本文節選自《金融電子化》2019年01月刊

　　作者：中國人壽保險股份有限公司新疆分公司 王瑋

　　編者按

　　本文介紹了人工智能的發展現狀、行業應用等，并對人工智能在保險行業的應用前景進行了探討分析?！　?/P>

　　人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，將催生新的技術、產品、產業、業態和商業模式，從而引發經濟結構的重大變革，實現社會生產力的整體提升。

　　人工智能的發展現狀

　　2010年以來，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人的突破，加之大數據時代加成，人工智能取得了爆發式發展，商業化、全球化浪潮席卷而來。

　　隨著機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺、人機交互、生物特征識別、虛擬現實、增強現實等關鍵技術的重大發展，越來越多的行業可以實現自動化處理，人工智能產業鏈也得到了長足的發展。

　　其中，基礎設施層（A端）主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商；應用技術層（B端）主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商；行業應用層（C端）主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。

　　人工智能的行業應用

　　人工智能產業主要分為核心業態、關聯業態、衍生業態三個層次。隨著人工智能技術的成熟，國際巨頭紛紛布局行業應用，積極尋找人工智能落地場景，B、C端同時發力。例如，Google全面開花，幾乎覆蓋所有行業；亞馬遜重點關注智能家居、云服務、電商及傳統零售業變革；微軟、Apple、Facebook則專注于利用AI技術提升用戶體驗。

　　目前，國內人工智能發展已具備一定的技術和產業基礎，在語義識別、語音識別、人臉識別、圖像識別技術的精度和效率已遠超人工，特別是核心技術之一的計算機視覺技術已達全球領先水平。在芯片、數據、平臺、應用等領域集聚了一批人工智能企業，在不少方向取得階段性成果并已市場化應用。國內巨頭中，百度全面發力，騰訊則是打造基于用戶體系的軟硬件服務型AI生態，重點關注社交、家具、游戲、醫療等領域；阿里巴巴著力構建以阿里云為基礎的AI藍圖，重點關注電商、金融及工業、交通、零售等傳統產業；科大訊飛是國內最出色的智能語音和語言技術企業。

　　從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%；其次是應用技術層的企業，占比達31.04%；基礎設施層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。

　　人工智能的發展趨勢

　　麥肯錫預計，到2025年全球人工智能應用市場規?？傊祵⑦_到1270億美元，而我國預計超過4000億元，人工智能會迎來突飛猛進的產業化發展。人工智能進階發展將表現為：一是智能服務呈現線上線下的無縫融合；二是智能化應用場景從單一向多元化發展；三是人工智能和實體經濟的深度融合將進一步加快。近年來，我國人工智能與實體經濟的融合已逐步加深，已有智能機器人已可以獨立完成一些業務辦理事項。隨著智能制造進程的加快和人工智能底層技術的開源化，新一代人工智能技術產品的發展和應用不僅能帶來戰略性新興產業的整體性突破，還將助推傳統產業轉型升級，傳統行業將加快掌握人工智能基礎技術并依托其積累的行業數據資源實現人工智能與實體經濟的深度融合創新。未來，將有越來越多的職業被人工智能所替代。

　　人工智能對保險行業的影響

　　隨著騰訊、阿里、京東等互聯網巨頭紛紛進入保險業，傳統保險業受到了前所未有的沖擊，科技創新逐步顛覆保險業的商業模式，變革保險業的經營方式。

　　1.對保單生命周期的影響。人工智能可替代保單生命周期的多個處理環節，可以代替諸如保單錄入、核保、收付費、理賠、保全等很多人工操作，在降成本、提效率方面有很大變革空間。

　　2.對核心業務的影響。保險產品設計基于大數法則，人工智能技術可幫助或替代精算師分析海量數據，設計精確、特征鮮明的產品。同樣的，理賠理算環節若采用人工智能技術來識別圖像，做出精準匹配，則可以極大提升客戶滿意度。在產品銷售環節，人工智能則更為標準化、專業化，可避免銷售誤導和潛在風險。在風險控制環節，可基于大數據基礎，在身份核實、征信及反欺詐方面發揮人力所無法達到的程度。在資金運用環節，同樣能借助專家系統、智能投顧，做出更為精準的判斷。

　　3.對客戶服務的影響。機器人客服同樣可替代傳統客服人員，解決客戶的大部分常規問題，在智能查詢方面甚至比人工客服更準確、更高效。

　　4.對滿足客戶個性化需求的影響。在廣泛的數據基礎上，人工智能技術可實現對客戶的個性化分析，找出最適合的保險產品和增值服務，從而實現“以客戶為中心”的目標，使客戶獲得更好的用戶體驗。

　　人工智能在保險行業的應用前景

　　保險行業豐富的數據資源為人工智能的應用提供了諸多場景，相應的，人工智能也為保險業價值鏈重構發揮著重要的作用。

　　1.替代簡單重復性操作。保單契約錄入、核保、收費等簡單重復性的人工操作，可以通過機器學習實現智能處理。人工智能的語音識別及智能分析技術、人臉識別技術可用于智能客服領域，智能客服可以大幅度減少耗時費力的重復性人力工作，從而降低運營成本。

　　2.滿足客戶個性化需求。利用人工智能技術，通過數據分析形成客戶畫像，對客戶進行特征分析，定制專屬產品和服務，為客戶提供最適合的營銷活動并定向、精準地投放給客戶，實現最佳客戶體驗。

　　3.改進產品設計缺陷。人工智能可以改進產品體驗，進行在線產品設計和內容推薦，為客戶設計個性化、碎片化的保險產品。多維度的大數據分析能輔助保險精算更準確地度量產品風險，提升產品風險定價能力，提供差異化定價，實現產品創新和個性化定制。

　　4.變革保險銷售模式。人工智能可簡化產品購買方式，標準化銷售流程與話術，優化客戶體驗，避免銷售誤導，也能極大降低營銷人力成本。尤其智能交互機器人可以與客戶進行交互，通過運用知識圖譜，可以高效且相對準確地了解客戶。還能夠篩選客戶信息、查詢保單和查詢費率等，從而提高客戶存留率，實現客戶價值最大化。

　　5.發揮智能決策作用。在核保、理賠、投顧等領域，能通過人工智能實現智能決策，有效控制風險。智能投顧的核心是充足的數據積累與算法模型，可以根據客戶的風險承受能力、風格偏好或自身理財需求，運用智能算法及投資組合優化等理論模型，為客戶提供最合適的投資參考，指導客戶更恰當地購買保險。

　　在核保環節，可根據篩查規則先進行在線核保，再對篩查后的保單進行人工核保，這既可以簡化核保流程，提高核保效率，又能相對使承保條件更寬松，提升了常見非標人群的投保便捷度。

　　在理賠環節，基于圖像識別技術，能快速查勘、核損、定損和反欺詐識別，較比傳統的人工核損流程極為節省時間，能明顯提升理賠效率，降低騙保概率。采用智能理賠風險輸入、加工和預警輸出，能夠定義風控規則進行篩查，完善理賠風險閉環管理機制。

　　此外，通過大數據，能提高信息搜索、流轉效率與準確度，自動識別場景中的風險，對保險操作風險進行積極管理，提升服務時效和服務質量。

　　最后，保險業自身正處在發展和變革的進程中，傳統業務發展面臨瓶頸，必須通過模式創新、產品創新、服務創新等方式走創新發展的道路。在人工智能飛速發展的時代，保險行業要抓住機遇，依靠新思維、新技術，發揮經濟“助推器”和“穩定器”的作用。

責任編輯：韓希宇