人工智能在保险业的应用价值

□章小兵

人工智能已经迈入第三次浪潮，深度学习等核心技术取得突破，语音识别、语义识别、图像识别、自然语言处理等多项技术已经具备大规模应用条件。

与此同时，保险主体纷纷布局，尝试将人工智能在产品开发、销售、承保、理赔、客服、风险管控等领域开展应用，并取得了积极成效。其核心价值可以概括为“降本增效”，即降低成本、增加效益，这也是保险公司应用人工智能的主要出发点和目标。

降低成本

基于大数据对客户进行画像，准确识别潜在客户及其保险需求，推荐合适的产品，提高销售成功率的同时，可以有效降低营销成本。

人工智能，可以将简单、重复、标准化程度高的业务操作，由系统程序自动化处理，从而减少甚至取代人工，并降低人力以及由此产生的运营成本。

图像识别、规则、模型等技术理赔环节运用的逐步深入，能够更为迅速、较为精准地识别欺诈、渗漏风险，明确风险直接前置锁死，疑似风险前置提示保险公司落实管控举措，降低欺诈、渗漏可能，降低赔付成本。

提高效率

人工智能可以简化业务操作，从而提高效率。如在承保、理赔等环节，利用OCR技术，可以实现投保、索赔信息的自动识别与快速录入。

利用生物特征识别、智能互动、智能客服等技术优势，在线完成客户身份验证、投保资料收集、客户咨询的智能应答，提升投保效率。

发挥人工智能在识别、判断、决策等方面的优势，建立智能核保模型，替代核保专员进行决策，可以简化投保流程、提升核保效率、防范承保风险。

利用深度学习、计算机视觉、图像识别等技术，实现对事故损失的自动、智能判定，提升理赔定损效率，提升客户理赔体验。

利用认知计算、专家系统等技术，可以基于对海量历史赔案的学习和分析，建立理算模型和规则，从而协助理赔人员对损失和赔款进行审核计算，提高理算效率。

改善用户体验

人工智能可以精准识别用户需求，提供更加个性化、精准化的服务；可以优化业务处理流程，减少客户等待，从而改善用户体验。

利用语音语义识别、自然语言处理等技术，实现虚拟坐席与客户之间基于语音的实时、智能互动。比如智能语音导航，客户只要直接说出需要的服务内容，系统就可以自动识别客户意图并引导到对应的服务流程，改善交互体验；比如智能坐席，基于丰富的专家知识库和自学习能力，能够有效缓解业务高峰时期客户等待时长，提升客户交互体验。

加强风险管控

利用人工智能在数据分析、预测等方面的优势，结合生物特征识别技等技术，可以识别潜在风险，提升反欺诈和风险防范能力。

利用深度学习技术，构建身份识别模型、反欺诈预测模型、欺诈网络识别模型，从而实现风险的早期识别和预警，并与稽查条线联动，支持反欺诈力量早期介入，实现从风险识别、预警到稽查的全流程管控，提升反欺诈能力。

利用生物特征识别、数据挖掘技术，结合互联网征信模型，构建集中的风险模型库，多维度评估客户信用风险，将风险管理规则从人员经验转化为机器模型，提升信用风险防范能力。

利用机器学习、智能外呼、语义分析、数据挖掘等技术，实现自动化、智能化的催收、追偿、负面舆情监控、网络安全态势感知、IT系统运维等、提升运营风险防范能力。

发掘商业机会

从供给升级出发，应用人工智能可以深度挖掘潜在未知风险点和当前保险产品未覆盖领域，利用数据挖掘、计算机视觉等技术，实现细分领域的产品创新，从而拓展可保风险范围和业务场景。

在风险数据采集时通过人工智能识别技术，结合物联网技术应用，获取更加丰富的风险数据，更好地识别和量化风险，拓展定价数据维度，实现更加差异化、个性化的精准定价，增强产品竞争力。

利用深度学习技术训练数学模型，可以更加快速、精准地识别客户需求，开拓销售机会，提高销售成功率。

新兴科技的迅猛发展，势必会冲击传统保险业；互联网巨头、互联网保险公司，纷纷布局保险业；越来越多的传统保险公司，正利用新科技、大数据、人工智能改造自身系统，提升服务体验。

（作者单位：德联易控科技（北京）有限公司）