人工智能和保险:一切都变了

经过Samad Masood，Lakshmi Prabha M. 2019年10月|文章|12分钟阅读|通过电子邮件发送本文|下载

人工智能正在保险行业获得关注，这一次它不仅仅是一种欺诈检测工具。它正在彻底改变人们对保险产品的体验。大多数保险公司都在试验这项技术。但那些不将其作为转变业务战略和重点的机会的企业，则有可能被甩在后面。

AI和保险：一切都发生了变化

人工智能正在重塑保险业以及它与客户携带的方式。虽然它已被使用多年的欺诈检测，但现在一台保险创新者正在应用该技术来加快运营并区分其产品。

大型保险公司如何利用技术提高运营效率的最好例子，或许是中国平安保险(Ping An)。2018年，平安集团处理的近4000万宗网上寿险保单管理案件中，近90%是通过人工智能自动处理的，其周转期短至3分钟。¹

但大多数创新者都是所谓的芦苇初创公司。其中一些是保险公司自己。基于纽约的保险启动柠檬水是这样的公司。它使用AI来评估索赔，并在2017年，该公司宣布它还支付了保险业历史上最快的索赔：它只花了三秒钟。²

还有其他的保险技术也在开发技术，让大型保险公司得以生存。总部位于美国的Cape Analytics利用人工智能和地理空间图像提供有价值的属性，其准确性与现场检查相同，但速度与在线应用相同。它已经与几家财产保险公司合作;2019年8月，该公司宣布与美国保险公司哈特福德(The Hartford)合作，为该公司提供基于人工智能的财产信息，用于生成房屋保险报价。^3.

这些启用AI的创新非常重要，因为他们正在重新监察顾客思想中保险的价值主张，将其转向增值而不是“卫生”服务。人们不喜欢考虑生活中的风险的事实是购买保险的最大障碍之一。此外，难以说服人们在未来永远不需要的情况下支付某些东西。和保险产品很少旨在满足客户的特定需求 - 例如，保证个人物品或覆盖活动，以便短，具体的时间。

通过人工智能提高运营效率，保险公司可以开始改善个性化服务，设计更具成本效益的针对市场的微观保险服务。例如，为从事特定活动的自由职业者提供临时保险，提供像手机电池保险这样简单的保险，或者提供更适合“分享经济”的保险，这样如果你让一个朋友开你的车一小时，你就能获得保险。

保险创新者正在使用AI以及其他技术进步，例如事物和远程信息处理互联网，以提高运营效率和客户体验（图1）。

图1. AI和保险 - 创新用例

以下是人工智能和其他技术在保险业中应用的几个例子。

更快的要求处理

AI可以用来分类数据和识别关系。它可以帮助进行模式识别和预测，也可以用于分析结构化和非结构化格式的数据。保险公司创新性地利用了这一功能来加快理赔流程并节约成本。例如，亲自派遣调理员到农场去核实有保险的牛或猪是否已经死亡是一个耗时且昂贵的过程。因此，平安为牛和猪实现了人工智能驱动的面部识别。农民可以用智能手机上传动物死亡的照片，并远程提交索赔。平安省下了理赔费用，农民也能更快地收到赔款。^4.

柠檬水，纽约的保险初创公司声称只有三秒钟支付了最快的保险索赔，归功于AI

基于英国的贸易使用AI技术通过使客户上传损坏的图像自动评估损坏水平，帮助保险公司加速索赔过程。贸易队伍与九个国家的主导保险公司一起工作。^5.

预防

消费者健康应用正在使用AI以及医疗级传感器（物联网），以帮助人们保持健康。健康和人寿保险公司具有巨大的激励，以防止疾病和管理人口健康，他们的利润大大依赖于限制支付。

健康保险公司正在将他们的重点转移到主动护理。例如，Aetna与Apple合作，以获得其达到的计划;Aetna将其健康数据与Apple Watch的统计数据结合在一起，两家公司设计了积极成果的奖励。^6.iPhone现在也成了健康监测器。

同样，人寿保险公司也将人寿保单与健康平台捆绑在一起。例如，2018年9月，约翰·汉考克人寿保险公司(John Hancock)宣布，其所有寿险保单都将推出Vitality行为改变平台，以奖励在身体活动、营养和正念方面做出更健康选择的客户，这些选择与更长寿、更健康的生活息息相关。^7.行为改变平台是通过与Vitality的独家合作开发的。Vitality是一家将健康福利与人寿保险整合在一起的全球领先企业。^8.

