人工智能给保险行业带来的机遇和挑战

作者 | 中国人民银行金融研究所 赵大伟,杜谦

一、人工智能技术驱动保险行业变革

1.互联设备的数据大爆炸

从产业配置端来看,带有传感器的设备已广泛生产并投入应用,未来互联消费设备的生产和应用范围将进一步扩张。一方面,车辆、健身追踪设备、智能家居、智能手机等现有设备会进一步普及;另一方面,基于VR/AR技术的新型穿戴设备也会逐步投入应用。互联设备带来的海量微观数据将为保险公司更加深入地进行用户风险测算和开发相应产品以提供更优质的服务提供基础。

VR/AR。能有效结合保险应用场景,形成良好的客户体验环境。VR/AR技术可以帮助保险公司识别用户身份,促进保险代理人与投保人的互动沟通,完成最终交易认证并达到重构服务流程的作用。比如,在车险中,VR/AR技术可以使保险公司和投保人在第一时间还原事故现场,取得第一手的真实信息。在灾难险中,VR/AR技术可以通过现场模拟测试判断受灾面积和受损程度。

传感器技术。从保险公司的角度出发,传感器在连接投保人、信息管理、数据分析以及风险管理四个方面起到正面作用。传感器能够连接车辆和驾驶者的信息传输,根据数据分析路况、驾驶习惯和环境信息,保险公司可以通过这些数据主动应对和控制风险事故的发生。例如,司机有驾车打电话的习惯,在达到一定频率时,手机上相应的APP会做出提示。

此外,保险公司还可以通过客户验证完成投保人资产和生活概况的完整视图,包含地理位置、安全系统、天气、交通和整体健康情况的信息。完整的画像可以为投保人匹配合理的保险产品,保险公司也将得益于索赔和处理费用的降低以及客户满意度和忠诚度的提高。保险公司对传感器积累的信息数据进行高效深入的分析,能够为投保人提供个性化的风险评估和实时保护。

可穿戴设备。可穿戴式设备对于保险的正面作用主要体现在辅助定价和改善营销。投保人购买商业健康险产品往往存在“逆向选择”的情况,可穿戴设备对信息的实时把控可以很好地解决这一问题并实行差异定价,高风险客户缴纳高保费,这样能降低理赔成本。可穿戴式设备可以根据投保人身体健康的变化情况,及时反映投保人的投保需求,推进保险产品的精准营销,为保险产品带来更好的营销、更极致的客户服务。

2.机器人领域创新发展

机器人领域自动化和智能化技术的发展革新正逐步改变人类与世界的互动方式,自动驾驶汽车、3D打印技术、智能医疗机器人等智能设备的落地普及将改变人类生活中的风险来源。保险公司须重新建立风险识别模式与风险度量方法,以适应客户需求的变更 。

自动驾驶技术。据麦肯锡预测,全球自动驾驶车辆销售规模将于 2035 年左右达到 1500 万辆至2000万辆,其中,中国市场销售规模约占全球份额的四分之一。可预期的是,自动驾驶车辆的普及将对保险行业带来颠覆式影响。其一,新的风险源将改变车险业务模式。传统车险业务主要关注人为驾驶操作失误带来的风险,自动驾驶车辆将扭转这一情况。保险公司关注重点将转向潜在的车辆技术故障,如网络入侵导致汽车失控和信息泄露等损失。

此外,由于修理自动驾驶车辆的成本可能高于修理普通车辆的成本,保险公司可能开始提供专门用于车辆维修的政策。其二,机构客户将替代私人客户成为主要车险用户。未来,自动驾驶车辆大概率由私人拥有转为由汽车制造商、乘车共享和技术服务商所拥有,车险销售也将由针对私人客户群体转为面向企业客户群体。

