人工智能如何助力未來人壽保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展？

文|未央網(wǎng)

4月12日訊，有一天，也許你會(huì)對(duì)著自家的Alexa說：

“Alexa，你能再訂一管牙膏牙膏，買瓶瓶裝水，再買一份20年期，價(jià)值50萬美元的人壽保險(xiǎn)單嗎?”

好吧，我們還沒到這個(gè)地步，但在人壽保險(xiǎn)行業(yè)，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用已經(jīng)帶來一場(chǎng)變革。

AI擁有的大量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合與保險(xiǎn)行業(yè)需要的微妙的人際關(guān)系，多年的歷史數(shù)據(jù)以及需要察言觀色的獨(dú)特的銷售流程十分契合，因此AI的功能非常適用于保險(xiǎn)行業(yè)。

人工智能經(jīng)常通過自然語言處理(NLP)來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)有人向Alexa提供保險(xiǎn)報(bào)價(jià)，與社交媒體聊天機(jī)器人互動(dòng)，甚至提交保險(xiǎn)索賠時(shí)，實(shí)際上是是自然語言處理系統(tǒng)在發(fā)揮作用。

在購買前的教育階段，人工智能機(jī)器人可以幫助人們了解他們的保險(xiǎn)需求，回答有關(guān)他們的財(cái)務(wù)狀況的問題，并幫助客戶建立繼續(xù)購買的信心。 然而，它必須非常復(fù)雜和人性化，才能真正發(fā)揮作用，否則客戶最終會(huì)收到類似"抱歉，我不明白"的回應(yīng)。

對(duì)那些致力于提高保險(xiǎn)購買體驗(yàn)適應(yīng)性的人工智能來說，還有另一個(gè)重要機(jī)會(huì)：基于具體的客戶資料和投入，度身定制語氣和采購行程，最終消除客戶對(duì)不相關(guān)問題和步驟的需求。

基于機(jī)器的算法承保

隨著越來越多數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)的出現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以迭代排列，以發(fā)現(xiàn)只有在大量申請(qǐng)者基礎(chǔ)上才能明顯顯現(xiàn)的，數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的微妙模式和關(guān)系。 它可以超越人類分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人會(huì)忽略的復(fù)雜細(xì)節(jié)。

這種基于機(jī)器的過程為人壽保險(xiǎn)客戶在申請(qǐng)過程中移交的信息增加了附加價(jià)值。 例如，它可以提供即時(shí)的保險(xiǎn)范圍決策，并基于更高的準(zhǔn)確性提供更具競(jìng)爭力的定價(jià)，從而降低風(fēng)險(xiǎn)。

以機(jī)器為基礎(chǔ)的承保到目前為止是有限度的。 機(jī)器學(xué)習(xí)一般用于機(jī)器可以根據(jù)其接收的數(shù)據(jù)和承保規(guī)則作出自信決定的情況下，對(duì)于更復(fù)雜的案例，或者說直到機(jī)器學(xué)習(xí)了足夠多的場(chǎng)景，機(jī)器程序明白何時(shí)應(yīng)該將分析轉(zhuǎn)交給人類，進(jìn)行更徹底的再分析。

當(dāng)需要人工審查時(shí)，機(jī)器可以以結(jié)構(gòu)化的方式縮小細(xì)節(jié)，使承保者能夠?qū)Ｗ⒂谧钪匾睦嫦嚓P(guān)信息。

數(shù)據(jù)：人壽保險(xiǎn)的基礎(chǔ)

要理解人壽保險(xiǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)，必須先考慮作出投保決定所需的數(shù)據(jù)，并確認(rèn)其正確性。 這是用于分析和迭代的最復(fù)雜的數(shù)據(jù)集之一，因?yàn)槌斜Q策的結(jié)果需要30年才能看到。 人壽保險(xiǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)主要有兩類：申請(qǐng)人信息和外部數(shù)據(jù)來源。

機(jī)器學(xué)習(xí)利用在申請(qǐng)過程中獲得的關(guān)于客戶的寶貴見解來比較一個(gè)人的健康史，生活方式選擇，職業(yè)以及這些因素對(duì)后續(xù)類似的人壽保險(xiǎn)買家的風(fēng)險(xiǎn)。

為了使比較更為明確，該模型需要承保決策的歷史，結(jié)果，第三方數(shù)據(jù)集合以及承保規(guī)則。 例如，我們的算法承保平臺(tái)使用了來自15年歷史數(shù)據(jù)和約100萬申請(qǐng)人的規(guī)則。 這些見解，結(jié)合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的第三方數(shù)據(jù)源和申請(qǐng)人信息，幫助模型進(jìn)行決策。

你可能會(huì)在認(rèn)為，"既然日?；顒?dòng)，社交和各種其他數(shù)據(jù)集都可以收集，為什么不探索新的數(shù)據(jù)源呢?

答案是：從客戶和技術(shù)的角度來看，更多的數(shù)據(jù)并不總是一件好事。

如果你要求客戶提供更多數(shù)據(jù)，那么你必須為他們提供的信息創(chuàng)造更多的價(jià)值。 您還必須確保以道德的方式收集，分析和處置這些數(shù)據(jù)。

從機(jī)器的角度來看，太多的數(shù)據(jù)點(diǎn)和太少的示例場(chǎng)景可能會(huì)為機(jī)器創(chuàng)建太多變量，使機(jī)器難以成功確定什么是"重要的"。

關(guān)鍵在于平衡更多數(shù)據(jù)的需求，增加數(shù)據(jù)的精度和價(jià)值。

未來行業(yè)將何去何從?

隨著越來越多的公司尋求部署人工智能技術(shù)，當(dāng)務(wù)之急應(yīng)該是該技術(shù)能帶來的客戶價(jià)值。 如果正確使用機(jī)器學(xué)習(xí)，可以減少收集數(shù)據(jù)的需要，機(jī)器只需提出確定死亡率所需的問題，并最終作出決定即可。

雖然通過Alexa訂購人壽保險(xiǎn)可能并不實(shí)際，但完全以機(jī)器為導(dǎo)向的，真對(duì)您的所愛之人的財(cái)務(wù)保護(hù)，可能并不遙遠(yuǎn)。

生成海報(bào)

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