今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《人工智能专题：通过AI转变保险（英译中）》。

（报告出品方：VIEWPOINT）

在新时代释放数据的力量

在数据和人工智能 （ AI ） 融合的推动下，保险格局正处于转型转变 的边缘。在一个信息是准确定价核心的世界里，在一个创新占据主导地 位的企业里，领导者必须拥抱技术进步，才能在数字时代茁壮成长。在 这个观点中，我们开始了一个充满前景的保险未来的旅程，探索人工智 能技术如何在这个古老的行业的各个方面彻底改变数据的使用。

设置阶段 ： 数据的作用

几个世纪以来 ， 保险公司一直依靠数据做出明智的决策 ， 并为客户提供量身定制的保险。它是行业的支柱 ， 是推动行业成功的关键功能背后的力量。保险公司使用两 种主要类别的数据 - 结构化和非结构化 ：

1. 结构化数据以表格和电子表格等格式一致地组织 ， 包 含定量信息并跟踪个人信息 ， 例如姓名 ， 地址和出生日期 ， 以及日期 ， 金额和原因等索赔详细信息。多年 来 ， 它一直是保险业的基石 ， 尽管此类数据的范围和 质量受到限制。

2. 非结构化数据没有一致的组织 ， 由文本、图像、声音 和其他详细信息组成。它 可以为保险公司提供承保前后客户行为和市场动态的 全面见解。非结构化数据还可以增强风险评估 ， 并 有助于更好地衡量潜在索赔申请的可能性。 非结构化数据通过使用网站访问和购买模式等数据来扩 展保险公司对客户行为和需求的理解。直到最近 ， 对这 种数据类型的访问成本很高 ， 在许多情况下几乎是不可 能的。然而 ， 人工智能的最新发展使得快速有效地处理 、分类和分析非结构化数据成为可能。 保险公司还利用断开的外部数据源 ， 如社交媒体、天气数据、财产评估数据、信用评分和政府数据以增强其内部数据 ， 从而扩大客户理解和风险评估 ， 并实现有针对性的产品供应和营销活动。

未来 ： 保险中的 AI

人工智能技术的快速发展正在重塑保险业的未来 （ 参见图 1 ） 。人工智能包含一系列工具 ， 包括但不限于机器 学习 (ML) 、自然语言处理 (NLP) 和图像识别 (IR) ， 这些工具支持保险公司的能力并彻底改变其运营 ：

- ML 通过从大量数据集中提供宝贵的见解来增强保险公司的能力。 使用支持 ML 的预测建模可以增强行为的准确性 预测和风险评估。它支持前瞻性措施 ， 如预测客 户需求和提供个性化建议。

- NLP 促进无缝客户interactions。聊天机器人和虚拟助手可快速处理查 询并改善服务。 NLP 还通过快速处理政策文档和电 子邮件中的非结构化数据来简化承保流程。

- IR 加快索赔评估分析事故现场或财产检查的视觉数据。这是另一个强大 的 AI 应用程序 ， 可以减少处理时间并提高整体满意度。

人工智能通过先进的分析和预测建模来提高效率 ， 从而改变保险。例如 ， 人工智能促进了主动欺诈检测、 个性化服务和更精确的承保 — — 所有这些都对定价和 索赔成本产生了积极影响。保险的未来取决于有效整合数据和人工智能技术。通 过战略实施，保险公司可以优化运营，提升客户体验 ，并保持在动态保险格局的最前沿。为了保持竞争优势，保险公司必须优先考虑强大的数据治理和道德的 AI 实践，以确保负责任的使用并建立信任，同时满监管要求。