第三節(jié) 保險科技：AI全流程嵌入

中國保險業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了六十多年的發(fā)展歷程，主要經(jīng)歷了三個階段。第一階段為傳統(tǒng)保險時代，1949年，中國第一家國有保險公司成立，拉開了中國保險業(yè)發(fā)展的帷幕。在經(jīng)歷了產(chǎn)業(yè)不成熟、管理混亂，以及特殊歷史時期的全面停辦等挫折之后，中國保險業(yè)在改革開放的春風(fēng)中實現(xiàn)了傳統(tǒng)保險時代的大發(fā)展——在市場化機制引導(dǎo)下保險市場全面恢復(fù)，從國有保險公司壟斷經(jīng)營走向多元化經(jīng)營，保費穩(wěn)定增長，開辦的險種也由最初單一的財產(chǎn)保險擴展到財產(chǎn)險、人身險、責(zé)任險和信用險四大類幾百個險種，保險法制和監(jiān)管也逐步健全起來。第二階段為互聯(lián)網(wǎng)保險時代，伴隨著整個信息技術(shù)革命的時代浪潮，互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開始滲透到包括保險業(yè)在內(nèi)的各個產(chǎn)業(yè)。基于傳統(tǒng)保險時代奠定的日趨規(guī)范和良好發(fā)展的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，“互聯(lián)網(wǎng)保險”的概念和業(yè)態(tài)在過去二十年間得以不斷發(fā)展，傳統(tǒng)保險公司積極擁抱互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，各種類型的互聯(lián)網(wǎng)保險創(chuàng)業(yè)企業(yè)也紛紛涌現(xiàn)，中國保險產(chǎn)業(yè)進入了互聯(lián)網(wǎng)保險時代。在這一時期，中國保險企業(yè)在營銷獲客方面先后引入互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，并且進一步意識到互聯(lián)網(wǎng)保險最重要的不是銷售渠道的變遷，而是遵循互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)則和習(xí)慣，對現(xiàn)有保險產(chǎn)品、運營與服務(wù)模式進行深刻變革。第三階段為保險科技時代，隨著信息技術(shù)的大發(fā)展，近兩年越來越多的前沿技術(shù)也開始被應(yīng)用到金融乃至保險行業(yè)。具體而言，區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，開始逐步運用于產(chǎn)品創(chuàng)新、保險營銷和保險公司內(nèi)部管理等方面，保險的方方面面都開始從科技進步的紅利中得益，企業(yè)通過創(chuàng)建新的平臺、運用新的技術(shù)更好地為保險消費者服務(wù)。

2016年中國保費收入已經(jīng)飆升至全球第二，中國也已經(jīng)成了名副其實的保險大國。而隨著移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)的出現(xiàn)，讓保險科技出現(xiàn)了新的風(fēng)口。同時，隨著資本的不斷涌入，眾多創(chuàng)業(yè)公司正在以自己的方式重塑保險行業(yè)生態(tài)。

數(shù)據(jù)顯示，過去的十年間，中國保險行業(yè)在普及度和精密度上都發(fā)生了比較大的改變。年保費規(guī)模從2006年的5600億元上升到2016年的3萬億元，年均增幅達20%，保險的深度及密度（保險深度：某地保費收入占該地GDP之比；保險密度：按當(dāng)?shù)厝丝谟嬎愕娜司ｋU費額）也從2006年的2.6%及430元/人，快速增長至2016年的4.2%及2200元/人。但是保險大國并不等于保險強國，中國保險市場仍然存在著保險深度和保險密度不夠、滲透率低、行業(yè)影響力不足等問題。

從經(jīng)濟環(huán)境上看，隨著生活水平的提高，人們對于保險的需求也有了更深的認識。而需求推動了保險行業(yè)的發(fā)展，為了迎合更多人群，險種的豐富程度也發(fā)生了質(zhì)變。

為了輕松高效地完成選擇、投保、賠償?shù)牟襟E，人工智能也被運用于保險行業(yè)。人工智能介入保險的核心業(yè)務(wù)流程，從產(chǎn)品設(shè)計到售前（咨詢、推薦、關(guān)懷），再到承保（認證、核保、定價），再到理賠（反欺詐、核損、賠付）及售后服務(wù)（客服、日常分析、CRM）。同時，在營銷及風(fēng)控方面也可以依托于人工智能。保險行業(yè)的業(yè)務(wù)流程如圖2-10所示。

