人工智能保险行业应用

1. 人工智能保险行业应用

当大数据、云计算、人工智能、区块链等技术越来越多的对人类的生活和工作方式产生影响，“保险科技”成了2017年保险行业发展面临的重要议题之一。8月31日，由北京保险研究院主办，北京保研公益基金会、东方国信创业投资管理有限公司承办的《风险变异—保险生态科技重构逻辑》大会在吉林珲春召开，新技术的应用对行业发展的影响以及对监管的挑战再度被关注。于行业：科技变革正改变保险生态在中保信信息技术部总经理朱培标看来，作为数据密集型产业，数据是保险业的立足之本，发展之基，保险业务场景的复杂性和大数据的综合性，决定了保险业更需要站在科技的风口，主动去拥抱大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术。而科技本身也正在推动风险的变异，科技正在引领着人们的行为方式、经济方式和商业模式发生巨变，这都必然促生新的风险场景，导致可管理的风险远远超过了传统保险的覆盖范围。与此同时，也带来了风险管理工具的创新。朱培标表示，事实上，互联网以及虚拟世界的新秩序，已经催生了一批批创新的保险产品和服务，无人飞机、GIS、车联网、物联网等都在悄然改变行业的风险管理模式。基于大数据、区块链和人工智能的更多风险管理工具，也在不断涌现。“我们可以清晰地感受到，新科技带来风险特征的变革正在改变保险生态，保险业是一个长链条的产业，有极为丰富的复杂业务场景，与众多关系国计民生的产业有着直接的关联与融合。与此同时，也带来了风险管理工具的创新。基于大数据、区块链和人工智能的更多风险管理工具的不断涌现，使得科技在推动保险行业产业升级和融合起到了重要的催化剂作用，而产业的升级融合必然会带来保险的标的逐渐在发生风险特征的变异。”中央财经大学保险学院院长李晓林认为，这一轮的新技术，主要是以信息科技为中心的引领的一些新工具，它对风险的改变跟以往不同。基因工程的深入研究，或许会导致人寿保险和健康保险一场翻天覆地的变革。人工智能的广泛应用，有可能会导致越来越多的人为操作失误带来的风险会逐渐弱化，而极端的风险在放大。也正因为如此，保险业未来可能不再是保险产品的单纯的供给方，而是场景化风险管理和服务的集成商，这都给新科技的应用敞开了巨大的空间。也只有新科技才能将众多的元素联合在一起，降低行业的运营成本，提升风险管理的效率，承载保险生态的健康运行。2016年获批成立的华贵人寿拟任总经理薛向刚也谈到了科技发展对行业的影响。在他看来，中小保险公司跟大公司不太一样，在市场竞争当中必须做出自己的特色来。以科技作为引领，是中小保险公司今后做差异化竞争，和大公司进行竞争的其中一个非常重要的方面。中小保险公司要在竞争中生存下去，就要出奇，而科技就是突破口。例如，互联网化、移动化的科技结合，使得产品有碎片化和碎片化需求；互联网化以后的特点是生活场景的东西可以随时随地方便的进行购买，这样的话我们可以做一些贴近生活场景的产品。于监管：渗透风险需要科技协助在朱焙标看来，科技在推动保险生态变革，监管也不例外，无论可管风险的扩大，标的风险特征的变异，风险管理工具的创新等等，还是新科技应用本身的安全，保险生态变革始终不能够脱离金融服务的初衷，不能够挑战金融安全的底线，必须在监管的框架之下。“变化万千的保险生态运行在监管部门的可控规则内，没有新科技的协助，是不可能做到的。必须要应用大数据、人工智能等新的监管科技，来参透风险，努力做到风险可发现、可预警、可处置。”区块链的应用也被认为将为监管带来新的可能性。“区块链的应用，使运营去中心化，去中介化，在技术上成为可能。作为保险公司来说，我觉得很有危机感。我们现在在牌照这块还是受保护的，外部没有牌照的是没有办法进来的，但是随着去中介化和去中心化，这块越来越模糊，到底什么是保险的监管边界，什么是牌照应该有的，什么是没有牌照也可以做的，这块越来越模糊”薛向刚表示。
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2. 人工智能保险的应用

人工智能目前在金融领域的应用已经算得上硕果累累，得益于金融领域的大容量、准确的历史数据和可量化等特点，它非常适合与人工智能技术结合。同时由于我们当前拥有强大的计算能力和方便易用的机器学习工具（如谷歌的TensorFlow），人工智能领域的核心技术机器学习在金融科技方面的应用从未如此便捷。（介系你从未体验过的船新体验...）从批准借贷到管理资产，再到风险评估，机器学习在金融生态体系中的作用越来越不可或缺。下面我们一起看看机器学习在金融、银行和保险等泛金融领域的当前应用，然后再探究人工智能在金融方面的未来前景。（其中有些应用使用了多种AI技术，不仅仅是机器学习。）
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3. 人工智能 保险行业

他是一把双刃剑大数据、人工智能对保险行业有着深刻影响。从理赔角度来说，尤其在车险方面，基于大数据的人工智能，对于理赔的欺诈这方面做得非常好。人工很难界定或者很难去推理的一些数据之间的逻辑关系，数据都能比较好的替保险公司减少损失。所以，人工智能确实在理赔检测方面，在提高理赔人员的技能方面，有很大的帮助。但是对理赔人员，只是对后台一些从事文面工作，或者重复性比较高的人员会有冲击，对前台直接参与理赔、查勘的人员，应该是没有太大的影响。按照人工智能的趋势，是可以优化理赔管理，同时可以减少理赔时间的。比如说以前可能要两三天，现在基本上一天甚至一个小时就能完成，可以提高理赔效率；也可以修订和审核一些规则，这样的话使理赔的程序更加优化，更加便捷。
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4. 人工智能在保险的应用

