他山之石可以攻玉——人工智能+時代的一些思考
? 目前中國有700多萬的保險代理人,從這么龐大的數字來看,短期內人工智能還無法完全取代代理人,但是人工智能與健康險具有非常天然的貼合度,一旦投入應用,將會切中傳統保險的痛點,為保險機構帶來嶄新的機遇和新業務增長空間,尤其是改變用戶普遍抱怨的投保麻煩、條款復雜、理賠難、價格高等問題。例如人工智能領域的智能保險顧問,可以通過大數據、保險模型,結合人工智能來幫助用戶完成購買保險的過程,通過機器來回答保險問題,完成保險知識教育、產品選擇、報價等問題,從而有效避免主觀誤導,從而減少保險糾紛和騷擾。??眾所周知,日本的電子產品產業非常發達,伴隨而來人工智能產業也經常先人一步,有許多日本保險公司已經開始往這人工智能方面進軍,其中有這么一家保險公司所有員工加起來只有34人,據悉這家保險公司今年1月正式啟用人工智能系統,負責公司的保險理算業務,這項措施有望把工作效率提高30%,并且每年節省約1.4億日元(約合人民幣831萬元)的工資成本?,F在,這股人工智能風潮也已刮向了國內保險行業。面對飛速發展的新興科技,已經有越來越多的國內險企從排斥走向主動試水,正在保險人工智能化的路上“摸著石頭過河”。據了解,包括平安保險、中國人壽、中國人財保險、泰康在線、太平洋保險、新華保險等在內的多家險企都已將人工智能引入到核保、客服等環節中。? 為何近年來人工智能突然在保險金融領域大火呢?小編覺得,原因有以下幾點:在經歷了2015年,互聯網保險行業集中爆發又遇冷以后,進入2017年,整個行業開始變的更加冷靜和接地氣。一方面互聯網的玩家們開始向“場景險”切入,希望能夠將更多用戶留下;而另外一方面,以平安為首的傳統的保險行業巨頭在經歷從線下到線上的轉型陣痛后也開始漸入佳境,從互聯網到人工智能,期間的改變可能比你想象中還要多。而且近兩年,互聯網保險的爆發行業有目共睹。根據保監會公布的數據顯示,2016年我國有平安健康保險等117家保險機構開展互聯網保險業務,實現2347.97億元的簽單保費,新增61.65億件互聯網保險業務保單,占全部新增保單件數的64.59%。? 互聯網保險的新入玩家也越來越多,資本也十分青睞這一領域。據統計,去年全球互聯網保險行業平均每個季度有48件融資事項發生。近幾年,全球資本共向互聯網保險創業企業投入了約17億美元的資金?;ヂ摼W玩家對傳統保險行業的“入侵”,一度被認為是對傳統保險行業的“顛覆”,尤其是當平安健康保險這類持牌互聯網保險公司進入這一領域,不僅突破了地域的限制,可以在全國范圍內經營,且互聯網渠道降低了其運營成本和獲客成本。? 螞蟻金服副總裁、保險事業群總裁尹銘在一封內部郵件中寫道,“保險有很大的需求,但保險難賣,保險也難買?!闭沁@種“難買難賣”的問題癥結,促進了保險科技在保險行業的拓展發展,也隨之帶動了與其相關的人工智能行業的發展。? 既然是大勢所趨,那么人工智能在我國目前有哪些發展呢?? 馬云在2016云棲大會上提到:未來機器一定會比人聰明,但機器不會統治人類,因為它們沒有想象力和價值觀。2016百度世界大會上,百度公司創始人兼CEO李彥宏全面展示了“百度大腦”——百度人工智能全貌,他從語音、圖像、自然語言理解和用戶畫像等四個方面闡述了百度大腦的能力。其中,李彥宏現場展示了運用情感語音合成技術還原**影星張國榮聲音的視頻,通過情感語音合成技術實現與粉絲的“隔空對話”,震驚現場觀眾,觀眾直呼“帥呆了!”? 近日,百度集團宣布與中國人壽達成戰略合作,雙方將借助各自優勢,在平臺、數據、人工智能等方面展開深度合作。當然,中國人壽并不是第一家“試水”人工智能的險企。早在2012年,新華保險在其短信、電話互動服務平臺方面就已使用了人工智能技術系統,解答常見咨詢問題。2016年,“三馬”創立的眾安保險再下一城,助推整個保險生態信息化升級。??人工智能被用來“量身定制”物價和保險? 目前,已有不少險企利用人工智能技術采用去中間化方式構建直銷平臺,獲取社交媒體數據,運用大數據技術構建定價和反欺詐模型,從而有效評估客戶承保前、承保中和承保之后的風險。該平臺不僅能降低中間費用,提高承保效率,而且有助于降低欺詐概率,為客戶提供更符合其自身需求的個性化產品。