“一戶多開”。 在看了大量國內外的資料包告之後， 金靈預測到：一個牛市將會到來。 “當時美國線民炒股還在PC上， 而中國已經移動化， 效率非常高。 同時， 他們也需要更多的決策支援。
一個清晰的商業模式開始在她腦海中成型。 以戰略分析見長的金靈主動請纓， 從0開始搭建證券業務組， 真正開始“做業務”， 內部創業。
在兩個季度內， 股市通APP完成開發上線， 未做付費推廣前提下， 日活從0自然增長到30W， 並保持了持續增長。
擊中傳統保險業的痛點
保險是金靈之前在麥肯錫就接觸過的領域。
互聯網未來發展中， 保險是一個潛力巨大的藍海， 這幾乎是整個圈子的共識。 面對這條存量3萬億， 人身險近2萬億規模的賽道， 當時的金靈只是作為服務者， 看著國壽和平安這樣的客戶飛速向前。
不過她已經嗅到， 在這種近乎完美的發展速度下隱藏著危機。
第一， 客觀上使用者資料所有權割裂。 傳統保險業採取的是業務員直接對接客戶的方式，
第二， 傳統保險業人海戰術的弊端逐步顯現。 理賠難是大眾對保險的刻板印象， 很多人因此對整個行業失去信心。 “其實80%的理賠糾紛來自于銷售前期有意或無意的誤導”。
為了近距離觀察行業， 金靈跟著銷售去拜訪客戶。 在這個過程中， 她發現銷售的能力良莠不齊， 部分保險產品又十分複雜， 決策因素多， 很多保險合同長達幾十頁， 要參透其中的要點很難。 對產品的誤讀加上KPI壓力， 經常讓銷售疲於應對， 還為保險公司和客戶遺留下很多隱患。
危機之中蘊藏機遇。保險公司很難完成自我顛覆，行業需要一個破局者。
金靈開始思考：“怎樣才能用技術提升保險銷售的效率和品質？”
她想到了AI。
用戶身邊的保險精算師
作為首家將人工智慧技術引入保險諮詢領域的創業公司，靈智優諾在這個全新的賽道上領先了幾步。
2016年中國保險業發展年會上，馬雲一句“未來賣保險的都得是資料專家和人工智慧專家”，讓台下無數傳統保險業大佬們膽戰心驚。
螞蟻金服開放“車險分”和“定損寶”，騰訊微信迅速推出“一生保”和“智慧車險”。知名人工智慧公司Linkface也推出鷹眼驗車系統和鷹眼圖像定損系統，開始在保險市場謀篇佈局。
市場炒熱AI之後，很多平臺號稱“人工智慧私人定制保險方案”，點進去是一個黑箱，用戶輸入名字、年齡和幾項資訊，平臺為其輸出一個保險方案或直接提供三方比價服務。
“其實這跟人工智慧一毛錢關係都沒有，就是一個噱頭。”金靈說，這套程式的最大問題是：用戶失去了主動權，但平臺又沒能說服使用者信任被動配置的能力。
金靈要做的，是用AI的技術手段真正切入保險諮詢服務領域。“給出建議，幫助用戶做出決策”。
靈智優諾的服務流程搭載在微信上。C端用戶通過微信公眾號進入靈智優諾平臺，經過個性化需求的問詢，智慧型機器人小諾隨時隨地提供專業、客觀和易懂的答覆，並且不會主動打擾用戶。
“不僅僅要知其然，還要知其所以然”。金靈認為，靈智優諾要像“身邊的保險精算師”，正是有了大量的保險資料積累及深度解析，才能給用戶客觀、全面的決策建議。
“任何複雜的問題，他問到第一層，我們要預想到第三層。”比如用戶會問關於具體保險條款的問題，小諾能一路講到產品是如何定價，為什麼有些地區相似產品的定價不同這些問題。
用資料支撐決策
“你必須加倍努力，才能看上去毫不費力。”
靈智優諾打造的機器人小諾，這個角色看似簡單，背後需要非常強大的技術能力。
首先，需要建立一個大而全的基礎產品資料庫。靈智優諾目前已經覆蓋國內所有保險公司的產品，獲取資料來源，輔以線上抓取的資料內容，再由專業精算師團隊拆解保單，搭建出互動內容的資訊基礎。
接下來，要構建知識圖譜，這是最難的環節。保險保單的技術分析，是從非結構化到結構化的轉變。
金靈依據在百度搭建股票知識圖譜的經驗，抽絲剝繭，從產品切入，再由專業精算師團隊在產品庫和結構化資料的基礎上深入分析和計算，得到分析資料，最終形成完整的知識圖譜。
“其實保險這件事除了積累足夠的資料量，還要看對垂直資料的解析程度，問題回復準確客觀。”
