金沙注册送26官网-从产品开发到保单管理,人工智能如何改变中国保险业?

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  近日,国际知名保险科技媒体The Digital Insurer(简称TDI)在最新一期的“聚焦中国”栏目刊文称:人工智能和机器学习技术正在改善保险公司的业务运营流程,创建全新的业务模式。文章以因数云、微保、平安保险等公司为例,介绍了人工智能在产品开发、营销获客、核保、保单管理和理赔中的应用。

  据普华永道2017年发布的一份报告预测,在人工智能的推动下,到2030年全球GDP将增长14%,为世界经济贡献15.7万亿美元。而中国和北美有望成为人工智能的最大受益者,占据全球增长比例的近70%。

  数据科学家无法在“孤岛”上工作

  中国已是全球第二大保险市场,保险业的人工智能应用也呈现出飞跃式发展。TDI文章认为,第一轮数字化浪潮使保险价值链变得更高效,但孤立的数据集之间仍然存在相当大的脱节。而一旦数据质量和算法得到改善,机器学习将发挥更大的作用,也将更有能力识别模式和学习价值链中由消费者、生态系统、政府部门产生的数据。

  TDI创始人休•特里(Hugh Terry)认为:“成功实施AI的基础是处理数据,具体分为四步:第一、数据清洗;第二、了解数据;第三、数据建模;第四、获取可行性洞察。如果数据不准确、不完整或不实时,就容易造成业务洞察上的偏差。”

  如今,很多保险公司都建立了数据科学家团队。但瑞士再保险亚太地区数据及智能分析主管雅尼克•伊文(Yannick Even)认为,数据科学家无法在“孤岛”上工作。保险公司还需要三类人才:一是让数据科学家与业务专家一起工作,因为后者更了解如何将想法快速转换为“有形分析”;二是能够管理众多数据合作伙伴的专业人才,根据授权使保险公司的后台数据、分销商数据、合作伙伴数据产生协同价值;三是理解技术和数据智能潜力的商务人士和精算师,以将想法转变为解决方案,并创建更多数据驱动型业务。

  雅尼克•伊文表示:“人工智能已经在改变整个保险价值链,从多年前的客户和理赔分析,到如今随着保险业数字化进程的加速,以及保险公司摆脱运营孤岛,由此产生的更为丰富的数据集为机器学习模型提供了动力。”

  在他看来,客户在整个业务流程中的接触点越多,机器学习模型的可改进空间就越大。借助人工智能技术和机器学习模型,客户提供的信息越真实,就越能享有更多个性化的服务和保障,获得更精准的定价和日常预防建议。

  AI改造保险价值链的中国路线图

  文章选取了因数云、微保、平安保险等中国保险科技领域的代表性案例,勾画出人工智能改造保险价值链的中国路线图。

  在产品开发环节,因数云与保险公司合作开发针对特定疾病的保险,例如乳腺癌复发险、儿童特定血液疾病险和辅助生殖保险,扩大了可承保人群的范围。这些保险涵盖了治疗、药物和保障方案,并覆盖到一些被普通保险合同排除在外的领域。

  此外,因数云还开发了医学核保引擎、智能理赔平台等系统,助力保险公司更为有效和智能化的运营。其中,智能医学核保平台使用光学字符识别(OCR)、自然语言处理(NLP)和疾病判断模型来做出决策。实践证明,该平台可以将核保效率提高约50%,准确率高达90%,水平与经验丰富的核保师相当。在新冠疫情爆发后的一个月内,该平台帮助一家保险公司完成了5万多笔承保,覆盖保费规模1.2亿元。智能理赔平台则利用NLP技术,能有效减少客户或代理人的数据输入错误,将理赔处理时间从10分钟缩短到2分钟以内。

  在营销获客环节,尽管中国目前还严重依赖保险代理人与客户进行面对面咨询,已有越来越多的保险公司开始使用聊天机器人,NLP技术极大提升了其语言能力,赢得客户满意。比如,腾讯通过微信应用程序为微保用户提供保险购买、查询和索赔等服务。

  在核保环节,人工智能正在驱动行业识别新的风险,或扩大对现有风险的理解。众安保险利用智能核保系统,可在1-2分钟内完成核保评估,约20%以往无法投保的客户都成功投保了百万医疗险。

  在保单管理环节,智能合约已经赢得了消费者的青睐。比如,在发生洪水等自然灾害或行李丢失等风险事件时,智能合约能自动触发赔付流程,提高用户满意度。再如,平安保险基于生物特征识别技术的“智能认证”投入使用后,新契约投保退保率降至1.4%,远低于行业的4%。

  在客服和理赔环节,数据分析能够帮助保险公司识别理赔状态、管理期望和发现潜在的欺诈行为。友邦保险的Fusion系统基于公司成立100多年来积累的客户数据来学习模式,实现认知自动化,让理赔流程更高效、更智能。

【编辑:陈海峰】

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