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2020年10月26日 星期一
．影像監控即服務：利用 5G 和 AI 的下一代 CCTV 監控
The Dangers of Video Surveillance and A.I.
2019 年，全球商用 5G 網路啟動。 伴隨著 5G 佈署的最初浪潮，全球主要電信商已採用以 5G 為中心的策略，以加快其網路佈署，並應對該領域激烈的競爭。
與前幾代的不同，5G 對於消費者而言，具有超越傳統語音和數據服務的巨大潛力，並有望透過其增強的頻寬，和支持關鍵任務應用的能力，來推動一系列的工業應用。
5G 網路具有無縫連接大量設備，並幾乎即時處理大量數據的潛力，它將為物聯網和 AI 的成長提供平台，以應對諸如智慧城市、遠端監控、車輛聯網、實體安全領域中，如此快速成長的應用之一，就是具有 AI 功能的 5G CCTV攝影機。
在對公共安全和安控的日益關注中，世界各地的中央和地方政府，都在推動更好的監視，以使其城鎮，城市和郊區更加安全。結果，多年來，對透過 CCTV 攝影機，進行影像監視的需求不斷成長。隨著技術的進步和互聯生態系統的指數級成長，影像監控系統已主要轉移到基於 IP 的網路。
這導致影像數據流量的大量成長，進而導致對高級網路基礎架構的需求，該網路基礎架構可以處理如此巨大的，來自不同來源的傳輸饋送。影像監視網路最初是透過有線基礎結構佈署的，由於需要更高的頻寬，因此主要是透過光纖電纜佈署的。但是，光纖網路的安裝需要大量的資金投入，並且具有覆蓋範圍的限制，尤其是在偏遠地區。
另一方面，行動無線連接（尤其是 4G LTE）是一種出色的替代產品，因為它具有廣泛的覆蓋範圍，靈活性和易於佈署的特點，同時可以大規模安裝影像監控系統。
但是，隨著越來越多的攝影機和錄影機越來越多地連接到網路，以及高清 CCTV 攝影機的採用率不斷提高，4G LTE 網路變得越來越擁擠和負擔沉重。
5G 網路的不斷擴散正在幫助克服這些挑戰，並為影像監控市場的發展帶來新的機會。與之前的無線網路和基於光纖的網路相比，5G 路無疑為遠端影像監控解決方案提供了更可靠，更高頻寬和低延遲的連接性。
整合了 AI 功能的基於 5G 的 CCTV：
基於 5G 的 CCTV 攝影機是無線 IP 攝影機，能夠透過 5G 網路傳輸圖片，視訊甚至音訊信號。這些具有人工智慧功能的攝影機，正在幫助提高影像監控系統的效率，從而開啟了實體安全領域的新紀元。
最初，影像監視系統曾經是被動的，其中 CCTV 攝影機主要用於流傳輸即時影像，而企業通常僅在發生安全漏洞後，才引用儲存的影像源。沒有進行重大努力，來分析這些巨大的影像錄影以事先檢測到潛在的安全事件。
5G 閉路監視攝影機利用基於人工智慧的解決方案，例如臉部辨識、對象辨識、事件辨識、智慧圖像處理、遠端的資產管理、行為檢測和分析，正在將影像監控轉變為主動威脅檢測系統。除 AI 之外，還可以利用機器學習和深度學習算法，來開發高級影像分析解決方案，並進一步提高影像系統的智慧。
影像分析解決方案能夠透過分析和監視即時影像流，或來自監控攝影機的錄製圖像，來檢測感興趣的對像或事件。帶有基於人工智慧的影像監控系統的 5G CCTV 的主要優勢，和潛在用例包括：
高可靠性：
低延遲 5G 網路，可為使用者提供即時影像片段的無縫流傳輸，並在緊急情況下利用人工智慧，進一步幫助產生近乎即時的反應。儘管影像監控系統的持續可用性非常重要，但 5G 還保證了網路服務的不間斷交付。
高擴展性：
支持大規模機器類型通信的 5G 網路，正在透過跨應用配置大量 CCTV 攝影機，來推動強大的影像監視系統的發展。
高解析度影像：
5G 網路能夠傳輸品質更高的即時監控影像，而該網路現在支援超高清 4K 甚至 8K 即時影像傳輸。
遠端覆蓋：
5G 網路能夠連接固定寬頻或 WiFi，連接未覆蓋的偏遠地區。
比人類更有效：
安全人員監視缺少異常活動的錄影的可能性更高。雖然嵌入在 5G CCTV 中的 AI 功能具有很高的效率，並且可以配置為檢測不遵循常規模式的事件或動作。
圖像處理：
監視攝影機捕獲的圖像和影像片段品質低下的問題，可能會妨礙準確分析的交付。人工智慧可以用來解決這個問題，並幫助銳化低品質的圖像，並獲得有意義的數據。