预测

保险业在很大程度上依赖于统计预测和概率论。人工智能被用来开发实时预测生活事件的新方法。2017年1月，美国寿险初创公司Lapetus Solutions为人们提供了一种通过自拍购买人寿保险的方式。^9.Lapetus使用面部分析来找出习惯，比如吸烟，并在没有耗时的医学检查的情况下给风险打分。

II也被非传统预测的保险公司使用，以提高成本效率。例如，Ping使用基于AI的模型来筛选超过1100万个潜在的代理，预测大于95％的精度，这些精度将留在公司一年多。营业额减少，减少招聘和培训成本。

定价和个性化

家居，车辆和可穿戴物的远程信息处理和复杂的传感器（物联网）现在为保险公司提供有关客户的实时数据，并使保险公司能够为风险适当地创建个性化产品，并为溢价提供优惠。

美国国际集团(American International Group, Inc.)的获奖应用程序On the Go根据加速、速度、刹车等关键驾驶参数，对驾驶员的表现进行分析和评分。在此基础上，AIG现在提供高达15%的汽车保险费折扣。^10.这也改变了保险公司利用过去事件数据评估未来风险的模式。AIG不仅使用这款应用来检测风险，还帮助客户降低风险。这款应用适用于普通大众，使用游戏化和竞赛策略来激励用户。它不仅能帮助AIG留住现有客户，还能接触到潜在客户和广大公众。

以英国的Neos Ventures提供智能家庭监控和与家庭保险政策的紧急援助。Neos App可以提醒用户有关潜在问题 - 在厨房，煤气泄漏，烟雾和缓解事件时开始泄漏的水，及时干预措施。随着技术潜在地减少风险，Neos认为它可以以较低溢价为客户的形式通过节约。^11.

数据优势;数据挑战

当然，好的决策不能在信息不足或低质量的情况下做出。因此，人工智能、物联网和远程信息技术的好处在很大程度上取决于可用数据的质量和数量。这本身就给保险公司带来了一系列全新的挑战。

数据策略对于实现AI和相关技术成功至关重要

虽然数字技术可以帮助收集大量关于客户的私人和公共数据，但按照当地和国际法规管理数据和隐私可能会成为一个令人头痛的问题。当一个企业试图快速发展并利用数字技术和新技术进行创新时，情况尤其如此。

为了管理复杂性，保险公司需要开发一种数据策略，组织内部数据的使用和他们将需要的外部数据。确保来自外部来源的数据能够放大和补充内部数据将是非常关键的。如果企业想要成功地使用人工智能和其他相关技术，数据战略将至关重要。

为了降低使用个人数据的风险，保险公司可以通过提供一定的财务奖励，主动从客户那里收集数据。2016年的一项调查显示，超过一半的美国消费者愿意分享数据以获得保费折扣。^12.

在公共数据领域，有趣的方法也正在出现。例如，Liberty Mutual Insurance及其创新孵化器在2017年推出了一个开放API开发者门户，将公共数据与保险专有知识结合起来。门户汇总公共数据，如汽车盗窃和早期事故，并使用汇总数据提供信息，如安全驾驶路线。^13.

然而，这些都无助于解决那些过度依赖人工智能来管理决策的公司所产生的日益增加的道德问题风险。有充分的证据表明，当人工智能独立运行时，它通常会开始在其逻辑中显示出一些令人不快的特征。管理这一风险将是任何涉及人工智能的企业持续关注的问题。对于负责处理敏感数据和生活问题的保险公司来说，这将是一个更大的问题。

保险的未来

AI对保险业的总体影响将降低成本和加速运营。但这并不意味着保险将成为一种商品。事实上，这为保险公司提供了更多的机会，以区分其产品以及它与客户携带的方式，为他们提供新的增值经验。

再一次，平安是一个典型的例子。该公司为不同行业和服务的数据生态系统孵化了新的业务。它创建了陆金所，称其为世界上最大的在线财富管理平台;平安好医生，远程医疗平台;以及汽车销售的在线门户网站Autohome。

人工智能的采用确实代表了保险公司及其人才的结构和重点将发生的巨大变化。当算法处理数据并在后台做出决策时，保险公司将需要将他们的才能重新集中在生态系统合作、产品设计、客户体验、道德，当然还有人工智能编程上。精算师虽然仍然重要，但不会决定保险业的未来。技术人员和数字产品所有者将站在这场革命的最前沿。

是有弹性的。那是现场企业。

数字核心能力

数字操作模式

让人才转换

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