金融界保险频道讯 “人工智能能够给保险行业赋能，能够重塑保险公司走入新时代，成为更当风险最优化的拥有者，从而能够像过去几个世纪一样继续在社会当中发挥它们应有的作用”。AIG首席科学家，全球高级副总裁雷扎•科尔什迪（Reza Khorshidi）在参加5月25日晚间举办的2019清华五道口全球金融论坛“保险之夜”专场时表示。

　　Reza Khorshidi指出：说到AI在这方面（保险行业）的应用，可能是传统的保险再加APP，再加中信网，这并不代表是所谓的AI优先，这是第一步。第二步是快速决策，包括文化的改变，如何来进行决策。如果你们要做一些AB的测试，不是CEO大大小小决定权都由他来拍板，而是更多赋权下放给产品经理和工程师。然后是第三步就是权力下放。更多的让产品经理和工程师决策，这就是人工智能做的。这是其他的已经用到人工智能的行业。

图为：AIG首席科学家，全球高级副总裁 雷扎•科尔什迪（Reza Khorshidi）

　　以下为Reza Khorshidi的演讲实录：

　　Reza Khorshidi：大家晚上好，非常感谢大家的莅临，我今天要给大家讲一下在AI方面的趋势如何影响保险行业的未来发展。

　　在我正式开讲之前，首先我介绍一下自己，我是住在伦敦，一说到伦敦，很多事情都会浮现在你的脑海当中，有很多旅游胜地，大本钟，那边的浸种行业也非常发达，鱼片和薯条，为什么它成为国家性的事情？因为它是和一个概念有紧密联系。之前跟食物完全没有联系，就是铁路行业在1860年的时候，当时伦敦那边没有很多的鱼片和薯条，但是由于铁路的发展使得很多的城市都联系起来，在1910年的时候，我们发现有25000个薯条、鱼片店在国家很多城市都有了，就是由于铁路的发展。之前觉得铁路和食品行业没有什么联系，但是它们之间有非常深远的联系。怎么回事儿呢？它使得很多城市联系起来，比如说在北边的海边城市和南边的伦敦联系起来，这样鱼就很容易运到了伦敦，大家就可以去吃，搞得全国人都喜欢吃，所以这是技术的趋势。AI在这方面和铁路是有相似性的。

　　我们再来看一下AI有多么火，对它有多么兴奋。我们看一下跟AI相关的，每次大公司进行盈利报告的时候，有多少次提到AI和机器学习，另外还有一些词汇比如说是数据学，就是要看你在AI使用的水平高度。有意思的是我们要提出，很多公司都是特别重视的AI的，为什么？一方面有预测，确实大家都会用。另外，它确实带来了切实的结果。有很多研究显示AI怎么发展的，一个AI的里程碑按照很多人的说法，AI可以做很多事情，所谓的强人工智能。不光是能做一项工作，比如人工智能可以做疾病的识别，但是AI是不是现在可以驾车？现在还不完全行。有一些强弱人工智能之分。很多专家和领域的科学家说在2014年的时候，我们要有强人工智能就不错了。同样的人在问一个问题，我们强人工智能出现多久之后会出现超人工智能？电脑功能越来越强了，可能是要几十年之后了。大家可以看到先是有弱人工智能，然后是强人工智能，中间有几十年。再过几十年就会有超人工智能，是ASI。我们有很多预测，但是你会看到有很多预测是错误的。比如说在移动互联，我记得手机刚出现的时候与卖几百部，但是这个预测是错误的，因为后边卖给了几十亿人。还有技术S曲线，像一个S型。最开始是这样的，然后提高了，又成了平台期了，当然还有很多说法。AI现在的成功也是和我们之前移动手机的曲线是非常相似的，所以有一个说法叫鞍马拉定义，人们倾向于高估技术的短期影响，而低估技术的长期影响。因为它非常慢，很容易基于现在的做法做出的预测。但是长期有时候很快出现直线的上升。在鞍马拉定律基本上会低估长期的影响，高估近期的影响。

　　保险行业的使用，最开始要获客，我们价值链当中先要获客，要么接受，要么不会接受你的服务。主要看你的定价和核保。他们如果接受的话就会成为你的客户群，就是我们右边的图。你要做管理他们的资产，保险公司要做一些投资，另外他们要做的就是理赔的处理。还有一些时候在现代化的保险公司当中，它们还会做一些风险的顾问，还有内部的运营，等等。一方面可能把作为的这些元素全都组合起来和谐的运作，来为他们的客户服务。说到AI在这方面的应用，可能是传统的保险再加APP，再加中信网，这并不代表是所谓的AI优先。他们首先进行战略性的收购，中国有阿里巴巴和腾讯。比如谷歌购买一些搜索引擎了地图数据，当中会有很多算法，会有战略式的数据收购。这是第一步。第二步是快速决策，包括文化的改变，如何来进行决策。如果你们要做一些AB的测试，不是CEO大大小小决定权都由他来拍板，而是更多赋权下放给产品经理和工程师。然后是第三步就是权力下放。更多的让产品经理和工程师决策，这就是人工智能做的。这是其他的已经用到人工智能的行业。

