AI 在保险领域的应用

保险业中的 AI 是指利用 AI、自动化和其他先进技术来改善保险业的承保范围和服务提供。

与其他金融服务行业一样，保险业也需要大量数据。这些数据可以帮助保险公司决定为哪些人提供何种保险，以及应该收取哪些保费。人工智能可以增强保险商的决策能力，从而更好地关怀客户，并提高盈利能力。

保险业历来广泛运用数据和算法，比如在计算保费时，以及在承保过程中处理个人和非个人数据，以此来评估风险并确定保险产品的价格。而 AI 的出现，则以更大的规模和更快的速度提升了这些方面的能力。

采用新技术服务客户的保险科技公司的兴起，既可以向传统保险公司提供服务，也可以在业务上对其构成挑战。

AI 技术可以帮助那些为个人和公司提供保险的组织。因此，保险提供商和保险生态系统中的其他组织应考虑制定几项人工智能驱动计划，以实现这一强大技术的优势。

保险提供商可以利用多种 AI 应用程序来改善其运营。

• API
• 业务流程自动化
• 生成式 AI
• 智能自动化
• 机器学习
• 自然语言处理
• 光学字符识别

API 可支持软件应用程序相互通信以交换信息。API 可以将保险生态系统中的各类组织连接起来，以便开展合作。它可以连接承保人、第三方理算公司和索赔人，以便更好地共享和访问信息。它还能促进保险业的持续发展。例如，保险中介和聚合器等保险科技公司的崛起可以利用 API 与保险公司连接，向客户展示费率和优惠。

业务流程自动化 (BPA) 可将保险业复杂而重复的业务流程自动化。BPA 可以轻松处理客户引导、索赔处理、承保和其他保单管理服务。

生成式 AI 借助大型语言模型 (LLM)，可以通过多种方式帮助保险公司。生成式 AI 可以帮助保险员工简化任务，例如回答客户服务问题和分析文档或个别文本块。它能帮助客户服务代表更好地响应客户问题。它还可以通过使用聊天机器人和虚拟助理等 AI 技术来帮助客户解决自己的问题。例如，IBM 通过 watsonX 技术，使用生成式 AI 来帮助公司优化用于处理大型文档、文本块或图像的流程。IBM 还为保险客户创建了一个聊天机器人，帮助投保人提供必要的文件并访问其保险套餐中提供的承保范围的完整视图。因此，根据商业价值研究院的一份报告，77% 的行业高管表示，他们需要快速采用生成式 AI 才能与竞争对手竞争。

智能自动化是任何 AI 驱动的工作流程的标志。它涉及使用自动化技术来简化和扩展整个组织的决策。例如，保险供应商可以使用智能自动化来计算付款、估算费率和满足合规需求。

机器学习 (ML) 利用数据和算法让 AI 能够模仿人类的学习方式，从而逐渐提高其准确性。保险商可以使用 ML 技术（如深度学习）来分析其客户数据，并支持向潜在客户和客户推荐产品的服务。

自然语言处理 (NLP) 是 AI 的一种，它利用机器学习使计算机能够理解人类语言并与人类交流。保险公司可以使用 NLP 来解析客户提供的信息，以确定是否能提供合适的保险以及费用是多少。例如，提供医疗保险的组织可以向潜在客户询问有关其病史的问题，以更好地承保其保险产品。

光学字符识别 (OCR) 也称为文本识别，它使用自动数据提取技术将文本图像快速转换为机器可读的格式。它是保险公司数字化方法的重要组成部分，可以将传统资产转化为可搜索的数字内容。使用 OCR 将旧表格和索赔数字化并放入数据库，可以帮助他们更好地了解业务和服务产品的完整历史。

AI 解决方案支持多种形式的保险商用例。

• 索赔管理
• 代码现代化
• 欺诈检测
• 管理风险
• 根据消费者行为
• 承保

AI 工具可以加快索赔处理和赔付速度，从而改善索赔处理流程。保险公司可以使用自然语言处理 (NLP) 读取、解释、处理文件和图像，以决定是否批准索赔。

判别式 AI 通过分析大量历史数据，能够评估调整方案的合理性，并确保调整过程的质量和一致性。同时，生成式 AI 可以辅助调整人员进行数据汇总，并生成初步报告。

一些保险公司，特别是那些成立已有数十年的老牌公司，可能还在使用包括 COBOL、汇编语言和 PL/1 在内的多种过时技术。IBM 使用生成式 AI 帮助老牌保险公司实现 IT 系统的现代化，并创建可与现有技术配合使用的代码。保险公司 Sun Life 使用 IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) 解决方案来编辑代码、调试和启动应用程序发现，以分析对其 IBM® zSystems 大型机的影响。

AI 工具可以加快索赔处理和赔付速度，从而改善索赔处理流程。保险公司可以使用自然语言处理 (NLP) 读取、解释、处理文件和图像，以决定是否批准索赔。

判别式 AI 通过分析大量历史数据，能够评估调整方案的合理性，并确保调整过程的质量和一致性。同时，生成式 AI 可以辅助调整人员进行数据汇总，并生成初步报告。

欺诈检测是指识别保险领域中可能存在的犯罪行为，这些行为通常表现为可疑的活动。潜在保险欺诈的最常见例子是虚假索赔，例如捏造事故经过或夸大事故损失。其他例子包括伪造医疗记录、盗用他人身份以及其他形式的虚假陈述。AI 可以分析提交的索赔数据，并将其与历史数据进行比对，从而更有效地判断索赔的真实性。

