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AI如何让保险更便捷更贴心?

  平安产险首席信息技术执行官 顾青山

  数据挖掘将深度改变保险业

  平安在2011年、2012年做了大量的移动互联网应用,接着投入云计算应用,发展系统,在2013年、2014年开始做大数据建设,包括构建大数据的平台以及汇聚大量数据,在2015年已经开始投入人工智能相关的应用研究和场景研发应用。大数据的逐渐构建和发展,给人工智能应用奠定了基础,在16年,AI技术达到了比较大的突破,大数据发挥了巨大的价值。

  我们一直在持续做科技相关的东西,包括大数据平台的构建、数据的治理、数据的加工和建模分析处理,然后做人工智能的研究应用,包括自建人脸识别的技术、声纹识别技术。

  我们现在主要的应用都是基于大量的监督学习的。人工智能神经网络的应用要对数据做大量的标签定义,才能够让它们精准有效。但还有更多的数据实际上是缺乏分类和标签的,比如坐席与客户的语音对话,以及各种照片,这些照片现在都在影像库里,标注和加工非常少,只能聚焦在某一特定的场景上发挥价值。未来,我们要继续研究怎么用无监督的学习让更多的数据真正被用起来,继续考虑怎么构建基于知识图的人工学习体系。

  AI的应用已经到了高潮的时候,我们有越来越多新的数据可以获取,保险业对数据的理解,包括非结构化数据方面,都在不断达到新的高度。我们要深度地挖掘它们与实际场景的结合,结合越多,数据化处理越多,能达到的效果场景就越多,这必然将深度改变整个保险业。

  泰康在线首席信息技术执行官 潘高峰

  AI让保险更便捷更贴心

  大数据是AI的基础,当数据积累到了一定程度,如何用数据创造价值,是AI应用的核心。

  人工智能正在赋能保险的全流程。在投保前的阶段,很多顾客有许多问题,例如保险的专有名词、保单的条款等,智能保险顾问可以给用户提供咨询服务,并推荐相关的保险产品。通过人机协作的模式,机器人能够24小时值守。通过机器人为顾客提问给出的答案,客服采纳率能达50%以上,基本可以代替一半的人工。未来我们希望能百分之百达到采纳,但是可能目前的技术还需要努力,尤其是一些专业词汇的数据库的建设。在核保的阶段,智能核保过程基本在1分钟左右,3步内可以完成,流程也得到了简化。

  机器人流程自动化可以完成包含大容量数据、高频交易的处理任务。IPA的技术流程自动化,我们认为是现阶段能大量节约人力的方式。财务机器人现在整个集团都在推广。之前,每一个财务开票贴票,每年可能需要60个人,因为有大量的发票记录。但如果通过流程自动化机器,这种处理可能几分钟之内就能完工。通过这种人工智能技术,我们现在每年效率能提升8倍,人力节约将近60人。内部运营内部的管理效率的提升也是人工智能的一个重要方向,通过承保后的售后服务处理,可以大量节约核保人员和外包操作人员。

  随着数据的不断丰富,算法的逐渐深入,人工智能必将为保险业带来巨大的商业价值。

  中国人民保险集团信息技术部副总经理 姜杰

  科技变革要围绕经营痛点

  从中国人保来看,过去十几年我们也在持续地投入科技开发。在科技变革的方面,我们都是围绕着公司的经营痛点,都是在围绕重要的客户资源提升服务、提高效率、控制风险在进行尝试。

  比如在产品定价上,在一些高危行业,如货车运输,驾驶员是运输过程中非常重要的参与方。驾驶员的驾驶习惯、驾驶动作对标的的安全性是非常重要的。我们在一些地方开展了试点,对驾驶员在驾驶过程中的动作,比如疲劳的状态都用车载设备进行记录,并在后续对风控提出建议,对产品的费率和定价继续调整。

  在企业运营的过程中,有大量消耗资源的进程。例如在电话销售的过程中,有大量的语音交互。对运营质量有一个重要的指标就是语音的质检。过去质检靠抽样检测,现在,根据一些运营、营销平台的成功建议,我们使用大量的数据模型来进行检验,保证了生产质量。

  在风控方面,我们通过在海量的数据中进行筛选,发现影响风险管理的一些普遍因素。

  在实际应用的过程中,AI已经应用在我们所有的环节中。我们希望能够更多利用这些技术来解决经营中的痛点,解决效率和质量的问题。保险行业的数据中有许多数据无法标签化,这些数据是我们的财富,也需要未来得到更多的关注。

  作为保险企业,在利用AI或者其他新技术在挖掘客户的信息价值时,还有一个维度不得不考虑,就是客户的隐私。我们到底能怎么用这些数据,能用到多大的程度,都需要参考国家的法律和行业的规则。

  众安保险总经理助理兼战略负责人 王敏

  AI最重要的作用是优化用户体验

  AI是保险科技乃至金融科技中一个非常核心的技术,它并不单单是替代了原来的一些工种,也不是简单地提升一些效率,我们更多地把AI用户体验培训,AI能够解决的问题有很多,但是我觉得它最重要的是优化用户体验。

