人工智能背景下汽車保險與理賠人才培養模式創新研究

摘 要：隨著科技的不斷發展，人工智能在各行各業中已經被廣泛使用，汽車保險行業也不例外，近年來人工智能技術應用也取得了顯著的成效；在此背景下，高職院校如何創新性地培養學生使其掌握更尖端的人工智能技術為客戶辦理各項保險與理賠業務，以滿足汽車保險行業對掌握人工智能技術人才的需求；文章擬對此問題進行深入探討并提出建議對策。

關鍵詞：人工智能 汽車保險與理賠 人才培養模式 創新研究

1 人工智能背景下研究汽車保險與理賠人才培養模式的重要意義

在國家大力支持汽車產業的新時代，我國已經成為汽車生產和銷售大國，隨著各類汽車銷售量不斷增加，需要購買汽車保險的客戶群體大量增加，同時各類汽車事故的定損理賠業務也在大量增加，按照我國車輛管理規定和交通法等相關規定，每輛車除了購買國家規定的交強險以外，客戶還可以根據需要辦理個性化車險；并且，所有的客戶都希望在發生事故后能快速便捷地辦理理賠，特別是人工智能技術進入到汽車保險領域，平安保險、太平洋保險、中國人壽保險、泰康保險等各大保險公司也推出了人工智能個性化服務，從車險產品推廣、營銷措施及理賠服務等業務，都已經借助于人工智能等開始辦理業務，花樣翻新的人工智能服務完全打破了過去人們對汽車保險與理賠業務辦理的概念，各大保險公司一方面大量需要汽車保險與理賠的從業人員，同時對從業人員在人工智能背景下綜合職業能力要求大幅提高，高職院校在人工智能背景下如何培養學生，以滿足車險企業對人才的要求已經成為當前亟待研究的問題；眾所周知，人工智能已經對社會經濟各行各業產生了深遠影響，汽車保險與理賠也不例外；在此背景下，研究人工智能背景下汽車保險與理賠人才培養模式具有重大的理論與實踐價值。

2 人工智能在汽車保險與理賠領域的應用優勢

2.1 提高效率、降低成本

隨著汽車銷量的增長，保險與理賠業務量隨之增大，過去完全依靠人工辦理并進行定損的理賠業務，人工定損可能對某一車損狀況得出不同的結論，需要多人多次核準、討論協商才能確定，需要更長時間及更多人員參與，耗時耗力，使用人工智能技術就可以比較精準的快速確定，并且能夠快速完成理賠程序，提高了保險與理賠辦理的速度與準確度，克服了保險理賠定損程序煩瑣、理賠慢的問題，提高了效率，降低了時間與人力成本。

2.2 提高用戶滿意度

對于汽車保險的個人部分購買，很多用戶在選擇時存在“兩難”情緒，對于種類繁多的車險種類，到底應該如何配置，才能實現“少花錢、高保障”的用戶期望，盡管有保險員能夠為車險用戶提供產品介紹、咨詢及配置等服務，但仍然存在保險員介紹的“車險產品”可能帶有個人的“價值判斷”，很難根據用戶的用車規劃、個人收入及風險保障等做出“最佳安排”，人工智能為用戶進行個性化車險搭配就可以更科學合理地通過“精算”為客戶提供最佳方案，使用戶在購買車險時避免了個人“沖動選擇、錯選、誤選及漏選”的失誤，提高了用戶的滿意度。

2.3 解決偏遠地方理賠難的問題

長期以來，偏遠地方、道路崎嶇、地形復雜等車險事故現場定損及理賠一直是各大保險公司的一大難題，一是人員不能第一時間到達現場；二是出險現場容易遭到二次破壞，人工理賠定損存在很多不確定因素，使用人工智能技術，可以有效解決這些難題，特別是第一時間、第一現場解決偏遠地方理賠難的問題。

2.4 彌補理賠高峰期人員不足的問題

汽車保險與理賠是一項專業性很強的工作，要求工作人員要熟悉各種車型的底盤重量、安全氣囊及各種配置等基本技術參數，又要對車險的各種條款規定做到熟記、深度理解及熟練應用，還必須牢記道路交通法規，必須有敏銳的現場洞察力，要能承受一定的工作壓力，汽車事故現場有時候會有各種狀況，需要工作人員既要有較高的專業技術，又要有良好的溝通與協調能力，才能快速順利地解決每一個事故理賠，由于該行業對工作人員的綜合職業能力要求較高，能勝任并出色完成工作的人員較少，在理賠高峰期，由于工作人員短缺導致理賠速度較慢，有了人工智能技術。

2.5 人工智能可以幫助識別理賠欺詐

理賠欺詐行為就是“騙保”，各大保險公司盡管仔細勘察、慎重定損、嚴格把關，但因為一些出險現場隱蔽的“騙保”手段很難立刻識別，可能導致人工理賠錯誤的判斷，而使用了人工智能技術后，可以通過大數據挖掘技術等方法進行科學精準的識別，從而避免了欺詐騙保的錯誤發生。

