保險理賠的人工智能化趨勢

近年來，“金融科技”Fintech的口喊得熱烈，眾多的企業投入到Fintech的建設當中，使用先進的AI技術來改造傳統流程，而在保險行業，和金融一樣，產業鏈中存在著大量的數據和重復性的人工勞作，急需被科技的力量拯救。

金融業和保險業雖然有很多相似之處，可對于人工智能的應用方向不一定要照搬。在保險產業鏈上，保險理賠或許是最適合人工智能的一環。在保險行業中，人們往往只看到了市場、銷售方面的成本，其實在理賠上，保險公司要付出更多的人力和精力。

那么人工智能可以如何解決這些問題？車老師認為：方法有很多。

1、圖像識別技術

圖像識別很可能會成為在保險行業應用最多的技術。最基本的，可以通過人臉識別、證件識別（還包括不屬于圖像的聲紋識別）等等方式進行身份認證。更重要的，圖像識別還可以處理非結構類數據，比如將筆跡、掃描/拍照單據轉換成文字，對視頻、現場照片進行分類處理等等。

2、NLP技術

處理過圖片之后，展示出的文字信息就可以利用人工智能來加快處理速度，并彌補員工自身在專業知識上的不足。

據稱日本保險公司Fukoku Mutual Life Insurance從2017年1月起，用IBM Watson取代了34名人身保險賠付專員。Watson可以將醫院提供的病歷、診療記錄進行掃描，利用NLP技術對這些復雜的資料進行提煉和處理，讓員工騰出手來處理關于賠付的其他事宜。

3、深度學習技術

通過深度學習技術對已有的數據進行挖掘，也可以帶來很多驚喜。比如在車險騙保中，最常見的方法就是投保人伙同維修機構，夸大、虛構維修費用。而保險公司往往自己都擁有大量的理賠案例，結合維修機構費用的變化規律，利用深度學習技術可以挖掘出一套動態的定損模型。當客戶提出報銷修理費用或為客戶定損時，可以參考算法模型給出的結果，對于那些明顯高于算法結果的，再加入人為核查。

4、大數據挖掘

如果說以上幾種方式只是減輕了保險理賠中的一些重復性工作，但對于第三方大數據的挖掘和應用，可能會給保險行業帶來本質上的變化。

比如車險查勘定損過程中，如果保險公司可以獲取車載GPS系統，就能獲知車主的車速、駕駛時長甚至是出發地和目的地，從而輔助判斷故意碰撞的可能性。

在未來，或許保險公司可以獲得外賣、生活服務平臺的數據，發現你天天不是半夜點炸雞外賣，就是在外面大吃大喝，微信運動常年墊底。那么保險公司是否有權利不接受你的健康險投保？又或者，保險公司獲得了你的社交網絡數據，發現你熱愛飆車，或者是個技術糟糕的司機，他們是否有權力為你限定車險投保額度？

總的來說，人工智能和大數據正在逐步深入的影響著保險行業和我們的生活，在2017的埃森哲調查發現，有一個普遍的觀點：“ 保險高管們認為，人工智能（AI）將在未來三年大幅改變他們的行業”。車老師將與各位保險人一起，持續關注和參與到這場智能變革中來。

拼博丨超越丨合作丨行動

保行天下，讓保險更簡單