變化時刻都在，未來的變化可想而知。保險市場一直被大型國有品牌和傳統產品線所主導，幾十年來似乎沒有實質性發展。
然而人們已經開始下注。在風險投資家看來，保險業顛覆的時機已經成熟。總部位於紐約的保險科技公司 Lemonade 成功完成了史上最大規模的種子輪融資。
不僅僅是風投公司，沃倫·巴菲特(Warren Buffett)也曾公開表示，自動駕駛汽車的問世，將嚴重影響到伯克郡(berkshire)旗下 Geico 的保費。
已有相關數據表明確實如此。畢馬威(KPMG)在 2015 年的一份預測報告中指出：包括無人駕駛技術在內的「極其安全」的汽車，將在未來 25 年裡，使汽車保險業萎縮 60%，而汽車保險佔保險業的 40% 以上。但是，對保險公司來說，業務流程自動化不是有很大的好處嗎？
保險領域的人工智慧——前言
人工智慧是商業市場應當關注的趨勢。本文我們將著眼於三種關鍵的方式，人工智慧將帶動保險公司、經紀人和投保人的經濟收入，推動保險行業的轉型升級：
● 行為定價保單：無所不在的物聯網(IoT)感測器，將向定價平台提供個性化數據，讓更安全的駕駛員少交車險，讓生活方式更健康的人少交健康保險。
● 客戶體驗和個性化服務：人工智慧將實現全自動無縫對接保單的用戶體驗，聊天機器人可以獲取客戶的地理環境，和社交數據，從而進行個性化交互。營運商還允許用戶客製化特定項目或事件的保險(即按需保險)。
● 更快、客製化的理賠：線上介面和虛擬理賠理算器，將提高事故後理賠和支付的效率，同時降低詐欺的可能性。客戶還可以選擇哪家保險公司的保費，將用於支付他們的索賠(稱為P2P保險)。
保險作為一個全球市場，往往與公眾的不信任有所關聯，這可能會對技術創新提出挑戰——無論是人工智慧或其他創新方式。
因此，引入新技術的一個關鍵點，就是說服公眾，自動化不會像特洛伊木馬影響他們的保單。在 Vertafore 最近的一項調查顯示，60% 的消費者，對透過聊天機器人購買保險表示擔憂。
目前在保險領域的三種 AI 應用趨勢
我們將逐步分析這三類主要的人工智慧應用趨勢，對比行業的當前狀態，正在發生的變革，以及未來行業的發展變化。首先分析「行為訂價」：
一、行為定價模式：物聯網感測器將保險，從代理轉移到源數據。物聯網數據為個性化保險訂價，提供了三種關鍵方式：
● 承擔有效風險：遠端通信和可穿戴感測器數據，將為低風險行為支付更低的保費，比如駕駛更少而鍛鍊更多；
● 保單和AI設備捆綁銷售：智慧家庭公司將向使用 AI 技術的用戶提供保單折扣，從而實現設備和保險的捆綁銷售；
● 覈實和評估理賠：物聯網數據市場，將使營運商能夠更快地，獲取經過覈實的風險管理資訊，而不是依賴成本昂貴的評估和審計。
這裡舉個例子：基於使用壽命或基於每英里付費的汽車保險，借助於遠端資訊處理感測器，即時跟蹤指定資產(如汽車)，汽車保險就可以透過特定風險事件(如車禍)指定保費。
這意味著什麼呢？更安全的司機可以為保單支付更少的費用，任何司機都可以按英里付費。保單持有人不再是風險池的一部分 —— 他們在為自己承擔的有效風險付費。這是一種全新的保險產品，離不開 AI 遠端資訊技術的支持。
當然這種方式，需要增加遠端感測器設備。這就是為什麼保險公司正在變成硬體公司。以 Neos Ventures 為例，這是一家提供智慧家庭監控和緊急援助的公司，同時還提供家庭保險。他們的策略是，如果能夠提供降低天然氣、水洩漏或家庭不安全事件檢測的技術，那麼會提供更低的保費形式，卻將這些節省下來的成本又轉加給客戶。
要想在未來 10 年的市場中取得成功，保險公司必須迅速從基於類別可能行為的訂價模式，轉向基於個人實際行為的定價模式。這就是所說的「從代理到源數據的遷移」。
調查顯示，消費者希望這種轉變。日前，一項由Troubadour Research & Consulting開展的調查發現，近一半的消費者願意將可穿戴設備的數據交給保險公司，以換取更便宜的產品。
基於保險的後市場應用，仍然存在很多不確定性。美國保險協會(National Association of Insurance commission)在2017年的一份報告中指出:「UBI是一個新興領域，因此在行為數據的選擇和解釋方面，仍存在很大的不確定性，以及如何將這些數據整合到現有的價格結構中，以保持新的市場盈利等。」
大約有五分之一的市場，對此不感興趣。21% 的客戶在 UBI 項目調查中拒絕參加，其中 81% 的受訪者，不希望自己的駕駛行為受到監控，不認為這樣可以省多少錢，也不認為保費會下降。像那些通勤時間較長的人，經常長途駕車或者喜歡在空曠道路上超速行駛的人，很難從保險公司評估他們的行為中獲益。
一些營運商獲得了感測器數據，並不意味著就會使用這些數據。源數據的可靠性、豐富性以及分析的準確程度，變得肥腸重要。這就激發了平台市場的由來，比如 Octo Telematics 的下一代平台(NGP)，為汽車保險公司提供了一個應用平台接口(API)，用於司機行為評分、交通事故分析，以及針對車隊管理和租車公司的索賠分析和風險分析。