保險業(yè)中智能金融的應(yīng)用場景主要有智能客服、智能顧問平臺及圖像定損。其中智能客服的落地應(yīng)用較早。在客戶端，運用聊天機器人和自然語言處理（NLP），智能客服可以快速回答問題，滿足客戶的保單服務(wù)需求，提高效率，給客戶帶來更好的體驗。

人工智能保險顧問平臺為用戶提供保險知識普及、產(chǎn)品導(dǎo)購，以及后端理賠的自動化全流程服務(wù)。圖像識別技術(shù)幫助保險業(yè)優(yōu)化定損流程，提高用戶理賠效率。

一、智能客服

在保險業(yè)人工智能運用中，智能客服是應(yīng)用最廣泛的。2017年9月，中國平安發(fā)布十大AI+創(chuàng)新服務(wù)，其中最受人關(guān)注的是平安人壽的“AI客服”。而泰康在線在2016年即推出了國內(nèi)首款保險智能機器人“TKer”，弘康人壽也在微信平臺推出了機器人客服。

傳統(tǒng)的保險公司呼叫中心面臨著“招人難，人員流失快”的問題，工作枯燥、工資水平偏低是其中的重要原因，客服人員甜美的聲音背后，常常是汗水和巨大的精神壓力。AI技術(shù)大大提升了客服效率，如國泰產(chǎn)險正在逐步應(yīng)用智能客服技術(shù)。從人工接聽到賠款到賬，整個過程只用約60秒。據(jù)了解，國泰產(chǎn)險使用的是以螞蟻金服提供的AI技術(shù)為核心的“新客服平臺”。

智能客服軟件可以根據(jù)用戶的地理位置、性別、年齡、是否經(jīng)常開車等信息，幫助用戶評估和選擇保險。比如沿海地區(qū)臺風(fēng)高發(fā)，就會優(yōu)先推薦能覆蓋臺風(fēng)引起的意外的意外險；如果該地區(qū)高發(fā)疾病是肺癌、乳腺癌，就會優(yōu)先推薦覆蓋這些疾病且用戶性別、年齡符合投保標(biāo)準(zhǔn)的保險。

許多保險科技公司已經(jīng)利用語音交互技術(shù)，在線上使用智能機器人為用戶提供風(fēng)險教育、保險知識解答、投保推薦、智能保單分析和理賠服務(wù)，這一技術(shù)也能提高客服效率。

具體方式體現(xiàn)在，機器人在與人交流的過程中，通過語音交互技術(shù)對有效信息進行提取和篩選，然后對其進行分析，最后做出回應(yīng)（如推銷保險產(chǎn)品等）。

以保險科技創(chuàng)業(yè)公司大特保推出的保險行業(yè)聊天機器人為例，該機器人能夠與用戶進行保險知識問答和對話，還接入了地域性動態(tài)數(shù)據(jù)，可以根據(jù)用戶所在地域的健康、理賠、社保數(shù)據(jù)，進行更加精準(zhǔn)的方案搭配。圖2-11是大特寶智能客服的產(chǎn)品頁面。

二、智能保險顧問平臺

保險公司通過打造大數(shù)據(jù)與人工智能科技驅(qū)動的智能保險顧問平臺，結(jié)合第三方數(shù)據(jù)，搭建用戶分層分級體系來降低騙保率。同時進行產(chǎn)品智能匹配，為用戶提供保險知識普及、產(chǎn)品導(dǎo)購，以及后端理賠的自動化和全流程服務(wù)。

智能保險顧問平臺通過分布式隊列服務(wù)、分布式鎖服務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)、終端信息庫等實現(xiàn)從存儲、計算、數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)挖掘的全流程，如圖2-12所示。

隨著保險產(chǎn)品的迭代和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的提高，智能保險顧問平臺會基于用戶畫像來進行產(chǎn)品智能匹配，并且利用智能機器人為用戶提供保險知識普及、產(chǎn)品導(dǎo)購，以及后端理賠的自動化和全流程服務(wù)。

