AI赋能保险，三大应用场景如何重构价值链？

人工智能（AI）使机器能够模拟和增强人类智能，它的出现正值保险和其他行业数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系统之间的交互更智能、更简单。

保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传统行业接受新技术仍面临多方的挑战。

无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力，改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的发展，帮助他们持续地盈利。动脉网编译了埃森哲发布的“AI＋保险”行业报告，该报告的重点包括：

人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验；

保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源；

保险公司应该改变现有工作方式，包括采用RPA（机器人流程自动化）以及智能决策支持系统；

保险公司要允许人工智能在整个价值链中创造性地利用数据，挖掘所有数据集中隐藏的价值。

AI三大应用场景：人力资源＋流程管理＋数据分析

“人工智能”一词包含许多不同的技术和能力。我们可以将人工智能定义为：能够感知、理解、行动和学习的计算机系统。换句话说，一个系统可以感知它周围的世界，分析和理解它接收到的信息，并在此基础上采取行动，通过学习改进自己的性能。

通过利用机器与环境、人以及数据进行交互，这项技术可以提高人类和机器的能力，使之远远超出了它们各自工作时的能力。

而人工智能的实际应用则要更进一步，它意味着结合智能技术和人类智慧，并应用于商业的每一个流程，帮助企业解决最复杂的挑战，开辟新市场或者创造全新的收入来源。

如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面，那么他们将从中获得最大效益。

在保险公司面临巨大压力之际，人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得异常激烈，新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展的影响，消费者对保险公司的期望也会越来越高。

因此，保险公司必须找到提高运营效率、推动产品创新、改善客户和员工体验的新方法。例如，为什么客户不能像追踪亚马逊物流或优步司机那样追踪他们的保险索赔进度呢？在与终端用户的交流上，这只是保险公司落后于其他消费者行业的一个方面。

此外，保险产品本身也在发生变化。保险公司正在从简单的赔偿模式向事故预防和风险管理模式转变。为了让这些新产品发挥作用，保险公司必须能够实时控制并主动响应大量数据。分析和操作这些数据所需的速度和规模都远远超出了人类的能力。

以上变化要求保险公司必须改进其产品设计和客户服务，而人工智能将在其中发挥决定性作用。事实上，根据埃森哲对于未来劳动力的调查，63％的人认为，智能技术将彻底改变这个行业。

大多数保险公司都表示，与两年前相比，它们在人工智能技术上的投资有所增加，并计划在未来增加投资。保险公司发现，它们最初的投资已经取得了一定成效，并且意识到人工智能的不断进步将推动更多的技术变革——尤其是在产品开发、风险管理和客户体验方面。

保险公司正在大力投资人工智能技术，他们预计在未来三年对以下领域进行投资：深度学习（78％）、嵌入式智能解决方案（81％）、机器学习（81％）、视频分析（71％）、自然语言处理（78％）。

图1：保险公司AI投资方向

保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性，许多公司都将人工智能作为战略核心，他们的员工都能熟练使用人工智能工具。埃森哲分析了全球450多起保险科技公司的投融资情况，结果显示，2014至2016年间，与人工智能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。

只有通过智能框架来提高员工的工作效率，利用智能自动化和数据分析实现产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。

人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。通过20％的非例行工作，创造出80％的价值。

流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。

数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务型数据，来改进算法，并以新的方式组合数据以发现趋势。

人力资源：通过科技提高工作效率，人机协作成未来发展趋势

许多保险公司已经在深度学习、视频分析和自然语言处理等技术上投入巨资。尽管智能技术的发展十分迅速，但除非保险公司能够使现有劳动力适应人工智能带来的改变，否则它们将无法充分挖掘人工智能的潜力，这其中包括培养正确的企业文化和技能基础。

保险公司需要制定策略，以适应新技术的发展并提高员工的工作技能。虚拟客服和聊天机器人的出现，使日常任务流程自动化，让员工专注于更有价值的活动，因此有针对性的培训仍是必不可少的。承销和定价等功能也将越来越依赖于机器学习算法，而不是人类的经验和判断。

企业员工必须明白，技术是强大的推动者，而不是他们工作的替代者。人工智能将为人类劳动力创造新的工作——甚至可能是全新的工作类别。例如，保险公司需要更多的员工，来执行控制和管理的工作，因为虚拟工作者和算法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68％的保险公司高管预计，智能技术将在未来三年内为他们的公司带来就业机会的净增长。

如果保险公司想要应用人工智能技术，就需要相关员工（数据科学家、人工智能开发人员等）具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些顶级的技术人才，让他们进入一个发展相对缓慢的传统行业。埃森哲通过对保险科技的研究发现，三分之一的保险公司认为，“缺乏智能技术的专业人才”阻碍了人工智能的发展。

为了应对不断变化的业务需求，保险公司还需利用外部资源，来扩充自己的人力和虚拟员工。新技术使得保险公司与科技企业建立起新的合作关系，因此，他们可能需要从根本上改变外包的方式。

保险公司需要严格把控人工智能的应用，以确保信任度和透明度，特别是考虑到数据的敏感性。这意味着要为人工智能的使用制定严格的指导方针，以及完全符合法规的流程。

调研数据同时显示，52％的保险公司高管认为，人机协作对于实现他们的核心战略非常重要；61％的保险公司高管预计，未来3年，需要与人工智能合作的员工比例将会上升；68％的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工作产生积极影响。

