什么是保险业中的人工智能？
保险业是数据最为丰富的行业之一。因此，人工智能在保险领域的潜力之大不足为奇。它正为运营效率的新提升、客户体验的改进以及决策能力的增强打开大门。
新冠疫情之后，保险客户的优先事项发生变化，正转向更加按需与个性化的服务。在此背景下，新一代AI工具是保险公司提供满足客户需求之服务的关键。
保险业概览。来源：DataCamp
随着行业范式转变，保险公司已踏上深刻变革之旅，其中对新技术（包括机器学习与生成式AI）的投入，是推动利润增长并在不断演变的竞争格局中生存下来的关键。正如 Sudaman Thoppan Mohanchandralal 在DataFramed 播客中所言：
保险业正经历两个重要且相互关联的里程碑：一方面是技术层面的变革，另一方面是客户行为层面的变化。
然而，作为一项新兴技术，何处以及如何恰当实施AI解决方案，对保险公司的AI从业者而言是一项挑战。下面我们来分析正在重塑保险业的主要AI技术。
重塑保险业的关键AI技术
有两项核心技术正在迅速重塑保险业：机器学习（过去二十年已被广泛应用）以及近来的生成式AI解决方案。
- 传统AI与机器学习。过去几十年里，保险公司采用机器学习解决方案来提升预测分析能力。机器学习模型在保险理赔欺诈检测、提升客户留存、以及时间序列定价优化等领域至关重要。同时，机器学习也是现代聊天机器人的自然语言处理（NLP）能力背后的关键，保险公司已将其用于客户服务。您可以在另一篇 DataCamp 文章中了解更多数据科学与机器学习在保险中的重要性。
- 生成式AI。尽管传统AI与机器学习将在保险公司的诸多日常工作中继续扮演重要角色，但生成式AI无疑是下一个重大趋势。诸如 ChatGPT 等生成式AI工具将通过推进个性化保险产品、改善客户体验、重塑营销策略来革新保险业。
如果您是生成式AI与机器学习的新手，我们的AI 基础技能路径是开启当今最具价值且最具革命性技术之旅的绝佳起点。
AI 在不同行业保险中的应用
无论何种业务类型，AI在保险中都发挥关键作用。本节我们将涵盖传统保险类型中的最受欢迎应用：健康保险、汽车保险和人寿保险。
AI 在健康保险中的应用
健康保险为被保险人因疾病或伤害产生的医疗费用提供保障。该领域的保险公司正利用AI优化保险计划定价，也称风险保费建模。
借助预测分析，保险公司能够以前所未有的准确度评估客户的风险画像，这对于向个人提供具有竞争力的定价至关重要。比如，利用AI理解并预测未来疾病风险，对投资组合优化与定价至关重要。
尽管预测如新冠疫情般复杂现象颇具挑战，但理解与预测健康结果将使保险公司能够更好地设定优先级并实现服务个性化。
一个由AI驱动的健康保险优秀案例是Wisedocs，该平台使用AI自动审阅、分析和总结冗长的病历，与手动处理相比可节省多达30%的时间。正如其创始人兼CEO Connor Atchison 在其文章中所说：
在保险生态中的任何环节，处理复杂的病历都是一项耗时且易出错的工作。借助AI本可将审查自动化，但这一行业在很大程度上仍未改变。
AI 在汽车保险中的应用
汽车保险在车辆发生事故或被盗时为受益人提供经济损失保障。全球各地的保险公司正探索数据与AI的可能性，以改善汽车保险业务。
最具代表性的用例之一是驾驶员风险画像评估。机器学习和深度学习模型通过驾驶记录、车辆类型，甚至信用记录等数据，构建细分化的客户类别。来自车辆本身以及车内手机的远程信息数据有望大幅提升这些模型的准确性。
麦肯锡公司保险业务合伙人 Doug McElhaney 在这篇文章中谈到了这些新可能性：
远程信息处理类产品的出现为承保方带来了更高的信心。借助基于远程信息的产品，承保方已从静态定级方式转向基于使用的保险产品。
另一个重要用例与欺诈侦测相关。借助AI与机器学习，保险公司能够更好地了解驾驶员行为，这对于识别潜在的欺诈性理赔至关重要。可被跟踪并用于预警的变量包括：预计每年行驶里程、车辆停放车库的位置，或者事故后个人伤情程度及相应的适当医疗处置等。
