設想在某一天，智能可穿戴設備提示人們身體出現了健康隱患，快速計算出可能發生的治療費用及保險所能覆蓋部分，為人們預約醫院。醫院做完檢查，在自助付款機器上，所需要支付費用已直接扣除保險公司墊付外的金額。回到家中，智能家居提醒健康保單即將滿期，并且根據最新身體狀況推薦了專項疾病的保險產品和保費情況。
在8月31日舉辦的2019年世界人工智能大會上，眾安保險數據智能中心總經理孫谷飛為與會者描畫了一幅未來新保險場景：“從可穿戴智能設備數據采集、模型算法訓練疾病監控預警、醫院檢查數據對疾病監測模型驗證、再配合自動化理賠服務體驗，伴隨著人工智能發展，新保險已經近在眼前。”
無處不在的“AI+保險”：
人工智能滲透保險業務全流程
人工智能發展至今，數據挖掘、自然語言處理、計算機視覺等技術，逐漸應用于保險營銷、承保、核保、核賠、客服等業務環節。精簡流程、降低逆向選擇和惡意投保等風險，使核賠理賠服務更便捷透明，極大避免了人為理算干預，實現保險公司降本增效，帶來用戶極致體驗。
孫谷飛表示：“AI智能保險服務平臺的成功打造，反映出人工智能技術已經滲透到了保險業務全流程，這是一個AI無處不在的新保險時代。”
“AI+保險”，最明顯的改變在于用戶體驗度。在用戶關注度較高的核保理賠場景，智能核保一改傳統人工核保多達數頁的醫學專業問題，通過簡單人機對話，即可完成對客戶身體狀況判斷，并給出精確核保結論。
以健康險為例，眾安旗下明星產品尊享e生的智能核保流程，可以通過智能問卷，在1至2分鐘內完成核保評估，為客戶提供個性化保障。20%以上過去無法投保的客戶都成功獲得了百萬醫療保障，其所覆蓋超過200種疾病，讓客戶可以針對自身已有病癥直觀了解承保條件。而理賠場景中，結合OCR圖像識別，眾安健康險24小時結案比率高達50%以上，承保及理賠自動化率分達99%和95%，實現快速理賠材料審核和驗證。
客服是另一個用戶關注的交互場景。互聯網保險模式下，用戶更傾向于碎片化、定制化、高效化顧問式客服模式。眾安保險智能保顧機器人——眾安精靈，建立了業內首個保險意圖識別模型，識別準確率在94%以上。眾安精靈上線一年以來，持續在線9500小時，提供逾2700小時講解服務，單日服務用戶數最高達30萬人，在線客服人工智能使用率達到70%，在線服務人力節省61%。
據悉，眾安AI智能保險服務平臺與眾安煙霧病智能診斷與出缺血風險預測項目，在今年世界人工智能創新大賽的514個有效項目中，雙雙入圍年度榜單20強。
極致用戶體驗背后：
以AI技術支撐的保險風控體系
2019年上半年，眾安保險服務用戶3.5億，保單33.3億張。龐大保單增長量使風控和對應的核保理賠效率面臨考驗。風控是互聯網保險核心工程，在用戶極致體驗背后，是一套以AI技術支撐的保險風控體系。
“眾安以大數據為基礎，利用知識圖譜、圖像識別等技術提升風控精細化程度和自動化率，實現‘高效率、精細化、真實性’等新保險風控需求。”孫谷飛稱。
構建知識圖譜，就是讓機器形成認知能力，使AI理解保險。據孫谷飛介紹，眾安知識圖譜技術包含“1500萬+”醫療知識圖譜記錄，通過結構化和精細化數據，加速保險公司數字化進程，實現核保理賠效率提升。知識圖譜具備三大技術特點：首先，數據高度結構化。數據一致性提高，天生具備消除歧義的功能；其次，降低數據維護成本。同一套數據體系滿足風控、咨詢、產品推薦等環節需求；最后，AI智能推理。有效提高風控及其他環節智能化、自動化水平。
在健康險中，知識圖譜提供了傳統規則引擎無法支持的二度推理能力，將關聯性判斷延伸到“藥品-癥狀-疾病”3個大類，更符合醫生“對癥”“對因”開藥并存的情況，同時還可以減少規則數量，快速穩健提升理賠效率。
據了解，在投保人風控方面，眾安還研發了AI結合eKYC(electronic-Know-Your-Customer)應用。通過“證件防偽-信息提取-活體識別-人臉比對”，在沒有人工干預前提下，超過90%真實證件能一次驗證成功，有效區別了真實身份證件和低仿、高仿、翻拍、紙質證件等，為在線用戶提供身份認證方案。
聚合科技打破壁壘：
數據開放和隱私安全并非悖論
除了知識圖譜以外，隨著IoT、5G、聯邦學習等新技術出現，使萬物互聯和數據開放成為未來可能。
記者了解到，當前，可穿戴設備實時監控客戶體征數據、車聯網記錄駕駛行為數據等，都能與保險數據關聯，共同構建風險評估模型，使保險逐漸從風險被動防御轉向主動風險干預，保障保險公司和用戶雙方利益。
當前，保險行業數據基礎依然薄弱，數據安全隱患大。因而，解決數據問題是AI落地中最重要一環。孫谷飛在世界人工智能大會上呼吁：“保險公司不僅要豐富自身結構化場景數據，更需要加強保險公司間和其他行業的數據交流。數據開放和隱私安全并非悖論，運用聯邦學習技術的數據隔離特性和加密機制，能夠有效解決不同公司間數據共享和聯合建模問題，根除隱私泄露風險。”他認為，通過AI與其他學科交叉聚合，解決隱私保護和AI數據需求矛盾，打破數據壁壘，才能真正讓保險的未來更加美好。
