人工智慧對保險壽險管理

A. 利用大數據分析將保險業風險防控做到極致

利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
互聯時代，特別是移動互聯網日漸普及之後，大數據的搜集變得更為方便和可行，大數據的應用價值受到了各行各業的關注，甚至大數據本身也成了一個專門產業。保險作為基於大數法則運營發展的商業行為，對大數據的利用有著天然的傾向性。筆者圍繞風險防控這一經營實務，圍繞核保、核賠這兩大關鍵節點，探討大數據分析在風險防控中的應用，分析優勢性，指出限制性，並基於行業現狀對大數據分析的發展提出建議。
保險業面臨風險控制新挑戰
雖然風險防控是保險業發展過程中永恆的課題，但是隨著經濟社會的發展，新風險點層出不窮，惡意欺詐手段不斷翻新，保險業風險防控受到的更為嚴峻的沖擊。具體表現為：
1.行業競爭倒逼核保和理賠速度的提升，可能帶來核保、核賠質量下降的負面影響。從純理論角度和最理想化的角度來講，核保和核賠這兩個環節是可以為保險公司屏蔽所有逆選擇和道德風險的。但付出的代價是用大量的人力對每個投保和理賠申請都進行大量的細致調查。這在保險公司實際運營中是不可能的。特別是在行業競爭越來越激烈的今天，為提升客戶體驗，保險公司的投保條件愈發寬松，核保核賠速度快，甚至免核保、免體檢、快速賠付已經成為保險公司吸引客戶的「標配」所在。各家公司千方百計提高服務速度，核保核賠部門往往要承受客戶和銷售部門的雙重壓力。在此情況下，雖然保險公司的保費收入有了較大增長，但是承受的風險沖擊將明顯增大。公司管理層對業績增長的期待，或多或少沖淡了本該固若金湯的風控意識。
2.互聯網保險的發展，客觀上增加了風險控制的難度。如今，網路銷售、移動互聯網銷售日益被保險公司所重視。各種保險銷售網站，成為了保險公司新的保費增長點。甚至客戶通過手機微信等軟體終端，就可以輕松完成投保或理賠過程，在這種情況下，材料真實性驗證難度較大，信息不對稱性更為突出，機會型欺詐風險增加。異地出險的增加，也對理賠後續工作提出較高要求，容易出現保險服務流程銜接的空白。在傳統保險銷售過程中，銷售人員與客戶面對面地溝通，其實也是一種了解客戶的過程。但是互聯網保險的發展讓這個過程消失。核保部門失去了一道天然屏障。這些都是增加了風險控制的難度。
大數據分析在保險業風險防控中的實際意義
雖然互聯網技術的發展，給傳統思維下的風險防控帶來了巨大的挑戰。但是筆者認為，任何新技術的進步都是雙刃劍。而且解鈴還須系鈴人，互聯網技術帶來的「麻煩」也必將由互聯網技術本身來開出葯方。這個葯方就是大數據分析。
IBM公司曾用5個特徵來描述大數據，既大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。這些特徵其實也表明了大數據對風險防控的意義。
1.大數據時代下，核保環節通過大數據分析有條件對客戶進行系統性風險掃描。具體來講，在傳統核保過程中，客戶告知什麼，保險公司就審核什麼。核保人員要從有限的告知信息中，發現風險點的蛛絲馬跡。這個過程中的風控主要依靠客戶的誠信水平和核保人員的工作經驗。而且大量的投保告知，也挑戰了客戶的耐心。面對大量的提問，客戶很有可能引起反感，不認真填寫告知內容或乾脆放棄購買保險產品。但在大數據條件下，保險公司有條件從資料庫中獲取客戶的大量相關信息。比如通過了解客戶的就醫記錄，可以准確推斷客戶的健康狀況；通過查詢客戶在各家保險公司的既往投保記錄，可以分析投保人有無重復投保、短期內大額投保等高風險行為，等等。這些都將打破既往核保的管理思路，使得核保過程更加精確化。同時客戶需要進行的投保告知大大減少，只要授權保險公司查詢相關信息，即可快速得到核保結果。
