人工智能與個性化保險產(chǎn)品創(chuàng)新：理論、實踐與挑戰(zhàn)

李博方 中央財經(jīng)大學(xué)保險學(xué)院

人工智能（Artificial Intelligence，AI），是游走在自然科學(xué)和社會科學(xué)之間的一門技術(shù)科學(xué)，目的是讓機器從事需要人類智能的工作（MINSKY M，1961），其包含機器學(xué)習(xí)、語言處理、圖像視頻和模擬等十多個細分技術(shù)領(lǐng)域，在工學(xué)、理學(xué)、政治學(xué)和經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域中擁有豐富的應(yīng)用場景，其研究歷史自上世紀(jì)五十年代起至今已有六十多年，且研究水平在近年來有較大的提升。進入二十一世紀(jì)以來，世界各國在無形中開啟了針對人工智能政策和人才的競爭，美國、歐洲和日本等發(fā)達國家和地區(qū)頒布了一系列促進人工智能發(fā)展的政策（楊曦、劉鑫，2018）。近年來，在我國，由黨中央、國務(wù)院和各部委頒布的戰(zhàn)略、規(guī)劃和發(fā)展綱要中，人工智能作為戰(zhàn)略任務(wù)被列為國家發(fā)展的重要工程，引起了社會各界各行業(yè)的關(guān)注和涉足。

人工智能是對人類智能的模擬、延伸和擴展，通過感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結(jié)果（《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書》，2018）。在這樣的體系中，社會科學(xué)處于被服務(wù)的狀態(tài)，即應(yīng)用人工智能及其相關(guān)技術(shù)解決社會科學(xué)的一系列問題，并在金融、保險等具體的實踐領(lǐng)域中節(jié)約成本、提高效率、優(yōu)化產(chǎn)品和改善服務(wù)，輔助行業(yè)的創(chuàng)新、轉(zhuǎn)型和發(fā)展。目前，全球各大保險集團紛紛開始數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，在保險業(yè)務(wù)、營銷、資金運用、內(nèi)部管理以及監(jiān)管等方面滲入科技和智能的基因，試圖以科學(xué)技術(shù)作為發(fā)展的新動能。

人工智能技術(shù)主要側(cè)重于開發(fā)可適用于任何領(lǐng)域的方法或技術(shù)，其次是將這些方法或技術(shù)應(yīng)用于特定的領(lǐng)域（Michel B，1996）。對于人工智能的開發(fā)者而言，金融保險行業(yè)通常不在其涉獵領(lǐng)域之內(nèi)，所以科技與金融的融合在很長一段時間里發(fā)展緩慢。近年來，隨著金融保險領(lǐng)域的逐步涉足，掀起了金融科技、保險科技相關(guān)研究和應(yīng)用的浪潮。但目前，人工智能在保險領(lǐng)域的應(yīng)用相比其他行業(yè)來說處于試探階段，無論是保險公司、監(jiān)管部門還是研究機構(gòu)，利用人工智能解決保險行業(yè)痛點的嘗試不多，特別是在保險產(chǎn)品方面，雖然人工智能技術(shù)有助于個性化服務(wù)的實現(xiàn)，但目前在產(chǎn)品創(chuàng)新領(lǐng)域的應(yīng)用略顯不足，缺乏相應(yīng)的理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗。本文將對人工智能技術(shù)在保險業(yè)應(yīng)用的技術(shù)理論進行探索，梳理人工智能技術(shù)與個性化保險產(chǎn)品創(chuàng)新的原理和形式，探討人工智能技術(shù)在保險業(yè)應(yīng)用的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。

一、文獻梳理

隨著人工智能的發(fā)展，行業(yè)交叉和融合呈現(xiàn)多樣化，以人工智能為首的保險科技也伴隨著保險公司借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型來提高效率和優(yōu)化服務(wù)的渴望而誕生，且融資規(guī)模在近年來不斷攀升，相關(guān)學(xué)術(shù)研究和行業(yè)研究也駢興錯出。