2017年，螞蟻金服和太平洋保險分別退出了智能保險顧問平臺“螞蟻保險”及“阿爾法保險”。從面向受眾來看，“螞蟻保險”只面向使用者個體測評；“阿爾法保險”以家庭為單位，給出“家庭理想保險建議”。從測評時間來看，“螞蟻保險”稱能在30秒內(nèi)告訴你應(yīng)該買什么保險，所解決的問題比較簡單；“阿爾法保險”要花兩分鐘，回答六組問題，解決給誰買、買什么、買多少的問題。

目前，我國的智能保險顧問平臺定位“只開處方，不賣產(chǎn)品”，著眼于有保險需求的消費者教育。未來，隨著智能保險顧問的升級迭代，將真正解決消費者買什么、買多少的難題。

三、圖像識別優(yōu)化定損

定損一直都是由人工完成的，在傳統(tǒng)的理賠流程中，保險公司收到事故照片后，需要核賠、核價，最快也要半小時后才能確定理賠金額，最慢可能需要幾周的時間才能完成整個流程。現(xiàn)在，通過圖像識別技術(shù)進行定損，通過算法識別事故照片，與保險公司對接后，幾秒內(nèi)就能給出準(zhǔn)確的定損結(jié)果，包括受損部件、維修方案及維修價格。這能幫助保險公司簡單高效地自動定損。傳統(tǒng)保險業(yè)務(wù)流程與利用圖像識別后的保險業(yè)務(wù)流程具體對比情況如圖2-13所示。

2017年6月，螞蟻金服基于圖像識別檢測技術(shù)推出了“定損寶”，它能夠在理賠服務(wù)流程中降低成本。

螞蟻金服“定損寶”定損主要分為三步：第一步，上傳照片，包括汽車全景照片、受損部位照片、受損部位細節(jié)照片，通過全景照片來定位受損部件，然后用細節(jié)照片來分析損傷程度；第二步，定損結(jié)論，對損傷程度的判定是整個定損流程中的核心環(huán)節(jié)，定損寶針對不同的車型、顏色和光照條件進行模型迭代學(xué)習(xí)，融合多個模型的經(jīng)驗，產(chǎn)出了現(xiàn)在的解決方案；第三步，生成解決方案，通過總結(jié)和設(shè)計一些保險行業(yè)在車輛維修過程中的規(guī)則來完成對解決方案的學(xué)習(xí)。報價方面，先根據(jù)車輛識別碼（VIN碼）去數(shù)據(jù)庫中查找該車各個部件的OE碼，然后找到各個部件維修和更換的價格。這一步的關(guān)鍵是收集部件數(shù)據(jù)，整理相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。

目前在保險業(yè)中，約有10萬人從事查勘定損的工作。實現(xiàn)自動定損之后，預(yù)計可減少查勘定損人員50%的工作量。但定損的準(zhǔn)確率還有待技術(shù)進步去提高。

保險相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司在2015年爆發(fā)式出現(xiàn)，經(jīng)過兩年多的摸索，衍生出標(biāo)準(zhǔn)化保險服務(wù)流程，其中一些公司得到資本認可并獲得融資。保險科技相關(guān)行業(yè)前路看似光明，但是億歐智庫認為，無論是國內(nèi)還是國外，保險科技公司還存在很多問題，對于模式的探索還處于初級階段。首先是大數(shù)據(jù)源問題，一方面，國內(nèi)保險行業(yè)的數(shù)據(jù)積累不足，大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)尚待處理；另一方面，對于創(chuàng)業(yè)公司來說，自營數(shù)據(jù)有限，并受制于其他平臺數(shù)據(jù)源。其次，人工智能技術(shù)仍沒達到要求，保險本身是需要大量“情感傾訴”的行業(yè)，而目前的技術(shù)遠沒有達到這一程度，且數(shù)據(jù)孤島化也嚴(yán)重阻礙了技術(shù)的發(fā)展。

雖然保險科技的發(fā)展還面臨眾多挑戰(zhàn)，但國內(nèi)科技環(huán)境的蓬勃景象為這一領(lǐng)域的發(fā)展提供了肥沃的土壤，保險科技的落地或許只是時間問題。