二、人工智能在保险行业的应用

1.人工智能在保险行业的应用前景分析

作为保险行业变革的核心驱动力,人工智能技术的商业价值正在逐步凸显。人工智能技术可应用于保险分销、承保、定价、理赔等多个重要环节,以提高保险业务效率,降低行业运营成本。当前,大力投入人工智能技术开发与研究的企业以行业大型头部保险公司为主,中小型保险企业在相关领域的研究与应用进程相对落后。可预期的是,随着保险企业与科技公司加深合作,中小企业可通过采购SaaS服务的方式获取相关应用。

作为人员密集型行业,人力资源成本是保险企业的重要成本构成之一,约占保险企业总成本的三分之一。据艾瑞咨询估计测算,2019年保险企业的人力资源成本约在5000亿元左右。而人工智能技术的应用可大幅降低保险行业人力资源成本,解决培训成本高、员工流动性高等行业难题,优化行业资源配置,加强核心技术领域和产品优化模块资金投入,优化客户体验,提高客户满意度。

2.人工智能在保险行业的应用范围分析

(1)分销。

在分销环节,人工智能技术主要应用于智能客服、智能保顾、柜面机器人以及AI智能增员,主要体现在分销渠道的区别上。具体应用场景中,人工智能技术的应用可将传统的保险代理人线下推介模式转变为“互动式” “社交化”的营销模式,增强用户体验和满意度,提高销售成功率,降低退保率。

(2)承保与定价。

人工智能技术的应用使得承保环节有望在未来实现完全自动化。依托于保险公司的内部数据和从应用程序接口或外部提供商获取的外部数据,保险公司可通过人工智能技术从海量数据中实现客户画像,识别用户需求、偏好和风险状况,进而为客户提供个性化定制保险产品和定价,以适应客户的生活习惯。

(3)理赔。

基于图像识别等人工智能技术的智能理赔系统可以对损失进行快速的查勘和核定,深度学习在一定程度上解决了图像识别精准度的问题,能够在线判断受损伤部位和程度,并通过知识图谱技术的应用自动推荐维修方案并计算赔付金额,较人工核损流程大大节省时间、提升效率,理赔时间将从传统理赔业务的几天缩短至几个小时甚至数分钟。

(4)反欺诈。

使用图像识别技术可鉴别客户上传的虚假照片,避免客户使用网络图片或处理照片的方式诈取保险赔付。使用生物识别技术可对客户进行身份核验,避免身份顶替骗保现象。通过对海量客户数据的分析还可构建起涉嫌欺诈案件人员的社会关系网络,在投保环节之前进行风险预警。语音识别技术还可帮助实现通过分析客户报案情绪特征测算欺诈指数等。

三、人工智能给保险行业带来的挑战

一是对传统保险业务带来冲击。


首先,人工智能技术使得传统保险业务中依赖保险经纪人的分销和理赔业务出现颠覆性变革。代理人制度是保险公司传统营销体系的核心。由于消费者的分散性、潜在性和不确定性,保险公司在销售保险产品时基本不会直接面对消费者,往往是由代理公司或代理人承担销售工作。智能机器人对人力资源的取代优化了客户体验和服务满意度。其次,传统保险业务的重要来源是对人为因素导致意外损失的保障赔付,随着人工智能技术应用的广度和深度不断扩张,人为因素造成损失的可能性也随之降低,传统保险业务尤其是财产保险将面临业务流失的冲击,例如智能驾驶系统的广泛应用使得传统车险业务面临萎缩风险。

二是对数据治理能力提出挑战。

传统保险公司在产品定价、承保政策、欺诈检测和理赔管理等多环节均受制于数据开发利用的限制。然而,人工智能技术的应用使得分析和利用大数据降低营运成本、优化营运效率成为可能。保险公司在拥抱人工智能技术的同时,如何依法、科学、合理地获取、使用、管理数据,成为保险公司面临的重要挑战。从当前情况来看,部分保险公司仍存在数据治理意识薄弱、数据标准化管理与应用挖掘的能力不足,“数据孤岛”和“数据烟囱”问题没有得到有效解决,数据安全和隐私保护制度建设相对滞后等数据治理问题。

