人工智能对保险寿险管理

A. 利用大数据分析将保险业风险防控做到极致

利用大数据分析将保险业风险防控做到极致
互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于大数法则运营发展的商业行为，对大数据的利用有着天然的倾向性。笔者围绕风险防控这一经营实务，围绕核保、核赔这两大关键节点，探讨大数据分析在风险防控中的应用，分析优势性，指出限制性，并基于行业现状对大数据分析的发展提出建议。
保险业面临风险控制新挑战
虽然风险防控是保险业发展过程中永恒的课题，但是随着经济社会的发展，新风险点层出不穷，恶意欺诈手段不断翻新，保险业风险防控受到的更为严峻的冲击。具体表现为：
1.行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升，可能带来核保、核赔质量下降的负面影响。从纯理论角度和最理想化的角度来讲，核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。这在保险公司实际运营中是不可能的。特别是在行业竞争越来越激烈的今天，为提升客户体验，保险公司的投保条件愈发宽松，核保核赔速度快，甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”所在。各家公司千方百计提高服务速度，核保核赔部门往往要承受客户和销售部门的双重压力。在此情况下，虽然保险公司的保费收入有了较大增长，但是承受的风险冲击将明显增大。公司管理层对业绩增长的期待，或多或少冲淡了本该固若金汤的风控意识。
2.互联网保险的发展，客观上增加了风险控制的难度。如今，网络销售、移动互联网销售日益被保险公司所重视。各种保险销售网站，成为了保险公司新的保费增长点。甚至客户通过手机微信等软件终端，就可以轻松完成投保或理赔过程，在这种情况下，材料真实性验证难度较大，信息不对称性更为突出，机会型欺诈风险增加。异地出险的增加，也对理赔后续工作提出较高要求，容易出现保险服务流程衔接的空白。在传统保险销售过程中，销售人员与客户面对面地沟通，其实也是一种了解客户的过程。但是互联网保险的发展让这个过程消失。核保部门失去了一道天然屏障。这些都是增加了风险控制的难度。
大数据分析在保险业风险防控中的实际意义
虽然互联网技术的发展，给传统思维下的风险防控带来了巨大的挑战。但是笔者认为，任何新技术的进步都是双刃剑。而且解铃还须系铃人，互联网技术带来的“麻烦”也必将由互联网技术本身来开出药方。这个药方就是大数据分析。
IBM公司曾用5个特征来描述大数据，既大量、高速、多样、低价值密度、真实性。这些特征其实也表明了大数据对风险防控的意义。
1.大数据时代下，核保环节通过大数据分析有条件对客户进行系统性风险扫描。具体来讲，在传统核保过程中，客户告知什么，保险公司就审核什么。核保人员要从有限的告知信息中，发现风险点的蛛丝马迹。这个过程中的风控主要依靠客户的诚信水平和核保人员的工作经验。而且大量的投保告知，也挑战了客户的耐心。面对大量的提问，客户很有可能引起反感，不认真填写告知内容或干脆放弃购买保险产品。但在大数据条件下，保险公司有条件从数据库中获取客户的大量相关信息。比如通过了解客户的就医记录，可以准确推断客户的健康状况；通过查询客户在各家保险公司的既往投保记录，可以分析投保人有无重复投保、短期内大额投保等高风险行为，等等。这些都将打破既往核保的管理思路，使得核保过程更加精确化。同时客户需要进行的投保告知大大减少，只要授权保险公司查询相关信息，即可快速得到核保结果。
2.大数据时代下，核赔环节通过大数据分析更可能发现理赔欺诈的线索，堵住风险漏洞。传统的核赔过程中，主要靠核赔人员的经验甄别风险，靠调查人员有意识的排查堵住理赔欺诈的发生。这种情况下，人为制造保险事故、虚报并不真实存在的保险事故、夸大保险事故损失金额，都成为可能发生的情况。但在大数据条件下，保险公司不同地区的既往理赔数据，甚至不同保险公司之间的理赔数据有可能汇聚成一个超级数据库。任何理赔申请，都可以先经过数据库的检验。
3.大数据分析辅助风险控制的理论研究，已经有了一定的积累，为进一步应用打下了基础。近年来，大数据的开发应用不仅得到了实务界的关注，也吸引了理论界进行更为细致的研究，并取得了一定成果。例如欺诈分析技术，就是综合了大数据模型、统计技术和人工智能在反保险欺诈领域的一项应用。目前这项技术已有了比较完整的理论模型，建立了相应的算法体系，具体包括有监督算法和无监督算法。笔者认为，这些理论研究虽然对保险实务从业者来讲有一些晦涩，但是今后的大数据分析甚至人工智能在保险业的应用，就是建立在这些理论研究基础之上的。
基于大数据技术提升保险业风险控制
结合大数据技术本身的发展要求，以及当前保险公司实际运营情况。笔者在这部分将提出大数据时代提升保险业风险控制的具体工作建议。
1.以数据库建设为基础，在内部数据资源整合的基础上，争取建立全行业共享的大数据平台。在这里所讨论的所有大数据分析的优势，都建立在保险公司能够收集到海量有价值数据的基础之上。这种数据资源的整理，首先是公司内部资源的整理。特别是对于混业经营的大型金融集团来说，内部已有的数据资源整合就已经是非常伟大的成就。要让各家公司共享信息，注定是艰难的，这需要行业协会、监管部门的推动，需要各家公司站在更长远的角度展望保险业的发展。
2.保险公司要千方百计提升IT技术水平，储备大数据分析的技术力量。大数据分析对数据库技术的要求是比较高的，公司网络系统和数据计算能力面临考验。更为重要的是，如果要想进一步开发大数据资源，就必须有专门的统计分析人才。技术储备，不是过往运营数据分析等简单的数据开发，而是一整套科学的体系。保险公司有必要提前进行技术储备。
3.大数据分析过程中，要特别注意数据安全和客户信息的保密管理。大数据和互联网一样，也是一把双刃剑。保险公司挖掘好这座宝藏，能够在风险防控上取得事半功倍的效果。但同时也担负着维护数据安全的重任。海量的个人信息数据存储在保险公司，一旦泄露后果不堪设想。单个的数据泄露就可能引起客户的诉讼。批量的数据泄露，可能给公司带来的就是灭顶之灾。从法务角度来讲，保险公司在引用客户信息之前，要取得客户授权，规避法律风险。同时要尽可能依靠大数据分析，通过简单的客户信息就推断出某类业务的风险。
总之，风险控制是保险公司稳健经营的重要一环。在大数据时代，保险业必然要利用新技术手段，将风险防控工作做到极致，为公司和行业的发展创造价值。