  有些可能太超前的技术,并不一定会对用户体验有帮助,它还需要一个特别成熟的环境。比如图像识别的技术,如果没有一个特别高的标准,就会对后续的一些业务造成影响。如果前端的一些技术或是在应用中存在一些问题的话,那会给后端的理赔造成巨大的影响。

  我觉得AI等技术的应用会影响整个保险科技未来的一些方向和思路。

  第一,过去的几年保险科技的应用更多的以销售为导向,参照的标准是技术应用对产品销售的推动,未来可能更多的是把保险科技应用在改善用户体验方面,不只看技术应用给保费带来的变化。

  第二,过去保险科技更多地聚焦长远, 整个保险行业的红利分为两个方面,一是消费升级,二是科技升级,我们利用保险科技的时候应该把这两个方面综合在一起,共同的参与。未来,保险科技的应用会更多地服务于长尾用户和中产用户。

  第三,基于过去的商业模式,保险科技最直观、最显而易见地应用在一些小额商品上,未来可以向一些更高性价比的产品转化。比如,基于人工智能,语音、技术的优化,未来的电销可能通过机器来完成,通过这种新的方式给用户带来更多的选择。

  第四,人工智能可能会给保险行业带来一个新的变化。事实上,科技发挥的作用更多地体现在连接上,连接新的用户,连接用户新的需求,连接一些新的渠道等。未来随着人工智能的发展,连接功能将更多地体现在定价功能上,也就是说可能能让保险变成人人都拥有的高性价比产品。

  麦肯锡全球副董事合伙人 刘一方

  AI技术重塑保险业务模式

  AI未来有很多场景,从产品设计到用户体验,从理赔索赔到反欺诈防渗漏,但是AI的场景并不仅仅存在于保险公司内部,我觉得未来有大量AI场景会影响到客户和服务的产业。

  到2030年,也许每一个产业都已经高度数字化,而这些产业是就是我们财产公司的服务对象,这对我们的财产险业务就是一个很大的挑战。目前,很多中小保险公司财产险业务基本上是亏损的。整个场景的迭代速度很快,它也会改变保险公司的定位。

  与AI相关的几个技术应用可能会重塑保险的业务模式。

  一是物联网,提供了大量的数据信息,有预计称2025年互联网上的设备、物联网所连接的设备会比所有全球人口多500亿,也就是说物物相连且物物相息。其实之前也有很多的“连接”和互联网化,但是不够快,处理能力不够强。过去十年,每平方毫米的计算能力提升了1000倍。

  二是数据传输提升,5G发生之后提升的速率也是千倍。

  三是整个数据生态系统架构,随着严监管和安全框架出台,很多数据未必能给保险公司使用,所以认知技术对风险的判断会更及时和主动。

  未来,理赔人员会更关注案件的复杂性,包括对风险的预防管理;大量的个人理赔和中小企业的理赔可能提升到90%自动理赔率,也就是说理赔会逐渐自动化;分销渠道会更快,程序更简单,代理人展业可能会有私人的数字助理;此外,人工智能的发展在承保定价环节中也会有很大的变化,特别对监管和保险公司的关系。

  数字化要真正在保险行业发生很大的价值全公司的一个事情,甚至是业务部门、董事会执行层、客户体验团队共同驱动的。事实上,保险公司内部很难孵化,创新一定要在体制外规划,但同时公司在经营层面上要格外重视,这是一个共同参与的场景。此外,应制定并启动数字化发展战略转型计划。

  大特保联合创始人、CTO 林洪祥

  以科技创新保险

  大特保成立来一直以其科技投入作为核心。

  从创业初期到现在,大特保已经开始在大数据应用、人工智能、区块链等新技术领域投入应用,公司2/3的人员都是研发人员,还开发了很多大数据、人工智能相应的产品。

  风险管控是目前保险行业普遍面临的逆选择难题,关键就出在风控环节,尤其是数据没有互通的问题。大特保跟保险公司正在就这个方向探讨合作,希望通过区块链和数据共享的方式,按照多贡献、多收益,少贡献、少收益的原则,实现全网的数据风控,解决当前数据孤岛的问题,这个对于很多高需求的产品是非常利好的。

  将科技渗透到保险生态链整个环节,这是大特保当前做的工作,大特保在产品研发、营销推广、销售、核保、承保、客服等环节,都渗透和发挥了科技的驱动价值。

  近期大特保自主研发推出的智能保顾机器人“小狮子”,实现了对自然语言处理以及深度学习,知识体系包含整个保险知识图谱、保险关联知识以及生活知识等,其中还涉及到决策分发,背后逻辑远远超过规则化的智能推荐。同时,“小狮子”对于语言意图识别的准确率和召回率,可以说已经超越了多数AI行业技术水平。而创新性的增加差异化地域数据,也让用户在体验中更有信赖感。比如沿海地区高发台风,意外险就会优先推荐能覆盖到台风的。

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作者: 来源:中国保险报 发布时间:2018-05-28 10:14:26
 
 
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