人工智能技術在客戶投保風險管理中的應用分析

朱 林

（中英人壽保險有限公司，北京 100010）

1 人工智能技術簡介

人工智能是研究人類學習、思考、計算、推理、規劃等行為的規律，可代替人類完成相關任務的技術。這一技術并非近幾年的產物，最早提出是在1956 年。我國人工智能技術的相關研究始于20 世紀70 年代，經過一代人的努力，人工智能技術已經逐漸融入制造、金融、醫療等多個行業，改變了人們的生活。目前的人工智能技術包括3 個部分：第一部分是基礎技術，主要包括知識表示技術、知識推理技術；第二部分是支柱技術，如模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法；第三部分是應用技術，主要包括專家系統、機器學習、集群智能。隨著人工智能技術的逐漸完善，這一體系仍在不斷豐富［1］。這些技術已經在各行各業得到廣泛應用，如基因檢測技術、大數據、區塊鏈技術、云計算、物聯網、深度學習、可穿戴設備、無人駕駛技術、無人機等。文章主要探討人工智能技術在中國保險行業中客戶投保風險管理方面的應用。

2 人工智能技術在客戶投保風險管理中的應用

2.1 智能核保

鑒于投保人和保險人之間一直存在信息不對稱問題，如與身體健康的客戶相比，一些身體較差的客戶更傾向于購買保險，獲得保險保障。即便保險條款中有對投保人如實告知義務的條款，但保險人對不實告知的舉證較難收集。人工智能技術在識別、判斷、決策方面具有優勢，可以代替人工進行核保，防范承保風險。首先，利用人工智能技術中的生物特征識別、智能互動等技術，實現在線收集客戶的身份信息、投保資料信息。尤其是我國保險公司可以利用人臉識別技術和電子簽名技術，對用戶進行在線信息識別。我國人臉識別技術的準確率已經超過99%，保險公司將人臉與現實生活中的客戶進行綁定，通過人臉比對核實身份為客戶辦理保險業務，收集相關信息。其次，利用專家系統，可以在線核對條款比較簡單的保險產品。最后，利用數據挖掘技術和互聯網信征模型，多維度評估客戶的信用風險，讓本該人工核對的內容轉由人工智能模型進行，在提高核保效率的同時，利用構建的風險模型庫，大大提高了信用風險的管理能力。

2.2 承保電子化

在投保過程中，保險公司需要詳細了解客戶的姓名、性別、年齡、證件號碼、地址、聯系方式、年收入等信息資料，但保險公司諸多業務員對這些資料信息不重視，填寫過程并不規范，這就給后續的審核工作增添了諸多不便。有的業務員為提高收益，出現誤導銷售、代替客戶簽名、代替客戶抄寫健康告知等情況，極大增加了保險公司的風險。如今，利用人工智能技術中的光學字符識別（Optical Character Recognition，OCR）、人臉識別，結合電子簽名等技術，就能解決人工錄入客戶信息出現錯誤的情況。尤其是OCR，這種文字識別技術可以直接識別身份證、銀行卡、駕駛證、行駛證、車輛合格證、機動車號牌、VIN碼、營業執照等標準格式卡片證照，準確率超過95%，目前已經廣泛應用于車險承保等保險產品之中。不得不說，保險公司在投保過程中利用人工智能技術實現承保電子化后，極大地提高了信息錄入的效率和準確率，減少了因業務員的失誤造成的風險問題［2］。

2.3 反欺詐，反洗錢

保險屬于金融產品，能夠減輕客戶因疾病帶來的資金壓力，具有一定的資金保障作用，因此不少不法分子盯上了保險產品，利用各種手段對保險公司進行詐騙，或者利用保險產品進行洗錢。我國保險公司利用人工智能技術中的深度學習等技術，構建身份識別模型、反欺詐反洗錢預測模型、欺詐網絡識別模型，精準識別欺詐和洗錢風險，提升反欺詐、反洗錢的治理能力，加強有效風險管理。通過相關預測模型的預判，可以對可疑的保險事實進行識別和預警，對不法分子實現風險識別、預警到稽查的全方位風險管理。

3 人工智能技術在客戶投保風險管理應用過程中存在的問題

3.1 次生風險增加

雖然人工智能技術在客戶投保風險管理中有著無可比擬的優勢，但也并非十全十美。因受到技術水平、環境的限制，其未來還有進一步提升的潛力。通過我國保險公司中人工智能技術的實踐應用可知，人工智能技術在客戶投保風險管理的過程中容易引發以下次生風險：一方面，我國保險公司所應用的人工智能技術大多是通過與第三方技術公司合作開展。事實上，我國大部分保險公司并不具備開發人工智能技術在客戶投保領域應用的專業能力，因而需要與第三方技術公司進行合作，但在合作的過程中，難免會和第三方技術公司對接客戶的相關信息［3］。如果保險公司沒有做好信息保護，就有可能出現信息泄露的風險。這一問題所涉及的法律責任，難免給保險公司造成大量人力、物力、財力的損失。另一方面，保險公司大量應用人工智能技術下的大數據技術，在進行風險管理的同時挖掘了客戶的大量日常行為信息，經數字化處理后進行儲存。雖然有助于保險公司準確、快速進行風險識別，但在我國法律監管仍不完善的大背景下，收集尚未被限制的信息，會出現侵犯客戶個人隱私信息的風險。

