人工智能（AI）技术已经开始改变保险行业，从AI聊天机器人到高端医疗险，AI的应用在提升保险理赔效率和风险识别能力等方面显示出巨大潜力。但是AI技术在赋能保险业的同时，也渐渐改变着保险业的实质，给经营主体、消费主体和监管主体带来一系列机遇和挑战。
一、AI赋能保险行业
传统保险行业以财产险、人身险为主。进入AI时代，技术不仅为保险业提供了全新工具，而且对传统险种进行了创新和改造。
- AI聊天机器人（Chat-bots）
AI聊天机器人提供即时客户服务，回答查询，并指导潜在投保人。AI聊天机器人首先具备智能学习与适应能力，能够根据用户的需求和反馈调整回答方式，提供更加个性化的服务。
其次，能够24小时在线快速响应，随时为用户提供服务；并且，还能够节约成本，通过自动化处理重复性任务，公司可以减少对人工客服的依赖，从而降低运营成本。
最后，实现数据驱动决策，通过收集和分析用户数据，帮助保险公司更好地了解客户需求，并优化产品设计和营销策略。
太平洋保险公司创造的人工智能保险顾问“阿尔法保险”的用户访问量已逾 360 万次；基于 1.1 亿保险客户的大数据积累，利用网络图谱，协同过滤等机器学习算法，已完成了家庭保险保障体系建模。
推出“神行太保”智能移动保险平台，将投保流程从5个工作日缩短至15分钟，并支持多场景服务；引入数字员工技术，覆盖多个保险领域专业场景，显著提升业务处理效率；将区块链技术应用于理赔处理和客户信息安全领域，提升服务效率和客户满意度。
- AI高端医疗险
在医疗领域，AI通过深度学习和大数据分析的能力，能够学习和理解大量的医学数据，识别复杂的疾病模式，并提供更准确的诊断建议。因此，AI与医疗险的结合成为行业新趋势。
AI高端医疗险能够精准评估个体健康状况，通过整合和分析用户的健康数据（如基因信息、生活习惯、疾病历史等），可以预测遗传疾病的风险，识别潜在的健康问题，并提供针对性的预防措施。
还能够实时进行健康监测与预警，AI驱动的可穿戴设备和移动应用能够实时收集用户的生理指标（如心率、血压、睡眠质量等），并结合AI算法进行动态分析；通过虚拟助手、语音助手和虚拟现实等工具，为用户提供全天候的健康咨询服务。
中国人寿财险AD（Alzheimer’s disease阿尔茨海默病）专病保险产品享有鹰瞳Airdoc视网膜影像人工智能筛查等“关爱脑健康”服务项目。实现从早筛到干预，住院照护和居家康复护理，再到住院赔付保障，打造全生命周期一站式闭环解决方案。
解武祥教授：基于眼底照片识别痴呆高危人群的人工智能模型开发和应用
- 操作简单：通过拍摄眼底视网膜照片，仅需1分钟左右即可评估AD等疾病的发病风险
- 安全可靠：将AI眼底筛查技术与已有的痴呆风险预测模型相结合，通过深度学习模型预测AD专病。相关研究已于2022年发表在老年医学TOP1的国际顶级期刊《Age and Aging》
- 性能优异：在与北京大学医学部合作开展的实验验证中，人工智能模型对于识别痴呆高危人群的AUC（受试者曲线下面积）的内部验证中达到0.944。
二、保险业面临的痛点
保险业的痛点主要可以分为客户痛点和行业痛点。前者分布于产品、销售、理赔和售后等方面；后者集中于经营成本、产品同质化、行业发展和公司治理等方面。
- 客户痛点
产品复杂性与信息不对称：保险产品通常较为复杂，消费者难以完全理解其条款和保障内容。销售过程中存在实际保费与宣传不符、强制搭售和新型“默认勾选”等销售误导行为
理赔难与服务体验差：理赔流程繁琐，理赔时效性差。部分消费者对保险行业的信任度较低
存在保单管理问题：保单难以保存，部分保单长期处于未激活状态，即“睡眠保单”，需要清理机制。部分保单失效后缺乏保障，消费者权益受损。
