【推荐】人工智能在保险行业的应用研究

本文节选自《金融电子化》2019年01月刊

作者：中国人寿保险股份有限公司新疆分公司 王玮

编者按

本文介绍了人工智能的发展现状、行业应用等，并对人工智能在保险行业的应用前景进行了探讨分析。

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、产业、业态和商业模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体提升。

人工智能的发展现状

2010年以来，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人的突破，加之大数据时代加成，人工智能取得了爆发式发展，商业化、全球化浪潮席卷而来。

随着机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别、虚拟现实、增强现实等关键技术的重大发展，越来越多的行业可以实现自动化处理，人工智能产业链也得到了长足的发展。

其中，基础设施层（a端）主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商；应用技术层（b端）主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商；行业应用层（c端）主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。

人工智能的行业应用

人工智能产业主要分为核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。随着人工智能技术的成熟，国际巨头纷纷布局行业应用，积极寻找人工智能落地场景，b、c端同时发力。例如，google全面开花，几乎覆盖所有行业；亚马逊重点关注智能家居、云服务、电商及传统零售业变革；微软、apple、facebook则专注于利用ai技术提升用户体验。

目前，国内人工智能发展已具备一定的技术和产业基础，在语义识别、语音识别、人脸识别、图像识别技术的精度和效率已远超人工，特别是核心技术之一的计算机视觉技术已达全球领先水平。在芯片、数据、平台、应用等领域集聚了一批人工智能企业，在不少方向取得阶段性成果并已市场化应用。国内巨头中，百度全面发力，腾讯则是打造基于用户体系的软硬件服务型ai生态，重点关注社交、家具、游戏、医疗等领域；阿里巴巴着力构建以阿里云为基础的ai蓝图，重点关注电商、金融及工业、交通、零售等传统产业；科大讯飞是国内最出色的智能语音和语言技术企业。

从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%；其次是应用技术层的企业，占比达31.04%；基础设施层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。

人工智能的发展趋势

麦肯锡预计，到2025年全球人工智能应用市场规模总值将达到1270亿美元，而我国预计超过4000亿元，人工智能会迎来突飞猛进的产业化发展。人工智能进阶发展将表现为：一是智能服务呈现线上线下的无缝融合；二是智能化应用场景从单一向多元化发展；三是人工智能和实体经济的深度融合将进一步加快。近年来，我国人工智能与实体经济的融合已逐步加深，已有智能机器人已可以独立完成一些业务办理事项。随着智能制造进程的加快和人工智能底层技术的开源化，新一代人工智能技术产品的发展和应用不仅能带来战略性新兴产业的整体性突破，还将助推传统产业转型升级，传统行业将加快掌握人工智能基础技术并依托其积累的行业数据资源实现人工智能与实体经济的深度融合创新。未来，将有越来越多的职业被人工智能所替代。

人工智能对保险行业的影响

随着腾讯、阿里、京东等互联网巨头纷纷进入保险业，传统保险业受到了前所未有的冲击，科技创新逐步颠覆保险业的商业模式，变革保险业的经营方式。

1.对保单生命周期的影响。人工智能可替代保单生命周期的多个处理环节，可以代替诸如保单录入、核保、收付费、理赔、保全等很多人工操作，在降成本、提效率方面有很大变革空间。

2.对核心业务的影响。保险产品设计基于大数法则，人工智能技术可帮助或替代精算师分析海量数据，设计精确、特征鲜明的产品。同样的，理赔理算环节若采用人工智能技术来识别图像，做出精准匹配，则可以极大提升客户满意度。在产品销售环节，人工智能则更为标准化、专业化，可避免销售误导和潜在风险。在风险控制环节，可基于大数据基础，在身份核实、征信及反欺诈方面发挥人力所无法达到的程度。在资金运用环节，同样能借助专家系统、智能投顾，做出更为精准的判断。

3.对客户服务的影响。机器人客服同样可替代传统客服人员，解决客户的大部分常规问题，在智能查询方面甚至比人工客服更准确、更高效。

4.对满足客户个性化需求的影响。在广泛的数据基础上，人工智能技术可实现对客户的个性化分析，找出最适合的保险产品和增值服务，从而实现“以客户为中心”的目标，使客户获得更好的用户体验。

人工智能在保险行业的应用前景

保险行业丰富的数据资源为人工智能的应用提供了诸多场景，相应的，人工智能也为保险业价值链重构发挥着重要的作用。

1.替代简单重复性操作。保单契约录入、核保、收费等简单重复性的人工操作，可以通过机器学习实现智能处理。人工智能的语音识别及智能分析技术、人脸识别技术可用于智能客服领域，智能客服可以大幅度减少耗时费力的重复性人力工作，从而降低运营成本。

2.满足客户个性化需求。利用人工智能技术，通过数据分析形成客户画像，对客户进行特征分析，定制专属产品和服务，为客户提供最适合的营销活动并定向、精准地投放给客户，实现最佳客户体验。

3.改进产品设计缺陷。人工智能可以改进产品体验，进行在线产品设计和内容推荐，为客户设计个性化、碎片化的保险产品。多维度的大数据分析能辅助保险精算更准确地度量产品风险，提升产品风险定价能力，提供差异化定价，实现产品创新和个性化定制。

4.变革保险销售模式。人工智能可简化产品购买方式，标准化销售流程与话术，优化客户体验，避免销售误导，也能极大降低营销人力成本。尤其智能交互机器人可以与客户进行交互，通过运用知识图谱，可以高效且相对准确地了解客户。还能够筛选客户信息、查询保单和查询费率等，从而提高客户存留率，实现客户价值最大化。

5.发挥智能决策作用。在核保、理赔、投顾等领域，能通过人工智能实现智能决策，有效控制风险。智能投顾的核心是充足的数据积累与算法模型，可以根据客户的风险承受能力、风格偏好或自身理财需求，运用智能算法及投资组合优化等理论模型，为客户提供最合适的投资参考，指导客户更恰当地购买保险。

在核保环节，可根据筛查规则先进行在线核保，再对筛查后的保单进行人工核保，这既可以简化核保流程，提高核保效率，又能相对使承保条件更宽松，提升了常见非标人群的投保便捷度。

在理赔环节，基于图像识别技术，能快速查勘、核损、定损和反欺诈识别，较比传统的人工核损流程极为节省时间，能明显提升理赔效率，降低骗保概率。采用智能理赔风险输入、加工和预警输出，能够定义风控规则进行筛查，完善理赔风险闭环管理机制。

此外，通过大数据，能提高信息搜索、流转效率与准确度，自动识别场景中的风险，对保险操作风险进行积极管理，提升服务时效和服务质量。

最后，保险业自身正处在发展和变革的进程中，传统业务发展面临瓶颈，必须通过模式创新、产品创新、服务创新等方式走创新发展的道路。在人工智能飞速发展的时代，保险行业要抓住机遇，依靠新思维、新技术，发挥经济“助推器”和“稳定器”的作用。

责任编辑：韩希宇

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