人工智能将怎样改变保险业？
保观|专注互联网保险
人工智能开始越来越进入保险人的视野。
日本富国生命保险（Fukoku Mutual Life Insurance）近日宣布他们将要从 2017 年 1 月用 IBM 的人工智能平台 Watson Explorer取代原有 34 名人类员工，以执行保险索赔类分析工作。
该保险巨头计划引入的人工智能系统是基于IBM日本公司的Watson AI系统，据IBM方面称，Watson AI系统是一种认知技术，可以像人类一样思考，并且可以分析和理解所有数据，这些数据包括结构化文本、图像、音频和视频等等。
该系统将负责阅读医生撰写的医疗证明和其他文件，以及收集医疗记录、住院信息、手术名称等保险理赔资金所必须的信息，除了这些，该人工智能系统还能核对客户的保险合同并且确定一些特殊保险条款等等。
除了富国生命保险之外，日本还有 3 家保险公司也在将人工智能和人类工作结合：
日本第一大人寿保险公司简保人寿保险（Japan Post Insurance）将于 2017 年 3 月起开始试运行 Watson AI 系统；第二大公司日本生命保險（Nippon Life Insurance）在 2016 年 12 月也完成了 4000 个保险案的处理，其作用在于向销售人员提供合适客户的保险方案建议；第一人寿保险公司（Dai-ichi Life Insurance Co.）采用人工检查与 AI 并行来处理支付评估，只是没有出现重大裁员。
不久前的10月份，台湾国泰人寿引进Pepper迷你机器人，而在大陆泰康人寿也推出了保险智能机器人“TKer”。
除了保险公司开始引进人工智能，也出现了许多以人工智能为方向的保险创业公司，并且逐渐成为一个热门领域。
国外的创企诸如Insurify推出的智能车险经纪人，为客户提供个性化车险购买建议；Plex.ai则开发了一个AI机器人充当机器人来为客户报价；国内的玩家则包括从网络互助转型而来的全民小保镖、灵智优诺以及车车车险近期推出的“阿保保险”，多以人工智能保险顾问的形象出现。
以上种种例子表明，人工智能已经开始“入侵”保险行业，那么人工智能对保险业的作用具体体现在哪些层面？应用实例又有哪些？小观认为主要有四个方面：
AI客服系统，降低企业人工成本
客服行业是相对标准化的一个业务，事实上人工智能已经开始代替人类员工进行部分信息整理以及咨询类的工作。国内国华人寿、太平洋寿险等也纷纷推出智能保险客服机器人，而另外一个典型案例是韩国最大的数据中心运维方，C&C面向需要大量人工客服的保险业客户，建立了AI 客服中心，并以客服系统中的大量语音语料进一步反馈训练。目前在理解和表达上，Aibril的完成度在96%。而预计到17年底，AI客服将帮助企业减少30%的人工成本，这也就可以理解为什么保险公司会爆出频频裁员的消息。
简化标准化的评估索赔
HyperScience 最近推出的产品称为 HS Evaluate，这款产品适用于需要进行复杂声明或申请审批的组织，例如保险公司或政府。HS Evaluate 可以通过声明的语言进行解析，判断信息的相关性，根据组织的预设要求突出显示所有重要的内容。举例来讲，保险供应商评估索赔时会询问当事人之前的手术经历。像扁桃体切除术和阑尾切除术这样的手术基本都是标准的程序，通常在确定索赔的时效上几乎没有差别。HS Evaluate 可以理解这些程序，并将信息传递给负责人，免去了工作人员手动录入信息的繁琐。
利用图片识别技术反欺诈
这里的一个代表案例是，蚂蚁金服保险平台的图片识别技术，其消费保险的理赔环节，超过九成是依靠后台技术识别和判定。更重要的是在传统保险领域，企图骗保的人，可能会拿着网上下载的图片，在多家保险公司报案理赔。但在生鲜腐烂、化妆品过敏这些消费保险上，技术可以在一个庞大的图片库中，比对识别出报案人上传的是真实拍摄图片，还是重复使用了别人皮肤过敏的图片，亦或是网上下载了腐烂水果的图片。结合对理赔者信用程度的判断，绝大多数理赔都可以在短时间内在线完成，无需人工干预。
智能保险投顾精确产品推荐
结合大数据，人工智能可以实现产品的精准化推荐，为用户定制个性化方案，降低成本的同时可以提高效率。以“全民小保镖”为例，利用自行开发的一套智能算法，针对用户的家庭情况、收入情况、理财风格和未来规划等因素，为其分析各个阶段的保险需求，并将他们的需求与保险产品进行智能匹配，从而提供个性化的保险方案。而Insurify的机器人Evia可以通过车牌信息以及与车主的对话，来给用户推送适合的保险计划报价。这正在成为国内外Insurtech的热门方向，但同时也面临着数据获取、获客等难题。
以上是4个人工智能与保险相结合的实际案例，诚然人工智能给保险行业带来了积极的改变，但诸如裁员等消息也引来了争议。人工智能会代替保险销售员吗？如何平衡两者的关系？
对于这个问题，小观认为虽然AI应用能使一些任务变得自动化，但人类判断全部交由算法负责这种情况几乎不可能发生。更现实的方法是，使用数据科学和工程不断完善并提升人类的判断质量。
比如：保险公司也可以使用深度学习系统将估算受损汽车的成本修理费用变得自动化，让人类保险雇员有更多时间完成更加复杂和需要更多经验的客服。但在可以预见的未来，人类仍将是“决策过程中的一部分”。
让机器成为助力器，而不是取缔者。通过人工智能为保险代理商、承销商提供更先进的科技支持，让他们掌握更好的数据，拥有更好的工具，从繁琐的管理任务中释放出来。其结果将是，可以更快更好地做决策，从而为客户提供更流畅的服务。
以上，虽然人工智能本身的研究还处于早期阶段，与保险业的结合也还有十分大的想象空间，但不可否认的是，人工智能给保险业带来的改变正在发生。