（一）人工智能與保險的學(xué)術(shù)研究

人工智能被全球諸多保險公司應(yīng)用在各個環(huán)節(jié)，從行業(yè)的承保、分銷到資金的運用和監(jiān)管，在提高效率、降低風(fēng)險和優(yōu)化服務(wù)等方面有顯著效果（李博方，2017）。保險業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)與人工智能密不可分，通過機器學(xué)習(xí)可以有效解決高頻業(yè)務(wù)的風(fēng)險控制問題（蔣韜，2017）。人工智能的出現(xiàn)，能夠更精準(zhǔn)地評估風(fēng)險，測算費率，提高運營商理解并且確定個人以及累計風(fēng)險的能力，并通過識別重要行為，及時提供和定制新的保險策略（許閑，2017），且在保險用戶畫像和智能保險顧問等方面有關(guān)鍵作用（王和、周運濤，2018）。人工智能技術(shù)的發(fā)展為保險公司差異化定價提供新的契機，有助于提升用戶體驗，降低機構(gòu)成本，提升保險行業(yè)風(fēng)險決策以及反欺詐能力（尹銘，2017），是下一代健康險智能控費系統(tǒng)和精算定價的主要方向（張寧，2017）。此外，車險的數(shù)據(jù)優(yōu)勢有助于加速人工智能技術(shù)的落地，車險業(yè)務(wù)的高標(biāo)準(zhǔn)化程度增強了人工智能應(yīng)用的經(jīng)濟可行性，人工智能技術(shù)有利于提升車險業(yè)務(wù)的經(jīng)營水平（俞斌，2018）。

人工智能在保險領(lǐng)域的應(yīng)用，被稱為保險科技。近兩年來，學(xué)術(shù)界涌現(xiàn)了許多對于保險與科技融合的相關(guān)研究。在應(yīng)用場景方面，保險科技的核心應(yīng)用場景主要有定向營銷、智能保顧、智能理賠、智能合約和智能自我監(jiān)管等方面（黃萬鵬，2018），可以有效幫助保險公司實現(xiàn)產(chǎn)品與服務(wù)的升級（王雷、賴玉霜，2017）。保險科技對傳統(tǒng)保險業(yè)產(chǎn)生深刻變革，將開拓網(wǎng)絡(luò)渠道和創(chuàng)新空間，支撐新一輪產(chǎn)品創(chuàng)新，助力保險風(fēng)險體系再造，催生以客戶為中心的服務(wù)變革，探索自動化、去中心化的交易方式。保險科技將在銷售渠道、個性化產(chǎn)品和投保依賴性等方面改變傳統(tǒng)保險商業(yè)模式（陳林，2018）。在宏觀上，保險科技得到了市場主體的認可，實現(xiàn)了對業(yè)務(wù)流程的滲透，催生了保險生態(tài)新模式，并為監(jiān)管科技的發(fā)展提供了支撐（周延禮，2017）。

（二）人工智能與保險的行業(yè)研究

實踐是理論的基礎(chǔ)，企業(yè)實踐的效果是衡量科學(xué)技術(shù)在保險領(lǐng)域發(fā)展程度的標(biāo)準(zhǔn)，對于應(yīng)用場景、使用效率和技術(shù)痛點的探索更具針對性，對人工智能與保險相結(jié)合的學(xué)術(shù)研究有重要的參考價值。