多訪問邊緣計算（MEC）提高了 VSaaS 的有效性：
在有關將敏感的影像監控數據，傳輸到雲端的安全性問題，日益引起關注的同時，MEC 正在啟用支持 AI 的 5G CCTV 網路邊緣內處理影像數據。MEC 不會將所有影像監控數據，發送到雲端，而是透過本地處理數據，並將已過濾的數據，傳輸到雲端來降低安全風險。這種方法可幫助企業顯著降低雲端儲存成本，並提高頻寬利用率。
此外，MEC 還透過減少與基於雲端的後端伺服器之間，傳輸數據或從中接收數據所涉及的等待時間，來提高影像監視系統的反應能力。
行業應用和機會：
自動化門禁控制、入侵檢測、運動檢測和行為檢測，以提高智慧場域（飛機場、醫院、教育機構、製造設施等）的安全性：
由 AI 技術（例如人臉辨識）推動的 5G CCTV 可用於向場域內的個人，提供自動訪問權限，或者根據其授權級別生成警報。此外，它還可以幫助您了解人們的行為、膚色、聲音、情感、衣服等。
在製造、建築等行業中，實施此解決方案可以幫助確定有關工人安全的異常情況，而無需人工干預。例如，可以自動辨識不遵守標準安全（如戴頭盔、手套或黃色夾克）的工人，從而最大程度地降低了製造設施和建築工地中的工人安全風險。
利用 AI 進行行為分析的 5G CCTV 可以在人流量大或受歡迎的景點中實施。它可以從即時影像源中確定人類行為，並將其與預定義的可疑行為數據進行比對，以即時辨識違反者。這可以大大減少在這些區域中，佈署大量實體安全人員的需求。
透過交通檢測、事件檢測和行人監視，來改善交通監視系統：
可以實施利用影像分析的具有 AI 功能的 5G CCTV，透過檢測各種交通狀況，來即時改善交通流量。透過動態調整每個交通信號的綠色週期，可以使用此交通監視數據，來提高交通管理系統的效率。
此外，它還可以用於自動辨識車牌、檢測非法停車、超速駕駛、道路交通事故或車輛故障，並向消防或救護車服務等相關部門發送警報。它還可以檢測行人密度，並幫助設置車輛的平均速度，以增強道路安全措施。
啟用醫療保健監視和手術影像分析：
帶有 AI 的 CCTV 攝影機的潛在應用之一，可以是醫療保健監控，它將能夠遠端檢測患者的健康狀況，例如呼吸頻率。此外，基於 AI 的 CCTV 還可以利用電腦視覺，來即時分析手術影像，並在交叉引用手術指南庫的同時預測或建議下一步。
增強零售領域的客戶購物體驗：
影像分析可以使零售商辨識其購物設施中的熱點區域，透過運動檢測，最多的人可以停下來或花費時間。它還可以幫助確定商店中最繁忙的時段，並相應地制訂人員或資源管理策略。而且，它可以透過分析進入或走出商店的顧客的臉部表情，向零售商提供有關顧客滿意度的資訊。
推動遠端資產管理：
理想的機器參數和條件，可以輸入到 AI 驅動的影像分析系統中，以分析機器的性能和行為模式。該數據可用於辨識需要維護的資產，或透過支持 AI 的 CCTV 攝影機即時優化利用的資產。此外，透過預測性分析，可以在預期機器故障時向使用者通知警報，並幫助減少機器停機時間。
區域電信公司的機會：
5G 網路於 2018 年在中東上線，卡塔爾（Ooredoo Qatar）聲稱已於 5 月啟動了全球首個商用 5G 網路。幾個海灣合作委員會國家，特別是沙烏地聯合大公國、科威特、巴林和沙烏地阿拉伯，在此之後於 2019 年將 5G 網路商業化。與此同時，埃及和黎巴嫩正在敲定其 5G 策略，並有望在 2020 年實現商業化。
當前，大多數區域電信公司，都在致力於擴大覆蓋範圍或將 5G 網路商業化，主要側重於消費者領域。但是，隨著企業不斷開發一些實際應用，B2B 領域將為 5G 網路帶來巨大商機。電信公司現在需要更加針對這些新興應用，並為企業開發以 5G 為中心的服務組合。電信商可以透過提供專用的 5G 連接性，來確保支持增強型和不間斷的遠端影像監控服務，從而促進實施具有 AI 功能的 5G CCTV 解決方案。
STC 科威特成為該地區首家專門為企業推出 5G 連接服務的營運商。營運商提供的關鍵解決方案包括專用數據訪問，專用 Internet 訪問以及按需服務，例如 CCTV 和 Cloud PBX。