B. 未来保险人工智能趋势

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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C. 人工智能给保险领域带来了哪些影响

4、机器人防止理赔反欺诈

Audatex通过使用人工智能技术实现车辆自动定损。客户按照要求拍摄6-12张标准的汽车损失图片，然后上传给定损系统，系统大约需要5分钟就可以有效预测损失部位和损失程度。Carpe Data采用去中间化方式构建直销平台，获取社交媒体数据，运用大数据技术构建定价和反欺诈模型，从而有效评估客户承保前、承保中和承保之后的风险。该平台不仅能降低中间费用，提高承保和理赔效率，而且有助于降低欺诈概率。GetmeIns是一个移动智能平台，通过移动平台采集客户数据，并基于个人行为数据计算客户个性化需求，并提供相应的产品满足客户服务。此外，通过运用大数据风险建模和欺诈网络分析，该平台还可以实现售前客户风险评估，有效降低企业赔付支出。

D. 人工智能对保险业有何影响 人工智能技术带来的最大

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。

E. 人工智能正“入侵”保险业 它能解决哪些问题

人工智能技术正在变革保险业。昨日(2月27日)，网络集团宣布与中国人寿保险(集团)公司(简称“中国人寿”)达成战略合作，双方将借助各自优势，将在平台、数据、人工智能等方面展开深度合作。

2016年爆发的人工智能备受各界关注，人脑与机器人脑的较量不止于围棋、不止于电视节目，更将被实实在在地体现到各行各业，其中也包括保险业。

《网》注意到，去年以来，国内外保险企业加快与人工智能融合步伐，不断提升服务客户水平，将人工智能真正落到实处，用科技产品提高运营服务效率。

截至当前，国内外有哪些险企正注入人工智能“血液”？人工智能技术能为保险业解决哪些问题？

1、中国人寿携手网络

当前，中国人寿正在实施“智慧国寿”战略，即用科技手段实现“价格实时发现、资源精准匹配、产品按需提供、服务随时响应、风险提前预警”，开展金融科技布局，希望通过数字化管理水平提高运营和服务效率，为客户提供新型智能的多样化产品和高情感的服务体验。而网络的云计算、人工智能技术将可以为此提供技术支持。

据悉，目前双方合作还较为“初步”，仅就人工智能、机器人和智能投顾等方面进行了多次接触。

对于此次合作，中国人寿表示，与网络携手是“资本与技术的强强联合”，将增强中国人寿的金融科技创新活力。

网络方面则透露，与中国人寿未来将主要围绕人工智能、大数据、云计算、车联网等技术领域，以及金融平台、品牌宣传与推广、投融资、保险银行及企业年金业务、培训交流等领域进行深度合作。未来，双方还将探讨共同成立泛互联网基金等议题。

2、泰康人寿：保险智能机器人“TKer”

2016年8月18日，由泰康人寿主办、泰康在线承办的“泰康20周年系列活动之健康医疗+互联网保险创新论“”在北京举行。在此次论坛上，由泰康在线推出的国内首款保险智能机器人“TKer”首次正式对外亮相。

