保险行业AI化势不可挡，落地法门在于“叩其两端”

保险业并不怎么爱赶时髦，截止目前保监会仍只给众安、泰康在线、宜安、安心等四家公司颁发了互联网保险牌照。而全国160多家保险公司大多延续传统的经验和流程，在互联网金融冲击最生猛的阶段，这种保守主义颇合“保险”之道。

2016年中国保费总收入超3万亿，位列世界第二，仅中国平安去年的营收就高达7740亿元，净利润达720亿元，实际上超过阿里巴巴和腾讯，就是在市值上有些吃亏。而今，伴随“金融科技”（FinTech）风口刮来、热钱涌入，购买商业险已成为全民理财行为，中国的保险业正迎来“黄金时代”。

不过，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，以致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。

AI让保险服务智能化，哪些金融科技巨头具备开放能力？

由于保险代理制由人长期跟踪服务，互联网保险的线上销售模式难成主流；但是“金融科技”取代互金成为新风口，几乎所有保险大佬们都急迫地拍键转身，这背后的逻辑是什么？

平安集团的金融科技“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，在法律监管尚未厘清，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，以平安为例每年拿出年收入1%、近70亿元投入到AI研究之中。再加上，保险人工智能需要具备以下条件：

（1）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；

（2）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；

（3）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”。

仅有中国平安、蚂蚁金服具备这样的综合实力及开放化格局，而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。

保险业务的“入口端”和“出口端”，成为AI落地的两个抓手

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。

平安集团旗下金融科技版块公司金融壹账通于9月6日正式发布两款“智能保险云”产品——“智能认证”和“智能闪赔”，向全行业开放，着眼于提升保险业务“入口”和“出口”两端的效率。

以往投保人买保险需交纳众多资料证明“我就是我”、填写各种表格，完成审核至少需3个工作日；而让中小保险公司头大的还有，如果基层保险员不按常规出牌，推销一些理财产品以完成KPI，伤害到客户体验，为售后增添麻烦，截止2017年8月，保监会就收到理赔投诉达10万件。

 “AI智能认证”深度结合人脸识别、声纹识别、微笑情等生物特征识别技术，让用户的身份认证变得更简单；这并非新事物，此前“银行壹账通”的智能认证已服务国内400多家城市银行，开放给保险行业之前已在平安保险内部成功试验一年。

智能认证把投保时间缩短30倍，大幅提升代理人的生产力；在“新契约投保”中首创投保人+代理人实时“智能双录”，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。

在保险业务的“出口端”即理赔环节痛点更大，以车险理赔为例，45.8%客户在车辆定损环节满意度较差；全年有近500亿车险赔付渗漏，全行业保险公司近75%车险经营处于亏损状态。

蚂蚁金服于6月27日率先向保险行业开放智能图像识别技术的“定损宝”，开启车险智能定损理赔的新玩法；中国保信于8月底推出“事故车定损云平台”；而金融壹账通的“智能闪赔”的优势在哪？

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。中国平安在国内最早推出车险业务，加上去年收购汽车之家，使其构建了覆盖所有乘用车型的亿级理赔图片数据库，并能把多年来理赔的经验转化为算法模型，AR（增强现实）技术能有效甄别出伪造损伤部分。

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。2017年上半年共处理车险理赔案件超499万件，智能拦截风险渗漏达30亿。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。

巨头抢滩正当时，AI赋能保险行业可能面对的挑战？

据路透社消息，由“三马”共同持股的众安保险于9月8日获得香港交易所的批准进行IPO，这将是金融科技领域最大一笔IPO 。BAT加入进军保险行业的步伐，今年8月17日，马云麾下的云峰金融联合蚂蚁金服等机构斥资的131亿港元收购美国万通在港、澳业务。腾讯正在申请保险牌照，并将在微信钱包九宫格中上线保险产品。

很多中小型保险公司受困于传统业务模式，错过移动互联网的技术红利，人工智能成了全行业弯道超车的寄托所在。再加上保险险种之间的交易属性、用户诉求差异极大，互联网巨头在短时间内还吃不透，这能为保险公司搭乘智能保险云产品升级赢得宝贵时间。

当“智能保险云”产品上线宣布开放给业内保险公司免费使用3个月，本质上属于保险行业SaaS平台，这未免让外界产生其他保险公司出现客户流失及数据安全方面的顾虑？

中国平安集团首席运营官兼信息执行官陈心颖女士接受媒体采访时表示：“平安有5亿客户，已渡过争夺市场份额的阶段；当前平安集团大数据是中国工商银行的3倍多，其中50%是外部的金融大数据，所有数据都经过严格的加密和脱敏，在数据安全方面足够的把握；任何一起客户数据纠纷，都将会损害到平安的品牌信誉，此前在服务金融壹账通银行云中并未发生；另外，保险数据运行在金融壹账通的保险云上受到保监会监管，其他业务数据也要接受‘一行三会’严格的监管；当然，平台会建立同行定期交流机制，共同提升保险行业的理赔服务、风控能力。”

智能保险云产品大幅降低人力成本有目共睹，也引发人们对保险经纪人、查勘员会就业冲击的猜想。以车险查勘员为例，现有的查勘员队伍显然无法应对全国日益递增的车辆理赔案例，只有借助AI装备才能尽快实现线上及时、动态调度。在一些相对复杂、需现场服务的险种中，依然需要业务经验丰富的代理人提供专业服务。当然，在AI不断渗透行业的趋势下，保险从业人员的职业转型大有必要。

当前AI率先在投保、理赔两端落地，但依然处在初期阶段，“智能认证”除了银行、证券及保险等机构签约认证的标配，还能以金融级安全广泛输出更多民用场景中去；当然在API上需要做一些功能的调整。“智能闪赔”目前行业只应用到产险中的车险理赔领域，还有医疗险、寿险以及其他财产险种需要落地，从而不断扩大“出口端”的范围。要想更快、更精准地提升“入口端”智能认证的效率，需要在“智能销售”环节之中强化精准获客；以往保险销售基本依靠代理人纯线下服务，而更多“智能服务”的接入，能更快降低保险行业整体运营成本、不断在流程优化，进而实现“智能运营”。可以预见，随着机器学习能力的不断升级，各个环节之中的AI云服务产品将加快迭代至2.0、3.0.....

结语

 

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。不难看出，平安保险平台化、开放化战略并非是追逐短期市场利益，而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。

*文章为作者独立观点，不代表虎嗅网立场

特别策划