諸如 Microsoft Azure、AWS 和 IBM Cloud 之類的全球領導者，繼續在各個垂直領域的基於中東雲的 AI 服務領域中佔據主導地位。影像監控領域中，基於雲的 AI 服務主要包括基礎架構（硬體、數據中心等）、AI 基本功能（計算能力、算法等）和高級 AI 功能（臉部辨識、行為檢測等）。區域營運商現在應基於在實現用於優化和自動化電信網路的 AI 方面獲得的專業知識，著重投資內部 AI 功能的開發。
結論：
安全監視系統需要最高級別的可用性、可靠性和速度。結果，高頻寬和超低延遲的 5G 網路，正成為基於 IP 攝影機的遠端影像監控系統的關鍵推動力。此外，越來越多的採用雲端運算，MEC 和 AI 正在將影像監控系統，逐步轉變為強大、更智慧的安全解決方案。
儘管雲端運算和 MEC 促進了影像監控即服務（VSaaS），但 AI 正在釋放多個最終用途行業中的各種潛在應用。抓住這些新興機會，區域電信公司已開始採用，以企業為中心的方法來擴展其 5G 服務組合。
【任何經過翻譯或轉載之中文資訊，我們為了盡量使用台灣常用相關名詞與慣用語法，將與原中文有所變更，但不改內容意義 – 3S MARKET】
．網路安全 @ 影像監控的作用是什麼？
Cyber Security for IP Video Surveillance
影像系統缺乏網路安全性在 2016 年成為頭條新聞。那一年的 Mirai 網路攻擊影響了美國東海岸的 Internet 服務，並使多個知名網站保持離線狀態。當天晚些時候的網路安全攻擊，本質上更俱全球性。
網路攻擊是由殭屍網路（殭屍網路）進行的，這些殭屍網路是相互通信，並通過 Internet 自動運行任務的軟體應用程式（在本例中為電腦病毒）。
支持 IP 的攝影機
殭屍程式可以滲透不受保護的電腦，然後利用其「主機」的計算能力對其他 Internet 目標，進行各種網路攻擊。在 Mirai 攻擊的情況下，一支隱藏的漫遊器大軍協同努力，以各種虛假請求轟炸各種網站，以致這些站點被大量的流量淹沒，無法響應合法請求。這稱為拒絕服務（DDS）攻擊。
許多攻擊性機器人都由啟用 IP 的攝影機和數位錄影機（DVR）託管。換句話說，這些漫遊器利用了我們行業影像產品的計算能力來發起引人注目的網路攻擊。
保障溝通
自 2016 年以來，人們對影像系統的網路安全意識有所提高。如今，人們已經理解，影像解決方案應設計為，保護受信任設備之間的通信，確保傳輸（流式傳輸）或儲存中的影像保持加密，並且控制攝影機和其他設備的任何命令，和配置均通過安全通道進行傳輸（ HTTPS）。
一些基本的最佳做法，可以大大改善影像系統的網路安全性。一個小的更改是從產品和軟體中，刪除默認密碼，並避免使用「可猜測的」密碼。所有韌體都應加密，以減少從製造商的網站下載，並進行解構的可能性。使用定期更新的安全操作系統，可以防止影像篡改、欺騙和監聽。
影像監控系統
另一個預防措施，是避免使用不太安全的 Telnet 或 FTP，進行遠端登錄。最後，使用數位證書，可以確保來自第三方的數據是真實的，並且不會偽造。所有數據均應使用數位證書加密。影像製造商通常會提供「強化指南」，以使企業能夠保護其係影像免受潛在的網路安全威脅。
影像製造商通常會提供「強化指南」，以使企業能夠保護其係統免受潛在的網路安全威脅
免費的可下載指南和其他資源，透過應用成熟的網路安全措施，提供了有關加強影像監視系統的具體建議。例如，《網路影像監控系統的 OnSSI 強化指南》包括有關密碼強度，如何避免不良密碼做法，與 IT 和 HR 部門合作，以及如何應用軟體和韌體安全更新的指南。
硬體級加密
它還包括針對攝影機、伺服器、工作站和網路的標準、高級和企業網路安全最佳實踐。另一個網路安全要求是靜態數據加密，以確保數據（例如儲存的影像）一直到儲存它的儲存媒介都是安全的。硬體級加密，硬碟驅動器的韌體保護以及即時安全的擦除技術，可讓設備退役，而數據濫用的風險降至最低。
儘管有明顯的好處，但靜態數據加密在當前獲得的投資方面，仍落後於其他領域，例如網路和端點安全性。 Thales 數據威脅報告發現，2016 年靜態數據安全性支出成長水準最低（44％），而網路成長了 62％，端點安全性成長了 56％。
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．物聯網如何改變零售業防損的安控機制