《网》查阅资料了解到，“TKer”机器人拥有强大的保险智能服务功能如下：

A.自助投保：用户可以通过机器人上面的身份证识别器，识别身份证等证件信息进行直接投保；

B保单查询：通过人脸识别功能，机器人可以对用户进行识别，通过语音交互功能，用户可以查询保单；

C.业务办理：泰康在线开发的不同功能程序，同时可以应用于机器人，并能定期更新、发布产品和服务，支持用户通过机器人直接业务办理；

D.人机协同：在遇到疑难问题时，“TKer”机器人还能呼叫后台人工服务实现人机协同，快速解决用户难题。

E.视频宣传：“TKer”机器人可以播放宣传视频，向用户宣传企业和保险内容。

不仅如此，“TKer”机器人还具备主动迎宾、智能会话、互动保险咨询等功能，未来还将结合健康、运动智能硬件等提供如血压、脉搏、体温测量等健康服务。

据泰康人寿方面透露，“TKer”机器人未来也可能将服务于泰康线下业务，代替人工完成相关业务工作。

3、平安人寿：“智能机器人”

2016年3月18日，平安人寿的智能机器人正式上线，该智能机器人能为客户提供覆盖投保、申请变更、交纳续期保费、申请理赔等全保单周期的业务服务咨询，并能对线上产品销售、推广活动等进行解答。

《网》了解到，“智能机器人”可实现“7*24小时”一站式解决客户咨询的问题。2016年，“智能机器人”云服务全年累计服务人次超过160万，替代人工服务占比达88.94%。

4、合众人寿：人工智能小Ai

2016年6月，合众人寿与阿里云达成合作，引入阿里云的人工智能技术，大大缩短服务接入等待时长，优化客户体验。

该技术能改变客户服务重度依赖人力的情况，由阿里云人工智能小Ai机器人回答大部分的用户疑问。此外，小Ai机器人还将把电话客服语音转化成文本，把服务质量检测率从3%大幅提高至100%。

如今，合众人寿客户通过各个在线平台咨询问题之后，小Ai机器人就开始发挥作用，它将结合背景理解问题，再找出对应的答案。同时，小Ai机器人也会自己不断学习进化，优化自己的问答准确率，同时学习与人类的交流方式，改掉“机器人口音”。

5、太平洋保险：智能运维机器人

它是太平洋保险业务员的贴身小助手，能为业务员们解决产品保单、信息录入、电子签名、OCR、平板PAD、POS机、产品条款等保险或理财方面的问题。

这款智能运维机器人集智能回复、智能语音识别、相关问题推荐、互动聊天讲笑话、自助查询、及时转人工、实时反馈问题、24小时在线等众多功能于一身。

6、弘康人寿：引进“人脸识别技术”

2016年4月，弘康人寿在业内首次引入人脸识别技术，这被认为是险企应用人工智能技术的一个案例。

它通过后台将客户身份证照片和公安部下的身份证认证中心照片进行智能比对，以此代替人工认证，安全地解决了客户“证明你是你”的问题后，将保全服务互联网化和智能化。

7、日本富国生命保险：人工智能平台Watson Explorer

2017年1月13日，日本富国生命保险宣布，从2017年1月起，该险企用IBM的人工智能平台Watson Explorer系统取代原有34名人类员工，以执行保险索赔类分析工作。

据IBM方面称，Watson AI系统是一种认知技术，可以像人类一样思考，并且可以分析和理解所有数据，这些数据包括结构化文本、图像、音频和视频等等。

8、台湾国泰人寿：引进Pepper机器人

2016年10月，台湾国泰人寿引进Pepper迷你机器人，Pepper机器人具有较高的情商及熟练的社交技巧，会向它们的“猎物”提供公司内部相关的金融理财产品等的信息，并且不断鼓励其“猎物”去登陆公司的官方网站，或者去咨询公司的销售团队来寻求更深入、全面的消息。

“人工智能”能为险企解决什么问题？

《网》记者认为，“人工智能”技术可为众多的险企们解决以下3个方面的问题。

A.保险的专业性问题

记者个人认为，当前，每个人都可能成为买保险的专家。人工智能不能完全替代人，它解决不了情感交流的问题，但是它可以解决专业性的问题，通过对机器人进行数据的录入和训练，可以帮助人们学习变成保险专家。

B.为用户定制个性化方案

保险是金融产品中最复杂的产品之一，每一个人的情况不一样，对应的保险需求不一样。在传统情况下，一般是由代理人为客户提供方案，但人工智能也可能给出非常符合用户需求的方案，从而降低对代理人的要求。

C.完善行业基础设施

整个互联网保险现在面临很大瓶颈，因为整个行业的基础设施是存在比较大的缺陷，但是科技发展到一定程度上是可以解决这类问题的，人工智能也是重要手段之一。在智能客服、核保理赔、反欺诈等相对标准化的业务上，人工智能都可以提供非常大的支持，从而提高保险行业的效率。