人工智能在保险行业发展的报告

4 第四部分 我们怎么做
电影中的人工智能
机械姬
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ONE
AI发展及现状
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一、 AI发展及现状
什么是人工智能？
人的智能：
看、听、闻、摸…. 思考、分析…. 接受新知…. 说话、行走、写字….
人工智能：
思维
感知
学习
行为
数据
海量数据为 人工智能发 展提供基础
算法
算法促进了人 工智能的研究 和应用。
二、AI核心技术及应用
知识图谱 ——“推理思考”
知识图谱技术旨在描述各种实体概念及其相互关系
技术应用：1、智能大脑：对保险领域的相关知识进行采集，整理和萃取，以满足与该领域相关的各种对于知识服务 的需求。构建“知识图谱+推理逻辑”的保险智能大脑。
2、反欺诈：当融合来自不同数据源的信息构成知识图谱时，有一些实体会同时属于两个互斥的类别（如 如同时在两个不同的城市工作），这样就会出现不一致性，通过这种不一致性检测，我们利用知识图 谱可以识别潜在的欺诈风险。
思考 语言
推理
AI技术现状
• 依靠大数据的深度学习是AI当前最普 遍成功的技术之一。但是，深度学习 需要大量的标注数据，而数据标注一 般都需要事先去做。
知识图谱
人工智能的发展依然处于初级的阶段，现状基本 就是 ——
“没有人工，就没有智能”
TWO
AI核心技术及应用
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二、AI核心技术及应用
智能语音语义
▲ 在内部，加强科技布局，建立保险科技驱动的业务模式，探索新兴科技与保险的融合，为各项业务提供技术支持 的同时，完善优化保险价值链的各个节点。
▲ 在外部， 人工智能科技迅猛发展，积极寻求外部科技公司合作，充分利用双方优势，实现互利共赢，搭建保险科 技的生态圈。
智能客服，语音数据挖掘，机器人 辅助业务
应用场景
四、 我们怎么做 人工智能的应用设想
人工智能目前仍处于发展的早期阶段，整体发展技术先于应用。如何更好地运用这些技术，在运用过程中如何推进， 围绕着“能听会说、能看会写、能思考会推理”AI技术，对此提出以下几点设想：
“能听会说”
智能客服，语音数据挖掘，机器人 辅助业务
二、AI核心技术及应用
计算机视觉 ——“能看会认”
计算机视觉应用场景可分为图像识别和人脸识别。目前人脸识别，尤其是在金融和安防领域创业热度最 高的细分领域。国内代表企业有商汤科技、旷视科技，云从科技。
人脸识别的技术流程
技术应用：1、身份验证：在VTM/机器人在识别客户方面做身份认证。 2、员工考勤：人脸识别，自动打卡。
泰康在大数据与AI技术结合方面主要有以下三个领域的应用：精准营销、风控。精 准营销基于用户画像在健康险领域建立了“泰健康”评分系统、 用户行为挖掘、场景 式营销。风控层面，目前泰康主要依托自有及外部大数据，进行大数据核保。
三、 AI赋能保险行业
保险业人工智能应用存在的不足
越来越多的保险企业已开始运用智能科技，由于人工智能技术能够解决的远程交互，落地以安全识别和智能投 顾为主，在行业内渗透率高但是应用技术比较浅。而作为保险特别是寿险的有些重要环节，人工智能发挥的作用还存 在许多差距。主要有以下几个方面：
二、AI核心技术及应用
计算机视觉 ——“能看会写”
OCR识别是当前计算机视觉应用最为广泛的技术，从以往的扫描文件的字符识别，到现在应用到自然场景 中图片文字的识别，如识别身份证、银行卡、门牌、票据及各类图片中的文字。
基于深度学习的OCR框架
技术应用：1、身份证识别： 需要验证用户身份证的场景中，帮助减少用户的信息输入，提升效率。 2、票据识别：自动识别票据信息，录入系统中。
▲ 人工智能在营销方面仍存短板
当下的寿险产品销售，仍要靠线下的人与人充分沟通才能达成，主要是因为销售场景相对复杂，需要实现对客户的 需求及潜在需求的挖掘和发现;而人工智能现在尚不具备应对非规则化、差异化条件的能力。这种能力正处于起步阶段， 这就致使智能技术对此领域发挥的作用不尽如人意。目前，以人工智能替代真实的销售人员还有不小的差距。