- 行业痛点
信息不对称与欺诈风险：投保人可能隐瞒真实情况，用户骗保现象严重，识别欺诈行为的成本高成本高与效率低：综合成本率偏高，包括人力成本、渠道成本和运营成本。传统保险业务流程自动化程度低，效率低下，且系统稳定性要求高
产品同质化与创新能力不足：各家保险公司产品同质化严重，难以满足市场多样化需求。创新能力不足，传统保险模式难以适应数字化时代的需求
存在承保亏损与支持国家战略的矛盾：新能源车险发展面临挑战。新能源车险赔付率高、出险率高、定损难、维修半垄断等问题突出。有数据显示，新能源车的赔付率是燃油车的1.4倍，出险率是传统油车的2.5倍
存在公司治理问题：部分保险公司存在股权结构不稳定、股东关系复杂、股权代持、股权质押等问题
存在经营压力与盈利难题：从中小保险公司的视角来看，保险业对资本的需求持续增加，但多数中小保险公司盈利能力不足，难以通过自身经营积累利润转增资本，导致资本压力增大。
从行业整体趋势来看，近年来，保险行业保费增长速度明显放缓：在低利率环境下，保险资金的投资收益下滑，而负债端成本下降较慢，导致利差损风险加剧。同时，优质资产项目稀缺，保险资金配置难度加大。
三、AI的解决方法
- 在产品设计和销售领域——增强风险识别、合理定价和个性化定制能力
通过深度学习技术（Deep Learning）、大数据分析（data analysis）和机器学习算法（machine learning algorithms），AI能够提供更准确的风险评估结果。
如车险保险公司会根据车辆的类型、使用、性质、驾驶人员的驾驶记录、车辆的行驶区域等因素进行风险评估，从而确定保费金额。
财险保险公司，除了事后赔偿，还提供事前的风险评估和防范建议，帮助企业降低风险发生的概率，从被动的事后调查升级为全程自动控制，有效挤压理赔水分，实现从单纯的风险承担者向风险管理者的转变。
生成风险预警报告，帮助保险公司及时采取措施。如当发现某个地区的理赔申请异常增加时，AI可以发出预警，提醒保险公司进行进一步调查。
通过树基模型（如CART决策树和随机森林Random Forest）和深度学习模型（如神经网络Neural Network）对死亡率、健康风险等因素进行更细致的分类和评估，从而实现个性化定价；
通过结合区块链技术（Block chain），保险公司可以根据客户需求和新数据不断优化方案，实行动态定价：如果某个地区的犯罪率上升，AI可以自动调整该地区的财产保险费率。
通过自然语言处理（natural language processing）和图像识别技术（image recognition technologies），AI可以根据客户的需求和偏好，快速推荐适合的保险产品：对于高净值客户，AI可以设计包含高端艺术品和珠宝的保险套餐；
- 在核保和欺诈检测方面——增强反欺诈能力
通过知识图谱（Knowledge Graph）和机器学习模型，制定理赔减损解决方案，有效降低欺诈风险；通过AI技术构建智能风控系统，将传统的人工审核模式转变为以技术手段为主导的模式，对投保人的不良信息进行检测，或加以拒保，或提高保费，增加欺诈或丧失信用客户的成本。
- 在索赔和售后服务方面——提高理赔效率、丰富服务项目
通过图像识别技术（IRT）快速评估财产损失。例如，平安产险的“智能闪赔”系统，通过高精度图片识别和智能定损技术，能够实现秒级定损和理赔款秒级到账。
AI驱动的无人机或机器人可以用于远程查勘，特别是在危险或难以到达的地区。例如，在火灾现场或洪水灾区，无人机可以快速获取现场信息并传输给理赔人员。