人工智能在保險業(yè)的應(yīng)用以智能客服、智能顧問平臺、圖像定損為主，在五個環(huán)節(jié)（產(chǎn)品設(shè)計、定價承保、分銷渠道、理賠服務(wù)和技術(shù)系統(tǒng)）和七個角度（體驗、數(shù)據(jù)、展業(yè)、企業(yè)、P2P保險、共識和用戶參與）重塑保險業(yè)，降低了運營成本，促進了產(chǎn)品創(chuàng)新。同時，數(shù)據(jù)、人才和科技基礎(chǔ)問題是人工智能在保險業(yè)進一步發(fā)展的阻力（億歐智庫，2017）。人工智能在保險行業(yè)可以解決的問題主要為人力成本問題、委托代理問題和信息不對稱問題等領(lǐng)域，如營銷、承保、核保、理賠和厘定費率等（復(fù)旦大學(xué)中國保險科技實驗室，2017）。保險公司可以通過人工智能提供的信息和分析來進行經(jīng)濟決策，也可以利用人工智能技術(shù)識別、判斷經(jīng)濟活動中的欺詐風(fēng)險，提高識別騙保的概率（Greenwood J，2016）。在行業(yè)角度，人工智能技術(shù)有助于促進大數(shù)據(jù)生態(tài)和知識庫體系的形成，提升保險影響力；在公司角度，人工智能可以有效節(jié)約人力成本，提升反欺詐能力，提高保險業(yè)務(wù)效率；在客戶角度，人工智能將有效增加保險趣味性，提升客戶體驗，實現(xiàn)保險公司與消費者的價值共創(chuàng)（Kauflin J，2018）。

在投資方面，2013—2017年，我國共有107家保險科技相關(guān)公司獲得投資，有146家投資機構(gòu)參與其中，2013—2015年創(chuàng)立的保險科技公司主要以營銷為主導(dǎo)，而 2015年之后，保險科技公司逐漸以產(chǎn)品環(huán)節(jié)為重心（億歐智庫，2017）。2017年后，行業(yè)投資水平有所下降，從技術(shù)成熟度曲線分析的結(jié)果、目前的人工智能市場和初創(chuàng)企業(yè)的經(jīng)營來看，投資者回歸理性，瓶頸逐漸浮現(xiàn)，主要的發(fā)展障礙為數(shù)據(jù)障礙、市場障礙、技術(shù)障礙、信息安全問題和政策監(jiān)管障礙（復(fù)旦大學(xué)中國保險科技實驗室，2017）。

二、人工智能與保險產(chǎn)品創(chuàng)新的理論探索

人工智能是計算機科學(xué)的分支之一，其應(yīng)用領(lǐng)域和研究范疇十分廣泛，經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)不是最初的想法和概念，而是創(chuàng)造了大量可應(yīng)用的研究成果、擴展了眾多研究領(lǐng)域、衍生出諸多分支技術(shù)的前沿科學(xué)。

雖然保險業(yè)由于其流程化作業(yè)和服務(wù)屬性被廣泛認為是人工智能技術(shù)大有作為的行業(yè)之一，但與其他行業(yè)相比，目前保險業(yè)對于人工智能的認知、應(yīng)用和融合較為遲緩，人工智能領(lǐng)域與保險業(yè)的結(jié)合仍不夠深入。簡單地說，原因主要為：一是保險行業(yè)嚴(yán)監(jiān)管使保險科技創(chuàng)新受到一定限制；二是目前中國保險業(yè)的發(fā)展水平不充分，市場上潛在的業(yè)務(wù)增長點繁多，保險業(yè)務(wù)增長不局限于依靠科技創(chuàng)新；三是在技術(shù)層面，開發(fā)、使用和購買人工智能技術(shù)的成本較高，缺乏學(xué)科交叉的復(fù)合型人才，人工智能技術(shù)的風(fēng)險和收益存在不確定性。