AI 驱动的欺诈检测软件可以监控交易、应用程序、API 和用户行为，帮助组织更好地预防欺诈或阻止正在进行的欺诈。

风险管理和风险评估是保险商业务战略的关键组成部分。为了提高盈利能力，保险公司和再保险公司需要充分了解每位客户的潜在索赔风险。这一点适用于所有类型的保险业务。使用 AI 分析保险公司从外部事件和客户处获得的大量数据，可以帮助他们合理地进行保单定价，并尽量减少重大意外损失。

IBM 正在使用财产保险承保和索赔调查数据，以在 IBM watsonx AI 产品组合中构建基础模型。该模型的目标是提高风险评估和决策过程的成功率和效率。

商业价值研究院的一项研究发现，60% 的保险公司预计非传统产品和服务很快就会产生与现有传统产品相当的收入。保险公司可能会涉足差异化的风险环境，例如基于行为的保险。他们需要 AI 工具来更好地了解这些环境，以及更准确地为其保单定价。

核保是决定是否向申请人提供保险单并对其进行适当定价的过程。AI 模型可以通过分析客户提供的数据帮助公司改进核保工作。承保人可以选择由人工智能决定是否提供报价，并使用所提供的数据为保单定价。

AI 的采用给保险公司和其他保险行业组织带来了多项优势。

• 提高效率
• 加强网络安全
• 个性化客户体验
• 预测性分析
• 减少索赔

通过使用生成式 AI 和机器学习等 AI 工具，保险业的组织可以更好地完成索赔处理、新客户注册、营销与传播活动等手动任务。使用 AI 来管理此类任务，员工就有更多时间来处理更重要的任务，例如为客户解决更棘手的问题。AI 还有助于优化工作流程。IBM 借助 IBM Cloud Pak for Business Automation 产品，通过使用低代码工具、报告、仪表板以及 AI 驱动的分析，帮助 Swiss Re 财务部门实现了季末结算方式的转型。

AI 可帮助组织更好地发现存在安全问题的潜在欺诈行为。AI 驱动的网络安全能够更快地检测问题，甚至可以在无需人工干预的情况下修复问题。鉴于保险公司掌握着重要的个人数据，运用 AI 有助于避免重大的声誉损害和监管处罚。

AI 帮助组织使用定制消息向特定群体进行营销，从而改善客户体验。AI 还能增强客户支持，提供更强大的自助式客户服务工具（如聊天机器人和虚拟助理），并通过生成式 AI 让客户服务代表掌握更多信息。商业价值研究院的调查发现，使用生成式 AI 的保险公司，其客户留存率提高了 14％，净推荐值提升了 48％。

保险公司可以在数据管理流程中运用 AI，以提升其洞察力和分析能力。他们需要预测未来可能发生的情况，以及这些情况将如何影响其根据现有保单所承担的责任。通过 AI 从现有数据中提取预测性洞察，可以帮助他们制定更有效的策略，从而充分把握当前的机遇，同时避免未来潜在的风险。

AI 可用于家庭环境，例如，它可以与物联网 (IoT) 技术结合，应用于一氧化碳和烟雾探测器等设备，在潜在危险发生时立即向住户发出警报。智能设备中使用的 AI 还能及时发现可能危及生命的情况或健康问题，从而有助于降低人寿保险理赔中的死亡风险。

在保险行业应用 AI 存在一些潜在风险，公司应该考虑到这些风险。

• 数据质量
• 潜在的歧视
• 监管问题
• 技能差距

单靠 AI 可能会导致数据出现问题。这项技术仍在发展完善中，它可能会犯错，比如凭空捏造不存在的数据，或者对用户的请求做出错误的解读。任何计算上的失误，或者凭空添加的虚假数据，都可能严重影响基于这些数据做出的战略决策。因此，我们需要人工复核 AI 的处理结果，或者采用其他方法进行核查和制衡。

AI 是在人类数据集上进行训练的，因此模型可能会存在歧视，例如拒绝向某些群体提供保险或收取过高保费。如果公司不采取有效措施来避免潜在的歧视问题，可能会引起监管方面的担忧。因此，保险公司最好不要使用像 ChatGPT 这样通用的生成式 AI 工具，而应选择与 IBM 等公司合作，使用针对保险业务场景开发的专业工具，或者自行开发专用工具。

保险公司必须采取措施保护客户数据。AI 可以帮助保护这些数据，但在外部 AI 工具上使用相关数据可能会违反某些法规。保险公司应该深入调查他们考虑使用的任何 AI 工具，并在将任何客户数据暴露给这些技术工具之前寻求法律专业人士的指导。IBM watsonx.governance 工具包可帮助保险公司监控和治理整个 AI 生命周期，从而有效降低风险和合规问题。

保险行业的公司内部可能没有适当的资源来充分利用 AI。他们可能没有合适的人员，或者现有员工可能缺乏合适的技能。与其他行业的公司一样，保险公司应该投资于 AI 技能提升和再培训，让员工能够胜任未来以 AI 为主要组成部分的工作。当有职位空缺时，公司应该考虑雇用已经掌握 AI 相关技能的新员工。