保險行業AI化勢不可擋，落地法門在于“叩其兩端”
保險業并不怎么愛趕時髦，截止目前保監會仍只給眾安、泰康在線、宜安、安心等四家公司頒發了互聯網保險牌照；而全國160多家保險公司大多延續傳統的經驗和流程，在互聯網金融沖擊最生猛的階段，這種保守主義頗合“保險”之道。
2016年中國保費總收入超3萬億，位列世界第二，僅中國平安去年的營收就高達7740億元，凈利潤達720億元，實際上超過阿里巴巴和騰訊，就是在市值上有些吃虧。而今，伴隨“金融科技”（FinTech）風口刮來、熱錢涌入，購買商業險已成為全民理財行為，中國的保險業正迎來“黃金時代”。
不過，投保和理賠的“用戶體驗”一直飽受詬病，銷售誤導造成退保率居高不下，每年行業有超4000億的退保金；理賠流程繁瑣、周期長是金融消費投訴重災區，以致于我們看到一線保險推銷員的職業尊嚴感與其在現代金融中地位是極不相符的。
那么，人工智能技術能否讓保險更簡單？AI改造保險行業的抓手在哪？平臺技術社會化會遇到哪些問題？是本文所探討的話題。
一、AI讓保險服務智能化，哪些金融科技巨頭具備開放能力？
由于保險代理制由人長期跟蹤服務，互聯網保險的線上銷售模式難成主流；但是“金融科技”取代互金成為新風口，幾乎所有保險大佬們都急迫地拍鍵轉身，這背后的邏輯是什么？
平安集團的金融科技“ABC”戰略的形象化提法被業內認可：“F（金融科技，FinTech）=A（人工智能，AI）+B（區塊鏈，Blockchain）+C(云計算，Cloud Computing)”。其中，區塊鏈的底層技術和共識機制還不適合做金融交易，在法律監管尚未厘清，因而現階段金融科技的重頭戲是以人工智能技術為核心，提升支付清算、借貸融資、財富管理、零售銀行、交易結算以及保險科技等業態的行業效率。
當前，人臉識別技術、智能語音識別、OCR文本掃描均屬于機器“感知智能”的范疇，已在不同領域有廣泛應用，并且機器人誤差率極小、可控、不會有疲勞感，反而能在海量大數據的訓練中越來越“聰明”、越來越精通業務。從而幫助保險從業者減輕工作量，保險公司可以人力成本大、周期長的傳統運營模式中解放出來。
但這并不意味著所有公司都得從0到1做AI研究，這樣將會耗費巨大人力、物力、財力搞重復建設，以平安為例每年拿出年收入1%、近70億元投入到AI研究之中。再加上，保險人工智能需要具備以下條件：
（1）技術方面，除了在感知智能上有專利外，還需要有核心算法能力不斷提升機器認知能力，并最終做到風險控制和決策；
（2）場景方面，要有牌照及行業多年經營經驗，才能把業務的邏輯在具體場景中制作業內具有可操作性的工具；
（3）數據方面，必須要有海量保險及用戶大數據為AI的深度學習提供源源不斷的“原料”。
僅有中國平安、螞蟻金服具備這樣的綜合實力及開放化格局，而大數據資源及落地應用場景，為互聯網巨頭跨界增添了壁壘，但行業領頭羊以“企業服務“形式把AI技術“社會化”，是當下化解業務痛點、提振行業效率的最優解。
二、保險業務的“入口端”和“出口端”，成為AI落地的兩個抓手
在保險業務之中，一般投保申請是“入口”，而保單理賠是“出口”。如果入口過于繁瑣會影響成交率，“出口”如果客戶普遍滿意度差，很難培育起良好的市場口碑，保證企業持續經營。
平安集團旗下金融科技版塊公司金融壹賬通于9月6日正式發布兩款“智能保險云”產品——“智能認證”和“智能閃賠”，向全行業開放，著眼于提升保險業務“入口”和“出口”兩端的效率。
以往投保人買保險需交納眾多資料證明“我就是我”、填寫各種表格，完成審核至少需3個工作日；而讓中小保險公司頭大的還有，如果基層保險員不按常規出牌，推銷一些理財產品以完成KPI，傷害到客戶體驗，為售后增添麻煩，截止2017年8月，保監會就收到理賠投訴達10萬件。
“AI智能認證”深度結合人臉識別、聲紋識別、微笑情等生物特征識別技術，讓用戶的身份認證變得更簡單；這并非新事物，此前“銀行壹賬通”的智能認證已服務國內400多家城市銀行，開放給保險行業之前已在平安保險內部成功試驗一年。
智能認證把投保時間縮短30倍，大幅提升代理人的生產力；在“新契約投保”中首創投保人+代理人實時“智能雙錄”，代理人須嚴格遵循操作流程，用戶如不同意可隨時喊“Cut”中止認證進程，質檢成功率提升65%，這大大降低保險公司運營成本，同時保留了可資調取的一手大數據。這一“入口端”的創新從“保單制”升級為“實人制”，在全球保險業中尚屬首次。