2.大數據時代下，核賠環節通過大數據分析更可能發現理賠欺詐的線索，堵住風險漏洞。傳統的核賠過程中，主要靠核賠人員的經驗甄別風險，靠調查人員有意識的排查堵住理賠欺詐的發生。這種情況下，人為製造保險事故、虛報並不真實存在的保險事故、誇大保險事故損失金額，都成為可能發生的情況。但在大數據條件下，保險公司不同地區的既往理賠數據，甚至不同保險公司之間的理賠數據有可能匯聚成一個超級資料庫。任何理賠申請，都可以先經過資料庫的檢驗。
3.大數據分析輔助風險控制的理論研究，已經有了一定的積累，為進一步應用打下了基礎。近年來，大數據的開發應用不僅得到了實務界的關注，也吸引了理論界進行更為細致的研究，並取得了一定成果。例如欺詐分析技術，就是綜合了大數據模型、統計技術和人工智慧在反保險欺詐領域的一項應用。目前這項技術已有了比較完整的理論模型，建立了相應的演算法體系，具體包括有監督演算法和無監督演算法。筆者認為，這些理論研究雖然對保險實務從業者來講有一些晦澀，但是今後的大數據分析甚至人工智慧在保險業的應用，就是建立在這些理論研究基礎之上的。
基於大數據技術提升保險業風險控制
結合大數據技術本身的發展要求，以及當前保險公司實際運營情況。筆者在這部分將提出大數據時代提升保險業風險控制的具體工作建議。
1.以資料庫建設為基礎，在內部數據資源整合的基礎上，爭取建立全行業共享的大數據平台。在這里所討論的所有大數據分析的優勢，都建立在保險公司能夠收集到海量有價值數據的基礎之上。這種數據資源的整理，首先是公司內部資源的整理。特別是對於混業經營的大型金融集團來說，內部已有的數據資源整合就已經是非常偉大的成就。要讓各家公司共享信息，註定是艱難的，這需要行業協會、監管部門的推動，需要各家公司站在更長遠的角度展望保險業的發展。
2.保險公司要千方百計提升IT技術水平，儲備大數據分析的技術力量。大數據分析對資料庫技術的要求是比較高的，公司網路系統和數據計算能力面臨考驗。更為重要的是，如果要想進一步開發大數據資源，就必須有專門的統計分析人才。技術儲備，不是過往運營數據分析等簡單的數據開發，而是一整套科學的體系。保險公司有必要提前進行技術儲備。
3.大數據分析過程中，要特別注意數據安全和客戶信息的保密管理。大數據和互聯網一樣，也是一把雙刃劍。保險公司挖掘好這座寶藏，能夠在風險防控上取得事半功倍的效果。但同時也擔負著維護數據安全的重任。海量的個人信息數據存儲在保險公司，一旦泄露後果不堪設想。單個的數據泄露就可能引起客戶的訴訟。批量的數據泄露，可能給公司帶來的就是滅頂之災。從法務角度來講，保險公司在引用客戶信息之前，要取得客戶授權，規避法律風險。同時要盡可能依靠大數據分析，通過簡單的客戶信息就推斷出某類業務的風險。
總之，風險控制是保險公司穩健經營的重要一環。在大數據時代，保險業必然要利用新技術手段，將風險防控工作做到極致，為公司和行業的發展創造價值。