人工智能目前在金融领域的应用已经算得上硕果累累，得益于金融领域的大容量、准确的历史数据和可量化等特点，它非常适合与人工智能技术结合。同时由于我们当前拥有强大的计算能力和方便易用的机器学习工具（如谷歌的TensorFlow），人工智能领域的核心技术机器学习在金融科技方面的应用从未如此便捷。（介系你从未体验过的船新体验...）从批准借贷到管理资产，再到风险评估，机器学习在金融生态体系中的作用越来越不可或缺。下面我们一起看看机器学习在金融、银行和保险等泛金融领域的当前应用，然后再探究人工智能在金融方面的未来前景。（其中有些应用使用了多种AI技术，不仅仅是机器学习。）
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5. 人工智能在保险行业中的作用？

改善客户体验
我们知道，人们购买家庭财产保险的转化率相当低，因为客户在投保历程中会遇到许多难以回答的问题。数据预填解决方案在改善客户历程所发挥的价值不容低估。最新的技术进展使得这个解决方案简单得象一个“吃了激素的查询引擎”，很难想象其中应用了的大量建模、数据关联、人工智能和机器学习技术，才能将那么多的数据整合起来并准确地响应对于人员和财产的查询。结果是实现了更快速的家庭财产保险报价和更高的转化率。可以想象，在诸如房屋贷款、医疗保健等行业中都可以应用这些原则，帮助消费者更便利地达成所求。
数据爆炸的意义
如今，虽然爆炸性增长的大量数据被收集，但是其利用率却极低，这是因为许多机构没有将各个部门的数据关联起来形成统一客户视图的专业能力。为了克服这个问题，我们应用专有的数据关联技术，成功地创建一个准确完整的客户视图。
通过AI分析解决方案转变了保险公司使用数据的方式，依据风险向他们的客户提供价格合适的保费。保险行业现已可以使用数以千计的数据变量来建设差异化的定价模型。
考虑在AI项目和方案中更广泛地使用数据
在汽车保险行业中，我们已经能够比原先设想的更广泛地使用车联网数据。利用这些数据，我们可以在报案环节占据主动，出险后在给消费者提供更好体验的同时，掌握宝贵的事故现场信息。
在商业财产保险领域，AI可以为新分支机构设立或企业搬迁时提供有价值的潜在目标地址信息，比如人流量、犯罪率、特定年度时间点或其他增加风险的当地情况。
当客户收到这些信息时，他们如果选择了那个地址将能够提前采取预防措施，从而降低风险和损失成本，同时帮助改善客户体验和续保率。

6. 人工智能对保险的影响

他是一把双刃剑大数据、人工智能对保险行业有着深刻影响。从理赔角度来说，尤其在车险方面，基于大数据的人工智能，对于理赔的欺诈这方面做得非常好。人工很难界定或者很难去推理的一些数据之间的逻辑关系，数据都能比较好的替保险公司减少损失。所以，人工智能确实在理赔检测方面，在提高理赔人员的技能方面，有很大的帮助。但是对理赔人员，只是对后台一些从事文面工作，或者重复性比较高的人员会有冲击，对前台直接参与理赔、查勘的人员，应该是没有太大的影响。按照人工智能的趋势，是可以优化理赔管理，同时可以减少理赔时间的。比如说以前可能要两三天，现在基本上一天甚至一个小时就能完成，可以提高理赔效率；也可以修订和审核一些规则，这样的话使理赔的程序更加优化，更加便捷。
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7. 人工智能 保险销售

1、反感。我们生活中有太多做推销的人，而且很多人的亲人都在做。比如卖房子的、做微商的、还有我们说的做保险的。我们总会有一种感觉，卖的比买的还多。而从业人员水平的层次不齐会让特别在保险销售过程中有很多隐忧。从用户角度来说，保险代理人就不太好做。2、不愿做。不要说被人工智能取代，现在很多保险代理人自己都不太想做这个，因为从业人员越来越多，压力越来越大，还有第一点，用户越来越反感。所以退出的人也是很多。3、网络。互联网算是人工智能的基础建设，人工智能还没有开始取代这一职业，网络上各种自助买保险的网站、入口已经陆续出现，这势必让第二点说的退出人员越来越多。4、人工智能。现在代理人销售保险很多是考虑自己的抽成有多少然后再推荐给用户合适的保险。而人工智能会全面分析用户的需求给予最为合适的购买建议。从用户角度来看，这服务是不能比的。
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8. 人工智能对保险影响

他是一把双刃剑大数据、人工智能对保险行业有着深刻影响。从理赔角度来说，尤其在车险方面，基于大数据的人工智能，对于理赔的欺诈这方面做得非常好。人工很难界定或者很难去推理的一些数据之间的逻辑关系，数据都能比较好的替保险公司减少损失。所以，人工智能确实在理赔检测方面，在提高理赔人员的技能方面，有很大的帮助。但是对理赔人员，只是对后台一些从事文面工作，或者重复性比较高的人员会有冲击，对前台直接参与理赔、查勘的人员，应该是没有太大的影响。按照人工智能的趋势，是可以优化理赔管理，同时可以减少理赔时间的。比如说以前可能要两三天，现在基本上一天甚至一个小时就能完成，可以提高理赔效率；也可以修订和审核一些规则，这样的话使理赔的程序更加优化，更加便捷。
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