盡管人工智能技術(shù)在保險業(yè)的應(yīng)用和推廣尚需時日，但金融科技的浪潮已在全球范圍內(nèi)迭起，對科技與保險融合應(yīng)用的學(xué)術(shù)研究可以為保險公司科技戰(zhàn)略布局提供借鑒，對監(jiān)管部門制定科技風(fēng)險監(jiān)管政策提供參考。對于人工智能技術(shù)在保險產(chǎn)品創(chuàng)新方面的研究，應(yīng)該將其技術(shù)基礎(chǔ)、研究領(lǐng)域、研究成果和分支技術(shù)分別與財產(chǎn)保險、人壽保險和健康險產(chǎn)品進行交叉考慮（見圖1），在遵循保險產(chǎn)品開發(fā)原則和監(jiān)管要求的基礎(chǔ)上，設(shè)計人工智能賦能的保險產(chǎn)品。

保險產(chǎn)品的劃分是以保險標(biāo)的的種類為依據(jù)的，不同保險產(chǎn)品的設(shè)計、服務(wù)流程和審批內(nèi)容不同，對于人工智能在保險產(chǎn)品領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用應(yīng)當(dāng)以多角度進行研究。在內(nèi)容方面，涉及人工智能的保險產(chǎn)品創(chuàng)新有多種形式：一是對滿足個性化需求的產(chǎn)品進行程序化智能設(shè)計，人工智能可以幫助保險公司擺脫以往個性化產(chǎn)品設(shè)計所需專人專項的繁瑣工序，利用機器學(xué)習(xí)算法對以往個性化產(chǎn)品的設(shè)計原則和方法進行分析，將分析后得出的規(guī)律儲存至下次個性化險種設(shè)計的備案中。二是對精算方法的智能化和精確化改良，目前大部分保險精算僅通過事故率或出生率、死亡率等指標(biāo)作為衡量整體風(fēng)險情況的依據(jù)，依此對某個范圍內(nèi)所有被保險人進行定價。人工智能擁有出色的數(shù)據(jù)理解能力，其對數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的分析理解可以將某些難以量化的風(fēng)險經(jīng)過處理后，融入到精算定價中，使精算模型更為完善，風(fēng)險概率的計量更加精確。三是對保險金額和保險費率的浮動調(diào)整，這是個性化保險產(chǎn)品的細分領(lǐng)域，滿足不同投保人對保險金額和不同保險標(biāo)的的保障需求。目前，市場中大部分保險產(chǎn)品的保險金額僅分為數(shù)個量級，投保人無法精確要求保險金額，缺乏自主性；同時，由于監(jiān)管因素，保險市場中有許多保險標(biāo)的無法承保，但理論上，保險公司只要用精算方法使保費覆蓋住風(fēng)險即可。在人工智能技術(shù)的支持下，保險公司可以從技術(shù)上實現(xiàn)把是否購買保險的權(quán)利和購買多少保障份額的權(quán)利交給投保人來決定。

?圖1 人工智能與保險產(chǎn)品創(chuàng)新技術(shù)路線圖

此外，保險產(chǎn)品創(chuàng)新不僅是內(nèi)容的創(chuàng)新，而且是包含了防災(zāi)防損、降低風(fēng)險、改善保險服務(wù)、優(yōu)化保險流程、減少代理費用以及規(guī)范性監(jiān)管等產(chǎn)品相關(guān)業(yè)務(wù)流程的創(chuàng)新，且無論是財產(chǎn)保險、人壽保險還是健康保險，保險公司和投保人都不期望產(chǎn)生損害事件，所以新科技對于財產(chǎn)、壽命和健康的保障功能可以應(yīng)用到保險領(lǐng)域中，作為保險服務(wù)的重要環(huán)節(jié)。從目前人工智能在保險業(yè)的應(yīng)用情況來看，國內(nèi)已經(jīng)有保險公司在產(chǎn)品創(chuàng)新、防災(zāi)防損和業(yè)務(wù)流程的各個環(huán)節(jié)應(yīng)用了人工智能技術(shù)；在國際上，全球各大保險集團近年來紛紛開啟智能化轉(zhuǎn)型，在保險業(yè)務(wù)、營銷、資金運用、內(nèi)部管理以及監(jiān)管等方面滲入科技和智能的基因，使科技為自身發(fā)展提供新動能。