B. 未來保險人工智慧趨勢

他是一把雙刃劍
大數據、人工智慧對保險行業有著深刻影響。從理賠角度來說，尤其在車險方面，基於大數據的人工智慧，對於理賠的欺詐這方面做得非常好。人工很難界定或者很難去推理的一些數據之間的邏輯關系，數據都能比較好的替保險公司減少損失。所以，人工智慧確實在理賠檢測方面，在提高理賠人員的技能方面，有很大的幫助。
但是對理賠人員，只是對後台一些從事文面工作，或者重復性比較高的人員會有沖擊，對前台直接參與理賠、查勘的人員，應該是沒有太大的影響。按照人工智慧的趨勢，是可以優化理賠管理，同時可以減少理賠時間的。比如說以前可能要兩三天，現在基本上一天甚至一個小時就能完成，可以提高理賠效率；也可以修訂和審核一些規則，這樣的話使理賠的程序更加優化，更加便捷。

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C. 人工智慧給保險領域帶來了哪些影響

4、機器人防止理賠反欺詐

Audatex通過使用人工智慧技術實現車輛自動定損。客戶按照要求拍攝6-12張標準的汽車損失圖片，然後上傳給定損系統，系統大約需要5分鍾就可以有效預測損失部位和損失程度。Carpe Data採用去中間化方式構建直銷平台，獲取社交媒體數據，運用大數據技術構建定價和反欺詐模型，從而有效評估客戶承保前、承保中和承保之後的風險。該平台不僅能降低中間費用，提高承保和理賠效率，而且有助於降低欺詐概率。GetmeIns是一個移動智能平台，通過移動平台採集客戶數據，並基於個人行為數據計算客戶個性化需求，並提供相應的產品滿足客戶服務。此外，通過運用大數據風險建模和欺詐網路分析，該平台還可以實現售前客戶風險評估，有效降低企業賠付支出。

D. 人工智慧對保險業有何影響 人工智慧技術帶來的最大

他是一把雙刃劍
大數據、人工智慧對保險行業有著深刻影響。從理賠角度來說，尤其在車險方面，基於大數據的人工智慧，對於理賠的欺詐這方面做得非常好。人工很難界定或者很難去推理的一些數據之間的邏輯關系，數據都能比較好的替保險公司減少損失。所以，人工智慧確實在理賠檢測方面，在提高理賠人員的技能方面，有很大的幫助。
但是對理賠人員，只是對後台一些從事文面工作，或者重復性比較高的人員會有沖擊，對前台直接參與理賠、查勘的人員，應該是沒有太大的影響。按照人工智慧的趨勢，是可以優化理賠管理，同時可以減少理賠時間的。比如說以前可能要兩三天，現在基本上一天甚至一個小時就能完成，可以提高理賠效率；也可以修訂和審核一些規則，這樣的話使理賠的程序更加優化，更加便捷。

E. 人工智慧正「入侵」保險業 它能解決哪些問題

人工智慧技術正在變革保險業。昨日(2月27日)，網路集團宣布與中國人壽保險(集團)公司(簡稱「中國人壽」)達成戰略合作，雙方將藉助各自優勢，將在平台、數據、人工智慧等方面展開深度合作。

2016年爆發的人工智慧備受各界關注，人腦與機器人腦的較量不止於圍棋、不止於電視節目，更將被實實在在地體現到各行各業，其中也包括保險業。

《網》注意到，去年以來，國內外保險企業加快與人工智慧融合步伐，不斷提升服務客戶水平，將人工智慧真正落到實處，用科技產品提高運營服務效率。

截至當前，國內外有哪些險企正注入人工智慧「血液」？人工智慧技術能為保險業解決哪些問題？

1、中國人壽攜手網路

當前，中國人壽正在實施「智慧國壽」戰略，即用科技手段實現「價格實時發現、資源精準匹配、產品按需提供、服務隨時響應、風險提前預警」，開展金融科技布局，希望通過數字化管理水平提高運營和服務效率，為客戶提供新型智能的多樣化產品和高情感的服務體驗。而網路的雲計算、人工智慧技術將可以為此提供技術支持。

據悉，目前雙方合作還較為「初步」，僅就人工智慧、機器人和智能投顧等方面進行了多次接觸。

對於此次合作，中國人壽表示，與網路攜手是「資本與技術的強強聯合」，將增強中國人壽的金融科技創新活力。

網路方面則透露，與中國人壽未來將主要圍繞人工智慧、大數據、雲計算、車聯網等技術領域，以及金融平台、品牌宣傳與推廣、投融資、保險銀行及企業年金業務、培訓交流等領域進行深度合作。未來，雙方還將探討共同成立泛互聯網基金等議題。

2、泰康人壽：保險智能機器人「TKer」

2016年8月18日，由泰康人壽主辦、泰康在線承辦的「泰康20周年系列活動之健康醫療+互聯網保險創新論「」在北京舉行。在此次論壇上，由泰康在線推出的國內首款保險智能機器人「TKer」首次正式對外亮相。

《網》查閱資料了解到，「TKer」機器人擁有強大的保險智能服務功能如下：

A.自助投保：用戶可以通過機器人上面的身份證識別器，識別身份證等證件信息進行直接投保；

B保單查詢：通過人臉識別功能，機器人可以對用戶進行識別，通過語音交互功能，用戶可以查詢保單；

C.業務辦理：泰康在線開發的不同功能程序，同時可以應用於機器人，並能定期更新、發布產品和服務，支持用戶通過機器人直接業務辦理；

D.人機協同：在遇到疑難問題時，「TKer」機器人還能呼叫後台人工服務實現人機協同，快速解決用戶難題。

E.視頻宣傳：「TKer」機器人可以播放宣傳視頻，向用戶宣傳企業和保險內容。

不僅如此，「TKer」機器人還具備主動迎賓、智能會話、互動保險咨詢等功能，未來還將結合健康、運動智能硬體等提供如血壓、脈搏、體溫測量等健康服務。

據泰康人壽方面透露，「TKer」機器人未來也可能將服務於泰康線下業務，代替人工完成相關業務工作。

3、平安人壽：「智能機器人」

2016年3月18日，平安人壽的智能機器人正式上線，該智能機器人能為客戶提供覆蓋投保、申請變更、交納續期保費、申請理賠等全保單周期的業務服務咨詢，並能對線上產品銷售、推廣活動等進行解答。