任何新技術都有風險，事物總有兩面性。感測器數據在許多方面降低了風險，但它也引入了一些新的漏洞。比如感測器相關的遠端設備，都可能易受駭客攻擊，違反數據保護、資訊安全等法規條例。所以這些漏洞需要保險公司開發承保突發風險的新業務。
二、客戶體驗及個性化服務：AI 介面讓客戶更好的互動。以下是提升用戶購買保險體驗的三個關鍵方法：
● 聊天機器人會認出你：高級的圖像辨識和社交數據，能夠提供個性化銷售對話
● 平台將驗證您的身份：自動的個人身份驗證，可以減少綁定和認證的處理時間
● 營運商可以訂製服務：機器學習技術可以提供即時在線上，或基於應用 APP 的購物體驗
2017 年 1 月，壽險新創公司 Lapetus，推出了一項讓人自拍購買人壽保險的服務，從而成為頭條新聞。由於吸煙等習慣是壽命的強相關指標，Lapetus 可以透過臉部分析，快速確定風險得分，而無需進行冗長或繁重的體檢。該公司的官網頁面，解釋了吸煙者跡象的評估方法。
成功的電商是以客戶為核心的，最個性化的客戶體驗是最直接的。這就是 Allianz1 的想法。Allianz1 是義大利市場上的一個網路平台，買家可以與 Allianz 的 13 種不同業務，進行自由組合和配對，創建自己的個性化產品。
埃森哲(Accenture)的一項調查顯示，保險行業 68% 的受訪者，在他們的部分業務中，使用聊天機器人。
聊天機器人喜歡品牌和人的名字。著名的保險聊天機器人有 Geico 的 Kate 和 Lemonade 的 AI Jim。聊天機器人透過 Facebook Messenger，並根據客戶財產保險需求，銷售商業保險。
三、更快、客製化的理賠：AI 在減少詐欺的同時，更快的理賠。理賠的速度和成功，是保險業務效率的關鍵因素，AI 理賠提高客戶滿意度的兩種方式如下：
● 理賠的速度：理賠時間這個度量標準，對於客戶選擇業務來說非常重要。
● 減少舞弊的可能性：減少舞弊的可能性，最終將成為保險公司更關心的重要指標。
人工智慧的優勢，似乎在理賠方面最為明顯。Lemonade 的 AI Jim 在 2017 年 1 月成為頭條新聞，據稱他在不到三秒的時間內，就解決了一項索賠。JD Power & Associates 的調查顯示，這種結算時間，是客戶最關心的業務指標。而對比該公司排名第一的保險部門處理週期為11天。
這相差了一個數量級，這家排名第一的理賠部門處理索賠的時間，是 Lemonade 的 AI Jim 的 316,800 倍。
大多數保險公司高管已經意識到，人工智慧將徹底改變他們所在的行業。埃森哲咨詢公司(Accenture)在 2017 年 4 月的一項調查發現，79% 的保險公司高管認為:「人工智慧將徹底改變，保險公司從客戶那裡獲取資訊的方式，以及與客戶互動的方式。」
無論有沒有聊天機器人，這都是一個巨大的省錢機會。保險公司經常曝出 800 億美元的欺詐性索賠。最常見的保險詐欺形式是身份盜竊，即在投保人不知情或不同意的情況下，提出索賠而盜竊保險和身份數據。數據安全和支付/交易詐欺時有發生。
詐欺檢測是不容忽視的人工智慧技術應用趨勢之一。詐欺檢測成為保險業應用 AI 技術，最快的領域之一。據報導，2016 年，75% 以上的行業使用了自動詐欺檢測技術。Shift Technology 是一家，幫助保險公司預防詐欺的新創公司，最近分析了 8200 萬份索賠申請。
結論：保險人工智慧解決方案的標竿化
客戶是在需要付款的時候，而不是在購買保險產品的時候，來評估保險產品的表現。與其他產品或服務不同，客戶只能根據保險公司在承保事件發生時，所提供的服務作出判斷。
因此，正如保險科技公司 Livegenic 的首席執行官，兼創始人亞歷克斯.波利亞科夫(Alex Polyakov)所寫:「保險行業最重要的衡量標準，是事後索賠的客戶滿意度。」
由於 Lemonade 和 Next 等新創公司，只有幾年的歷史，目前缺乏足夠多的數據，來確定能否大規模地提供優質的客戶體驗。不可否認，保險公司的客戶管理流程是「乏味的」，也需要進行重大的改進和精簡，時間將會證明這些變化都將物有所值。
以後購買保險只需點擊幾下滑鼠，就能提出索賠，這些都具有不可否認的吸引力。國家汽車金融公司(STFC)首席執行官邁克.拉羅卡(Mike LaRocca)，在 2017 年 1 月傳達了這樣一個資訊：「變革的時代已經到來，如果我們看不到，很可能就會死掉。」
人們似乎達成了共識：保險業維持現狀的日子不多了。埃森哲咨詢公司(Accenture)在 2017 年 4 月進行的調查發現：「保險公司高管相信，人工智慧(AI)將在未來 3 年，顯著改變他們所在的行業」。無論是遠端資訊技術、自動駕駛汽車、聊天機器人，還是客製化平台，市場可能會轉向那些，能更好利用人工智慧，改善客戶註冊/索賠管理流程的公司。
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