人工智能将如何助力未来的人寿保险？

AI 的功能性简直是为人寿 保险 而生的 。保险行业由于各种各样具有细微差别的保单细节，多年的历史数据以及其急需要改造的独特的销售流程，因此拥有大量复杂的数据集。

AI通常是通过自然语言处理（NLP）的镜头来操作—当有人询问保险报价，网络平台咨询，甚至提交保险理赔文件时，都由NLP接管。

在购买前期阶段，AI 机器人 可以帮助人们了解他们的保险需求，回答有关他们的财务状况的问题，并帮助客户坚定购买的信心。但前提是，它必须可以提供非常复杂且个性化的服务才能真正奏效，否则客户可能会收到“抱歉，我不明白你的问题”的回应。

AI在该领域的另一个重要应用是在保险购买的体验中采取个性化的方法：根据具体的客户资料和投入量度身定制和购买过程，最终达到可以避免在不相关问题和步骤上浪费时间。

基于机器的算法承保

随着更多的数据和经验的出现，机器学习技术可以迭代排列，以便获得在只有拥有更多的申请者之后才能看到数据点之间的微妙模式和关系。它可以超越人的分析去发现大多数人会忽略掉的错综复杂的细节。

这种基于机器的过程在人寿保险客户申请保单的过程中为他们提供更多层次的信息价值。例如，因为它更高的准确性，可以当下快速的提供保险范围决策，并提供更具竞争力的定价，从而降低风险。

目前以机器为基础的承保还是有一定限制的。机器学习主要应用于可以根据其接收的数据输入和承保规则作出准确决定的情况下。但是，对于更复杂的案例，或者需要从大量的现场分析中才能得到解决的案例时，这时候机器还是被编程为应该将分析转交给人类进行更彻底的审查。

当需要手动人工审查时，机器可以以结构化的方式缩少冗杂细节，使承保经纪人能够更快专注在重点细节上。

数据：人寿保险的基础

要理解人寿保险中的机器学习，您必须考虑作出决定所需的数据，并确认其正确性。这是分析和迭代最复杂的数据集之一，因为它需要长达30年才能看到承保决策的正确性与否的直接结果。人寿保险机器学习的数据主要有两类：申请人信息和外部数据来源。

在申请过程中获得有关客户的深度资料是非常有必要的。这是机器学习应用在比较一个人的健康史，生活方式选择，职业以及他们随后对人寿保险的风险等信息。

为了创建一个明确的比较，该模型需要承保决策的历史结果，第三方数据集以及承保规则。例如，我们的算法承保平台使用的规则是累积15年约100万申请人的历史数据。结合行业标准的第三方数据源和申请人信息，模型才能知道如何来做决策。

您可能会问，“通过日常活动，社交和各种其他数据集，为什么不去探索新的数据源？”

答案：从客户和技术的角度来看，更多的数据并不是一件好事。

如果您要求客户提供更多数据，那么您必须为他们正在处理的信息提供更多的价值。您还必须确保合法合理地收集，分析和处置该数据。

从机器的角度来看，太多的示例场景的数据点太多可能会为机器在做正确的“重要”决定时创建太多变量。

关键在于平衡更多数据的需求，增加精度和价值 。

未来方向

随着越来越多的公司寻求部署AI技术，重点应该是客户价值，这是最重要的。如果正确使用，机器学习是可以减少收集数据的需求，而不仅仅是提出确定死亡率所需的问题，并最终作出决定。

虽然通过Al订购人寿保险可能并不实际，但完全以机器为导向过程的财务保险的想法并不遥远。