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保险科技:人工智能等新技术在保险业的应用与展望

来源:网络 编辑:360 时间:2017-12-11 16:07

深度 | 保险科技:人工智能等新技术在保险业的应用与展望

2017-12-11 12:24 来源:蚂蚁金服科技 人工智能 /技术 /大数据

原标题:深度 | 保险科技:人工智能等新技术在保险业的应用与展望

近年来保险行业的增长十分迅速,但在增长背后,保险行业仍存在诸多痛点亟待解决。产品研发定制设计困难,保险产品定价同质化现象严重,且针对个体的定制化表现较弱,多表现为“千人一面”的状态。保险产品的营销方面,目前主要依赖中介渠道,以推销产品为主,因此用户对产品缺乏全方位真实的信息了解。在保险赔付环节,目前保险欺诈防范数据和技术手段少,例如主要依赖线下中介环节去防范和判断,这为保险欺诈的发生提供了可能。而目前保险理赔服务则流程复杂,在良好的用户体验和降低机构服务成本之间无法实现平衡。消费者索赔时需要在线下提供一套理赔材料,经过保险公司繁琐的流程和一道一道的人工处理后,才能最终赔付到消费者手中。但从另一个角度来看,正是这些痛点的存在为保险行业的发展创造了新机会。

在互联网模式下,人工智能等前沿技术与保险业的结合成为一种趋势,在全球范围内掀起了一场“保险科技(InsurTech)”的浪潮。例如人脸识别技术可以应用于身份验证,减少欺诈风险的发生;大数据+机器学习算法可以帮助保险公司来洞察客户的特征和需求,进行精准产品定价和在线产品设计、内容推荐以及风险控制;人工智能通过语音和图像识别、机器学习、自然语言处理NLP技术能够简化客服、投保、理赔定损等流程,大大提升用户体验和降低机构成本。

差异化定价:提升保险行业产品风险定价能力

随着经济的发展以及人们生活水平的提高,保险消费者对多层次保障的需求日益旺盛。但从供给端来看,适销对路的产品少、产品同质化程度高,某保险公司开发了2000多款产品,但真正能在市场上销售的仅有几十款,销量相对较好的,仅有几款。许多保险公司缺乏科学有效的差异化定价手段,甚至部分公司的产品定价采用了跟随策略,导致各公司靠变相返还费用、降低手续费等手段开展价格战的恶性竞争,而优质客户却享受不到应有的待遇。当下,保险定价问题成为制约保险行业发展的瓶颈之一。

大数据、人工智能等技术的发展,为保险公司进行科学合理的差异化定价,提供了新的契机。保险公司可以结合人的生活习惯、年龄、投保经历等基础信息,在大数据的基础上结合人工智能技术,挖掘投保人的保险偏好,针对性地设计投放策略、组合方案,为每一位消费者量身定制保险产品并提供差异化定价。

例如,大数据及人工智能技术将深刻影响延续数百年的寿险精算定价,使之更精准、更适合不同个体在不同年龄段的具体情况。再如,目前的出境意外险产品在定价时也鲜有对出行目的地进行区分。在现实的场景中,客户造访不同国家所面临的风险各不相同。同为发达国家,去美国需要加大医疗意外险的保障,因为在美国医疗费用较高;而去欧洲一些医疗高福利国家,则可以加大财产损失的保障比例。大数据及人工智能借助持续跟踪客户出行情况,从而提供差异化的产品及定价策略。

保险科技:人工智能等新技术在保险业的应用与展望

在我国产险市场占比最大的车险业务中,传统的车险定价模式主要是依据“从车”信息,包括车型、车龄、配置、车辆是否出险等。例如,宝马车和捷达车基础保费就有很大差异,同样是宝马,3系和7系的基础保费差异也很大。但另一方面,影响事故发生的宝马车主情况却难以细分。而大数据及人工智能等技术的发展,使得保险公司可以进一步挖掘“从人”信息,对车主进行风险分析,让车险的风险定价因素由“从车为主”转向“人车结合”。

在这方面,蚂蚁金服、平安、太保等公司已展开了不同程度的探索。以蚂蚁金服为例,今年5月,蚂蚁金服推出“车险分”,运用大数据和人工智能技术,帮助保险公司进一步识别客户风险、合理定价。“车险分”根据车主的职业特性、信用历史、消费习惯、驾驶习惯等信息,对车主进行精准画像和风险分析,得出300-700不等的分数。车主得分越高,通常可能意味着发生事故的风险较低。

“车险分”在车险从人定价上迈出了一大步,通过准确预测车主行为,为车险精准定价提供了支撑,因而也进一步保障优质客户的利益,改变劣币驱逐良币的情况。从市场主体看,尤其是能补足中小车保险公司数据体量小及数据技术能力不足的短板,让中小保险公司在定价方面构建自身的核心竞争力。

智能服务:智能理赔和客服机器人极大提升用户体验和降低机构成本

保险行业服务主要包括售后的理赔、续保以及和客户咨询等等服务。在理赔领域,长期以来,受限于技术手段,保险公司大多依靠人力定损理赔,在一定历史阶段发挥了积极的作用。但随着保险市场的快速发展,赔案迅速增加,以人力支持为主的定损模式,越来越表现出作业效率低、处理时间长、管理难度高、判定误差大等缺陷,且容易产生内外联合骗保等问题,对保险公司、尤其是中小公司造成了越来越重的负担。

随着互联网技术的发展,各公司都陆续开展了远程定损的探索,但受制于技术瓶颈,定损准确率一直不太理想。今年以来,深度学习及图像识别等人工智能技术的突破,极大地提升了远程定损的精度及自动化水平,为进一步商业应用提供了坚实的支撑。

保险科技:人工智能等新技术在保险业的应用与展望

以蚂蚁金服的“定损宝”为例,通过远程采集车险事故照片,经人工智能深度学习图像识别检测技术,对受损位置进行分解定位、角度还原、去反光、云端自主学习比对等操作,系统能在几秒钟之内就给出准确的定损结果。包括受损部件、维修方案、价格以及出险后对来年保费的影响等。在实测中,蚂蚁金服“定损宝”准确率已经和行业内10年经验的从业专家相当。从目前使用情况来看,对于仅限财产损失的案件,可以大大降低车险理赔中的人力以及时间成本,提高自动化程度,显著减少客户等待时间,提升理赔服务满意度。也能帮助保险公司、尤其是新成立的公司迅速构建理赔能力,专注于提供差异化的理赔服务。

深度学习图像技术的又一突破性应用:蚂蚁金服发布“定损宝”

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