我国人工智能产业亟需构筑先发优势

我国人工智能产业亟需构筑先发优势

1app应用阶段数字发展加快了中国保险企业的转型和附加值。第一阶段，2004年起，我国保险公司建立互联网保险部门，通过渠道数字创新提升业务开展效率，尝试发展线上市场；第二阶段，2015年起，保险公司打造自有服务平台“国寿e”“大地通保”“神行太保”等APP完成业务拓展及保全服务等，部分环节可以实现电子检测、信息判断等自动化处理；第三阶段，伴随《中国保险业发展“十三五”规划纲要》提出充分应用人工智能等新兴技术，《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等政策出台，人工智能、区块链技术大力发展并在保险领域取得深入推广，如推出“定损宝”“智能闪赔/认证”等各类产品等，进一步深化保险科技发展。1.1模拟活动内部网络改造自2004年起，各保险公司尝试开启线上展业渠道，优化PC端在线服务和公司内部网络，模拟活动计划表单在线管理，开通线上培训，提升信息化服务水平，主要实现数据录入处理、线上流程互通及简单业务远程线上办理。传统科技的运用大量减少出单录单服务中的纸质资料，提升承保环节工作效率，缩短业内承保时间。1.2建设微平台，实现业务协同于2014年左右，保险行业以“客户服务全流程”为导向，基于线上平台提交并保存所有活动记录，通过移动平台完成线下展业、录单出单，险企推动移动APP发展。国内建立持牌专业互联网保险公司，探索建立数据诊断模块，协同多平台促进数据跨行业转化使用，逐步消除部分渠道壁垒，保证信息同步，及时开展保险的承保、理赔和风控工作。2016-2019年，中国互联网保单数量自61.7亿增长至406亿单，增加6.5倍。1.3保险产品方面伴随“人工智能”概念的提出与深化，保险生态被率先提出。承保服务方面，公司与各生态系统的连接通过保险科技赋能实现，进行精细化风险判断，并沟通健康管理辅助设备，通过图像识别与智能分析等输出个性互联网保险产品，扩充信息采集的多样性和处理的维度，加速场景化渗透，进一步提升保险服务客户的“精准性”和“连贯性”。提质增效方面，保险行业引入AI尝试在线活动管理，并进行AI服务与风控。理赔方面，借助保险科技，全新电子化技术与智能化自动理算引擎，逐步代替原寿险公司对医学背景专业人才的必要需求，通过人机互检，实现绝大多数赔案理算，并监测疾病分地区、分时期的治疗方案适当性与用药费用合理性来判断真实性，控制风险。至2020年，智能科技在保险客服与核保环节中运用率已达25%，至2023年智能科技在全流程业务中运作率将突破25^%，智能保险行业规模有望增至76.3亿元。2发展案例2.1在线赋能，实现产品化和服务升级在人工智能时代，机器依据客户风险评测、目标需求，基于基本信息完成大数据分析，快速提供风险保障方案，推荐保险产品。目前，我国相关典型产品主要为“众安精灵”（中安科技）、“阿尔法保险”（中国太保）与“大白”（风险管家）等。其中，“众安精灵”作为众安科技2018年5月发布的在线机器人，依托累计674万余条真实语料库和基于保险业务场景的深度学习模型，完成句法分析，对保险人群完成画像，贴合场景建立语音问答、保险测评、智能对比等产品矩阵，以选择确认的方式投放，开展多维度信息收集。同时，基于客户的个性需求，允许用户自行调整保额、条款（仅删减），以满足客户差异化需求，实现保险产品“定制”。此外，“众安精灵”上线以来，多次升级迭代画像数据及专业知识问答能力，普通话语境下语音交互识别率达93%以上，为在线服务人力节省61%，提升导购转化效率3倍，提升用户购买频次8.1%。在2020年疫情防控期间，智能机器人代替85%在线客服会话。2.2提升产能，科技赋能多家保险公司大力提升智能核保、理赔、保全环节的科技自动化水平。