人工智能深度赋能保险科技
提要：
人工智能等技术与保险业务深度融合，贯穿了保险价值链的各个环节，为认识风险规律并开展风险治理和保障提供了更好的条件，也为保险业态的发展带来了深刻变革。
人工智能技术特别是生成式人工智能在内容创造与反馈上能力出众，与推广销售环节结合，具备天然优势。
在快捷理赔方面，人工智能视觉技术可为客户带来全新理赔体验。
在科技浪潮前奔后涌之际，人工智能技术勇立潮头，引得世人瞩目，为科技深度赋能保险业带来无限可能。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门新兴技术科学，主要是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。从传统的“规则型人工智能”“判别式人工智能”，到近期广受关注的“生成式人工智能”，人工智能技术不断演变创新，实现突破式发展。在人工智能相关技术中，机器学习及其子领域深度强化学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等备受关注。
其实，这些技术与保险业务深度融合，贯穿了保险价值链的各个环节，为认识风险规律并开展风险治理和保障提供了更好的条件，也为保险业态的发展带来了深刻变革。
根据麦肯锡咨询公司的估计，人工智能技术每年可为全球保险业创造1.1万亿美元的价值，其中大约4000亿美元来自定价、承保和营销推广技术升级，3000亿美元来自人工智能驱动的客户服务和个性化产品。
广集博采，为产品研发提供精准数据支撑
作为保险业务价值链的起点，产品研发是决定保险市场供给端与需求端是否匹配的关键环节。保险是一种商品，保险产品研发需要准确识别客户风险与保障需求，并对商品价值即实际承担的风险进行精准定价，在此过程中存在大量的信息收集、数据计算和精算分析工作。以往的数据收集分析与风险评估往往依赖人工处理与个人经验，而人工智能技术凭借强大的数据分析能力，能够对各种类型的海量信息进行高效处理，为产品设计提供基础性支撑。
保险科技公司是开发应用人工智能技术的创新高地。在风险研发领域，2023年1月英国人工智能保险科技公司Concirrus推出船舶险市场模型，宣称这是迄今为止最精密的海洋保险风险模型，能够得出保险公司无法自行得出的风险洞察结论。
通过现代机器学习技术，Concirrus的市场模型能够接收近3万亿数据点，处理超过10万条历史保单和相关理赔案件，数据的规模之大意味着市场模型的预测结果将更为精确，更加契合广泛的市场趋势。此外，Concirrus还将持续投入大量资源来完善和开发更多的机器学习建模解决方案，进而从不断扩大的数据里集中获取更多价值，为产品研发奠定坚实基础。
在产品创新领域，UBI（Usage-Based Insurance，基于使用量而定保费的保险）车险被认为是未来新能源车险发展的重要方向，与传统保险产品定价所遵循的“大数法则”原理不同，其核心是基于驾驶行为的定价方式。UBI车险借助人工智能与车联网等技术实时捕捉车辆驾驶信息，对驾驶风险进行识别与量化，从而为单车精准定价创造条件。
当前，美国UBI车险市场发展较为成熟，各大领先保险公司均已推出相应UBI车险产品，通过鼓励安全驾驶行为，为客户提供保费折扣。以美国前进保险公司的UBI车险项目Snapshot为例，每年可为司机平均节省145美元保费，但由于不安全的驾驶习惯，大约有20%的司机的保费会增加。
化繁为简，为渠道营销提供高效便捷辅助
渠道营销是保险公司与潜在客户建立联系并进行展业的重要环节，在很大程度上影响着保险客户的交易倾向，是各大保险公司投入大量资源开展比拼的必争之地。
当前，保险推广营销主要通过自营与代理两种渠道，不论是线上还是线下，本质都是向客户推介保险产品，满足客户风险保障需求。传统的营销模式较为依赖销售人员的个人能力，参差不齐的销售水平使得保险公司的整体产能受到较大制约，而人工智能技术特别是生成式人工智能在内容创造与反馈上能力出众，与推广销售环节结合，具备天然优势，能够在营销素材设计、代理人销售辅助、客户咨询响应、保险产品推荐等领域发挥重要作用。
在保险产品营销宣传方面，2023年3月，美国保险科技公司Agency Revolution推出一款全新的人工智能驱动的社交媒体软件，该软件能够自动生成拥有个性化内容的帖子，帮助保险公司与保险代理机构简化在社交媒体上向消费者和企业客户发布推广内容的流程。具体来说，Agency Revolution利用AI聊天机器人ChatGPT和内容生成平台Vestorly，帮助保险代理公司发布符合个人兴趣的社交内容，增强社交传播的效果，从而在新媒体时代更有效地吸引潜在客户。
