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保险业"大阅兵":你所不知的保险科技生力军战力指数

发布时间:2019-10-17

雄赳赳,气昂昂。10月1日,庆祝中华人民共和国成立70周年大会将在北京天安门广场隆重举行,庆祝大会后还将举行盛大的阅兵式。

在国庆大阅兵前,《国际金融报》记者先带你“检阅”一下保险科技生力军的发展现状,以探寻新保险的未来之路。

从1949年新中国的第一家保险公司成立,到如今的公私营、中外资险企遍地开花,历经70年的洗礼,中国的保险行业已站在新的发展起点上,科技正成为保险发展的新动能。

“特种兵”:智能保顾

脑力值 ★★★☆☆

敏捷值 ★★★★☆

战斗力 ★★★☆☆

要说战斗值爆表且被广大受众熟知的就是保险科技特种兵——“智能保顾”。

2017年堪称智能保顾元年,随着保险、保险经纪小雨伞、大象保险等纷纷入局,一时间,各类“保保”“精灵”涌入大众视野。而这背后的操盘者主要包括保险公司及保险经纪公司、公司和在线客服公司三类。

其中,前者因深耕保险场景、拥有最丰富的购险数据而成为这股智能化浪潮中最有力的推手;而后两者由于数据原料稍弱,其优势分别表现在自然语言理解技术和人机协同作业的系统集成能力上。

而发展至今,被人工智能、大数据算法、自然语言理解模型等技术加持的保顾已习得“特种兵”的十八般武艺了吗?

目前,市面上的保顾主要为用户提供风险测评、保险知识问答,以及个性化保障方案推荐等服务。

据了解,智能保顾的大脑由结构化信息组成。在这颗大脑中,每个保险产品都被完全细化、拆分到“责任”层,并与用户画像信息对应关联。基于此,保顾机器人才能准确理解用户需求,筛选出匹配的保障方案,并做出“萌萌哒”的个性化反应。

这些“特种兵”在市场上的反响到底如何?

众安保险今年7月发布的众安精灵首份用户报告显示,过去一年,众安研发的智能投顾程序一天最多会为30万用户提供服务。

此外,智能保顾有望进一步发挥价值的领域是客诉处理。

在一些业内人士看来,目前,保险公司面临的不少理赔客诉源于公司过度承诺责任,以及用户申请理赔时未能及时找到沟通渠道。这就要求保险公司的咨询渠道能够更通畅,信息更清晰、无歧义,从而帮助用户更好地了解产品责任。而训练智能保顾、建立智能客服体系或将是一项有效举措。

“电子军事沙盘”:保险知识图谱

脑力值 ★★★☆☆

敏捷值 ★★★☆☆

战斗力 ★★☆☆☆

什么是电子军事沙盘?你可能一头雾水,而保险知识图谱对于不少人来说也是这样,是一项小众的“武器”。

军事沙盘是一种可被用于模拟作战地形、展示兵力部署、武器配置等信息的模型。保险科技领域也有这么一个“模型”:它将人类世界中的知识,以机器能够理解的结构化形式储存在机器世界里——这便是保险知识图谱。正因为它,人工智能才拥有了可以推理的大脑。

知识图谱这一概念最早由谷歌于2012年提出,当时用于指代提升搜索引擎性能的知识库。在保险行业,这一概念直至最近三四年才“时髦”起来,尤其在健康险领域。而这股风潮背后,既有平安、众安等保险公司积极开展商业布局,也有复旦、华师等高校推进理论探索。

比如,今年7月20日,复旦大学中国保险科技实验室发布过中国疾病保险知识图谱,初步建设成了疾病保险基础数据库。知识图谱收录了2009年至2019年间市场上所销售的3146份疾病保险主险与附加险条款、相关保险公司信息、医学疾病数据等重要维度,这将有助于支撑疾病保险行业在风险控制、用户体验、产品设计、消费者服务等上层环节的智能科技应用探索。