德勤咨询总监 Matthew Carrier 强调了AI在欺诈检测方面的好处：
保险公司为减少欺诈所做的努力最终将通过降低保单成本而使消费者受益。
AI 在人寿保险中的应用
人寿保险是指投保人去世时，保险公司向其受益人支付赔偿金的合同。
AI在人寿保险领域的可能性巨大。鉴于此类服务的长期性（人寿保险合同期限可长达1至40年甚至更久），提供公平的保费定价对于提升客户满意度与留存率至关重要。这也是AI在承保流程中日益成为关键工具的原因。
这些工具贯穿整个流程，从数据收集与评估，到风险评估与保费计算。
AI 在保险日常工作中的应用
我们来详细分析AI与机器学习如何在保险公司一些最常见的日常运营中发挥作用。
AI 在承保中的应用
承保是保险公司评估申请人是否可保并计算其保单保费的过程。该过程广泛存在于各类保险中，包括健康保险、人寿保险、汽车保险与旅行保险等。
承保旨在根据个人风险画像设定公平保费。传统上，这是一项繁琐且耗时的流程，需要收集与评估海量数据，而这些数据常常杂乱无章、碎片化。传统承保容易出错且复杂，导致流程冗长、低效且繁重。承保能力有限往往会导致更高保费与个性化不足。
这正是AI与机器学习大显身手之处。先进数据分析在现代承保中发挥关键作用，提升运营效率、提高风险评估准确度，并使保险公司能够提供个性化保单。
一个展示AI如何助力承保流程的优秀案例是Indigo，这是一家专注于医疗专业责任保险的公司。其AI驱动的承保流程会分析数千个数据点，为医疗从业者及其专业领域提供量身定制的定价。
AI 在理赔处理中的应用
理赔是保险业务的另一面。理赔是保单持有人向保险公司就承保损失或保单事件提出保障或赔偿的正式请求。
与承保类似，理赔处理在历史上也是重复且耗时的任务，需要对每个具体案例及被保险人提供的信息进行详尽分析。此过程常导致人为错误与严重瓶颈，且遭遇欺诈的可能性相对较高。
AI正在革新保险理赔处理。通过分析海量数据、简化理赔管理流程并自动化日常任务，AI工具可提升效率、以更高准确度识别潜在欺诈，并释放保险代理人的精力以专注其他工作。
一项展示AI在理赔处理中效果的优秀案例见这篇文章：一家北欧保险公司在实施由 EY wavespace 马德里团队开发的AI解决方案后，能够自动分析70%的相关文档。
保险业采纳AI的挑战与考量
尽管AI的优势显而易见，但成功落地AI解决方案并非易事，尤其是在涉及大量敏感数据的保险业。我们来分析最重要的挑战。
伦理与监管挑战
尽管AI具备独特能力，但在保险领域仍需重视其潜在风险与监管关注点。苏黎世保险的AI负责人 Christian Westermann 从技术角度总结了主要关切：
您必须确保模型可靠、能够应对偏见、解决方案稳健且可解释，并在使用AI时保持透明与可问责。
但生成式AI带来了新的风险，如虚假信息与深度伪造，导致欺诈的专业化程度与网络攻击的复杂性提升，其中AI会探测网络弱点并寻找渗透策略。
此外，面对快速演变的法律环境，保险公司必须合规，以确保数据保护与对AI的公平、安全使用。合规未来的一个重要范例是近期获批的欧盟AI法案，这是一项全面法规，要求包括保险公司在内的企业加强严格的监管措施。
查看我们的欧盟AI法案基础技能路径，了解这项创新且雄心勃勃的法规，以及如何保持合规。
Christian Westermann 概述了欧盟AI法案对保险业务的主要影响：
欧盟AI法案界定了跨行业（包括保险业）中何种类型的AI属于高、中、低风险。比如，根据这一新规，AI在寿险与健康险承保中的应用被视为高风险。此外，法案对AI的定义相当宽泛。因此，保险公司需要评估该法规对自身的影响及程度。
集成与可扩展性
如何将AI解决方案与现有系统集成并实现可扩展，可能十分复杂且需要现代化基础设施，而许多保险公司并不具备。此类公司通常拥有难以与前沿AI工具无缝对接的遗留系统。