去年8月,由泰康在線推出的國內首款保險智能機器人“TKer”面世,運用人臉識別、語音交互等技術能夠實現自主投保、保單查詢等功能。? 李開復曾在Google、微軟、蘋果等世界頂尖科技公司擔任全球副總裁職務,在他看來,傳統企業,比如說股票的數據,比如說保險業、銀行業,各種金融,數據非常的豐富,而且是非常的狹窄領域,不用跨領域的理解,可以快速產生商業價值。? 能夠預測的是,隨著數據電子化程度加深、數據較集中且數據質量高的行業或將*先受到人工智能的改造,實現機器協助人類工作、提**率。??智能定損減少“貓膩”,一個**的售后理賠近在咫尺? 7分鐘能做什么?近日,平安人壽用7分鐘完成了一起理賠案件,理賠速度之快令還沒喝完一杯茶的浙江客戶楊女士忍不住咂舌。為了改變核保慢、理賠難,不少險企試圖利用人工智能技術“醫治”這一頑疾。比如,此次平安人壽推出的“閃賠”采用*新科技實現后臺的智能化審核,并快速出具賠付結論,? ? 保證客戶在30分鐘內便可收到理賠結果。首先,通過數據分析為保險產品定價,實現定制。其次,通過機器識別參與保險核賠,降低風險。據了解,螞蟻金服保險平臺的圖片識別技術是核賠流程重要應用之一,其消費保險的理賠環節,超過九成是依靠后臺技術識別和判定。更重要的環節是對圖片相似度的識別,在傳統保險領域,企圖騙保的人,可能會拿著網上下載的圖片,在多家保險公司報案理賠。但在生鮮腐爛、化妝品過敏這些消費保險上,技術可以在一個龐大的圖片庫中,比對識別出報案人上傳的是真實拍攝圖片,還是重復使用了別人皮膚過敏的圖片,亦或是網上下載了腐爛水果的圖片。結合對理賠者信用程度的判斷,絕大多數理賠都可以在短時間內在線完成,無需人工干預。? 再次,通過技術優化業務流程,促進交易。目前,有些互聯網保險公司和第三方平臺開始將科技業務作為重要的一塊。比如眾安保險宣布成立了獨立的科技公司,關注的技術更為前沿,包括區塊鏈、人工智能和大數據,推出的平臺包括區塊鏈開放平臺和智能投顧,從金融和醫療健康切入。? *后,醫療系統結構日益復雜化,信息卻呈現分散化,往往會導致患者由于所得信息不充分而作出多余的醫護決定,實際并沒有什么療效,徒增不必要的費用,運用人工智能技術,可以引導個人及企業做出更好的醫護決定。? 醫保和人工智能現在都經常出現在新聞中,美國參議院廢除了“美國平價醫療法案”(又稱“奧巴馬醫改”)的立法草案,這讓一些美國人感到恐懼,與此同時,機器學習ML和人工智能這兩個概念的流行也激發了他們對自身的擔憂。? 如果有辦法將醫療保健與機器學習結合起來,提供不僅僅更**而且更主動的服務?能否削減成本、增強醫保水平?它能幫助醫保機構優化客戶服務嗎?而不僅僅依靠簡單的指標?例如醫療技術平臺Accolade公司在做這樣一件事情:Accolade的Maya智能引擎將ML和AI結合,利用公司的醫療技術和服務平臺,為企業雇主、醫療機構和衛生系統提供“專業健康助手”服務。該公司致力于提供“*具個性化的醫療體驗”,但似乎也通過應用數據科學來幫助保險公司更好地幫助他們的客戶。??既然人工智能這么火,為什么不加快布局保險業實際應用呢?? 目前保險領域對于人工智能的探索,還面臨一些障礙,尤其是數據孤島的問題:首先,健康險相關的健康數據、醫療數據都留存在醫療體系內,少量積累在商業體檢公司,共享和流轉困難,很難系統地為健康保險所用;其次,保險行業同業數據交換低效,一個客戶在不同保險公司投保信息,雖然在同業之間有部分交互,但是基本都是人工進行的,數據量無法滿足智能學習場景。而人才缺失是行業面臨的另一個痛點。人工智能作為一個新領域,其本身就是多種專業技術的復合領域,難度很高,專業人才很少,且三分之一在美國,懂保險和人工智能的復合型人才就更稀缺了。此外,林洪祥認為,保險行業還面臨本身的IT基礎普遍薄弱、投入不足的情況,整體缺少長期演進規劃?!疤貏e是對那些連信息系統建設都勉勉強強的公司而言,在這個時候談人工智能,那無異于浮沙筑高樓?!苯】迪嚓P數據積累剛剛起步,要實現智能化的風險控制,還有很長的路要走。? 中國互聯網保險創新峰會(CIIS2019)將會聚焦互聯網保險人工智能以及大數據在實際業務操作中的落地與應用,更多資訊,請進一步關注我們,稍后將為您帶來更多有價值的信息。