《網》了解到，「智能機器人」可實現「7*24小時」一站式解決客戶咨詢的問題。2016年，「智能機器人」雲服務全年累計服務人次超過160萬，替代人工服務佔比達88.94%。

4、合眾人壽：人工智慧小Ai

2016年6月，合眾人壽與阿里雲達成合作，引入阿里雲的人工智慧技術，大大縮短服務接入等待時長，優化客戶體驗。

該技術能改變客戶服務重度依賴人力的情況，由阿里雲人工智慧小Ai機器人回答大部分的用戶疑問。此外，小Ai機器人還將把電話客服語音轉化成文本，把服務質量檢測率從3%大幅提高至100%。

如今，合眾人壽客戶通過各個在線平台咨詢問題之後，小Ai機器人就開始發揮作用，它將結合背景理解問題，再找出對應的答案。同時，小Ai機器人也會自己不斷學習進化，優化自己的問答准確率，同時學習與人類的交流方式，改掉「機器人口音」。

5、太平洋保險：智能運維機器人

它是太平洋保險業務員的貼身小助手，能為業務員們解決產品保單、信息錄入、電子簽名、OCR、平板PAD、POS機、產品條款等保險或理財方面的問題。

這款智能運維機器人集智能回復、智能語音識別、相關問題推薦、互動聊天講笑話、自助查詢、及時轉人工、實時反饋問題、24小時在線等眾多功能於一身。

6、弘康人壽：引進「人臉識別技術」

2016年4月，弘康人壽在業內首次引入人臉識別技術，這被認為是險企應用人工智慧技術的一個案例。

它通過後台將客戶身份證照片和公安部下的身份證認證中心照片進行智能比對，以此代替人工認證，安全地解決了客戶「證明你是你」的問題後，將保全服務互聯網化和智能化。

7、日本富國生命保險：人工智慧平台Watson Explorer

2017年1月13日，日本富國生命保險宣布，從2017年1月起，該險企用IBM的人工智慧平台Watson Explorer系統取代原有34名人類員工，以執行保險索賠類分析工作。

據IBM方面稱，Watson AI系統是一種認知技術，可以像人類一樣思考，並且可以分析和理解所有數據，這些數據包括結構化文本、圖像、音頻和視頻等等。

8、台灣國泰人壽：引進Pepper機器人

2016年10月，台灣國泰人壽引進Pepper迷你機器人，Pepper機器人具有較高的情商及熟練的社交技巧，會向它們的「獵物」提供公司內部相關的金融理財產品等的信息，並且不斷鼓勵其「獵物」去登陸公司的官方網站，或者去咨詢公司的銷售團隊來尋求更深入、全面的消息。

「人工智慧」能為險企解決什麼問題？

《網》記者認為，「人工智慧」技術可為眾多的險企們解決以下3個方面的問題。

A.保險的專業性問題

記者個人認為，當前，每個人都可能成為買保險的專家。人工智慧不能完全替代人，它解決不了情感交流的問題，但是它可以解決專業性的問題，通過對機器人進行數據的錄入和訓練，可以幫助人們學習變成保險專家。

B.為用戶定製個性化方案

保險是金融產品中最復雜的產品之一，每一個人的情況不一樣，對應的保險需求不一樣。在傳統情況下，一般是由代理人為客戶提供方案，但人工智慧也可能給出非常符合用戶需求的方案，從而降低對代理人的要求。

C.完善行業基礎設施

整個互聯網保險現在面臨很大瓶頸，因為整個行業的基礎設施是存在比較大的缺陷，但是科技發展到一定程度上是可以解決這類問題的，人工智慧也是重要手段之一。在智能客服、核保理賠、反欺詐等相對標准化的業務上，人工智慧都可以提供非常大的支持，從而提高保險行業的效率。