保險科技背景下人工智能對保險業發展的影響研究

劉泉 李振

【摘? ?要】本文就人工智能為保險業帶來的機遇、產生的影響及人工智能技術在保險業的應用現狀做了研究，舉例論述了人工智能對保險公司各經營環節的影響。提出了人工智能對于我國保險業的一些挑戰，基于宏微觀兩個層面，提出人工智能在未來保險業發展的相關建議。

【關鍵詞】保險業;保險科技;大數據;人工智能

1.研究背景

1.1人工智能的定位及發展歷程

人工智能（Artificial Intelligence），簡稱AI。約翰·麥卡錫博士認為，發展人工智能，是為了使機器的行為看起來像人所表現出的智能行為。人腦擁有思考和學習的能力，人工智能恰恰就是在模擬人腦所具備的學習能力，并將它運用于開發軟件，服務于人們的工作與生活。“人工智能”這一概念于1956年被提出。經歷過挫折，跌入過谷底，但它一直在不斷前進。

1.2人工智能為保險業帶來機遇

近五年以來，人工智能在中國的市場規模在不斷擴大，各行業巨頭也在加快人工智能技術布局。2018年我國人工智能行業市場規模約為203.3億元。保險科技時代，人工智能將扮演重要角色。新的時代消費者更青睞去體驗個性智能、便捷高效的保險產品，這對于保險公司傳統的險種開發、定損理賠、等環節造成了新的考驗。人工智能技術將受到保險公司的重視。

2.人工智能在保險業的應用現狀

2.1產品設計和定價

同質化的保險產品難以滿足消費者個性化的保險需求，這就需要保險公司從個體差異性出發，對個人或企業客戶進行個性化的產品設計，實行個性化的定價方式。在人身險領域，圖像識別技術和人臉識別技術已有運用。在客戶足不出戶的情況下，保險公司可以通過人臉和圖像識別技術獲取客戶的年齡、健康狀況、性別、收入高低等信息，并對已獲信息實現智能處理、提煉分析，從而為客戶提供最為合適的保險計劃。車險領域，在人工智能、車聯網技術的加持下，定價差異化得以實現。平安產險建立的AI車主評分定價系統，通過車主信息、索賠記錄、車型等信息快速定位出標的所需保額，通過不斷進行迭代的機器學習、根據客戶的駕駛習慣和駕駛路線等實現“一人一價格，一車一價格”。

2.2產品營銷

保險產品營銷環節，借助人工智能技術，分析客戶數據，提煉客戶特征，有針對性進行精準的定向營銷，為客戶推薦合適的保險產品。2018世界人工智能大會在上海成功舉行。作為“大數據+AI”的模型產品，中國太保推出的智能保顧“阿爾法保險”入圍了“AI+金融”應用體驗展覽項目。其作為我國保險業第一位AI智能保顧，可以為客戶進行個性化的保險產品定制服務，通過對特定技術及算法模型的學習，在與客戶交流時，從他們的家庭條件和私人需求為出發點，為客戶提供適當的險種和實時報價。

2.3核保

核保環節，保險公司根據規則進行對客戶不良信息的篩查，拒絕為曾有失信行為者承保。還可運用人工智能技術，訓練風險定價模型，提升核保效率，以增加保費的方式來提升高風險保戶的投保成本。2018年12月，“核動力”AI核保項目在中國太平洋人壽保險全公司范圍內啟動，標志著其在同行業內首先進入了人工智能核保時代，并在傳統的承保業務中建立基于AI的核保新基準。“核動力”經過半年多的深入研究開發，對大規模歷史數據進行了分析和預處理，運用先進的智能算法模型建立了AI承保模型并進行持續優化以保證AI模型的準確性。

2.4定損及理賠

在車險的定損理賠環節運用人工智能，可從本質上改善理賠業務，提升保險公司服務水平。在人工智能指導下，車險理賠業務將會被簡化和加速進行，保險公司同時處理的賠案數量將會上升，而理賠成本可以得到一定的控制。螞蟻科技集團于2017年6月宣布其基于人工智能的產品“定損寶”開放使用。AI圖像識別技術是其核心，“定損寶”對客戶上傳的車輛全景圖與損壞部位照片進行分析，運用人工智能來確定損失程度和修理價格，既方便了車主，提升了用戶體驗，又降低了保險公司的理賠運營成本。