所有的技術環節最終搭建出機器人小諾的形象。金靈為小諾設定的特點是“銷售話術全走開，不吹不黑，AI只說實話。”
在用戶和小諾說實話的過程中，後臺飛速進行篩選。比如說，在問答中客戶可能會提及家庭支出情況、未來現金流情況等，後臺會自動為用戶打上相應標籤。假設溝通後發現，用戶是價格敏感型，那麼就會從庫裡挑選價格合適的產品推薦。
當然，這一步實現的前提是，知識圖譜的標籤庫本身已經相對完備。
“資料的價值大於當期盈利”。
在使用者與小諾的聊天記錄裡，沉澱著保險公司無法從銷售手中獲得的資料。而這些資料，也是讓使用者感到“你推薦即我所需”的關鍵，未來可以衍生出更多的商業可能。
隨著資料積累和演算法精進，使用者與靈智優諾對話的深度和廣度都在不斷提升，目前諮詢使用者的人均對話輪次超過10輪，對話內容涵蓋了使用者的家庭狀況、險種需求、財務狀況、健康狀況、風險偏好、對於保障條款和服務的消費偏好等方方面面。
此外，在目前平臺未做推廣的情況下，可統計到的用戶中超過20%的人會主動將靈智優諾推薦給自己的朋友。
打造保險用戶決策第一入口
“當使用者需要買保險的時候，第一反應是來我們這裡問一問，這樣我們就成功了。”
金靈想做的，是把靈智優諾打造成“用戶決策的入口”。
業務選擇上，靈智優諾選擇聚焦人身險領域，以重疾險為切入口。這一點與一眾專注車險的同行們不同，“車險標準化程度高，且產品簡單，非常適合大流量平臺。重疾險最難，做起來最累。”
“但是創業公司要活下來，一定要選苦活、累活、別人不願意幹的活。”
把靈智優諾的方向盤定位於C端，應該也是金靈所說的苦活之一。也有很多人問金靈，“為什麼不和保險公司合作，既方便省事還能賺快錢？”
金靈有自己的想法。保險業務員與使用者之間資訊不對稱的隱性頑疾由來已久，靈智優諾目前將目標使用者定位於C端，從解決保險諮詢痛點入手，將人工智慧的平臺搭建好。獨立做使用者服務平臺，已經足夠支撐未來的想像力，暫時還沒其他想法。
在這個從來不缺荷爾蒙和豪言壯語的人工智慧創業圈裡，金靈更願意走得踏實一點。
“我們做得還不夠”。從小接受東方式教育的金靈更聚焦如何彌補短板。不斷完善靈智優諾的產品和技術，是她目前最重要的任務。
在旁人眼中，金靈身上初步顯露了新技術創業者的特質：目標明確、有毅力、執行力強。保險銷售核心的作用在於有效幫助用戶做決策，金靈認為，靈智優諾就想做這樣一個決策入口，對保險知識無所不知，但與使用者對話可以簡單、準確。
今年4月份上線，已經積累了數十萬量級的用戶。在未來，已有用戶通過社交平臺，能啟動更多新增使用者，使使用者規模逐漸成幾何式增長。
金靈身邊的人都覺得：“到時候了”。大家都在等待金靈做出大動作，用人工智慧一把扯掉傳統保險行業遮掩的面紗。
現在，東風已來。
還為保險公司和客戶遺留下很多隱患。危機之中蘊藏機遇。保險公司很難完成自我顛覆，行業需要一個破局者。
金靈開始思考：“怎樣才能用技術提升保險銷售的效率和品質？”
她想到了AI。
用戶身邊的保險精算師
作為首家將人工智慧技術引入保險諮詢領域的創業公司，靈智優諾在這個全新的賽道上領先了幾步。
2016年中國保險業發展年會上，馬雲一句“未來賣保險的都得是資料專家和人工智慧專家”，讓台下無數傳統保險業大佬們膽戰心驚。
螞蟻金服開放“車險分”和“定損寶”，騰訊微信迅速推出“一生保”和“智慧車險”。知名人工智慧公司Linkface也推出鷹眼驗車系統和鷹眼圖像定損系統，開始在保險市場謀篇佈局。
市場炒熱AI之後，很多平臺號稱“人工智慧私人定制保險方案”，點進去是一個黑箱，用戶輸入名字、年齡和幾項資訊，平臺為其輸出一個保險方案或直接提供三方比價服務。
“其實這跟人工智慧一毛錢關係都沒有，就是一個噱頭。”金靈說，這套程式的最大問題是：用戶失去了主動權，但平臺又沒能說服使用者信任被動配置的能力。
金靈要做的，是用AI的技術手段真正切入保險諮詢服務領域。“給出建議，幫助用戶做出決策”。
