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保险业的人工智能：业务流程自动化将数字化保险公司的绩效提升到新水平
保险业是数字化程度最低的行业之一，不足为奇，它是金融服务行业效率最高的领域之一。内部业务流程通常是重复的，官僚化的和耗时的。随着机器学习和人工智能系统的普及，它们具有使保险公司的业务自动化的潜力，从而降低了成本并提高了生产率。但是，组织有很多理由抵制AI的扩展。其中包括担心失业和对认知系统缺乏信任。
但是，这些都不是合理的问题。据埃森哲（Accenture）称， 尽管AI保险的拥护者声称用肉和骨头制成的保险代理人的时间已经过去了，但保险公司 三分之二的首席执行官期望获得工作净收益。事实恰好在中间：保险公司可以实现人力与人工智能相结合的协同作用。有趣的是，员工对AI实施持乐观态度。埃森哲的报告提到，咨询公司接受调查的保险业领导者中有60％以上认为，采用AI会增强他们的运营商。因此，让我们谈谈在保险行业采用AI的主要机会。  
什么是AI保险：创新背后的技术
想象一下，您打算针对患有各种心脏病的人个性化健康保险报价。这需要精确，实时的个人心脏跟踪。要访问此数据，保险公司可以全部或部分负担可穿戴设备（例如Apple Watch或其他设备）的价格，该设备会跟踪心律并将收集的数据流式传输到服务器。然后，必须对照保险人的电子健康记录（EHR）数据集分析此数据，以推断有关给定人员是否可能不久需要医疗的预测。风险越高，每月或每年的报价越高。
这是一个相当简化的“一对多”模型。当前，AI算法可以通过监视客户的健康记录，将其根据各种风险分为数百组，这是双赢的关系。大多数客户在寻求公平报价时都享受个性化的方法。另一方面，保险公司可以更好地管理风险和利润。
那么，这是如何工作的呢？
概括而言，人工智能（AI）是一种计算机系统，能够以非线性方式分析数据，对其做出预测并做出决策。先进的系统能够不断学习和提高自己。  
通常，机器学习（ML）使用采用对现有记录进行统计分析以对新数据进行预测的方法来构建AI系统。例如，如果我们拥有以前客户的大量健康数据，则可以预测该客户或那个客户寻求医疗服务的可能性以及这种情况会在多久之前发生。与传统的基于规则的算法不同，机器学习不需要工程师明确映射各种输入输出场景。这允许根据众多复杂的联系因素进行预测和做出决策，而这是传统编程无法实现的。
机器学习与传统编程
自动推断的规则可确保决策的多样性和准确性
注意： 有些专家倾向于将AI的术语缩小到描述一个独立且独立的代理来处理输入，分析输入并做出决策。在我们的文章中，我们使用AI来 指代任何利用数据科学技术来做出决策或仅仅增强人类工作流程的智能系统。
尽管人工智能系统不够智能，无法完全替代人类，但它们已经建议对承运人的运营进行几项切实的改进。让我们来看看这些机会。
保险行业的AI用例
到目前为止，我们看到了保险业中可以帮助AI的七个主要领域。
索赔处理中的语音/语音识别
普通的保险代理人每天花费多达50％的时间手动填写各种表格来处理理赔。自然语言处理（NLP）和语音识别算法可以转录甚至解释人类语音，以简化此繁琐的例程。
有一些NLP驱动的产品专门处理索赔处理。一个例子是 Nuance的Dragon Naturally Speaking解决方案。该软件通过转录代理的语音，识别特定命令以批量填写表格以及分析非结构化文本来实现数据输入的自动化。该系统还提供了使用语音命令来格式化，更正和修改文本的界面。该公司声称其AI解决方案已达到99％的识别精度。
文本识别以数字化文档
尽管现在大多数文件都可以数字格式提供，但是许多保险业务仍然需要使用打字文本和手写文本进行物理文件交换，最终两者都必须以一种或另一种方式进行数字化。 ML驱动平台的多个提供者（ 包括Microsoft和Google支持的提供者）都具有用于文本识别的API。设置合适的硬件仍然是运营商的问题，但是识别本身并不需要自定义的机器学习工程，因为现在您可以利用预构建的API并将它们与内部数字基础架构集成。
