保險業70周年“大閱兵”:智能保顧、知識圖譜、



而發展至今,被人工智能、大數據算法、自然語言理解模型等技術加持的保顧已習得“特種兵”的十八般武藝了嗎?

目前,市面上的保顧主要為用戶提供風險測評、保險知識問答,以及個性化保障方案推薦等服務。

據了解,智能保顧的大腦由結構化信息組成。在這顆大腦中,每個保險產品都被完全細化、拆分到“責任”層,并與用戶畫像信息對應關聯?;诖?,保顧機器人才能準確理解用戶需求,篩選出匹配的保障方案,并做出“萌萌噠”的個性化反應。

這些“特種兵”在市場上的反響到底如何?

眾安保險今年7月發布的眾安精靈首份用戶報告顯示,過去一年,眾安研發的智能投顧程序一天最多會為30萬用戶提供服務。

此外,智能保顧有望進一步發揮價值的領域是客訴處理。

在一些業內人士看來,目前,保險公司面臨的不少理賠客訴源于公司過度承諾責任,以及用戶申請理賠時未能及時找到溝通渠道。這就要求保險公司的咨詢渠道能夠更通暢,信息更清晰、無歧義,從而幫助用戶更好地了解產品責任。而訓練智能保顧、建立智能客服體系或將是一項有效舉措。

“電子軍事沙盤”:保險知識圖譜

腦力值 ★★★☆☆

敏捷值 ★★★☆☆

戰斗力 ★★☆☆☆

什么是電子軍事沙盤?你可能一頭霧水,而保險知識圖譜對于不少人來說也是這樣,是一項小眾的“武器”。

軍事沙盤是一種可被用于模擬作戰地形、展示兵力部署、武器配置等信息的模型。保險科技領域也有這么一個“模型”:它將人類世界中的知識,以機器能夠理解的結構化形式儲存在機器世界里——這便是保險知識圖譜。正因為它,人工智能才擁有了可以推理的大腦。

知識圖譜這一概念最早由谷歌于2012年提出,當時用于指代提升搜索引擎性能的知識庫。在保險行業,這一概念直至最近三四年才“時髦”起來,尤其在健康險領域。而這股風潮背后,既有平安、眾安等保險公司積極開展商業布局,也有復旦、華師等高校推進理論探索。

比如,今年7月20日,復旦大學中國保險科技實驗室發布過中國疾病保險知識圖譜,初步建設成了疾病保險基礎數據庫。知識圖譜收錄了2009年至2019年間市場上所銷售(包括已停售產品)的3146份疾病保險主險與附加險條款、相關保險公司信息、醫學疾病數據等重要維度,這將有助于支撐疾病保險行業在風險控制、用戶體驗、產品設計、消費者服務等上層環節的智能科技應用探索。

保險業務雖然已步入數字化,但在保險產品的整個生命周期中,包括上報監管的條款文檔、核心系統中的產品配置、客戶咨詢的問答資料等,這些環節常常出現數據不一致的現象。

這就令保險在推廣、銷售等環節中出現歧義風險,比如,客戶咨詢時接觸到的宣傳信息與產品實際責任不一致。

同時,缺乏一種能讓AI算法模型“理解”的數據格式,也使得智能保顧、智能核保核賠的應用落地困難。

而知識圖譜所具備的兩大作用——消除歧義和定義關系,可從根源上解決這些問題。通過在知識圖譜上查詢,計算機可以無歧義地完成風控規則的檢查、保險承保范圍的咨詢、產品之間的比較推薦等任務。

不過,建設完善的知識圖譜投入巨大,目前仍處在初步探索階段。

“航母”:保險核心系統

腦力值 ★★★☆☆

敏捷性 ★★★★☆

戰斗力 ★★★★☆

不管過去,還是現在,保險核心系統的“出廠設置”都是巨無霸。它往往是一家保險公司最古老且最核心的“作戰平臺”,也是IT部門最重工打造的“精良裝備”。

近年來,這一平臺在云計算等新技術的賦能下不斷迭代升級。2014年,眾安建起部署在云端的核心系統無界山,每秒可以支撐起3.2萬筆保單的處理壓力,之后許多持牌的互聯網保險公司也相繼將核心系統送上云端。

這些系統大多具備處理大規模、多渠道、高并發業務的能力。不過,發展至今,核心系統上云仍并非保險公司標配,因為遷云這項工程牽一發而動全身,關系全軍戰斗力;而且,強金融監管之下,安全問題不容小覷。

隨之而來的是,輕科技面臨新的契機。為了進一步提升處理超大規模、超多渠道、超高并發業務的戰斗力,保險核心系統開始朝著“輕型航母”的方向發展,即越來越“小”,甚至向“微”進化。

有業內人士對《東保西險》表示,未來,分布式核心或將成為主流,類似于IOT的端側計算,每一項具體業務都會擁有自己的核心系統。

眾安科技CTO李雪峰認為,要用發展的眼光看待核心系統平臺,未來對業務的支持能力更為重要。




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