三、人工智能技術(shù)在保險產(chǎn)品創(chuàng)新中的實踐

2018年1—9月，中國保險業(yè)原保險保費收入30661.79億元，同比增長0.67%，但相比上一年的同期增長率21.01%，保費增速有所下降。增速的放緩與行業(yè)轉(zhuǎn)型陣痛和監(jiān)管政策變化產(chǎn)生的壓力有關(guān)。在這樣的環(huán)境中，保險市場需要創(chuàng)造新產(chǎn)品、挖掘新潛力、培育新動能。近年來，有關(guān)保險熱點問題的關(guān)鍵詞多為“投資”“稅優(yōu)”“銀?！?，盡管時常有關(guān)于保險業(yè)回歸保障屬性、優(yōu)化保險服務(wù)的呼聲，但目前保險行業(yè)仍處在發(fā)展不充分的階段，產(chǎn)品的保障程度和保險業(yè)務(wù)的服務(wù)水平仍有較大提升空間。保險公司應(yīng)在實現(xiàn)經(jīng)營目標(biāo)后，將業(yè)務(wù)重心更多地放在提升保障程度與服務(wù)水平上。產(chǎn)品是保險的核心，是保險企業(yè)的生命，是保險行業(yè)的根本，對保險產(chǎn)品的改良創(chuàng)新是從根本上提升保障程度與服務(wù)水平最為有效的途徑。

保障程度、服務(wù)水平和保障范圍是評價保險產(chǎn)品的核心標(biāo)準(zhǔn)。保障程度一般體現(xiàn)在保險金額的多少和保費與保額的杠桿關(guān)系上，服務(wù)水平則體現(xiàn)在保險業(yè)務(wù)流程的各個方面，涵蓋從產(chǎn)品設(shè)計到保險合同終止之間的所有內(nèi)容，保障范圍體現(xiàn)在保險產(chǎn)品對風(fēng)險覆蓋的程度上，即賠付條件。目前，我國傳統(tǒng)保險產(chǎn)品存在的諸多缺陷，對產(chǎn)品銷售和客戶體驗產(chǎn)生負面影響。與國際市場相比，國內(nèi)保險產(chǎn)品的同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重，缺乏個性化產(chǎn)品的創(chuàng)新和服務(wù)。在印度，保險科技公司Acko利用用戶網(wǎng)購的消費大數(shù)據(jù)評估用戶的消費行為，以此為用戶定制個性化保險產(chǎn)品；歐美的里程定價車險（PAYD）和駕駛行為車險（UBI）將車險定價的原則回歸為風(fēng)險，已推廣多年。而我國在車險創(chuàng)新方面相對落后，在其他個性化險種的開發(fā)和應(yīng)用方面，我國保險市場的反應(yīng)也比較緩慢。本章將對國際上相對成熟且應(yīng)用廣泛的三種個性化產(chǎn)品和服務(wù)進行分析與討論。

（一）人工智能保險顧問

當(dāng)前，人工智能在保險領(lǐng)域應(yīng)用的核心場景是智能保險顧問，幫助消費者更快捷地根據(jù)自己客觀的風(fēng)險因素和主觀保險需求來選擇產(chǎn)品。圖2為目前市場上應(yīng)用的人工智能保顧和未來人工智能保顧的技術(shù)流程圖。

智能保顧就是一類專家系統(tǒng)，組成部分為人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取機構(gòu)。知識庫儲存著該領(lǐng)域?qū)＜翌^腦中的經(jīng)驗和知識，推理機負責(zé)利用知識解決問題（如圖3所示）。

智能保顧充分利用了性別、地域、年齡所引起的不同風(fēng)險程度及海量的醫(yī)學(xué)知識和精算科學(xué)，利用人工智能分析引擎，并且整合結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的信息，通過人機交互的方式改善和提高保險交易前的咨詢效率和服務(wù)。