Retail Adventures Loss Prevention
Training Video
了解安控新技術和物聯網如何從根本上，改變零售業的安全性和防損管理。 這個領域的專業人士會期望什麼？ 進一步的數位化提供了哪些機會？ 這是值得發展的！
3S MARKET 十年來，一直倡議智慧零售的安控垂直領域應用。這個應用市場將可為台灣安控業帶來量與可觀的營業收入……。
盜竊是零售商在全球，遇到的最普遍的收入減少的原因。 例如，在澳洲，盜竊每年給零售商造成數十億美元的損失。 盜竊平均佔毛利潤的 1％ - 3％，這會嚴重影響零售商的淨利潤。 因此，難怪他們正在尋找新的方法，來提高其商店和庫存的安全性。
有多少起盜竊案未被發現？
到目前為止，商店中的錄影和安控攝影機，是唯一監視商店情況的有用工具。 現在，攝影機可以成為你每天與盜竊鬥爭中最好的朋友。 我們一起來看這是如何做的 …
即時調查
設備每天都在變得越來越智慧，可以為您執行許多的例行任務。想像一下，你商店中的攝影機可以自動檢測顧客的可疑行為，而無需坐在顯示器前。 等等：攝影機會自動通知您，以便你更快地做出反應。
這些只是智慧攝影機，如何幫助你和你的團隊，即時監控和保護商店安全的兩個案例。 花點時間思考一下，就可以改善你的工作！
提示：如果你的公司或與你的客戶，已經在討論是否要投資於新的攝影機技術，請指出，智慧攝影機僅可以提高零售安全性，還可以幫助商店更有效地銷售產品。讓我們進一步在這裡了解更多。
安全和防損分析
智慧攝影機系統，為你提供獲得成功所需的數據。評估這些數據中的模式，衡量損失預防計劃，並即時做出決策的能力，對於運行可持續的安全性，和損失預防策略相當重要。在這裡，安全性和損失預防分析將發揮作用。
安全和損失預防分析，可幫助你解答這些領域中的緊迫問題，其中包括：
‧ 測試：防止損失的新措施效果如何？
‧ 辨識詐欺：我們如何辨識多個網點的異常相關性？
‧ 反應更快：在盜竊發生之前，我們如何可靠地檢測可疑行為？
‧ SLP 預測：秋季我們將達到什麼盜竊率？（ SLP，Simulations Plus 情境模擬）
即時分析需要合適的基礎架構，來收集和處理數據。這包括軟體組件（通常位於雲中），以及透過物聯網連接的硬體。硬體應包括配備有強大處理器和分析應用的安控攝影機，這些攝影機本身可以接管部分數據分析。
作為安全防損專家，這對您意味著什麼？
安全和防損管理，不再只是組織影像監視和小偷追逐。隨著技術在你的業務中，變得越來越重要，你需要知道如何，在策略和過程中，協調人員和機器。
因此，掌握最新技術趨勢很重要。你對應用和創新了解得越多，就可以為公司或客戶提供更多的價值。因此，我們希望鼓勵你成為有遠見的推動者，而不是「僅僅」成為經理。這是今天開始的方法...
爭取知識：這是終身學習的時代。這也適用於你。透過專家和專業協會掌握雜誌、博客、書籍、會議和教育訓練的最新動態，以獲得可以幫助你發展的寶貴知識。
精通技術：如上所示，技術的知識和使用對於今天和將來完成工作非常重要。具備技術知識和知識，你將能夠創造性地塑造自己的責任範圍，而不僅僅是遵循他人的決定。
舉個例子：作為經理的你和你的團隊之間的每一次互動，都可以使他們大致了解損失預防的功能。這是您的責任：透過你的遠見和對技術的思想領導，才能展示你的職業道德和品質績效的價值。
零售業安全和防損管理的未來，從現在開始！
讓你更從容輕鬆！
零售安全和防丟失技術，不僅僅是使用安控攝影機進行影像監視。它與物聯網中的數位生態系統有關，可幫助更有效地保護商店免遭盜竊，並更好地控制策略和流程。負責安全性和防損管理的經理應接管公司的工作，並幫助塑造公司或客戶的技術發展。
我們的安保與物聯網部門，為你提供有關最新趨勢和發展的最新資訊。
為什麼要有保全事項？因為安全是我們的重中之重。我們相信，我們可以為世界各地的人們和企業增强两者。
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．人工智慧在金融保險業的三大重要趨勢
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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