▲ 人工智能技术在一些环节作用有限
AI技术虽然在核保、核赔、在线客服等重要环节已经有一定的应用，但这些应用还大多不是真正意义上的人工智能。 如作为中后端重要岗位的核保、核赔，有些仍需要有医学背景的专业者来做，尤其是较为复杂的重疾等案件。人工智 能技术短时间内还不能在这方面实现突破，主要问题是数据量不够大，需要大量的数据及案例来训练。
四、 我们怎么做 人工智能的应用设想
“能看会写”
人脸识别，OCR识别
1、利用人脸识别技术，实现快速便捷客 户身份认证，提升工作效率。可在客户 专页/APP/VTM保单保全服务方面，引 入人脸识别验证客户身份，实现快速办 理业务，提升安全。 2、识别身份证，银行卡，单据文字信息， 自动化提取内容，减少出错率。 在保单录入，客户影像资料输入的环节， 引入OCR识别，自动化读取信息。
四、 我们怎么做
工作建议
目前人工智能应用于保险业，还存在着市场障碍、数据障碍、研发技术障碍、信息安全障碍、政策监管障碍等。建 议从顶层设计出发，统筹公司资源，从以下四个方面推进人工智能建设：
▲ 紧贴客户需求，深挖应用场景，持续提升营销服务、运营服务、客户服务和风险控制等各项能力。
▲ 以业务适用性为原则，以解决业务痛点为切入点，推动技术和业务融合，降低服务成本、改进流程、提升效率。
XX先生吗
太平保险柜面综合受理时运用 OCR智能识别技术。可对条形码、 二维码、身份证件、银行卡等影 像进行智能识别，实现单证分类、 信息读取的自动化及系统自动校 验。
太平保险推出IVR智能语音导航服务，智能识别客户需求， 直接进入所对应的服务功能节点。同时，将智能语音识别技 术应用于客服语音质检作业中，通过运用语音转文本技术， 实现系统自动质检。
四、 我们怎么做 人工智能的应用设想
“能思考会推理”
智能投顾，风险预测与反欺诈
1、采用机器学习技术平台， 结合所有重要的经 济数据指标，个人客户画像，以及产品知识图 谱，智能投顾系统不断进行学习，根据用户风 险偏好，推荐最优投资组合配置。 2、基于机器学习技术构建金融知识图谱，基于 大数据的风控需要把不同来源的数据(结构化， 非结构)整合到一起，它可以检测数据当中的不 一致性。导入海量理赔交易数据，通过数据筛 选、建模和预测打分，提前预测变化趋势。
▲ 人工智能系统训练需要大量的数据
金融行业是智力密集型行业，人工智能在金融行业的模型算法非常复杂，数据训练工作量很大。机器学习是人工智 能的核心技术，需要依靠大量数据训练，训练的准确性与数据量成正比。
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我们怎么做
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四、我们怎么做 如何找到切入点
大数据 AI算法 运算力
知识 数据
人工智能的先决条件
技术应用：1、自然语言处理技术可应用在大量数据中精简数据流，提取关键有用信息送到到相关部门。 2、在保险条款解读，可以检索保险条例，条款明白说，保什么明目了然。 3、在线客服机器人。
二、AI核心技术及应用
机器学习算法过程——“模仿判断”
原始样本集
特
样本数据
征
样本数据
提
样本数据
取
训练集
特征1 … n 目标
THREE
AI 赋能保险行业
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三、 AI赋能保险行业
人工智能影响了客户体验和保险运营，以及保险销售、承保、投保、理赔全方面的保险服务，使保险更加 人性化，更满足客户个性化的需求，提供高质量的应用保险服务。
产品开发、定价
市场销售
投保/核保
理赔
客户服务
• 市场分析
• 用户全景画像
• 风险控制与定价 • 智能保险顾问 • 精准营销
特征1 … n 目标 特征1 … n 目标
验证集 特征1 … n 目标 特征1 … n 目标 特征1 … n 目标