圖4為簡單的保顧專家系統(tǒng)流程圖，專家系統(tǒng)程序開發(fā)的語言一般為Prolog、C++和JESS等。本文初步構(gòu)建了在簡易知識庫和小數(shù)據(jù)庫下的保顧專家系統(tǒng)的框架。為了便于觀察，地區(qū)僅選用北京、海南兩個省份，年齡范圍分為六檔，步驟如下。

（1）初始化規(guī)則合集，加入規(guī)則信息：“有社?！薄盁o社?！?；“北京”“海南”；“男”“女”；“18-30歲”“31-45歲”“46-60歲”“61-80歲”。

（2）初始化規(guī)則事實合集，加入規(guī)則事實：主要為北京、海南兩地的疾病發(fā)生率表，男性、女性在各年齡層的疾病發(fā)生率表，重疾險、健康險和意外險產(chǎn)品中各個險種及不同保額的全部保險費數(shù)據(jù)，并以北京、海南兩地針對不同疾病進行住院醫(yī)療的平均費用為輔助。通過規(guī)則事實判斷被保險人在上述不同條件下主要面臨的疾病風(fēng)險和意外風(fēng)險。在保險費用與主觀保障需求的約束下，確定重疾險、健康險、意外險的優(yōu)先級和權(quán)重，為被保險人推介滿足其意愿的保險產(chǎn)品方案組合。根據(jù)不同水平的疾病發(fā)生率推斷出規(guī)則事實如以下形式：

有社?！本小?8-30歲”→（P（A病）＞P（B?。綪（C?。尽?、（P（A意外）＞P（B意外）＞P（C意外）＞……）等等。

本方案的客觀因素組合存在32組，可組合出32組不同條件的重大疾病發(fā)生率表，在代碼中分別輸入主觀約束條件和疾病風(fēng)險發(fā)生率與保險方案的關(guān)系，按疾病發(fā)生的概率為被保險人推薦適合的保險方案。

可以預(yù)見，隨著技術(shù)的進步，人工智能保險顧問的未來將不僅局限于保險方案的配比，而是在此基礎(chǔ)上的基于客戶需求的個性化產(chǎn)品設(shè)計，根據(jù)被保險人的風(fēng)險偏好、保障需求和保費預(yù)算進行精算定價，在線上或線下及時設(shè)計出符合被保險人需求的個性化保險產(chǎn)品。

（二）基于線上數(shù)據(jù)的個性化保險產(chǎn)品

在大數(shù)據(jù)時代，消費者在網(wǎng)絡(luò)上的每一個點擊都是一串?dāng)?shù)據(jù)。目前，互聯(lián)網(wǎng)公司會根據(jù)消費者的瀏覽信息確定其偏好，給消費者推薦商品。這樣的行為一般通過人工智能個性化推薦算法來實現(xiàn)，推薦的基礎(chǔ)為人口統(tǒng)計學(xué)、內(nèi)容相關(guān)性和關(guān)聯(lián)規(guī)則等。推薦主要流程為：根據(jù)用戶的購買偏好產(chǎn)生相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對互聯(lián)網(wǎng)平臺上商品的一系列屬性如銷量、價格、評價等信息進行拆解和評級，根據(jù)用戶在手機上的瀏覽記錄進行篩選和反饋，將購買歷史、瀏覽記錄等信息賦予不同權(quán)重，最終計算出消費者對商品的偏好并依此進行推薦。

目前，個性化推薦算法主要為協(xié)同過濾、深度學(xué)習(xí)、矩陣分解和聚類等。其中，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域之一，而機器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的核心，深度學(xué)習(xí)算法的研究和應(yīng)用十分廣泛，在國際上得到了資本的認可，如谷歌、YouTube和阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)公司均在深度學(xué)習(xí)推薦上有廣泛的研究和應(yīng)用。