AI可以自动化处理理赔流程，从报案到赔付的各个环节都可以通过智能系统完成。例如，泰康在线通过AI技术实现了自助查勘、定损直通车等功能，将理赔效率大幅提升。
AI可以提供与物联网设备、智能家居和新能源汽车特性相匹配的保险服务：
通过物联网传感器（Internet of Things Sensor），保险公司能够实时监测被保险人的健康状况、房屋安全状况以及车辆驾驶行为等数据。这些数据为个性化保险定价提供了依据。
通过安装智能家居（smart home）设备，实现风险评估和能源效率优化。例如，智能恒温器、智能窗户等设备可以监测家庭环境中的潜在问题，如漏水或火灾，并及时通知保险公司进行处理。智能照明系统能够自动调节灯光亮度，减少不必要的电能消耗。
通过车联网技术（Internet of Vehicles，IoV），保险公司能够获取车辆的实时驾驶数据，这些数据可以帮助保险公司实现基于使用情况（UBI）的个性化定价。
AI还可以提供防灾防损建议等增值服务：如许多车险保险公司提供道路救援服务，包括拖车、送油、充电、更换轮胎等，帮助车主在遇到紧急情况时快速解决问题。
四、AI+保险的机遇与挑战
AI技术对于保险行业是一把双刃剑，赋能保险业的同时，也改变着保险业的本质，给经营主体、消费主体和监管主体带来一系列机遇和挑战。
首先，对保险行业来说，传统保险本质可能改变。保险公司可以在风险管理建议和服务中发挥更大的作用，而非仅局限于风险转移。
保险责任归属改变，由于AI系统往往具有“黑箱”特性，决策过程难以理解，导致AI相关风险的责任划分不明确；跨行业合作将会加强。保险公司与科技公司、金融机构、物联网设备制造商等的合作将更加紧密，推动保险行业数字化转型。
其次，对保险业经营主体来说，将出现保险科技公司的崛起，保险科技公司凭借先进的AI技术和创新的产品设计，为传统保险公司提供了有力的技术支持和解决方案。
此外，还有用户逆向选择风险，作为核保依据的许多数据被公开后，消费者可自行判断健康问题并进行投保；数据采集压力，各国或地区，对数据的用途有不同的规范，增加取得数据的成本和难度。
改变原有管理模式，随着ESG理念的深入，监管评级办法和合规管理办法等政策的实施，对保险公司在风险评估、定价和公司治理等方面提出了更高要求。
然后，对于保险业监管主体来说，需要加强监管合规，善用监管科技。随时掌握最新产品与商业模式，调整监管模式与结构。完善消费者权益保护机制。
最后，对于保险业消费者来说，会出现消费者分层风险，保险公司会为客户的特殊需求提供更具体的定价和政策。这种量身定制的结果，使得风险较低的人支付较低的保费，而风险高者支付更多保费。由此可能会产生一种趋势，即保险可能仅适用于富裕阶层而成为一种奢侈品。
还有AI算法偏见风险，通过检测手段，可能会因歧视而扩大既有偏见。如基因歧视问题：保险公司对具有某些疾病遗传倾向的投保人，会要求增加保费或者直接拒绝承保。
另外，用户隐私暴露风险，如何在保护用户隐私的前提下实现个性化推荐将成为重要课题。同时，人工智能设备所连接的巨大网络很容易被黑客攻击，即使添购了高价的防骇设备，也仍存在隐私与信息被骇的安全问题。
保险的产生源于人们对风险的考量，随着AI技术的出现，这种考量逐渐标准化个性化，每位个体一定程度上实现了对自身风险的预测和掌握。
但这种预测和掌握所依赖的AI技术及庞大的个人数据成为了不以任何人的意志为转移的客观实在。
当别有用心的人利用这些客观实在后，人们是否还能继续预测和掌握风险呢？推动AI与保险行业的融合并向积极的方向转化，未来还需要经营主体、消费主体和监管主体的共同努力。
作者：徐与泽
编辑：傅依婷、徐与泽
