保险行业AI化

投保和理赔的“用户体验”一直饱受诟病,销售误导造成退保率居高不下,每年行业有超4000亿的退保金;理赔流程繁琐、周期长是金融消费投诉重灾区,以至于我们看到一线保险推销员的职业尊严感与其在现代金融中地位是极不相符的。那么,人工智能技术能否让保险更简单?AI改造保险行业的抓手在哪?平台技术社会化会遇到哪些问题?是本文所探讨的话题。
人工智能技术能否让保险更简单?AI改造保险行业的抓手在哪?平台技术社会化会遇到哪些问题?下面我们来进行详细解读。
![]()

金融科技“ABC”战略的形象化提法被业内认可:“F(金融科技,FinTech)=A(人工智能,AI)+B(区块链,Blockchain)+C(云计算,Cloud Computing)”。其中,区块链的底层技术和共识机制还不适合做金融交易。法律监管尚未厘清,因而现阶段金融科技的重头戏是以人工智能技术为核心,提升支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、交易结算以及保险科技等业态的行业效率。
当前,人脸识别技术、智能语音识别、OCR文本扫描均属于机器“感知智能”的范畴,已在不同领域有广泛应用,并且机器人误差率极小、可控、不会有疲劳感,反而能在海量大数据的训练中越来越“聪明”、越来越精通业务。从而帮助保险从业者减轻工作量,保险公司可以人力成本大、周期长的传统运营模式中解放出来。


但这并不意味着所有公司都得从0到1做AI研究,这样将会耗费巨大人力、物力、财力搞重复建设。保险人工智能需要具备以下条件:
技术方面:除了在感知智能上有专利外,还需要有核心算法能力不断提升机器认知能力,并最终做到风险控制和决策;
场景方面:要有牌照及行业多年经营经验,才能把业务的逻辑在具体场景中制作业内具有可操作性的工具;
数据方面:必须要有海量保险及用户大数据为AI的深度学习提供源源不断的“原料”。
大数据资源及落地应用场景,为互联网巨头跨界增添了壁垒,但行业领头羊以“企业服务“形式把AI技术“社会化”,是当下化解业务痛点、提振行业效率的最优解。
01
在保险业务之中,一般投保申请是“入口”,而保单理赔是“出口”。如果入口过于繁琐会影响成交率,“出口”如果客户普遍满意度差,很难培育起良好的市场口碑,保证企业持续经营。
“AI智能认证”深度结合人脸识别、声纹识别、微笑表情等生物特征识别技术,让用户的身份认证变得更简单。智能认证把投保时间缩短30倍,大幅提升代理人的生产力;代理人须严格遵循操作流程,用户如不同意可随时喊“Cut”中止认证进程,质检成功率提升65%,这大大降低保险公司运营成本,同时保留了可资调取的一手大数据。这一“入口端”的创新从“保单制”升级为“实人制”,在全球保险业中尚属首次。
02
事故车辆定损及理赔的“坑”很多,比如如何根据所拍摄图像识别车辆外包的损失程度,如何根据不同型号车辆、不同的维修技术、不同的配件成本给予精准的定价;如何规避多年内存在车辆理赔的欺诈问题等等。
保险服务人员只需一键上传客户理赔车辆照片,就能自动生成维修定价,目前AI智能闪赔准确率已超过平均查勘员,成为保险公司风控的利器。目前AI智能闪赔向全行业开放,有十余家中小财产险公司签约合作,能否帮助保险公司扭亏为盈也令人期待。




保险业务的AI化是流程便捷化、数据可视化的过程,孔子说:“我叩其两端而竭焉”,当前人工智能在投保的“入口端”、理赔的“出口端”拥有了相对完整的行业解决方案,相信AI在保险更多业务节点不断细化、深化,让服务更智能化,进而打通全产业链,让传统保险升级为金融科技排头兵。不只是追逐短期市场利益,更要打造中国保险行业与国际资本竞争抗衡的新生态,只有抓住保险AI化的趋势,国内的保险公司才能抓住当下“金融科技”的技术红利。