3.人工智能向保險業發出的挑戰

科技是把“雙刃劍”，人工智能在為保險業提供便利的同時，也帶來了新的風險。人工智能的發展，對保險業既是難得的機遇，又是不小的挑戰。

3.1人工智能技術和人才匱乏

當下，保險業與人工智能技術的融合并不十分成熟。比如，當前我們可看見的大多數系統仍處于規則的引擎階段。AI最大的特點是深度學習，依靠海量案例、數據來對AI模型進行訓練，復合型人才的缺口就產生了：專業性極強的軟件工程師少有洞悉保險業變化規律的，而保險公司也匱乏精于人工智能方向的人才。

3.2數據資源不足，壟斷情況嚴重

人工智能依靠海量案例和保險公司所提供的完整用戶數據來進行深入學習，而這些相關數據通常由保險業的大公司所壟斷。企業間的數據是不互通的，難以進行披露和共享。因此，小規模或初創的保險公司匱乏數據資源，為了獲取相關資料只能提高成本費用，這對于行業間的競爭會產生負面的影響。而即便是行業巨頭，也沒有出現任何一家保險公司擁有具備通用性和代表性的閉環式完整數據資源，影響了人工智能的深度學習與模型訓練。

3.3數據存在信息泄露風險，用戶隱私安全受到威脅

人工智能技術所囊括的大量案例及相關數據和多樣化的情景分析是促進保險智能化的重要組成部分，但風險是與數據量成正比的，用戶數據越來越龐大的今天，其泄露風險也在隨之上升。比如，可穿戴設備的運用雖然推動了人身險差異化定價，一定程度上阻止了逆選擇和道德危險，但卻吞沒了更多的用戶隱私，用戶的健康數據會受到監視。

4.保險業運用人工智能的建議與展望

針對上述人工智能對保險業產生的挑戰，應從政府和企業兩方面正確規范整個保險業對于人工智能的運用，讓技術更好地服務于社會和經濟發展。

4.1宏觀層面

國家應重視對保險業應用人工智能技術的監管，完善相關法律法規，繼續推動數據信息化建設工程。人工智能時代，隨著互聯網的發展，用戶面臨的數據泄露風險前所未有，隱私安全受到嚴重威脅。這就對政府提出要求，加強相應監督管理，制定并且完善保護居民數據安全相關的規章制度。與此同時，保險公司數據披露應受到政府的監管，在保護用戶數據不遭到泄漏的同時，推動數據共享，積極建立起符合AI深度學習標準的數據閉環。AI時代，復合型專業人才對于保險公司的重要性不言而喻，因此，監管機構、地方政府應把培養復合型人才上升至戰略高度。

4.2微觀層面

保險公司應順應時代發展潮流，抓住技術進步紅利，重視人工智能在保險領域的應用，將其作為引領未來的重要發展戰略。大力開發人工智能與保險相融合的產品，不斷進行智能保險產品的創新，發展新的保險產品形式。人工智能技術在保險業的應用基礎是大量的用戶數據，而使用用戶數據應遵循一條原則：確保用戶的隱私得到保護，信息安全得到保證。AI時代最具價值的便是具備相關領域專業知識和人工智能技術的復合型人才。人工智能技術固然有著很高的價值，但如何發揮它的作用、怎樣最大程度體現出其商業價值則依賴專業性的復合型人才。保險公司在進行人工智能相關的團隊組建時，應著眼于復合型人才的招攬，重視具有跨學科背景的人才。

參考文獻

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[3]許閑.人工智能對保險行業的挑戰與展望[N]. 21世紀經濟報道， 2018-12-11.

作者簡介：劉泉（1997-），男，漢族，山西呂梁人。

李振（1996-），男，漢族，山西長治人。

遼寧大學? ? 遼寧沈陽? ? 110036