　　我们看一下保险价值链的六个成分如何用上人工智能，如何得益于人工智能你？我们的一种思考方式，这是我早些时间列出来的保险价值链的组成部分。在价值链当中有很多环节能够更好的帮助去获取数据，比方如在投资和资管领域当中已经有大量的数据得到了搜集，其他的卖家已经收到很多数据，你可以实时把这些数据买过来，然后在核保和理赔的过程当中，很多保险公司它们的归档数据量是不够的，在投资端以及在风险管理顾问方面，我们可以通过部署大量的传感器就能够截取很多数据，也就是说在保险的价值链当中有些环节收集数据的能力比其他环节更强。在投资业务当中，传统来说人们就在强调量化以及整个基金的投资成功背后本来就有很多的KPI、关键绩效指标，大量量化指标，整个决策机制也是围绕着量化指标的。在投资侧本来就有AB测试的文化，考虑到这一切在保险投资当中，如果我们能够用上人工智能的技术，比如说对于大保险公司来说，它往往有几千亿美元的资产，对于任何提高利用率的举措都会带来不同，最大的领域是保险资产管理，而且已经有了数据和良好的文化，这样用上AI带来变化就会更快。

　　在风险评估方面，也可以去搜集更多的数据。苹果可以通过可穿戴设备帮助你搜集很多数据，可以和它们结成合作伙伴关系，通过数据收集完成理赔。当然时间比较短，在风险咨询顾问方面AI也会带来短期就能够看到效益的变化。

　　结果是什么呢？我们来看一下，今天对于每一美元的保费收入来说，不同地区，不同的产品分配是不一样的，可能有些国家1美元的保费收入70美分用来理赔，30美分用来获客，剩下就是你的承保利润率和运行成本。我们通过风险顾问，通过更好的智能核保，通过降低获客成本，因为大量的流程会被精简。这样就使得你的承保利润会更高，对于保险公司第二个收入的来源，因为你的理赔投资做得更好了，双管齐下帮助保险公司增加收入和利润，使得AI在保险行业的应用前景无可显亮。更大的机会是它们考虑社会当中作为企业发挥作用的时候，如果回顾保险的早期发展，保险那时候是什么？它就是一种风险的转移，把风险转移给最优化的所有者拥有。过去保险公司被称为风险的最优化的拥有者。比如说你掷一次硬币就把一条生命赌上的话风险是非常高的，正面或者反面就可以赌一条命或者房子，但是如果把很多次掷硬币的结果聚合到一个公司手中，你至少有50％的可能性，你有足够多次的抛硬币，50％是正面，50％是反面，这样就有更加确定论的结局，而不是只有一枚硬币掷一次就会产生很不一样的结果。人类社会有了保险的早期，对于风险的意识还是很低的，而且也没有多少把风险组合在一起，打包成池子的方式。

　　今天在医学当中，我们从每天搜集到的数据了解到很多风险，比如几个月前这个故事变得非常有名，苹果开始在苹果手表上推出了心脏房颤的检测功能，而且会在数据库当中用苹果的手机给用户拍一张视网膜的照片，眼底的照片，而且会看用户他的血压是多少，他是不是吸烟，等等，他今年多少岁。你的一张眼底照片，视网膜照片就能够预测很多健康上的风险。你每天、每周、每个月都可以拍很多眼睛的照片，对你的照片产生良好的追踪和监控。还有一些研究结果表明，通过听一个人讲话的声音就能够判断一个人的心血管疾病的风险，甚至是他的精神是否健康，听他说话的声音就可以。有些手机、手表的简单时候就能够在日常生活当中搜集很多数据。你的保险公司能不能最优化的拥有这些风险，这变成了非常重要的问题，问题的本质不是在讲资产负债平衡表或者金融能力，因为整个风险方面的能力比一般的金融能力更加复杂。

　　在保险这块，我们有一些研究结果表明全球的一般保险的保费收入规模可以达到10万亿美元，但是今天整个保费收入只有1万亿美元，也就是说还有9万亿的收入没有拿过来，我们现在没有最优化的拥有这些风险，将来有了人工智能之后是不是现有的保险公司能够把风险承担下来，能够增加这9万亿美元的保费收入？因为我认为人工智能能够给保险行业赋能，能够重塑保险公司走入新时代，成为更当风险最优化的拥有者，从而能够像过去几个世纪一样继续在社会当中发挥它们应有的作用。

　　讲到这儿，我再讲最后一点。我们讲到自动驾驶汽车的时候，一般有两类汽车，一类是在构建的时候没有人工智能，给它部署了很多摄像头，后装了人工智能。在保险公司和AI之间关系也是一样的，保险公司保持现有的业务，增加人工智能。另外把人工智能当做伟大变革的来源，通过人工智能对自己的保险公司进行重新界定，这是人工智能为先，AI为先，让AI重新设计你的所有业务流程，所有业务接触点以及总体业务模式，让你的客户、员工、合作伙伴都能够由AI进行重塑。这在未来几十年当中将大刀阔斧的实现保险行业的转型，谢谢。

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