保险业务虽然已步入数字化,但在保险产品的整个生命周期中,包括上报监管的条款文档、核心系统中的产品配置、客户咨询的问答资料等,这些环节常常出现数据不一致的现象。

这就令保险在推广、销售等环节中出现歧义风险,比如,客户咨询时接触到的宣传信息与产品实际责任不一致。

同时,缺乏一种能让AI算法模型“理解”的数据格式,也使得智能保顾、智能核保核赔的应用落地困难。

而知识图谱所具备的两大作用——消除歧义和定义关系,可从根源上解决这些问题。通过在知识图谱上查询,计算机可以无歧义地完成风控规则的检查、保险承保范围的咨询、产品之间的比较推荐等任务。

不过,建设完善的知识图谱投入巨大,目前仍处在初步探索阶段。

“航母”:保险核心系统

脑力值 ★★★☆☆

敏捷性 ★★★★☆

战斗力 ★★★★☆

不管过去,还是现在,保险核心系统的“出厂设置”都是巨无霸。它往往是一家保险公司最古老且最核心的“作战平台”,也是IT部门最重工打造的“精良装备”。

近年来,这一平台在云计算等新技术的赋能下不断迭代升级。2014年,众安建起部署在云端的核心系统无 界山,每秒可以支撑起3.2万笔保单的处理压力,之后许多持牌的互联网保险公司也相继将核心系统送上云端。

这些系统大多具备处理大规模、多渠道、高并发业务的能力。不过,发展至今,核心系统上云仍并非保险公司标配,因为迁云这项工程牵一发而动全身,关系全军战斗力;而且,强金融监管之下,安全问题不容小觑。

随之而来的是,轻科技面临新的契机。为了进一步提升处理超大规模、超多渠道、超高并发业务的战斗力,保险核心系统开始朝着“轻型航母”的方向发展,即越来越“小”,甚至向“微”进化。

有业内人士对《东保西险》表示,未来,分布式核心或将成为主流,类似于IOT的端侧计算,每一项具体业务都会拥有自己的核心系统。

众安科技CTO李雪峰认为,要用发展的眼光看待核心系统平台,未来对业务的支持能力更为重要。

他说到,“近几年,保险公司或其它软件公司新打造的保险核心系统都比较类似,其技术架构大多具有四个特点:其一,数据库层面以分库分表的方式应对海量操作;其二,加入消息、服务等中间件保证高频交易顺利进行;其三,提供开放平台逐步拥抱渠道合作;最后,通过算法功能使得整体更加智能化。众安在底层架构上的理念是业务中台化、核心小型化、数据平台化。”

“新能源武器”:数据中台

脑力值 ★★★☆☆

敏捷性 ★★★☆☆

战斗力 ★★☆☆☆

数据中台无疑是当红炸子鸡,在保险行业,建设数据中台也渐成主流趋势,如众安已经研发了智慧经营系统,通过大数据和AI技术实时监控运营数据、洞察业务风险,而平安、太保、泰康等一众险企也都在自建。

阅兵方阵中,数据中台好比是新能源武器。

如无人机具有超高空飞行、对地观测能力强等特点,适用于灾害预警、国防安全等场景。与之类似,高价值的保险数据中台能够快速响应决策需求、有效驱动业务创新、帮助企业降本增效。

数据中台的强弱很大程度上由数据基础决定,但目前保险行业的整体数据基础薄弱,数据又是核心研发能力,险企与险企之间数据难以共享,一些企业不同的团队各自的数据指标及数据质量标准也难以互通,这导致建立数据中台目前落地困难。

众安数据智能中心算法高级专家王恒对记者表示,“未来,保险行业的数据中台主要围绕用户、产品等主题进行建设,而首个要务就是在底层数据上围绕数据量、速度、多样性、价值、可视化和合法性六个维度完善自身的数据体系。”

王恒说,“数据中台的能力与汇聚的数据种类和数量有关。数据中台本身的能力会极大影响业务能力,而业务数据反馈到数据中台上,也会影响数据中台对业务产生的价值。这个闭环将会导致整个行业强者愈强的态势。”