流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式

智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。它应该从根本上重新定义这些流程，甚至是商业模式，以达到最佳效果。

保险公司已经开始使用机器人流程自动化（RPA），这为之后的技术发展打下了坚实基础——创建基于规则的具有可变化能力的虚拟劳动力。按目前的发展情况来看，他们需要在智能自动化的基础上进行构建——虚拟劳动力可以学习并适应业务需求。这意味着用更新的人工智能技术来改善机器人流程自动化，并从预先编程发展为智能决策。

就保险行业而言，以上转变带来的最明显效益将体现在客户服务上。智能的端到端解决方案可以将前端和后台连接起来。例如，它会让客服访问相关的客户数据，或者为索赔处理人员提供建议。这一解决方案将为客户创造无摩擦的体验，在任何时间、任何设备上提供同样高质量的客户服务。

保险公司预计，人工智能将在未来3年彻底改变它们的业务模式。75％的保险公司高管认为，未来3年，保险公司很有可能实现任务和流程的自动化。63％的保险公司高管认为，智能技术会给保险公司带来彻底的变革。

67％的保险公司高管认为，智能技术会帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。52％的保险公司高管认为，只有通过能够实时生成信息的智能技术，才能实现更智能的决策。

图2：保险公司高管对AI变革业务预判

智能自动化不仅可以改善客户服务，也能提高工作效率。技术熟练、经验丰富的员工不用做可以自动化的重复性任务，而是有时间来完成更高质量的工作，专注于需要人工服务或手动操作才能完成的任务。这一转变也会使得他们的工作变得更加有趣。

多家企业已经将智能决策应用于保险流程。比如，南非的Santam保险公司利用预测分析和机器学习来减少欺诈行为，提高运营效率。这一举措帮助他们在前4个月节省了240万美元，并加快了索赔处理过程。

日本寿险公司富国生命保险（Fukoku Mutual）正在利用人工智能来解释医疗证明，并将住院时间、病史和手术程序等因素考虑在内，以决定投保人的保险费用。这一系统有望在两年内将生产率提高30％，并取得可观的投资回报率。

但以上示例并不是说明机器人流程自动化已经过时了。传统的自动化形式在增强以人工智能为中心的流程方面还是能发挥作用。比如，一旦做出了智能决策，就可以利用机器人流程自动化来执行操作。此外，它还可以节省成本，为智能自动化的进一步发展提供资金。

案例研究——智能的“第一时间损失通知”（i－FNOL）：想象一下，在早上的通勤途中，你调收音机的时候与另一辆车相撞，你可以拨打保险公司的索赔热线，寻求相关人员的帮助，并完成基本的FNOL报告。索赔顾问会确认事故的责任方，并要求你通过手机上的应用程序上传事故的照片。

该系统可以利用计算机视觉和机器学习对图像进行分析，确认事故的发生情况，并自动安排车辆的善后方式。当你等待处理的时候，可以通过应用程序查看实时进度。

同时，另一种算法会自动对索赔进行分析。当预计的人身伤害的风险评分高达63％时，索赔处理会显示在相关的应用程序中，由专业索赔处理人员进行审核。他们会立即联系另一名司机，来安排车辆的维修。

数据分析：挖掘隐藏价值，以尖端科技打造创新产品

保险公司为了利用数据进行定价和风险管理，在技术和人员上进行了大量投资。但他们仍看重传统的保险精算师，这意味着，数据并没有得到应有的充分利用。所以，保险公司应该利用人工智能来挖掘数据中隐藏的价值。例如，以前所未有的方式查询和可视化企业以及客户的数据。

这样可以打破现有价值链和数据竖井的局限性，在整个业务中发挥杠杆作用。客户的索赔数据不仅仅可以用来识别欺诈行为，还可以用来设计出更好的保险产品，或者利用实时分析来预测客户的需求并为他们推荐产品或服务。

例如，苏黎世保险集团正在与EagleEye Analytics合作，使用其Talon预测分析系统。机器学习算法产生实时评分，以便更好地为理赔管理、定价、承保等方面的决策提供信息。

保险公司应该不仅仅关注自己的数据集，还可以关注外部或公共的数据集，才能实现持续的增长，开辟新的收入来源，推动商业模式的创新。

人工智能将帮助保险公司从大数据中获得更丰富的洞察力，甚至可能开辟新的收入来源。55％的保险公司预计，利用人工智能进行数据分析，会给他们带来额外的效益。52％的保险公司预计，人工智能可以帮助他们增加收入。

图3：保险公司高管对AI价值预期

未来，人工智能将改变保险公司组织、运营和发展业务的方式。他们将利用这一技术来降低成本，推动创新，为客户创造更好的体验。通过调整人力资源和运营模式，同时实施严格的指导方针，保险公司可以更好地应用人工智能技术。

最重要的一点在于，人工智能不是站在人类的对立面，而是作为一种工具，帮助人来提高工作效率。人工智能技术正在不断发展，如果将它应用于保险行业，势必会推动这一传统行业的改革浪潮。