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人工智能对保险行业的挑战与展望
[  时间:2018-12-12 | 作者:许闲 | 来源:21世纪经济报道 | 浏览:1131次 ]

  文/许闲

  一、挑战

  人工智能的发展对保险行业的影响无疑是巨大的。近几年来,越来越多的保险公司正加大对人工智能技术的研发投入力度,希望实现智能化的个性服务,以提高运营效率和用户体验等。但就目前情况来看,人工智能在保险领域的发展过程中还存在不少的挑战。

  (一)真智能VS伪智能

  在保险领域上,有不少保险科技初创企业以人工智能为噱头开发手机应用,表示能针对用户需求自主设计、推荐产品,实则只是事先制定几个类型的产品,然后针对用户的信息选择性的推送。

  所谓真智能是能够结合环境的变化,利用计算的算法模型和大数据的深度学习,去建立一种概率判断网络,实现一个给定的目标函数。

  (二)传统保险业务的市场危机

  当人工智能发展到较为完善时,市场上人为因素引起的事故必将减少,而这也将使得保险业面临市场份额受蚕食的问题。如当前无人驾驶汽车技术的出现,一个普遍的观点是其会对财险市场产生较大冲击。

  (三)技术和人才成熟度问题

  人工智能作为一个处于发展中的新兴技术,到目前为止和保险行业的结合还不够成熟。例如,我们目前所能看到的大部分系统还停留在规则的引擎阶段,人工智能最大的优势在于深度学习,需要大量的案例和经验来对人工智能系统进行训练,这就需要相关的人才,但就当前来看,精通软件的工程师不了解保险行业日新月异的规则,而保险企业又缺少精通人工智能的软件工程师。

  (四)数据缺乏和割裂性严重

  在保险领域,诸如保险智能顾问、产品精准营销等人工智能技术,都需要海量的用户数据。而对于新成立的保险初创企业来说,其所拥有的数据远远不够应用层面所需要的量。此外,由于数据一直以来都被认为是核心机密,共享性较弱,即便是从已经有多年业务历史的传统保险公司层面看,依旧存在着割裂性的问题,几乎没有哪家公司拥有完整的用户数据。

  (五)产品运作责任问题

  由于目前科技的不完全可靠性以及智能系统可能存在先天设计的缺陷,人工智能产品在运作过程中容易产生责任归结的纠纷,这会使得对应承保产品的理赔过程变得更加复杂。

  (六)保险行业的应对缓慢

  从国外保险公司看,尤其是大型的国际保险机构已经在人工智能领域进行布局,而我国传统保险公司的行动较少。

  就目前来看,国内保险科技所获得的资金投入主要来源于风险资本,而相较于非保险业的私募和风投资本,保险公司对整个保险行业的价值链和业务流程更为熟悉,因此其对保险科技尤其是人工智能技术在应用领域上的投资,更加精准也更加重要。

  (七)社会伦理问题

  现代人工智能作为互联网技术在大数据驱动模式下的进一步发展形式,其主要还是建立在大量数据的积累之上,而隐私问题一直以来都是数据资源开发和利用的头号威胁,因此人工智能也不能很好避免这一社会伦理问题。

  此外,从某种意义上来说人工智能在保险领域运用得越充分,对疾病较多、理赔率越高的弱势群体,如老年人群体,越不利。这些行为在商业领域的确属合理的盈利模式运用,但从社会伦理角度看其公平性是值得商榷的。

  二、展望

  随着国内政策红利的浮现,行业对新技术的关注度不断提升,同时资本的加速涌入也推动着技术的高速发展,在可预见的未来,人工智能将在保险领域大放光彩。

  (一)政策红利支持,行业关注度提升

  中国对人工智能的运用与发展高度重视,有关人工智能的宏观政策数量逐年增长。

  (二)人工智能技术高速发展

  人工智能的概念从提出到现在已有几十年的光景,但最近这几年,该技术实现了爆发式的增长,这主要得益于大数据、云计算等数字技术的快速发展,其核心在于数据和算法的进步。

  (三)克服传统保险业痛点,提升运作效率

  人工智能的引入将帮助传统保险公司解决困扰多年的行业痛点。例如,传统模式下投保人购买一份保险,往往需要诸多环节,不仅时间冗长,而且透明度不高,用户难以直接了解自身投保情况。而人工智能的出现,可以很好地解决这一系列问题。

  (四)资本助力人工智能在保险领域发展

  近期随着人工智能热潮的崛起,资本对其的关注度也不断提升。虽然当前国内传统保险公司对人工智能投入不如国外发达国家,但呈现出一个加速趋势,这无论是对人工智能在保险领域的开发还是应用都起到了很好的推动作用,预计未来随着国内保险公司重视度的提升、资金研发投入力度的加大,这一趋势将更加凸显。

  (作者系复旦大学风险管理与保险系主任)


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