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保险从产品开发到保单管理，人工智能如何改变中国保险业？

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 。


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