人工智能如何助力未來人壽保險市場發(fā)展？

文|未央網(wǎng)

4月12日訊，有一天，也許你會對著自家的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，價值50萬美元的人壽保險單嗎?”

好吧，我們還沒到這個地步，但在人壽保險行業(yè)，人工智能(AI)和機器學習的應用已經(jīng)帶來一場變革。

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

人工智能經(jīng)常通過自然語言處理(NLP)來實現(xiàn)。當有人向Alexa提供保險報價，與社交媒體聊天機器人互動，甚至提交保險索賠時，實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，人工智能機器人可以幫助人們了解他們的保險需求，回答有關他們的財務狀況的問題，并幫助客戶建立繼續(xù)購買的信心。 然而，它必須非常復雜和人性化，才能真正發(fā)揮作用，否則客戶最終會收到類似"抱歉，我不明白"的回應。

對那些致力于提高保險購買體驗適應性的人工智能來說，還有另一個重要機會：基于具體的客戶資料和投入，度身定制語氣和采購行程，最終消除客戶對不相關問題和步驟的需求。

基于機器的算法承保

隨著越來越多數(shù)據(jù)和經(jīng)驗的出現(xiàn)，機器學習技術可以迭代排列，以發(fā)現(xiàn)只有在大量申請者基礎上才能明顯顯現(xiàn)的，數(shù)據(jù)點之間的微妙模式和關系。 它可以超越人類分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人會忽略的復雜細節(jié)。

這種基于機器的過程為人壽保險客戶在申請過程中移交的信息增加了附加價值。 例如，它可以提供即時的保險范圍決策，并基于更高的準確性提供更具競爭力的定價，從而降低風險。

以機器為基礎的承保到目前為止是有限度的。 機器學習一般用于機器可以根據(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，對于更復雜的案例，或者說直到機器學習了足夠多的場景，機器程序明白何時應該將分析轉交給人類，進行更徹底的再分析。

當需要人工審查時，機器可以以結構化的方式縮小細節(jié)，使承保者能夠專注于最重要的利益相關信息。

數(shù)據(jù)：人壽保險的基礎

要理解人壽保險中的機器學習，必須先考慮作出投保決定所需的數(shù)據(jù)，并確認其正確性。 這是用于分析和迭代的最復雜的數(shù)據(jù)集之一，因為承保決策的結果需要30年才能看到。 人壽保險的機器學習數(shù)據(jù)主要有兩類：申請人信息和外部數(shù)據(jù)來源。

機器學習利用在申請過程中獲得的關于客戶的寶貴見解來比較一個人的健康史，生活方式選擇，職業(yè)以及這些因素對后續(xù)類似的人壽保險買家的風險。

為了使比較更為明確，該模型需要承保決策的歷史，結果，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使用了來自15年歷史數(shù)據(jù)和約100萬申請人的規(guī)則。 這些見解，結合行業(yè)標準的第三方數(shù)據(jù)源和申請人信息，幫助模型進行決策。

你可能會在認為，"既然日常活動，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)。

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

關鍵在于平衡更多數(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，當務之急應該是該技術能帶來的客戶價值。 如果正確使用機器學習，可以減少收集數(shù)據(jù)的需要，機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訂購人壽保險可能并不實際，但完全以機器為導向的，真對您的所愛之人的財務保護，可能并不遙遠。

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