人工智能将如何改写保险业？

编译丨拓扑社 原野

写在前面的话

当人们谈及未来，尤其谈到科技即将给未来的世界带来什么变化的时候，人工智能几乎是唯一的话题。尽管直到今天为止，世界上还没有出现一个真正具有自我意识的机器系统，但相对较低级别的人工智能系统已经逐渐普及到世界的各个地方，并逐步应用到我们生活中的各个层面，进而取得非常可观的成绩。

现在，其实我们每天都在使用人工智能，只是没有意识到而已。互联网上针对你的搜索请求所给出的网页排名结果，汽车上开始逐渐普及的无人自动导航系统，甚至是你手机上的语音助手（Siri、Google Now 和 Cortana）都是人工智能技术的产品。

事实上，人工智能技术正在以全所未有的速度渗透到每个行业。但因为人工智能系统本身非常复杂，难以人为给予一个非常过关的定义，最后我们只能将其理解为“通过使用复杂的机器学习技术，从数据中自动学习一定的规则和模式。”这里面最具有代表性的例子就是 Google Deepmind 所开发的 AlphaGo，它竟然已经能够打败世界最顶尖的围棋选手！

人工智能的另外一个重要领域是“自然语言处理”（NLP），这主要应用于私人助手，聊天机器人等方面。人工智能技术所凭借的数据可以体现为多个形式，它有可能是文本文件，图片或者视频，也可以是某些已经结构化的数据。

如果要问在哪个行业里，这些数据最为丰富充裕，那应该算是保险业了。它汇集了几乎所有数据处理的方式方法，比如数据收集、数据清洗、数据整合、数据存储、分析等等各个细化后的知识学科。

在过去，因为保险业的数据太多，人们无暇顾及，也没有能力去整合如此庞大的数据，数据中所藏有着的珍贵信息都被忽视过去了。而如今，机器通过学习“过去发生了什么”，理解“现在正在发生什么”，并且监控“关键性表现指标”（KPI），建立在人工智能技术上的应用可以给人们提供非常及时、且正确的指引、提示、建议。

换句话说，人工智能必须具有一定的前瞻性。

不管你称其为“人工智能”，还是叫做“机器学习”，毫无疑问的一点是， 保险业从中获益匪浅。在保险业的定价、索赔处理、反欺诈等方面，已经出现了经过实践认证过的多种新兴方式。 在接下来的文章中，我们将仔细谈到人工智能在应对上述挑战上究竟能够发挥怎样的作用，并且针对目前持有人工智能技术，一头扎入保险行业的科技公司，给出一个概括性的汇总与介绍。

索赔管理及反保险欺诈

在索赔处理的各个环节中，都可以使用机器学习技术来提升工作效率。通过短时间内利用人工智能技术，处理海量数据，保险公司可以把很多处理流程给自动化掉，比如给某些索赔案件提供“快速通道”服务，降低处理的整体时间，在提升客户体验的同时还能够降低成本。人工智能的算法可以非常有效地识别出数据中的某些模式，并形成一定的规则，而一旦这个框架形成之后，欺诈性案子在人工智能技术的监控下就无所遁形。

因为人工智能技术本身就具备自我学习的属性，随着时间的推移，人工智能系统将慢慢的去适应，处理某些之前从未见过的案子，并且在欺诈侦测上面表现的越来越好。进一步，机器学习模型可以自动的去评估损失程度，并且基于传感器、图片、历史数据，预估维修的成本会是多少。 现在，已经有两家公司开始利用人工智能技术来处理这些索赔案子。 它们分别是：Shift Technolgoy，它专门针对索赔处理以及欺诈侦测来提供服务。而另外一家公司 RightIndem 的愿景是尽可能的减少在索赔各个环节中所出现的矛盾，冲突，降低索赔处理中的成本。

Motionscloud 提供了一个移动化的解决方案，方便保险从业人员处理索赔案件，其中包括了证据以各种形式收集和存储，与客户之间的互动，自动化的成本预估等等。ControlExpert 也是专门处理索赔案的，主要也是提供一些自动化流程，从长期来看人工智能即将替代某些专业评估人员。Cognotekt 通过人工智能，不断地优化保险业的各个商业流程。

总的来说， 人工智能将检视现有的商业流程，从头到尾的去梳理每一个环节，将其能够自动化的环节都挑选出来，大大降低保险单在一个系统中所流转的时间。

同时，对于人眼来说根本无法察觉的欺诈案子，在人工智能技术的帮助下，索赔流程中很容易现了真形。就比如说 Shift Technolgoy,Mothionscloud 以及 Cognotekt 这三家公司就提供非常专业的反欺诈服务。此外还有 SAS 专门为保险行业提供的反欺诈框架工具，IBM 为保险公司提供的反欺诈解决方案。