3.2 人才極度缺乏

隨著人工智能技術快速發展，各行各業對人工智能人才供不應求，保險公司也不例外，各大公司搶人事件層出不窮，說明保險行業人工智能人才的供給量遠遠低于市場需求水平。除我國自身人工智能專業畢業生數量較少外，目前還面臨著以下問題：一方面，現有精通人工智能技術的專業人才對保險并不十分了解。人工智能技術在客戶投保風險管理中的應用需要工程師對保險流程、經營規則、行業發展有一定的了解；反之，保險公司引入的人工智能專業人才無法在模型的設定中解決保險行業的問題。另一方面，保險公司對員工的培訓不足，沒有形成完善的技能培訓體系，很多員工都不了解人工智能技術，更不會使用人工智能技術相關操作，甚至從思想上不愿意學習人工智能技術，也不愿意使用人工智能技術，這在一定程度上阻礙了人工智能技術在客戶投保過程中的應用，難以滿足現在保險公司風險管理的需求。

3.3 算法不夠成熟

人工智能技術雖然已經取得了突破性成就，但仍有諸多發展空間。比如，在機器學習技術中，雖然已經攻破了多個難點問題，但是鑒于這是一種模擬人類行為的學習方式，不像普通的計算機編程那樣，在諸多領域都能通用。一種算法只能應用于一種保險產品，即便是相似度很高的保險產品，也很難應用同樣的算法或者同樣的模型，因而需要保險公司針對不同的產品設計不同的算法，根據不同的保險案例更新機器學習數據，讓原有算法不斷進行模擬。而算法不夠成熟，使風險管控的準確性仍有提升的空間，保險企業投入的研發成本也成為企業極大的負擔。

4 人工智能技術在客戶投保風險管理中應用的建議

4.1 加大監管力度，嚴厲打擊敏感信息泄露

針對人工智能技術在客戶投保風險管理的應用引發的次生風險，必須加強監管主體的建設。人工智能技術在法律法規準則方面還存在不足，因而引發了保險公司侵犯客戶個人隱私、敏感信息泄露等問題，因而應做到以下兩個方面：一方面，中國人民銀行金融科技委員會等監管主體應當制定明確的監管標準，所有保險公司在應用人工智能技術之時都需要遵守相關的法律法規。另一方面，監管主體要監管保險公司對客戶信息的采集，限制第三方技術公司獲得保險公司數據，避免客戶信息泄露，不幸落入不法分子手中用于違法犯罪活動，進一步保障客戶的信息安全［4］。對于不遵守監管主體監管的保險公司，監管主體應給予其一定的懲罰，加強對人工智能技術應用的管理。

4.2 引入專業人才，開展系統的人才培訓

人工智能技術給保險行業帶來了發展機遇，保險公司必須抓住這一機遇，利用科技進行轉型升級，提高市場競爭力。為了更好地實現保險公司的技術轉型，保險公司需要引入大量專業技術人才及對人工智能技術應用熟練的員工。一方面，保險公司需要對人工智能技術專業人才開展保險知識培訓，讓精通人工智能技術的專業人才了解行業痛點和難點，利用人工智能技術解決傳統保險行業中風險管控的問題。另一方面，保險公司需要對自身企業的員工進行培訓，從思想上讓其了解到人工智能技術對客戶投保風險管理的重要性和優勢，從內心認同人工智能技術［5］。同時，該培訓應當針對企業內部人工智能技術的應用給員工詳細講解技術，讓員工在工作中真正了解并應用人工智能技術，摒棄比較落后的工作方式。

4.3 升級專業技術，提升風險管控水平

針對目前人工智能技術仍不完善的問題，保險公司在轉型的過程中應高度重視人工智能技術的升級，提升人工智能技術在客戶投保過程中的風險管控水平。一方面，鑒于人工智能技術中的機器學習技術不具有通用性，保險公司應加緊研究適用于保險行業風險管控的相關技術，針對客戶投保的信用風險和運營風險管控過程中的痛點和難點進行技術升級。另一方面，保險公司應實時關注其他行業中的人工智能技術的發展情況，提高人工智能技術風險管控的精準度，打造高效的客戶投保風險管理模式，推動整個保險行業的發展。

5 結語

文章簡單介紹了人工智能技術及其在客戶投保風險管理中的應用，發現應用過程中存在次生風險增加、人才極度缺乏、算法不夠成熟的問題，并提出了提升人工智能技術在客戶投保風險管理中應用的建議，需要監管主體加大監管力度，嚴厲打擊敏感信息泄露。保險公司應當引入專業人才，開展系統的人才培訓，同時應升級技術，進一步提升風險管控水平。