将机器学习与人工智能技术融入这些既有流程，需要精心规划与定制化以避免中断。保险公司需要评估当前基础设施，识别潜在集成挑战，并投资必要的升级，确保新旧系统与现有技术和谐运作。
团队与人才技能提升
构建成功的AI战略需要相当的投入与资源，但即便是资金充裕的公司也常常无法成功落地AI解决方案。原因何在？他们缺乏足够具备AI素养的员工。
成功实施与管理AI系统需要一支技能过硬的团队。数据科学家、AI专家以及具备AI与机器学习专长的专业人士，对于开发、解读与管理这些技术至关重要。
在竞争激烈的科技人才市场中，招聘与留住具备相应技能的人才颇具挑战。对现有员工进行培训与发展投资也有助于弥合技能差距，并确保组织能够充分发挥AI能力。如下面的图表所示，药物研发领域采纳AI的显著障碍之一，正是缺乏合适人员与对AI缺乏理解。
所幸，DataCamp 能为保险公司提供支持。借助我们的DataCamp for Business 解决方案，我们可帮助您的公司提升数据与AI素养。该方案具备可扩展性，适用于任何规模的团队，并提供可定制学习路径与详细报告，助您推动业务转型，做好AI就绪。
我们很高兴能与安联等成熟保险公司分享专业经验。在这份案例研究中，我们探讨了安联如何通过 DataCamp 提升6,000+名员工技能。
保险有其独特的价值主张与商业模式，因此让同事们有机会将所学应用到尽可能贴近真实保险情景的用例中，至关重要。
保险业AI的未来趋势
近年来，保险业踏上了充满变革的旅程，其影响难以预测。世界在变化，保险业亦然。根据普华永道，该行业正面临五大趋势：
影响保险业未来的五大趋势。来源：普华永道
在此背景下，人工智能以及区块链、物联网等前沿技术，将在保险公司制定战略、应对当今世界的不确定性方面发挥重要作用。
结语
人工智能是推动保险业变革的关键驱动力之一。AI与机器学习在保险中的应用，有望加速承保流程并实现理赔处理自动化，从而提升运营效率，并通过提供更个性化的保单来改善客户满意度与留存率。
随着这些系统愈发智能，扎实掌握AI基础的保险公司很可能较竞争对手更具优势。我们将在即将举办的网络研讨会提升您组织的数据与AI成熟度中进一步探讨构建坚实数据与AI文化的重要性。
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我是一名自由职业的数据分析师，与全球各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也担任数据科学讲师，拥有2年以上授课经验。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science 和 Analytics Vidhya 等知名网站上。作为一名具有政治学与法律背景的数据科学家，我的目标是在公共政策、法律与技术的交汇处开展工作，借助思想的力量推动创新解决方案与叙事，帮助我们应对紧迫挑战，尤其是气候危机。我认为自己是自学成才、不断进步的人，坚定支持跨学科合作。学习新事物永远不嫌晚。
人工智能与保险业之间的关系由来已久且卓有成效。尽管与大型科技、金融或银行业相比，该行业在采用新技术方面有时被视为保守，但事实是，自从人工智能在机器学习和深度学习领域开始兑现其承诺以来，保险业便稳步拥抱这些技术带来的新可能性。
如今，人工智能已遍布保险公司无数日常工作，从风险评估、欺诈检测到客户服务与理赔处理。随着生成式人工智能的兴起，行业正迅速迎来一场全新的变革，以难以预料的方式优化业务，从而释放显著的经济价值。根据麦肯锡的估算，人工智能技术每年可为全球保险业新增高达1.1万亿美元的价值。
本文将分析人工智能如何改变保险业格局。我们将介绍这场变革背后的关键技术、具有代表性的应用案例，以及潜在挑战与伦理考量。
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