大数据+人工智能:让保险变得更“主动”

1评论 2017-11-28 13:10:57 来源:中国保险报·中保网 账户深套?试试这四个方法

  □本报记者 苏洁

  大数据人工智能是今年以来互联网保险圈里的高频词汇,不仅互联网保险公司、第三方互联网保险平台,传统保险公司也在与前者这些公司合作谋求创新发展。如何将两者融合以促进传统保险业的变革?11月23日在京举办的第二届中国互联网保险发展大会暨“金诚奖”颁奖盛典上,大象保险CEO杨喆讲述了大数据与人工智能对保险的“改造”。

  从挖掘场景到开发技术

  有观点认为,目前互联网保险的上半场已成定局,可以创新的空间几乎没有了,在这样的格局下,未来大家竞争的点是会转移到科技对于保险的“改造”上。也就是说,互联网保险的下半场主角是科技。同时,对于依赖于流量的平台和以营销为导向的平台生存空间将被碾压,场景和碎片化的保险占比将缩小。

  大象保险CEO杨喆

  在杨喆看来,真正留存的公司,一定是在这个行业里有其独有的核心竞争力和价值,不管是对于数据还是人工智能,都会有深入的研究和洞察。因为现在大多数的保险公司的技术能力是非常突出,想去做深入行业的改变,或者说联合第三方公司一起做,合作的双方一定是具有匹配或者差异化的能力。所以说,以营销为导向,或者说以流量交易,作为中间方的产品转售的时代已经过去了,真正以技术为核心,或者说以保险领域专业能力为核心的公司,定会有很大的生存空间。

  “我们是希望把保险真正作为一个互联网的产品,是满足于用户需求,用户从内而发的一个购买体验,而不是被动式的接受,这个是大数据和人工智能能够在保险侧起到的一些作用。”杨喆说。

  从2015年开始,有大量的互联网企业进入到保险这个行业,同时也有大量的保险公司同仁去做互联网保险。大家开始尝试通过互联网及其代表的一些新的技术,能够更深入的去改变原有保险的一些交易方式、服务方式、理赔方式等。发展到今年,行业已经有所前进和进步,同时大家会去更关注于技术底层和技术本身对于保险的改造和改变。

  “我们看到大数据、人工智能和区块链已经在保险行业得到了一些应用,大数据其实已经深入到我们很多公司的业务流程里了。”杨喆举例说,“比如通过图像识别技术介入投保的流程,然后通过大数据的风险评估去做精准的产品定价,从而达到通过更准确的用户画像做精准营销,另外还有在风险控制、核保侧的落地和实现。人工智能比大数据稍微晚一些,这个可能是更新的一个名词,但是国外的一些企业,人工智能对于保险的影响和变化已经开始逐步展现。比如国外有一些网站,它会利用用户在Link in上的一些行为数据和好友之间的关系图谱去做一些交叉产品的分析和销售,再就是人工智能对于智能客服的改变。区块链可能是一个更新的东西,比如应用于再保险的智能合约,在过程跟踪也在发挥它的作用。”

  据了解,大象保险通过“自建平台+合作伙伴渠道+大数据”模式,已形成覆盖多场景、触发式的精准营销输出能力,通过便捷的渠道为用户提供个性化保险产品和服务,同时基于自建的大数据风控平台、智能核保系统,能够实时、准确地预测及规避各类风险,提高抗风险能力、提升服务体验。客户服务方面,引入人机交互,推出了更贴近业务诉求的客服机器人,打造“机器+人工”完美结合的“智能保顾”一体化保障解决方案。理赔方面,大象保险目前已与多家保险公司形成战略合作,完成了理赔信息系统对接,实现了在线理赔全流程追踪,帮助用户实现了从被动接受保险公司通知,转变为主动追溯,维护用户权益。

  另外,杨喆也指出,讲技术的同时,不应过分地夸大技术在各个业务场景的应用和落地。

  杨喆表示,未来希望这两件事能够回归到一件事情:第一,能够可以做很好的用户差异化的服务,通过我们的智能化去节约用户的时间,节省用户的选择成本和选择服务的代价。第二,对于一些高端用户,有一些更专业化、基于数据引导这样的线下落地的服务,让保险服务更智能。

  基于智能投顾的“保障知识图谱”

  智能投顾比较火,针对用户侧的保险方向的智能投顾,大象保险推出了“保障知识图谱”。

  做数据做算法的人都知道图谱对于算法模型的重要性,这个一方面是对于整个行业知识库的梳理,对于行业用户的整合、整理,另外一方面还需要有很好的服务到达能力和大数据分析的底层技术能力。“我们现在积累的用户画像已经超过上千个维度,我们前期开展了大量工作,对用户画像在每一个特定分类下做标准化的梳理,同时注入我们的基础整理规则和标准化模型。比如同样的两个人,我们面对不同的物品选择是不一样的,我们更多地是通过‘保障知识图谱’去帮助我们的消费者,我们的用户,去匹配适合他的保险智能解决方案。”杨喆介绍。

  “简单的关系网是点到点,大象保险现在其实是结合人、对象、空间,甚至事件,去进行多维的交叉的匹配和比对,来去呈独有的一个立体的知识图谱,去服务于多样化的业务形态。”杨喆补充道,“举个例子来说,大象保险‘保障知识图谱’可以应用于在线客服、智能投顾,也可以应用于互联网常见的从精准营销到场景化到达的一切路径。比如我们现在在做的在线客服,可以通过ALP自然语言处理的办法,然后去理解、解释用户在线问答的所有行为,然后利用场景分析去把用户的语言转化为语义。同时,背后支撑的是我们底层完整的知识图谱,来去供应我在理解从语言到语义的转化过程中,把保险侧的专业能力和解决方案在线提供给用户。”

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