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众安保险孙谷飞:人工智能加速渗透保险业务全流程

时间:2019/8/31 19:09:30 来源:金融界网站 责编:采编 阅读量:1986

‍‍设想在某一天,智能可穿戴设备提示你身体出现了健康隐患,快速计算出可能发生的治疗费用及保险所能覆盖部分,为你预约医院。医院做完检查,在自助付款机器上,你所需要支付费用已直接扣除保险公司垫付外的金额。回到家中,智能家居提醒你健康保单即将满期,并

  设想在某一天,智能可穿戴设备提示你身体出现了健康隐患,快速计算出可能发生的治疗费用及保险所能覆盖部分,为你预约医院。医院做完检查,在自助付款机器上,你所需要支付费用已直接扣除保险公司垫付外的金额。回到家中,智能家居提醒你健康保单即将满期,并且根据最新身体状况推荐了专项疾病的保险产品和保费情况。

  8月31日,众安保险数据智能中心总经理孙谷飞在2019年世界人工智能大会上描画了一幅未来新保险场景。

  “从可穿戴智能设备数据采集、模型算法训练疾病监控预警、医院检查数据对疾病监测模型验证、再配合自动化理赔服务体验,伴随着人工智能发展,新保险已经近在眼前。”

  (众安保险数据智能中心总经理 孙谷飞)

  无处不在的AI+保险

  人工智能渗透保险业务全流程

  人工智能发展至今,数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等技术,逐渐应用于保险营销、承保、核保、核赔、客服等业务环节。精简流程、降低逆向选择和恶意投保等风险,使核赔理赔服务更便捷透明,极大避免了人为理算干预,实现保险公司降本增效,带来用户极致体验。

  孙谷飞表示:“AI智能保险服务平台的成功打造,反映出人工智能技术已经渗透到了保险业务全流程,这是一个AI无处不在的新保险时代。”

  AI+保险,最明显改变在于用户体验度。在用户关注度较高的核保理赔场景,智能核保一改传统人工核保多达数页的医学专业问题,通过简单人机对话,即可完成对客户身体状况判断,并给出精确核保结论。

  以健康险为例,众安旗下明星产品尊享e生的智能核保流程,可以通过智能问卷,在1-2分钟内完成核保评估,为客户提供个性化保障。20%以上过去无法投保的客户都成功获得了百万医疗保障,其所覆盖超过200种疾病,让客户可以针对自身已有病征直观了解承保条件。而理赔场景中,结合OCR图像识别,众安健康险24小时结案比率高达50%以上,承保及理賠自动化率分別达99%及95%,实现快速理赔材料审核和验证。

  客服是另一个用户关注的交互场景。互联网保险模式下,用户更倾向于碎片化、定制化、高效化顾问式客服模式。众安保险智能保顾机器人(行情300024,诊股)——众安精灵,建立了业内首个保险意图识别模型,识别准确率在94%以上。众安精灵上线一年以来,持续在线9500小时,提供逾2700小时讲解服务,单日服务用户数最高达30万人,在线客服人工智能使用率达到70%,在线服务人力节省61%。

  据悉,众安AI智能保险服务平台与众安烟雾病智能诊断与出缺血风险预测项目,在今年世界人工智能创新大赛(AIWIN)514个有效项目中,双双入围年度榜单20强。

  极致用户体验背后

  以AI技术支撑的保险风控体系

  2019上半年,众安保险服务用户3。5亿,保单33。3亿张。庞大保单增长量使风控和对应的核保理赔效率面临考验。孙谷飞指出,风控是互联网保险核心工程,在用户极致体验背后,是一套以AI技术支撑的保险风控体系。

  “众安以大数据为基础,利用知识图谱、图像识别等技术提升风控精细化程度和自动化率,实现‘高效率、精细化、真实性’等新保险风控需求。”

  构建知识图谱,就是让机器形成认知能力,使AI理解保险。众安知识图谱技术包含1500万+医疗知识图谱记录,通过结构化和精细化数据,加速保险公司数字化进程,实现核保理赔效率提升。知识图谱具备三大技术特点:首先,数据高度结构化。数据一致性提高,天生具备消除歧义的功能;其次,降低数据维护成本。同一套数据体系满足风控、咨询、产品推荐等环节需求;最后,AI智能推理。有效提高风控及其他环节智能化、自动化水平。

  在健康险中,知识图谱提供了传统规则引擎无法支持的二度推理能力,将关联性判断延伸到“药品-症状-疾病”3个大类,更符合医生“对症”、“对因”开药并存的情况,同时还可以减少规则数量,快速稳健提升理赔效率。

  对于投保人风控,众安还研发了AI结合eKYC(electronic-Know-Your-Customer)应用。通过证件防伪-信息提取-活体识别-人脸比对,在没有人工干预前提下,超过90%真实证件能一次验证成功,有效区别真实身份证件和低仿、高仿、翻拍、纸质证件,提供在线用户身份认证方案。

  聚合科技打破壁垒

  数据开放和隐私安全并非悖论

  除了知识图谱以外,随着IoT、5G、联邦学习等新技术出现,使万物互联和数据开放成为未来可能。例如可穿戴设备实时监控客户体征数据、车联网记录驾驶行为数据等,都能与保险数据关联,共同构建风险评估模型,使保险逐渐从风险被动防御转向主动风险干预,保障保险公司和用户双方利益。

  当前,保险行业数据基础依然薄弱,数据安全隐患大。解决数据问题是AI落地中最重要一环。

  孙谷飞也在世界人工智能大会上呼吁,“保险公司不仅要丰富自身结构化场景数据,更需要加强保险公司间和其他行业的数据交流。数据开放和隐私安全并非悖论,运用联邦学习技术的数据隔离特性和加密机制,能够有效解决不同公司间数据共享和联合建模问题,根除隐私泄露风险。”通过AI与其他学科交叉聚合,解决隐私保护和AI数据需求矛盾,打破数据壁垒,才能真正让保险的未来更加美好。

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