厲害了，人工智慧！人工智慧如何改變保險業

人工智慧時代已經到來，越來越多的行業開始使用人工智慧來代替人，甚至有專家指出，人類現有一半的工作將在未來30年內被「機器」取代。目前，我們看到有些社交網路和信息公司，開始在自己的網路中引進聊天機器人，幫助公司進行營銷或客戶服務。那麼，人工智慧對於保險業會帶來哪些變革？對於保險業來說，機會又在哪裡？

□記者 蘇潔

在AlphaGO戰勝李世石之前，誰也沒想過人工智慧會那麼厲害，也就是在今年年初，人工智慧一下子火了起來，以迅雷不及掩耳之勢影響著各個行業。人工智慧是否在模仿人腦，會不會超越人腦？我們是否會被機器統治？是否很多崗位終將被替代？等等諸多問題擺在我們面前。那麼，到底人工智慧是什麼？對於保險業的發展又會帶來哪些衝擊？

人工智慧的魔力

馬雲在2016雲棲大會上提到：未來機器一定會比人聰明，但機器不會統治人類，因為它們沒有想象力和價值觀。

2016百度世界大會上，百度公司創始人兼CEO李彥宏全面展示了「百度大腦」——百度人工智慧全貌，他從語音、圖像、自然語言理解和用戶畫像等四個方面闡述了百度大腦的能力。其中，李彥宏現場展示了運用情感語音合成技術還原著名影星張國榮聲音的視頻，通過情感語音合成技術實現與粉絲的「隔空對話」，震驚現場觀眾，觀眾直呼「帥呆了！」

今年初有一條新聞引起社會轟動，韓國一家金融新聞編輯部，一名人工智慧記者正式上崗，僅用0.3秒即可完成一篇股市行情的新聞報道。這對於記者、編輯而言，無疑是「滅頂之災」。也許較為簡單的初級文案，會逐漸被人工智慧所取代。由機器自動生成的描述類文案，必將是未來的趨勢。

那麼，人工智慧到底是什麼？簡單來講，就是讓機器像人一樣去思考、去行動。「數據是人工智慧的起點，隨著演算法迭代不斷進步，足夠快的運算速度提供了大量數據積累，讓機器學習有了可輸入的樣本並使其發揮作用，也正是有了機器學習才能更好地挖掘出大數據中所隱藏的價值。」人工智慧領域研究人士表示。

有關人士認為，人工智慧之所以能夠迎來發展春天，其受益於大數據積累、演算法迭代、計算能力，這也正是人工智慧能夠掀起第三次科技革命浪潮之因。

如果把科技比作一襲華美的袍，透著絲絲涼意，那絢爛的科技成果則可以顯著提升人們的生活質量，可同時也令人不禁反思：當弱人工智慧（阿法狗）都可以綽綽有餘地擊敗人類（在圍棋方面），強人工智慧（複雜的行為）的實現就只是時間問題，不再遙不可及。

靈伴科技產品方案總監、靈伴研究院副院長李經宇認為，人工智慧會在以下幾個領域得以實現：第一，智力遊戲。比如谷歌阿法狗的應用，去掉感知層次，設定好戰略戰術，從而模仿人腦與人對戰，當然這還是比較簡單的弱人工智慧。第二，智能交通。比如無人駕駛技術的應用，在技術上實現機器開車，但是會帶來諸多問題，如發生事故責任如何認定等。第三，語音、語言領域。比如語音識別、合成技術等，初期可能還僅限於對自然語言的理解。

專家指出，目前人工智慧的應用領域，發展還多處於「專用階段」，無論是人臉識別、視頻監控、語音識別都主要應用於完成具體任務，覆蓋範圍有限，產業化程度有待提高。而技術要與商業連接起來，最重要的還是找到合適的應用場景，提供實質性的價值，比如機器對於人類工作效率的提升、或者能夠完成高風險係數的工作代替人類。

李開復曾在Google、微軟、蘋果等世界頂尖科技公司擔任全球副總裁職務，在他看來，傳統企業，比如說股票的數據，比如說保險業、銀行業，各種金融，數據非常的豐富，而且是非常的狹窄領域，不用跨領域的理解，可以快速產生商業價值。

能夠預測的是，隨著數據電子化程度加深、數據較集中且數據質量高的行業或將最先受到人工智慧的改造，實現機器協助人類工作、提高效率。

人工智慧在保險業

不少險企已經開始嘗試將人工智慧應用於保險交易的各個環節，從而提高生產效率，促進交易。同時，傳統保險公司經常面臨的信息不對稱和道德風險的問題，人工智慧也能發揮作用。

首先，通過數據分析為保險產品定價，實現定製。比如保險公司在銷售車險的時候，需要了解客戶的年齡、性別、駕駛記錄、職業、教育等等各方面信息，但每個人的信息與行為組合各不相同。傳統精算師研究的是評估數，很少涉及個案，但是，通過大數據的分析，就可以提供更精準的風控方案和定價模型，為客戶制訂個性化的保單。目前，UBI車險就是基於駕駛行為而定保費的保險，根據數據的搜集、分析，為保險公司參與產品定價提供了精準數據。