手写文字识别
通过 Google Vision API展示柜进行手写文本识别 。
推荐引擎和机器人顾问
通过将相同的技术应用于由多个运营商提供服务的保险市场，保险推荐引擎可以像普通的电子商务推荐系统一样工作。
另一个常见的情况是机器人咨询系统。人寿和财产与财产（财产和意外伤害）保险都可以采用与投资领域类似的系统。这样的系统为客户提供了方便的可视界面，以定制他们的保险要求并生成个性化的保险计划或提供财产和财产险。
初创公司 克拉克（Clark）是一个获得保险咨询的成功案例。这家德国公司筹集了超过4
欺诈识别
伪造或重复的索赔，不必要的医疗检查账单以及无效的社会保险号是医疗保健和保险行业都遭受的常见欺诈类型。
机器学习证明了其在 欺诈检测中的效率， 因为它可以结合异常检测和其他复杂技术来识别隐式和以前未知的尝试。（查看我们的 欺诈检测信息图 以了解主意。）
如果您没有大量用于AI欺诈检测引擎的欺诈性声明，则市场上有很多可供选择的选择。 Shift Technology 提供了一种基于AI的欺诈检测解决方案，表明他们已经分析了大约1亿笔P＆C索赔，以训练机器学习算法来识别可疑活动。
个性化汽车保险
正如我们提到的那样，对于运营商及其客户而言，个性化是一个理想的飞跃。主要的障碍是获取足够的数据以使个性化设置准确，合理……公平。
远程信息处理（使用汽车黑匣子和传感器跟踪驾驶员行为）的想法在保险业中越来越受欢迎。一旦分析了驾驶员的行为数据，就可以配置自定义汽车保险报价。远程信息处理系统可以收集数据，并通过移动连接将其流传输到运营商的服务器，以进行进一步分析，其中算法可以根据个人驾驶方式得出个性化报价。
英国的保险技术公司 MyDrive Solutions 提供以ML驱动的分析为后盾的端到端远程信息处理产品。该产品可帮助保险公司进行风险分析，保费优化甚至欺诈检测。最重要的是，MyDrive应用程序通过向驾驶员提供提示和反馈来鼓励安全驾驶。
索赔评估中的图像分析
几乎所有类型的保险索赔都包含图像，包括医疗保健，汽车保险，甚至是农业案例。引入深度神经网络后，图像识别已成为机器学习中发展最快的分支之一：今天，您可以使用Google Lens 通过智能手机相机识别常见的对象。现在 ，假设您有足够的历史数据来训练机器学习模型，那么像IBM Watson Visual Recognition这样的现成服务就支持特定于域的任务。
保险业中图像识别的用例比比皆是。例如，承运人可以通过使用无人机收集实地图像并使用AI对其进行进一步分析来加快对农业索赔的处理。另一个突出的例子是汽车保险。Ageas的英国子公司创建了名为AI Approval的工具。该产品评估车祸中的损坏。计算覆盖范围并确定索赔是否有效需要几秒钟。系统还会发送有关潜在欺诈性索赔的警报。
情绪与人格分析
情感和个性分析是商业世界中的另一个新兴趋势，因为它可以从社交媒体，语音记录甚至视频中的客户评论中收集并产生见解。最常见的个性和情感见解位于营销兴趣区域。保险系统可以分析媒体中的评论，检测投诉并将报告发送到公司的市场部门。结果，组织可以控制品牌周围的媒体环境，并主动对不满意的评论和争议做出反应。
开始AI保险项目前要问的五个问题
在将AI嵌入到运营商的运营中之前，请考虑对数据驱动策略进行彻底的规划，因为复杂的AI项目通常需要大量的投资和人员培训。在中型或企业级组织中引入数据科学策略的一个好习惯是，通过回答一系列基本问题，在早期阶段揭示主要的阻碍因素。
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关键词：保险公司 业务流程 人工智能 自动化 保险业