如果保險公司能夠得到每一個潛在投保人的行為數(shù)據(jù)、風(fēng)險偏好、關(guān)注的話題和擔(dān)心的問題等信息，保險展業(yè)的效率和成功率將大幅增加。個性化推薦算法目前已經(jīng)成熟，但橫亙在保險公司和個性化推薦之間的是數(shù)據(jù)問題。傳統(tǒng)保險公司收集線上數(shù)據(jù)的能力明顯弱于以數(shù)據(jù)為資產(chǎn)的互聯(lián)網(wǎng)公司和移動端的手機應(yīng)用公司，而目前大型互聯(lián)網(wǎng)公司基本都控股或持股保險公司，且在其生態(tài)體系中具有重要地位。數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)公司的重要資產(chǎn)，所以在股權(quán)上沒有互聯(lián)網(wǎng)基因、僅靠公司自營網(wǎng)站獲取線上數(shù)據(jù)的保險公司在數(shù)據(jù)競爭上將處于劣勢。目前，移動互聯(lián)端消費市場是互聯(lián)網(wǎng)交易的主力軍，消費者的日常行為和消費行為也正由個人電腦端轉(zhuǎn)向移動端，因此，保險公司應(yīng)抓住移動互聯(lián)革命的先機，發(fā)展多樣化數(shù)據(jù)獲取渠道，在保險展業(yè)形式上進行創(chuàng)新。

（三）基于行為數(shù)據(jù)的個性化保險產(chǎn)品

行為數(shù)據(jù)是對被觀測個體的行為和產(chǎn)生行為時的環(huán)境進行采集、編碼和傳輸后獲得的數(shù)據(jù)。對保險產(chǎn)品的精算定價需要海量的數(shù)據(jù)，目前應(yīng)用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過了緩慢收集和整理的滯后型數(shù)據(jù)，在這樣的條件下進行評估得出的風(fēng)險信息不夠全面，也難以更準(zhǔn)確地預(yù)示未來。更為優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)是對被保險人的行為和周遭環(huán)境進行實時采集、實時傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。目前國際上在這一領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用主要為基于駕駛員行為的汽車保險、基于可穿戴設(shè)備的可變動保額保險和基于物聯(lián)網(wǎng)的養(yǎng)殖業(yè)保險（Liu Zhishuo等，2017）。

?圖2 人工智能保顧流程圖

?圖3 專家系統(tǒng)構(gòu)成圖

?圖4 保顧專家系統(tǒng)流程圖

2018年末，中國保險行業(yè)協(xié)會創(chuàng)新產(chǎn)品評審委員會通過了4家財險公司關(guān)于基于駕駛員行為的汽車保險（Usage Behavior Insurance，UBI）產(chǎn)品的申報。2018年9月1日，青海完成了首單自主定價的商業(yè)車險，標(biāo)志著UBI車險正式在中國“登陸”。依據(jù)行為數(shù)據(jù)進行產(chǎn)品定價的方式在國際車險領(lǐng)域的研究和應(yīng)用已有二十年的歷史。UBI車險融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和精算方法，近年來在國際車險業(yè)務(wù)中的份額穩(wěn)步提升。在具體的實現(xiàn)方式上，保險公司在汽車上安裝車載診斷系統(tǒng)（On-Board Diagnostic，OBD），對駕駛員的駕駛行為、駕駛時間和地點等信息予以實時采集和傳輸（Stefano B等，2007），經(jīng)過評估和精算后對安全駕駛的人員給予保費優(yōu)惠。在UBI車險流程中，人工智能算法在框架設(shè)計、流程優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析等方面提供了解決方案，也在UBI車險的擴展服務(wù)如路線優(yōu)化和駕駛行為糾正等服務(wù)中提供了技術(shù)支持。此外，由于行為主體一般為有機體，所以以行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的保險產(chǎn)品在人身保險和農(nóng)業(yè)保險中的養(yǎng)殖業(yè)領(lǐng)域?qū)⒏哌m應(yīng)性和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