2.6 為客戶提供個性化服務

人工智能可以為客戶提供多種多樣的個性化服務，例如，可以快速回答客戶關于車險及理賠的各種疑問，也可以提供一些客戶急切需要的信息，不需要客戶等待人工客服回復；還可以通過識別不同的駕駛數據，并與過去的數據進行比較，形成一個連續的“數據線”，由此來判斷和預測客戶駕車存在的潛在風險，匯總分析形成駕駛員的駕駛風格，這些個性化服務一方面可以提醒客戶需要改變哪些危險駕駛習慣，同時也可以為保險公司在客戶辦理保險時，提供科學客觀的參考依據，由此做出“投保”或“拒保”的正確審核，幫助保險公司規避可能的風險。

2.7 智能快捷審核

一般車險理賠的步驟包括審核被保人的身份、材料是否齊全、正確、真實、以及審核診療信息，最后根據保險事故客戶信息做出準確的審核結論，但速度慢、手續煩瑣，主要原因是嚴謹審核非常重要，應用人工智能技術后可以將審核理賠的時間快速地縮短，由人工智能審核避免了人工審核的疏漏和認定意見不一致等弊端，不但加快了審核的速度，而且提高了準確度，提高了客戶滿意度。

2.8 提供更有價值的信息

人工智能可以為保險公司選址提供更有價值的信息，人工智能可以將保險公司所在地的人流量、居民消費水平、消費習慣、經濟收入及犯罪率等綜合信息分析，可以幫助保險公司分析該地區人們對保險的接納程度等，為保險公司進一步拓展業務、擴大市場提供更加客觀的數據支持，避免盲目選址或不當的營銷措施。

3 人工智能應用在汽車保險與理賠中的核心技術

3.1 知識表示計算法

知識表示計算是人工智能技術與信息科學技術相互融合的一種新型技術，該技術的核心是一種可被計算機接受的用于描述知識的數據結構，在汽車保險與理賠領域，知識表示計算主要通過人工神經網絡表征結合事故認定專家給出的綜合認定數據進行數據系統分析綜合，最后知識表示方法給出綜合認定數據，從而運用其智能性解決了車險理賠過程中遇到的復雜問題。

3.2 計算機視覺技術

計算機視覺是利用攝像機和電腦對目標掃描，進而對目標進行識別、跟蹤和測呈等，并通過圖形處理，使其成為更容易被人眼辨別或傳送給儀器檢測的圖像。在汽車保險領域中的應用主要有信息組織、物體與環境建模以及交感互動等方面，其作用是通過感知從感官信號中獲取信息；同時，運用計算機視覺技術利用圖像處理操作及機器學習等綜合技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為更加細化的小塊任務，便于更加精細化管理督查每一部分任務的完成情況。

3.3 人臉識別和語音識別技術

通過人臉識別技術和語音識別技術可以準確地識別投保人的面部特征，從而確認是不是投保人，理賠最重要的環節是要身份的確認。人臉識別技術在保險行業的應用，最重要的是為投保人可以足不出戶辦理，保單保全、信息變更、修改地址、退保等業務操作，不用去線下柜臺直接拍照上傳即可，直接識別客戶的面部特征，瞬間確認是否是客戶本人，從而減輕了人工工作量，減少審核錯誤率，降低了成本。

3.4 光學字符識別技術

傳統的保司工作人員在針對理賠、審查等工作時，需要一步一步確認審核，浪費了大量時間，當用戶在提交理賠申請資料時，使用光學字符識別技術可以快速精準的抓取到證件上的數據信息，快速對用戶個人信息完成識別，加快理賠速度。目前平安保險公司已經成功地運用了這項技術辦理業務。

3.5 風控模型技術

運用大數據模型和風控模型，可以生成風險控制規則，并能查詢到客戶以前的征信數據及對出險數據進行篩選排查，如果排查到哪個案件有問題，或者有可能存在欺詐，則這樣的案件就可以交由人工審核，由此提高了風控水平。

3.6 機器學習技術

保險與理賠使用機器學習技術，可以大量處理客戶數據，根據處理的客戶數據預測客戶未來可能發生的行為及行業發展趨勢，例如：預測客戶對保險公司或者某一保險產品的信任度及忠誠度，預測退保率及續保率等，處理的客戶數據越多，預測準確度越高。

4 高職培養學生人工智能保險與理賠實踐技能困境

4.1 缺乏專家指導

人工智能技術作為人類社會繼計算機、互聯網之后的又一次顛覆性技術革命，已經逐漸滲透到社會經濟的各行各業，改變著人們生活的方方面面，作為一項高尖端的新技術，正處在探索和發展階段，真正熟練全面掌握人工智能技術的技術專家對學院師生技術指導較少。