在辅助经纪人营销方面，2023年4月，美国网络安全保险科技公司Coalition推出生成式人工智能聊天机器人Copilot，这款工具使用Coalition发布的公开文档和资源进行训练，能够回答关于最佳网络安全措施、网络保险产品和保障范围等问题，可用于保险经纪的查询和教育，为经纪人提供专业的辅助工具，增强经纪人开展网络安全保险业务的专业能力。
在保险产品咨询推荐方面，美国保险公司Lemonade基于GPT-3技术推出的销售机器人AI.MAYA，能够利用自然语言处理和机器学习技术为客户提供个性化的保险咨询推荐服务。当客户有购买意图时，只需与机器人进行约两分钟的简单聊天，机器人便能识别与处理客户信息，推荐适配的保险产品并报价，最终促成交易的达成。目前，大部分保险公司皆在配置该功能，以提升客户的交互体验。
探知虚实，为保险核保提供风险选择参考
保险核保是保险公司对投保人的投保申请进行审查、核定和选择风险的过程，是保险公司控制风险、保证长期稳定经营的关键步骤。
由于信息不对称，保险公司可能会面临来自投保人的逆向选择与道德风险，因此需要严格的核保规则与有效的核保技术对风险边界进行约束。人工智能技术不仅可以承担简单的自动化核保工作，同时还可以对客户信息进行预处理，得出客户的风险画像，为人工核保决策提供参考。
在风险评估方面，由人工智能驱动的美国财产风险分析科技公司ZestyAI能够使用计算机视觉和人工智能技术对建筑房屋的气候风险进行实时评估，帮助保险公司了解野火、风暴、冰雹、洪水等灾难性事件的潜在风险，从而提升风险选择能力，其合作伙伴包括伯克希尔·哈撒韦、苏黎世保险、怡安等大型保险机构。
值得一提的是，ZestyAI的人工智能野火风险模型Z-FIRE，经过20多年时间的1500余次历史野火事件损失数据的训练，能够根据地形、建筑材料、周边环境等信息对保险标的的火灾风险进行精准评分，为核保决策与费率厘定提供依据。
类似的例子还有很多，2022年9月，美国保险公司Travelers与谷歌云平台共建商业险数据系统，帮助保险公司核保人员更高效地评估中大型企业的业务风险，该数据生态系统整合了数百万条从多个途径获取的结构化和非结构化数据点，采用人工智能和其他高级分析工具，更清楚全面地掌握指定对象的风险水平，为代理人和客户加速报价流程。
2023年8月，安盛再保险集团与美国数据分析提供商Verisk合作推动埃及健康保险市场的发展，可根据投保人的既有病症进行自动化的健康保险核保流程。同时，Verisk还计划利用机器学习平台和人工智能模块，识别出潜在风险领域，助力保险公司在保险消费环节做出更明智的核保决策。
防患未然，为风控减损提供事前主动干预
随着保险业的发展日趋成熟，风险管理与减损这一环节在保险价值链中的地位愈发凸显，近些年来广受行业关注，被认为是引领保险向服务转型并建立竞争优势的关键所在。
对于大量保险客户而言，其最真实根本的需求并不是缴费出单、出险赔付，而是希望生产生活自始至终不受风险的影响，少出险甚至不出险，以及在出险后迅速恢复原状，仅仅是将赔款作为一种不得已情况下的兜底保障。在人工智能技术的支持下，以往一些难以被察觉的风险迹象在酿成事故前能够被及时发现，保险业从风险集散管理向风险减量管理的转变也愈发成熟。
在财产保险领域，2022年10月，慕尼黑再保险公司对美国海事视觉分析平台ShipIn提供融资支持，ShipIn的FleetVision平台通过人工智能和计算机视觉技术，能够实时检测船只活动，主动向船东、经理和海员发出运行异常等危险警报，从而减少船上事故，提高货物运营效率，使海上航行更加安全。通过实时预警通知、船舶性能测试和远程审查，ShipIn将海上事故减少了40%，将货物运营效率提高了8%，为保险公司控制海上船舶保险出险率提供了有效解决方案。
在健康保险领域，人工智能技术也能为客户提供更加精准的主动健康管理服务。美国医疗保健公司Fountain Life通过采用前沿的人工智能技术来检测早期无症状疾病，将应对型关爱模式转变为主动型照护模式，为客户提供预测性医疗保健服务与健康保险。例如，其人工智能驱动的大脑核磁共振成像可以检测出早期癌症、脑动脉瘤、阿尔茨海默症和许多其他传统体检很少检测出的疾病，其人工智能驱动的冠状动脉CT血管造影能够在心脏病发作之前及时发现心脏斑块，并确定治疗方法以降低后期心脏病发作的风险，可在一定程度上阻止病情恶化发展，避免可能产生的高额治疗费用。
