人工智能在各行各业都产生了不小的价值，保险业也不例外。人工智能在保险业的全流程都有重要的作用，帮助保险业降低成本、创造价值，而这些保险业中的应用同时也在隐私保护、数据合规、模型解释性和公平性等方面向人工智能提出更高的要求和挑战。

笔者于瑞士再保险公司任职数据科学岗位，在此简单介绍保险的几个重要的场景，探讨人工智能如何在保险业价值链的不同部分产生价值。

下图是来源于瑞再研究院对2018年专利申请的统计，可以看到专利技术在不同保险场景中都有布局。

市场营销

市场营销主要针对如何契合用户需求把相应的保险产品推广出去。保单内容繁杂冗长，很容易在第一步就给用户带来抗拒感，所以这方面传统上主要是由保险中介进行人工推广。

随着互联网智能化的不断进步，以推荐系统为代表的人工智能应用可以利用数据构建用户画像，提取用户个性化需求，自动为用户匹配到最合适的保险产品。随着用户人生中不同阶段，如进修学习、买房买车、娶妻生子，推荐系统都可以检测到用户新的保险需求，从而给出适时的保险产品推荐。同时恰到好处的保险营销渠道和场景也非常重要，小米有手机碎屏险，携程有飞机延误险，而特斯拉也刚刚在上海注册了汽车保险经纪公司。

保单申请

传统上用户需要填写一份冗长的保单申请表，而这份申请表还需要保险中介或者工作人员人工录入。这一部分人工智能主要的一个应用是表格自动OCR，可以读取纸质申请表信息并自动结构化。现在的做法大部分是基于模板的表格抽取算法，我们也在尝试用诸如对抗网络等技术训练更准确易用的表格读取模型。

未来数据如果可以互通，申请表中的大量信息如医疗历史等可以由保险公司通过医疗机构自动获得，保单申请在不改变风险评估准确性的前提下有望大幅简化。当然这对数据隐私保护又提出了极高的要求。

保单定价

传统的定价方式是使用精算模型预估诸如理赔比率、理赔频率和理赔总额等信息。人工智能为精算师提供了更多更先进的统计模型，使精算师在广义线性模型基础上可以尝试更多非线性模型，提高定价准确率；但这些创新的精算方法仍然需要监管的批准。

保单核保

传统上除了核保师人工核保外，现在也有很多基于规则的核保引擎，通过保单信息决定用户的批保结果。人工智能可以帮助保险公司构建基于数据机器学习核保模型，提高核保自动化程度，在传统核保信息的基础上更可以兼顾如运动习惯、消费习惯等的非传统数据，对保单持有人进行更为准确的风险评估。

此时模型要特别注意针对假阳率(False Postive)的优化，因为如果极高风险人士被错误分类会给保险公司带来巨大损失。

同时针对一些用户的健康风险申报（如是否抽烟）程度比较低的情况，我们还可以通过数据构建针对无申报用户的风险模型，提高核保评估的准确率。

核保模型对模型可解释性有很高的要求，因为保险公司需要向监管部门和用户解释核保结果背后的逻辑。很多合规条款也要求核保模型保证其公平性，不能针对某些敏感特征有歧视性的核保结果。可解释性和公平性在保险场景是非常实际的强需求，现时有包括监管机构、学术界和保险公司的很多学术性和实用性探索，我们在之前的文章“机器学习模型的公平性评测”中有提到过。

存量管理

对已持有保单用户，人工智能同样可以发挥作用。首先是对已有保单用户进行升级或跨产品营销，使用类似上面提到的推荐系统模型构建用户画像找到最有可能购买更多产品的目标保单用户；这一块存量用户会比新用户拥有更多的诸如理赔历史的数据，可以构建更为精确的风险和营销模型。

另外我们还可以对已有保单构建用户流失模型，对每个用户的流失率做预测，使保险公司可以提前介入减少保单流失率。

理赔管理

保险公司是否拥有良好的口碑，最大的因素可能就是用户的理赔体验。糟糕的理赔体验会大大降低用户对保险公司的好感和信任。

人工智能在理赔中有很多有趣的应用，如生病住院保险公司获得医疗机构数据自动评估理赔，或者通过车祸照片自动分析受保车辆的受损零件和费用预估，乃至台风地震中通过卫星图片自动检测受灾建筑财产，基于数据的人工智能模型可以为用户带来“无感”的理赔体验，大大减少用户需要人工手动操作的步骤。

下面是笔者使用深度学习做过的一个车辆受损的自动监测演示工具：

当然保险理赔中骗保的情况也极其普遍，如何在不影响理赔体验的情况先进行欺诈检测也是人工智能模型大展身手的地方，基于图计算的反欺诈模型在医疗险和车险中已经落地。

风险趋势

保险公司不仅要研究当前的风险情况，也要对中期乃至长期的风险趋势做出预测。某些疾病是否有了新的治疗方案使致死率大大降低？某些区域是否更易发生气候变化和自然灾害？新能源车和自动驾驶技术是否会降低交通事故频率，同时是否又会带来其它风险？一个基于数据的人工智能预警系统尤其关键。

保险业相对于其它互联网行业或者银行业有着数据和技术方面的劣势，在人工智能领域依然有很长一段路需要走。但困难也意味着潜力。保险是占据了金融业半壁江山的基础产业，无论是精算师、核保师、技术人员、数据科学家，还是监管者乃至初创公司，人工智能技术的发展都为我们带来了前所未有的变革机会。

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Reference

Swiss Re Institute, Machine intelligence in insurance, https://www.swissre.com/institute/research/sigma-research/sigma-2020-05.html