三是金融消费者知识水平滞后于行业创新水平。

一方面,人工智能技术正在快速改变保险行业业务发展,保险标的、属性和风险因素随时可能根据人工智能技术的发展而发生变化。保险已经不是传统意义上只能保障生、老、病、死、残的产品和服务,而是发展到与消费者日常生活、工作、消费行为息息相关的各个领域,保险产品的形式、品种、保障范围、保障程度等都有巨大的创新空间。另一方面,消费者知识水平滞后于保险创新水平,可能会造成消费者权益受损、智能保险产品市场认可度低等一系列问题,故而如何提高消费者认识、选择保险产品能力、提升风险的辨识与防范能力,对于保险行业未来的健康发展来说无疑是一个不可回避的重要问题。

四是人才与技术应用挑战。

科技赋能下的保险行业研究行业重点在于科技落地,如何填补技术理论与落地应用之前的缝隙,成为保险行业未来面对的重要挑战之一。一方面,科技落地对行业人才资质提出较高要求。不同于传统的保险经纪人,科技赋能时代的保险行业需要具备营销、保险、科技等多种专业知识和专业素养的复合型人才,充分调动行业内各层次人才的积极性。另一方面,保险行业部分公司在人工智能技术快速发展中盲目应用新技术。同时,因新的科技应用更新过频过快,导致公司内相应的技术队伍没有配套培养起来,技术上严重依赖于外部资源,出现技术“受制于人”的局面。

四、人工智能背景下保险行业未来发展的政策建议

一是合理制定人工智能技术应用战略规划。


对于传统保险行业巨头来说,高级管理层须适时制定合理的综合战略规划,从运营、产品、人才、数据多方面规划转型路线,把握人工智能技术给保险行业带来的变革机遇,占据战略主动地位。首先,应确定技术融合路径,即是通过成立(或收购合并)新型保险科技公司形式或在公司内部通过创新业务部门进行调整。其次,顺时应势重新考虑与客户交互模式、产品设计和盈利方式,明确产品定位。再次,应在上述规划基础上制定明确的技术发展路线,确定重点投入领域,并及时跟进技术创新走向,做出相应战略调整。

二是提高企业数据治理能力。


人工智能技术在保险行业充分发挥作用需要以优质的数据来源作为支撑,未来数据将成为保险公司的重要“资产”,对其核心竞争力的挖掘和培养有着举足轻重的战略意义,保险公司须充分重视数据的重要地位,提高企业数据治理能力。首先,应确保内部数据的充分挖掘利用,积极探索新型数据分析模型在内部数据分析处理中的能力发挥。其次,应注重合理、合法、高效地提高外部数据获取能力,明晰外部数据访问、获取、分析的权限,优化数据获取成本和确保数据质量并重。再次,企业还须注意科学整合利用内外部数据,追求整体效益最大化。

三是注重人才引进与培养。

未来,保险公司的人力资源建设将由数量建设转为质量建设,人工智能技术的应用将呼唤复合型的保险代理人和经纪人,善于将技术应用与人工情感优势相结合、充分发挥机器辅助功能与主观能动性的从业人员才有机会成长为优秀的保险一线工作者。此外,保险公司还须重视工程师、数据科学家、体验设计师等专业技术人才的引进与培养,制定合理的激励计划与措施提高人才留用率,确保公司人工智能战略计划顺利开展与落地。

四是立足本源,不忘初心。

人工智能技术开始逐步升级和改造传统保险销售渠道、销售模式、产品开发设计、企业内部运营管理以及服务模式等环节,但值得注意的是,其本质仍是利用新兴科技创新保险产品和服务,保险的本质属性、固有风险等并未因人工智能技术的研发与应用而产生改变。人工智能技术的应用可能引发风险复杂化、风险隐蔽化、技术风险扩大化、信息泄露严重化等一系列新的风险问题,行业从业人员和监管部门仍须提高风险警惕意识、强化风险管控能力。

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