靈智優諾的服務流程搭載在微信上。C端用戶通過微信公眾號進入靈智優諾平臺，經過個性化需求的問詢，智慧型機器人小諾隨時隨地提供專業、客觀和易懂的答覆，並且不會主動打擾用戶。
“不僅僅要知其然，還要知其所以然”。金靈認為，靈智優諾要像“身邊的保險精算師”，正是有了大量的保險資料積累及深度解析，才能給用戶客觀、全面的決策建議。
“任何複雜的問題，他問到第一層，我們要預想到第三層。”比如用戶會問關於具體保險條款的問題，小諾能一路講到產品是如何定價，為什麼有些地區相似產品的定價不同這些問題。
用資料支撐決策
“你必須加倍努力，才能看上去毫不費力。”
靈智優諾打造的機器人小諾，這個角色看似簡單，背後需要非常強大的技術能力。
首先，需要建立一個大而全的基礎產品資料庫。靈智優諾目前已經覆蓋國內所有保險公司的產品，獲取資料來源，輔以線上抓取的資料內容，再由專業精算師團隊拆解保單，搭建出互動內容的資訊基礎。
接下來，要構建知識圖譜，這是最難的環節。保險保單的技術分析，是從非結構化到結構化的轉變。
金靈依據在百度搭建股票知識圖譜的經驗，抽絲剝繭，從產品切入，再由專業精算師團隊在產品庫和結構化資料的基礎上深入分析和計算，得到分析資料，最終形成完整的知識圖譜。
“其實保險這件事除了積累足夠的資料量，還要看對垂直資料的解析程度，問題回復準確客觀。”
所有的技術環節最終搭建出機器人小諾的形象。金靈為小諾設定的特點是“銷售話術全走開，不吹不黑，AI只說實話。”
在用戶和小諾說實話的過程中，後臺飛速進行篩選。比如說，在問答中客戶可能會提及家庭支出情況、未來現金流情況等，後臺會自動為用戶打上相應標籤。假設溝通後發現，用戶是價格敏感型，那麼就會從庫裡挑選價格合適的產品推薦。
當然，這一步實現的前提是，知識圖譜的標籤庫本身已經相對完備。
“資料的價值大於當期盈利”。
在使用者與小諾的聊天記錄裡，沉澱著保險公司無法從銷售手中獲得的資料。而這些資料，也是讓使用者感到“你推薦即我所需”的關鍵，未來可以衍生出更多的商業可能。
隨著資料積累和演算法精進，使用者與靈智優諾對話的深度和廣度都在不斷提升，目前諮詢使用者的人均對話輪次超過10輪，對話內容涵蓋了使用者的家庭狀況、險種需求、財務狀況、健康狀況、風險偏好、對於保障條款和服務的消費偏好等方方面面。
此外，在目前平臺未做推廣的情況下，可統計到的用戶中超過20%的人會主動將靈智優諾推薦給自己的朋友。
打造保險用戶決策第一入口
“當使用者需要買保險的時候，第一反應是來我們這裡問一問，這樣我們就成功了。”
金靈想做的，是把靈智優諾打造成“用戶決策的入口”。
業務選擇上，靈智優諾選擇聚焦人身險領域，以重疾險為切入口。這一點與一眾專注車險的同行們不同，“車險標準化程度高，且產品簡單，非常適合大流量平臺。重疾險最難，做起來最累。”
“但是創業公司要活下來，一定要選苦活、累活、別人不願意幹的活。”
把靈智優諾的方向盤定位於C端，應該也是金靈所說的苦活之一。也有很多人問金靈，“為什麼不和保險公司合作，既方便省事還能賺快錢？”
金靈有自己的想法。保險業務員與使用者之間資訊不對稱的隱性頑疾由來已久，靈智優諾目前將目標使用者定位於C端，從解決保險諮詢痛點入手，將人工智慧的平臺搭建好。獨立做使用者服務平臺，已經足夠支撐未來的想像力，暫時還沒其他想法。
在這個從來不缺荷爾蒙和豪言壯語的人工智慧創業圈裡，金靈更願意走得踏實一點。
“我們做得還不夠”。從小接受東方式教育的金靈更聚焦如何彌補短板。不斷完善靈智優諾的產品和技術，是她目前最重要的任務。
在旁人眼中，金靈身上初步顯露了新技術創業者的特質：目標明確、有毅力、執行力強。保險銷售核心的作用在於有效幫助用戶做決策，金靈認為，靈智優諾就想做這樣一個決策入口，對保險知識無所不知，但與使用者對話可以簡單、準確。
今年4月份上線，已經積累了數十萬量級的用戶。在未來，已有用戶通過社交平臺，能啟動更多新增使用者，使使用者規模逐漸成幾何式增長。
金靈身邊的人都覺得：“到時候了”。大家都在等待金靈做出大動作，用人工智慧一把扯掉傳統保險行業遮掩的面紗。
現在，東風已來。