如阳光人寿于2019年发布智能核保大脑项目，将“科技赋能，智能风控”作为核心，推出核保机器人，实现7×24互动问答，提供高精度AI核保服务，核保时效由1～3天缩短至实时。平安寿险通过人工智能项目拟实现人力数较智慧客服模式建立前所需人力下降70%。，并提升产能32%。2019年，众安车险“马上赔”服务体系通过OCR识别技术、照片分流、视讯系统和后台智能作息对接等八项技术，贯通众安汽车好生活公众号、众安保险APP、支付宝保险模块服务栏“马上赔”端口，实现理赔对接。目前，“马上赔”服务的平均结案时间为11分06秒，每案因科技赋能与管理流程优化将成本下降37.2%。宙斯盾依托于区块链技术的可追溯特征与分布式数据储存方式，于2019年上线“AI+区块链保险解决方案”，主要应用于个性化保单服务与定价、出险核赔理算场景，提高风控和定价的精准度，实现数据、算法、模型资源的自由流动，解决“数据孤岛”问题，统筹碎片化信息，驱动共享融通。3发展瓶颈3.1数据交互存在壁垒保险科技行业对于数据运用的要求和规模增大，对接行业种类繁多，除因业务需求对接互联医疗行业、气象数据、农产养殖、车辆信息外，需要进一步收集用户的互联网浏览点击方向、交易内容、消费习惯等联动行业数据与客户数据，完成客户分析与画像，研发场景保险产品。但目前我国各数据平台交互存在壁垒，未形成统一的生态圈。此外，信息内容涉及中国公民个人隐私，如何取得、是否依法取得、取得范围及安全程度成为亟待解决的问题。3.2互联网公司与专业创业型科技企业的竞争我国保险科技市场的参与主体类型众多，除传统保险公司、互联网保险公司、保险中介公司外，包括互联网公司技术平台与专业创业型科技企业，均在保险科技行业中形成激烈竞争的格局。未来，针对保险产品、保险市场创新的迭代更新速度进一步提升，其竞争程度势必进一步加剧，易导致过度竞争、不正当竞争情况的出现，而不具备保险公司支撑的创业型科技企业容易出现资金困境。3.3科技支撑下的落地预期问题保险相关科技型创业公司的数量在2015年正式爆发，目前已基本具备标准化保险服务流程，部分公司获得融资，但人们对于大数据、人工智能、区块链在保险行业的落地预期过高，存在现实融合差距，科技本身存在诸多问题。例如，保险行业数据积累不足，大量非结构数据需要处理，“信息孤岛”问题导致人工智能最基本的“训练”需求无法满足，而国内各企业、各行业领域间，存在对置换数据共享权益的抗拒，区块链技术难以落地。4关于对策4.1建立风险动态监测和评估的监管模式，提高风险监管效率我国监管部门应建立高效协同机制打通数据隔阂，监管机构可运用大数据、云计算等技术构建数字化监管系统，实时监控企业内容交易数据和条款细节对比，完成跟踪监测，实现穿透式监管。同时，对风险进行集中管控，建立风险动态监测、定期评估的监管模式，避免因信息不对称导致的监管效率低下。效率方面，应切实注重保险科技对保险服务金融市场和实体经济的贡献程度，切实解决风险保障问题。同时，不应因引入保险科技扩大保险市场经营风险。4.2．根据对于新形势下学校、工作岗位的要求进行人才培养方向，根据新人才是保险科技发展关注的重要环节，在目前领域中，既了解保险又了解技术的从业者稀少，学校、工作岗位应及时调整人才培养方向，针对性地进行培养教学，度过即学即用的发展阶段，并注重形成人才梯队结构。目前，保险行业从业吸引力较低，人才获取的竞争力不足，我国应着力完善激励保险行业提升复合高水平人才待遇的政策。4.3云计算系统云计算系统建设与管理我国应进一步建立健全数据安全的保障机制，引导保险行业健康发展。目前，我国IT产业基础薄弱，投入不足，行业技术整体规划少，各公司均建立自己的云计算系统，可能会导致资源浪费，政府应激励各公司合理布局自身计算中心和灾备中心，推进行业基础设施建设，高效利用，避免资源浪费。4.4独立