保险理赔的人工智能化趋势

近年来，“金融科技”Fintech的口喊得热烈，众多的企业投入到Fintech的建设当中，使用先进的AI技术来改造传统流程，而在保险行业，和金融一样，产业链中存在着大量的数据和重复性的人工劳作，急需被科技的力量拯救。

金融业和保险业虽然有很多相似之处，可对于人工智能的应用方向不一定要照搬。在保险产业链上，保险理赔或许是最适合人工智能的一环。在保险行业中，人们往往只看到了市场、销售方面的成本，其实在理赔上，保险公司要付出更多的人力和精力。

那么人工智能可以如何解决这些问题？车老师认为：方法有很多。

1、图像识别技术

图像识别很可能会成为在保险行业应用最多的技术。最基本的，可以通过人脸识别、证件识别（还包括不属于图像的声纹识别）等等方式进行身份认证。更重要的，图像识别还可以处理非结构类数据，比如将笔迹、扫描/拍照单据转换成文字，对视频、现场照片进行分类处理等等。

2、NLP技术

处理过图片之后，展示出的文字信息就可以利用人工智能来加快处理速度，并弥补员工自身在专业知识上的不足。

据称日本保险公司Fukoku Mutual Life Insurance从2017年1月起，用IBM Watson取代了34名人身保险赔付专员。Watson可以将医院提供的病历、诊疗记录进行扫描，利用NLP技术对这些复杂的资料进行提炼和处理，让员工腾出手来处理关于赔付的其他事宜。

3、深度学习技术

通过深度学习技术对已有的数据进行挖掘，也可以带来很多惊喜。比如在车险骗保中，最常见的方法就是投保人伙同维修机构，夸大、虚构维修费用。而保险公司往往自己都拥有大量的理赔案例，结合维修机构费用的变化规律，利用深度学习技术可以挖掘出一套动态的定损模型。当客户提出报销修理费用或为客户定损时，可以参考算法模型给出的结果，对于那些明显高于算法结果的，再加入人为核查。

4、大数据挖掘

如果说以上几种方式只是减轻了保险理赔中的一些重复性工作，但对于第三方大数据的挖掘和应用，可能会给保险行业带来本质上的变化。

比如车险查勘定损过程中，如果保险公司可以获取车载GPS系统，就能获知车主的车速、驾驶时长甚至是出发地和目的地，从而辅助判断故意碰撞的可能性。

在未来，或许保险公司可以获得外卖、生活服务平台的数据，发现你天天不是半夜点炸鸡外卖，就是在外面大吃大喝，微信运动常年垫底。那么保险公司是否有权利不接受你的健康险投保？又或者，保险公司获得了你的社交网络数据，发现你热爱飙车，或者是个技术糟糕的司机，他们是否有权力为你限定车险投保额度？

总的来说，人工智能和大数据正在逐步深入的影响着保险行业和我们的生活，在2017的埃森哲调查发现，有一个普遍的观点：“ 保险高管们认为，人工智能（AI）将在未来三年大幅改变他们的行业”。车老师将与各位保险人一起，持续关注和参与到这场智能变革中来。

拼博丨超越丨合作丨行动

保行天下，让保险更简单