人工智能分支下的圖像識別、語音識別和傳感器數(shù)據(jù)處理算法等技術(shù)是將物聯(lián)網(wǎng)和保險有機聯(lián)結(jié)的工具，保險個體的實時數(shù)據(jù)也為人工智能提供了養(yǎng)料。物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)傳輸采集的實時性，將個體信息數(shù)字化即時化，隨著邊緣計算技術(shù)的發(fā)展，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合正由智聯(lián)網(wǎng)邁向?qū)崟r智聯(lián)，逐步實現(xiàn)了在駕駛、運動等高風(fēng)險行為下對有效信息的實時傳輸、處理和反饋。

四、人工智能與保險產(chǎn)品融合的挑戰(zhàn)

人工智能與保險產(chǎn)品融合的壓力主要源于消費者、保險公司和監(jiān)管部門三個方面。在大數(shù)據(jù)時代，用戶意味著數(shù)據(jù)和流量，是所有公司的重要資產(chǎn)，也是開展黏性業(yè)務(wù)的關(guān)鍵。保險是有溫度的金融服務(wù)行業(yè)，對于消費者而言，人工智能技術(shù)應(yīng)用的挑戰(zhàn)在于能否保證消費者在保險業(yè)務(wù)中的服務(wù)質(zhì)量和效率，個性化產(chǎn)品能否平衡消費者的保障需求和預(yù)算約束，個人隱私能否得到有效保護。消費者的認可程度決定了人工智能技術(shù)在保險業(yè)的未來。

對于保險公司而言，新技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵在于是否在成本不變或降低的條件下提高了生產(chǎn)率。2017年1月，日本富國生命保險引進了IBM公司的Watson Explorer人工智能系統(tǒng)進行保險索賠分析工作，從而替代了理賠評估部門30%的員工，每年因此可以節(jié)約110萬美元的員工薪水。諸如此類正面的案例在資訊中出現(xiàn)的頻率較高，但目前國際上存在數(shù)千家人工智能公司，保險公司在選擇技術(shù)時應(yīng)抱有警惕，人工智能技術(shù)的成熟度和與保險產(chǎn)品的契合度會影響保險產(chǎn)品定價、定損和理賠，影響保費收入和賠付金額，進而對公司的經(jīng)營產(chǎn)生影響。

目前，我國監(jiān)管機構(gòu)對于保險產(chǎn)品的審批較為嚴(yán)格，基于人工智能技術(shù)的保險產(chǎn)品創(chuàng)新也需要得到監(jiān)管部門的批準(zhǔn)。在技術(shù)應(yīng)用方面，人工智能作為新技術(shù)存在許多不確定因素，會給保險業(yè)帶來新的風(fēng)險（孫壯珍，2018），金融審慎監(jiān)管的目標(biāo)也會隨之變化，如何在合規(guī)的前提下，利用人工智能技術(shù)進行保險產(chǎn)品創(chuàng)新和應(yīng)用是保險公司在未來需要面對的問題。

五、結(jié)語

人工智能技術(shù)在保險領(lǐng)域的應(yīng)用對保險業(yè)發(fā)展有著開創(chuàng)性和顛覆性的影響，是在中國保險業(yè)處于轉(zhuǎn)型陣痛時期的一劑強心劑，為未來的發(fā)展提供了動力和契機。近年來，中國保險市場積極擁抱科技，在數(shù)據(jù)處理、改善服務(wù)和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程等方面取得卓越成效。雖然在現(xiàn)有監(jiān)管框架下，基于人工智能技術(shù)的保險產(chǎn)品創(chuàng)新可能會遇到一些阻礙，但對于保險科技的探索仍應(yīng)不斷推進，將繼續(xù)探尋科技應(yīng)用和監(jiān)管要求的平衡，為金融保險業(yè)的發(fā)展增添新動力。