训练 预测
特征样本集
特征1 … n 目标
预
特征1 … n 目标
处 理
特征1 … n 目标
机 器 学 习 算 法 输出
验证集 预测目标 预测目标 预测目标
评改 价进
技术应用：机器学习是人工智能的基础，是使计算机具有智能的基本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要 对数据进行使用归纳、综合。对语言、文字的认知与识别；对图像、场景、自然物体的认知与识别；对规 则的学习与掌握。例如人类下雨天要带伞，生病要吃药，天冷了要穿厚衣服等
实现人类的“听说”
机器学习
机器学习就是让计算机 从大量的数据中学习到 相关的规律和逻辑。模 仿人类的“判断”
知识图谱
实现人类的“联想与思 考”
计算机视觉
实现人类的“能识别，能描述”
二、AI核心技术及应用
智能语音语义——“能听会说”
语音交互过程包括四部分：语音采集、语音识别、自然语言理解和语音合成。 智能语音交互系统的技术流程
保险智能机器人“TKer” 拥有4 类保险智能服务功能：自助投保、保 单查询、业务办理、人机协同。以后 还将结合健康、运动智能硬件等提供 如测量体温、血压、脉搏等健康服务。
泰康采用的是百度人脸核身方案。将人 脸识别用于泰康的微信投保、保全、回执， 在线校验客户身份（投保：通过活体检测 判断是否本人填写；回执：线上刷脸确认 回执，确保本人操作）。
三、 AI赋能保险行业
人工智能在保险业应用案例一
2017年，中国太平与知名人工智能企业合作，共同组建人工智能实验室，创建了“保险行业专家+人工智能技术专 家+大数据技术专家”强强联合的跨界合作平台，专注于智能技术的研究、开发和推广，致力推动金融保险领域客户服务 创新。
您好。我是太平保险客 服专员小慧，请问您是
保险行业商用人工智能语 音客服机器人“小慧”，率 先应用于车险结案回访场景。
三、 AI赋能保险行业
人工智能在保险业应用源自文库例二
早在2016年，泰康在线就已开始探索人工智能。泰康在人工智能方面应用主要是AI自有开发和对外采购方面。 在保险智能机器人，人脸识别，智能客服以及大数据风险识别方面取得一些成就。
• 投保流程自动化 • 智能理赔
• 智能核保
• 智能反欺诈 • 理赔顾问
• 智能在线客服 • 智能呼叫中心
保险科技通过大数据、云计算、人工智能等提高保险业务的智能化； 如利用深度学习构造模型实现智能投顾; 利用知识图谱、信息关联、信息分析进行保险精准营销、风险控制与定价; 利用人脸识别、声纹识别来识别身份验证、征信风控，风险防范等。
1、其主要功能是同用户进行基本沟通， 并自动回复用户有关产品或服务的问题， 以达到降低企业客服运营成本、提升用 户体验的目的。 2、基于语音和语义技术，可自动将海 量电话录音内容结构化，打上各类标签， 挖掘分析有价值信息，为服务与营销等 提供数据与决策支持。 3、在客服中心尝试设置智慧机器人， 赋予机器人拟人化形象和动作，辅助工 作人员服务客户，增强客户服务的科技 创新感和服务新体验。
一、 AI发展及现状
人工智能发展阶段
计算智能
能存会算
——快速计算与存储,例如谷歌AlphaGo 打败人类棋手
感知智能
能听会说，能看会写
----语音识别、手写识别、图像识别
认知智能
能理解会思考
——获得数据，自我学习，自我完善
一、 AI发展及现状
人工智能目前现状
聪明的AI
感觉 识别 判断
深度学习
有学识的AI
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人工智能
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ARTIFICIAL INTELLIGENCE
智/能/科/技 放/眼/未/来
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CONTENTS
1 第一部分 AI发展及现状
主要 内容
2 第二部分 AI核心技术及应用 3 第 三 部 分 AI赋能保险行业