4.2 教師缺乏培訓

當前，高職學院汽車保險與理賠授課級實訓教師，對汽車保險與理賠在傳統工作環境下能較好地指導學生進行知識與技能的獲得，但在人工智能背景下，如何使用AI技術訓練學生的專業操作技能，目前教師自身面對AI技術的知識儲備及實踐操作能力很欠缺，大部分老師自己還處于學習階段，缺乏專業的培訓。

4.3 缺乏實驗條件

目前，許多高職院校沒有專門的人工智能實驗室和實驗設備，汽車保險與理賠業務與交通、醫療等多行業知識相關，學生在校應該有相應的實驗條件，才能訓練相關技能，但目前缺乏智能交通實訓套件（FS_JTTJ）、智能交通綜合實訓系統/沙盤（FS_ITS）、智慧教室系統（FS_TMJS）、智能硬件實驗箱（FS_ALiIoT）及智能傳感器實驗平臺（FS_ISensor）等實驗條件。

4.4 缺乏整體人工智能技能培養規劃

當前高職學院各專業人才培養方案中并未融入人工智能相關內容，人工智能相關的教學內容無法落地，與專業課程教學目前處在脫節狀況，從人才培養方案及課程標準等方面缺乏整體規劃。

4.5 重視程度不夠

雖然大部分師生都已經通過各種信息通道了解了人工智能對未來社會發展的重大影響，但對學生進行人工智能技能訓練在思想上還處在了解、探尋階段，對人工智能融入專業技能訓練的重視程度不夠，導致大部分高職學院依然把辦學重點放在傳統教學目標中，學生對人工智能技術掌握及技能訓練還未放在重點培養目標中。

5 汽車保險與理賠高職生人工智能應用技術培養創新路徑探索

5.1 要做好頂層設計規劃

隨著人工智能技術逐步對各行業原來的運營模式的挑戰，高職學院作為為國家培養技能型、應用型人才的主要陣地，對學生人工技能的培養將是滿足用人單位需求，跟上時代對人才技術要求，就必須對原有的人才培養方案進行修訂，對課程標準進行修訂，同時，在學院的總體人才培養規劃中，要將人工智能的教學要求增加進去，并且細化到人才培養方案及課程標準中去，做好系統培養計劃。

5.2 要與專業課程高度融合

汽車保險與理賠學生技能培養，在傳統的教學模式中，學生為客戶辦理保險與理賠業務，較少使用人工智能技術，但現在的龍頭保險公司，例如平安保險、人壽保險及太平洋保險公司等大量業務采用人工智能技術，所以，汽車保險與理賠行業發展已經明確提出了從業人員應該掌握一定的人工智能技術，學院對學生的培養就應該從車企對人才的技能要求出發，與專業課程學習緊密結合，做到無縫對接，相互融合，才能達到預期的教學目標。

5.3 對教師進行系統培訓

名師出高徒，高水平的人工智能車險業務技術骨干，必須有豐富教學經驗、車險專業技能、掌握了人工智能技術的高水平教學團隊來實施人才培養方案，必須對教學團隊進行人工智能技術的系統培訓，才能使教師全面掌握人工智能知識及操作技能，才能帶領學生有計劃、有目的開展學習活動，國家當前正在加強教師培訓，高職學院在教師培訓計劃中應該增加人工智能培訓計劃，從人數、規格上大力加強對教師的系統培訓。

5.4 加大硬件實訓基地建設

學生人工智能技術的學習，更多需要依靠相關實驗、實習設備才能完成，高職學院在汽車保險與理賠的實驗、實訓基地建設過程中，要對人工智能實訓室加大投入力度，資金投入要滿足儀器設備等建設需要，才能保障班級授課制的學生在同一教學時段內多人同時開展學習。

5.5 與AI及車險龍頭企業“合作”培養

中國人民保險公司、平安、太平洋、人壽保險公司等是當前車險龍頭企業，這些龍頭企業已經在部分業務辦理上采用了人工智能技術，人工智能技術研發實力最強的科大訊飛公司，首屈一指的語音技術領先者托爾思公司，全球領先的智能檢索技術服務商萬興科技，成功自主研發了AI圖像以及對話機器人的漢王科技公司，全球文字識別技術與智能交互龍頭企業科大國創公司，智能網聯和智慧能源領軍企業福石控股公司，國內領先的產業云及大數據服務商傳智教育公司，人工智能技能培訓龍頭企業海天瑞聲公司等知名人工智能公司，如果高職院校能與這些公司合作培養學生，將企業技術精英引入教學團隊，最前沿的結合應用場景的實踐技能傳授給學生，勢必對學生人工智能技術的訓練培養起到巨大的推動作用。

6 結語

隨著汽車行業的發展及居民家用車的普及，車險企業的用工需求量增大，對高職生汽車保險與理賠人工智能技術的培養是新時代教育改革的大趨勢。

基金項目：本文系甘肅省教育廳：2024年度甘肅省高校教師創新基金項目2024B--295階段性研究成果。

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