明察秋毫，为定损理赔提供快捷准确判断
理赔是保险发挥经济补偿基本职能的关键环节，是客户保单价值的直观体现，理赔是否及时准确将在很大程度上影响客户对保险公司的评价。
传统的保险理赔流程往往因为流程繁琐、周期冗长而广受诟病，而人工智能技术在自动化理赔申请处理、评估定损、审核结算等环节可大大减少人工成本和客户等待时间，进而提高理赔的准确性和效率，提升客户的满意度。
在快捷理赔方面，人工智能视觉技术可为客户带来全新理赔体验。以英国人工智能保险科技公司Tractable为例，在车险与房屋保险领域，利用人工智能图像处理技术进行定损，通过客户手机拍摄的受损照片，就能自动识别汽车与房屋损坏区域和严重程度，并估算损失金额，通过非接触式理赔加快理赔流程，提供卓越的客户服务。
目前，Geico、Admiral、东京海上等国际领先保险公司已与Tractable建立了合作关系，早在2021年Admiral就已使用Tractable AI处理了12000例非接触式索赔，其中90%的索赔估算无需人工即可处理，98%的索赔在15分钟内完成，70%-75%的客户收到人工智能驱动的网络应用程序链接后，通常不超过两分钟即可完成整个理赔流程。
另外，保险公司在改善客户快捷理赔体验的同时，预防保险理赔欺诈同样重要。2022年11月，捷克金融安全服务公司Resistant AI为保险科技公司Claim Technology部署基于人工智能的防欺诈技术，帮助预防理赔欺诈案件的发生，保险公司理赔处理专家能够使用其工具发现肉眼难以识别的伪造文档。Resistant AI表示，任何行为数据，如设备信息、服务使用模式等皆可为其所用，即用于检测发现批量账户注册、身份盗窃、机器人程序和账户接管等现象，揭露各类常见的伪造方式，为保险公司识别身份重复使用和案件重复理赔等行为提供判断依据。
事半功倍，为日常办公提供高效运营支持
在现代企业制度下，保险公司就像一台庞大而复杂的机器，内部结构精密繁复，需要多个部件协调配合，才能保持整台机器的正常运转。
其实，高效的运营管理就像各部件之间的润滑剂，能够促进整台机器灵活运行，轻装上阵，这既能在直观上为公司节省运营成本，又能提高公司的整体竞争力与活力，为公司的长远发展建立优势。人工智能技术的引入，使得保险公司能够在办公保障、人力资源、财务管理、法律合规等方面进一步减轻运营负担，释放员工生产力，提升员工工作效率。
例如，在监管合规领域，保险公司必须遵守各种法规，如数据保护法、偿付能力要求和反洗钱规则，保险公司通常需要向监管机构提交财务报表或风险评估等定期报告，高效和准确的数据管理对于保持合规性至关重要。传统方式提取整理数据和信息可能会导致这些报告出现错误，且费时费力，而人工智能驱动的文档数据提取工具可以显著加快这一进程。
此外，法规要求可能会随着时间的推移而变化，因此需要对数据管理流程进行调整，而人工智能驱动的数据提取工具可以灵活扩展相关数据需求，以适应新的监管要求与不断增长的数据量，显著减少合规工作的工时和相关成本。
在人力资源领域，保险公司正加速配置人工智能应用工具，为员工提供高效运营支持。2023年7月，法国安盛保险集团基于微软Azure OpenAI为其内部员工推出生成式人工智能应用工具AXA Secure GPT，帮助员工能够在安全且符合数据隐私要求的云环境中访问数字平台，功能包括生成、总结、翻译、修改各类文本内容、图片和代码。在第一阶段，AXA Secure GPT已提供给安盛集团运营部门的1000名员工，未来将逐步推广至全球的14万名员工，并帮助员工在各方面提升日常工作效率。
总体上，从航海时代到工业时代，再到信息时代，科学技术的进步日新月异，推动着保险业与时俱进蓬勃发展，并为拓宽保险边界、丰富保险形态、放大保险价值创造了条件。不过，无论科技与保险如何融合，科技只在保险价值链中充当催化剂的角色，保险的基本原理始终未发生改变，为客户提供风险保障是保险业永恒的主题。
目前，全球保险市场仍然存在巨大的保障缺口，保险科技在各个领域为全球保险公司“增智赋能”，并给缩小保险市场供需之间的差距带来了可能。保险公司应当牢牢把握技术变革的机遇，借助人工智能技术跨越式发展的东风，打破传统业务模式的桎梏，摆脱业务增长乏力的瓶颈，在竞争日益激烈的市场中打造“第二增长曲线”，将保险业推向新的发展高地。