保单生成及损失避免

自动化的保单生成可以大大的提升效率，减低成本。同时，还让过去成本不菲的一些测试变得不再必要。这主要是通过将几个相关的数据源汇总来实现，尤其是将某些不属于医疗档案中的外部数据也整合进来。如果你能够在某些应用中提取出来一些数据，证明你拥有着一个非常健康的生活作息表，这一切都会让你的保费下调。

在过去，保险的最大意义就是在损失发生之后给予补偿。这是每个人买保险的唯一诉求。但是，谁又想着哪天走在路上被车撞到，或者生某场重大疾病呢？在人工智能技术的推动下，保险业会向前演化，过去的那种追求赔付的理念已经过时了！因为一旦损失发生，保险公司要付出真金白银，被保险人也得遭受很多苦痛。 与其这样，为什么保险公司不和被保险人一道通力合作，尽可能科学的评估风险，并将风险在未来降低到最小程度呢？这无论是对被保险人来说，还是保险公司来说都是一次双赢。

Atidot 开发了一个利用机器学习技术评估和管理风险的平台。为此，它集合了很多信息源，而非单纯的一个人口统计数据。这些数据来自于可穿戴产品、社交媒体、甚至还有天气以及新闻。这些因素都会作为变量，纳入到一个动态的风险评估模型当中。

FitSense 提供了一个数据分析平台，用来从多个设备收集用户的健康数据。这些数据再进一步的被分析，建立起用户的健康档案。同时，它目前还在开发某些可供消费者直接购买的保险产品。

Dreamquark 使用了一些高级的机器学习模型，比如深度神经网络来分析医疗档案，结构化或非结构化的数据，从而实现对风险的控制、疾病的预防。Big Cloud Analtics 也是提供了一个医疗分析平台，能够从可穿戴设备中收集数据。

营销及客户体验

营销工作中很重要的一个组成部分就是有效的控制客户流失率，提升客户的体验。Adtelligence 分析了多个平台的用户数据，能够生成高度自定制化的内容，将用户引导向最有可能引起他们兴趣的产品上面。这大大地提升了客户的满意度，降低了客户的流失率。

Brolly 是一款私人保险助手，负责提供被保险人及保险公司之间的互动，档案的管理。它提供与被保险人有关的一切有价值的信息，并将目前市面上的保险政策全部汇总到一起。这些保险政策将被分析，比较，从中选择出最适合用户的那款保险产品。

聊天机器人

如今人们使用最频繁的应用就是通讯应用了，智能助手介入这个领域，最为直接，也是最为自然的了。自然语言处理以及情绪分析技术，这些都能够自动处理客户的一些关心的问题，满足他们一定的诉求，而且是以高度私人订制的方式。

Cognicor提供一款智能化客服辅助服务，它跟人沟通的时候高度拟人化。而且它所应对的问题并不仅限于回答消费者提问，解决投诉，处理索赔，它还能够通过分析客户的意图，提供某些定制化的产品和服务。

Conversica 是一款虚拟的销售助手，它能够利用人工智能来对潜在客户进行一些自动化的引导。在沟通过程中，它能够非常敏锐地察觉出来潜在的销售机会，并将这些机会转发给真实的人类员工，让他们在后续的销售中适时的介入进来。

同样，还有一些医疗领域的聊天机器人。MedWhat 就是另外一款利用深度学习技术打造的虚拟医疗助手，它想要成为你“口袋里的医生”。它能够利用消费者的“Electronic Medical Records（电子化医疗档案）”来回答某些医疗保健领域的问题，而且答案是根据你本人的身体状况而来的噢。

Babylon提供在线咨询服务，致力于让世界上的每个人都能找到一款属于自己的，在自己消费能力承受范围之内的医疗保健方案，尤其是某些原本没有机会享受到这一切的贫困人群。

Your.MD 是一款私人医疗助手，它能够询问病人的症状，然后给出建议。

一般性的机器学习平台，框架，知识库

上述都是有着明确商业企划的科技保险公司，而还有一些公司将机器学习技术派发出去，让更多的人都能介入到其中。比如：

微软公司通过将机器学习服务加载在 Azure 云计算和存储平台上，使其变得更强大。Azure ML Studio，它提供多种现成的算法，你可以开发，训练，以及发布各种模型，对接到你其他的一些服务上去。

微软还将它的“分布式机器学习工具套装”（Distributed Machine Learning Toolkit）公开发布，程序员能够借助更多台分布式机器的力量，使得机器学习的能力指数化扩张。微软的“计算性网络工具套装”（Microsoft Computational Network Toolkit）通过并行利用多个 CPU 和 GPU，从而能够创建和训练神经网络。

Amazon Machine Learning 是一款搭建在 Amazon Web Services（AWS）平台上的服务，它虽然不如其他的机器学习服务那样广泛的应用出去，但是对于 AWS 本身的存储及服务来说，已经非常容易被整合进去。

Google TensorFlow 是一个机器学习框架，能够横跨多个机器，同时利用数个 CUP 和 GPU。它的深度学习框架是被一个名为“数据流图谱（dataflow graph）”的东西所体现。

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