在保險業務的“出口端”即理賠環節痛點更大，以車險理賠為例，45.8%客戶在車輛定損環節滿意度較差；全年有近500億車險賠付滲漏，全行業保險公司近75%車險經營處于虧損狀態。
螞蟻金服于6月27日率先向保險行業開放智能圖像識別技術的“定損寶”，開啟車險智能定損理賠的新玩法；中國保信于8月底推出“事故車定損云平臺”；而金融壹賬通的“智能閃賠”的優勢在哪？
事故車輛定損及理賠的“坑”很多，比如如何根據所拍攝圖像識別車輛外包的損失程度，如何根據不同型號車輛、不同的維修技術、不同的配件成本給予精準的定價；如何規避多年內存在車輛理賠的欺詐問題等等。中國平安在國內最早推出車險業務，加上去年收購汽車之家，使其構建了覆蓋所有乘用車型的億級理賠圖片數據庫，并能把多年來理賠的經驗轉化為算法模型，AR（增強現實）技術能有效甄別出偽造損傷部分。
保險服務人員只需一鍵上傳客戶理賠車輛照片，就能自動生成維修定價，目前AI智能閃賠準確率已超過平均查勘員，成為保險公司風控的利器。2017年上半年共處理車險理賠案件超499萬件，智能攔截風險滲漏達30億。目前AI智能閃賠向全行業開放，有十余家中小財產險公司簽約合作，能否幫助保險公司扭虧為盈也令人期待。
三、巨頭搶灘正當時，AI賦能保險行業可能面對的挑戰？
據路透社消息，由“三馬”共同持股的眾安保險于9月8日獲得香港交易所的批準進行IPO，這將是金融科技領域最大一筆IPO 。BAT加入進軍保險行業的步伐，今年8月17日，馬云麾下的云峰金融聯合螞蟻金服等機構斥資的131億港元收購美國萬通在港、澳業務。騰訊正在申請保險牌照，并將在微信錢包九宮格中上線保險產品。
很多中小型保險公司受困于傳統業務模式，錯過移動互聯網的技術紅利，人工智能成了全行業彎道超車的寄托所在。再加上保險險種之間的交易屬性、用戶訴求差異極大，互聯網巨頭在短時間內還吃不透，這能為保險公司搭乘智能保險云產品升級贏得寶貴時間。
當“智能保險云”產品上線宣布開放給業內保險公司免費使用3個月，本質上屬于保險行業SaaS平臺，這未免讓外界產生其他保險公司出現客戶流失及數據安全方面的顧慮？
中國平安集團首席運營官兼信息執行官陳心穎女士接受媒體采訪時表示：“平安有5億客戶，已渡過爭奪市場份額的階段；當前平安集團大數據是中國工商銀行的3倍多，其中50%是外部的金融大數據，所有數據都經過嚴格的加密和脫敏，在數據安全方面足夠的把握；任何一起客戶數據糾紛，都將會損害到平安的品牌信譽，此前在服務金融壹賬通銀行云中并未發生；另外，保險數據運行在金融壹賬通的保險云上受到保監會監管，其他業務數據也要接受‘一行三會’嚴格的監管；當然，平臺會建立同行定期交流機制，共同提升保險行業的理賠服務、風控能力。”
智能保險云產品大幅降低人力成本有目共睹，也引發人們對保險經紀人、查勘員會就業沖擊的猜想。以車險查勘員為例，現有的查勘員隊伍顯然無法應對全國日益遞增的車輛理賠案例，只有借助AI裝備才能盡快實現線上及時、動態調度。在一些相對復雜、需現場服務的險種中，依然需要業務經驗豐富的代理人提供專業服務。當然，在AI不斷滲透行業的趨勢下，保險從業人員的職業轉型大有必要。
當前AI率先在投保、理賠兩端落地，但依然處在初期階段，“智能認證”除了銀行、證券及保險等機構簽約認證的標配，還能以金融級安全廣泛輸出更多民用場景中去；當然在API上需要做一些功能的調整。“智能閃賠”目前行業只應用到產險中的車險理賠領域，還有醫療險、壽險以及其他財產險種需要落地，從而不斷擴大“出口端”的范圍。要想更快、更精準地提升“入口端”智能認證的效率，需要在“智能銷售”環節之中強化精準獲客；以往保險銷售基本依靠代理人純線下服務，而更多“智能服務”的接入，能更快降低保險行業整體運營成本、不斷在流程優化，進而實現“智能運營”。可以預見，隨著機器學習能力的不斷升級，各個環節之中的AI云服務產品將加快迭代至2.0、3.0......
結語
保險業務的AI化是流程便捷化、數據可視化的過程，孔子說：“我叩其兩端而竭焉”，當前人工智能在投保的“入口端”、理賠的“出口端”擁有了相對完整的行業解決方案，相信AI在保險更多業務節點不斷細化、深化，讓服務更智能化，進而打通全產業鏈，讓傳統保險升級為金融科技排頭兵。不難看出，平安保險平臺化、開放化戰略并非是追逐短期市場利益，而要打造中國保險行業與國際資本競爭抗衡的新生態，只有抓住保險AI化的趨勢，國內的保險公司才能抓住當下“金融科技”的技術紅利。
作者：李星（靠譜的阿星）
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