其次，通過機器識別參與保險核賠，降低風險。傳統的保險產品具有大額、低頻等特點，而新型的互聯網產品則提供的是小額、高頻、碎片化的產品。如果依靠人力審核，不僅效率低而且成本高，但若現實了機器識別，提高效率的同時還節省了人力成本。比如，弘康人壽在業內首推人臉識別技術，通過技術來實現快速投保，以及防範保險騙保行為。據了解，螞蟻金服保險平台的圖片識別技術是核賠流程重要應用之一，其消費保險的理賠環節，超過九成是依靠後台技術識別和判定。更重要的環節是對圖片相似度的識別，在傳統保險領域，企圖騙保的人，可能會拿著網上下載的圖片，在多家保險公司報案理賠。但在生鮮腐爛、化妝品過敏這些消費保險上，技術可以在一個龐大的圖片庫中，比對識別出報案人上傳的是真實拍攝圖片，還是重複使用了別人皮膚過敏的圖片，亦或是網上下載了腐爛水果的圖片。結合對理賠者信用程度的判斷，絕大多數理賠都可以在短時間內在線完成，無需人工干預。

再次，通過技術優化業務流程，促進交易。目前，有些互聯網保險公司和第三方平台開始將科技業務作為重要的一塊。比如眾安保險宣布成立了獨立的科技公司，關注的技術更為前沿，包括區塊鏈、人工智慧和大數據，推出的平台包括區塊鏈開放平台和智能投顧，從金融和醫療健康切入。據悉，互聯網保險技術平台車車車險即將實現利用人工智慧幫助客戶實現符合自身特點的風險保障方案，根據用戶畫像分析用戶需求，精準匹配更適合用戶的保險方案，降低成本的同時，大大提高了效率。

人工智慧的三大創業機會

11月22日，中科樂創舉辦「智能大數據，解放投資人」發布會，推出阿爾妮塔機器人，運用人工智慧幫助投資人做股權投資，並宣布成立中科樂創量化投資基金，規模為10億人民幣。

據悉，阿爾妮塔是一級市場人工智慧股權投資機器人，致力於通過預測分析與數據可視化（結構化圖形展示）的方式為用戶提供專業的創業投資市場諮詢服務，協助用戶做項目盡調及股權投資決策。核心的應用場景主要有3大塊：針對C端用戶（投資經理、投資研究員、獨立投資人）的數據可視化服務；針對B端用戶（政府、銀行、險資、各類創業賽事方）的項目點評與分析業務；針對資本端（各類基金公司及平台）的量化投資模型。

在華興逐鹿日前舉辦的關於人工智慧的沙龍中，與會嘉賓認為，目前看來，人工智慧的發展概念性強於實用性，處於技術紅利期，進一步擴大數據量以達到更精準的計算、同時能夠將技術切入到具體的應用環境中以實現智能改造，實現產業鏈條的布局雖仍需時日，但前景可期。其中，平台生態構建者、特定應用場景先行者和底層硬體設施提供者三種模式值得關注。

具體來看，平台生態構建者，即通過對底層資源的長期投入和積累，建立通用技術平台；特定應用場景先行者，即多為特定領域從業者，通過內部研發或外部收購、投資的方式實現特定技術應用突破，以形成智能化升級；底層硬體設施提供者，即專註於底層晶元、伺服器等硬體設施的提供。

前海梧桐母基金馬春峰表示，「目前AI（人工智慧）大的方向就是語音語意識別方向、圖像識別方向，圖像人工智慧的方向是未來的一個很重要的風口。圖像和視頻應用場景更為廣泛，它的空間更大，而語音更多的還是用於輸入的場景，所以從產業的角度去看圖像人工智慧領域機會有待發現。」

深之藍CEO 魏建倉認為，「人工智慧領域其實產出的是科技型產品，這類產品要提前釋放概念，更要真正將產品落地。哪怕產品功能再簡單，但只要切准一個痛點就能形成市場。要做到銷售一代、研發一代、儲備一代，並且有打造後續技術平台建立的能力，這個邏輯要清晰明確，但是所有的一定要基於商業價值。」

「目前來看，人工智慧應該還處在形成到成長之間的時期，人工智慧和技術這塊，其實它能夠落地的點非常多，最終呈現的也應該是一個多元化形態。我們現在更多關注了數據、演算法迭代，實際上在硬體或者感測器領域也有創新的機會，比如在語音識別方式中的遠場識別與光學感測器，另外，在垂直應用方面也有大量的機會 。」德聯資本合伙人賈靜表示。

隨著人工智慧的不斷發展、滲透，VR（虛擬技術）目前也在研究以及在各個領域中進行實踐，可以預見，未來科技將超乎我們想象，我們所能做的就是擁抱科技、把握機遇。