保险科技领域人工智能案例研究

技术前瞻发展：

保险科技领域人工智能(AI)案例研究模块1：

技术前瞻、风险管理和保险科技简介模块1目标探讨技术前瞻在保险行业的重要性了解人工智能和机器学习的定义、概念和应用领域探讨保险科技领域的最新进展和当前问题模块1学习成果：完成模块一后，学生将能够解释人工智能和保险行业的关键概念，并总结人工智能在保险科技领域当前和未来的作用。具体而言：技术前瞻在保险业的重要性人工智能和机器学习的定义、概念及应用领域保险科技领域的最新进展及当前问题模块1的主题技术前瞻基础人工智能基础知识保险科技简介破冰船你的专业是什么？如果不是这个专业，你的专业会是什么？除了毕业之外，你在大学剩余时间里的首要目标是什么？1.1技术前瞻的基本原理技术前瞻原理简介技术前瞻可以被描述为利用新工具应对科学、技术和创新系统中长期问题的准备情况。

如今，技术前瞻被定义为“系统地展望科学、技术、经济、环境和社会长期发展趋势的过程，旨在识别新兴通用技术以及可能带来最大经济和社会效益的战略研究基础领域”³技术前瞻原理简介

这个定义包含五个重要方面：要想称得上“预见未来”，对未来的展望必须是系统性的。这使预见未来与我们每个人在规划日常生活时所进行的内生性情景构建区分开来。前瞻性必须关注长期，这通常被认为超出了常规规划的范畴。因此，前瞻性的时间跨度通常在五年到三十年之间。科技推动力应与市场拉力相平衡。虽然这种看待创新过程的方式略显粗略，但关键在于，技术预测不应仅仅由科技主导。同样需要关注那些众所周知会影响创新的社会经济因素。技术前瞻原理简介（续）

Foresight专注于新兴通用技术，这些技术具有获得政府支持的合理理由。这是因为企业往往不愿意为支撑新兴通用技术的战略研究提供资金。必须关注社会影响，而不仅仅是财富创造。这促使近期一些前瞻性研究从一开始就采取更注重问题的视角，例如，关注犯罪预防、教育和技能培训、老龄化社会等问题。预见与预测是一回事吗？

预测者力求精准地预测未来世界可能呈现的面貌。相比之下，远见并非旨在预测未来，而是一个旨在创造共同的未来愿景的过程，利益相关者愿意通过他们今天选择采取的行动来认可这些愿景。预见与预测是一回事吗？（续）

（聚焦科技图片）为什么这对保险业如此重要？

保险业是一个信息驱动型行业。新的信息来源和处理技术将把承保提升到一个全新的水平，并增强保险公司管理风险和提供更复杂、更个性化保单的能力。许多人认为保险业非常保守，缺乏灵活性和创新精神。许多保险公司受制于过时且成本高昂的传统IT系统，这些系统导致理赔处理、发票开具，尤其是工作流程等后台操作效率低下。新兴技术（例如基于云的IT解决方案和应用程序接口(API)）为重振保险业的后台运营提供了诸多机遇。为什么这对保险业如此重要？（续）

确保未来竞争力及可持续创新为未来的竞争打造公司差异化优势培育现有技术或知识领域识别新技术或知识领域（“空白领域”）不要错过或忽视新趋势或“微弱信号”伴随外包或合作战略创造新业务或新技术知识以发展新业务预见技术变革或全球变化，以免公司被新的范式或新的竞争对手超越。它在未来会有什么用处？

数据和信息的网络安全仍然是客户、政府和行业（包括保险公司和其他金融机构）高度重视的问题。来自物联网设备和社交媒体的新型数据，结合人工智能和分析技术，使保险公司能够建立更加复杂的个人风险概况，从而实现个性化保单。1.2人工智能基础知识人工智能导论人工智能通过观察成百上千个例子来教会计算机解决问题，从中学习，然后利用这些经验在新的情境中解决相同的问题。人工智能是一个涵盖范围广泛的领域，包括：计算机视觉、语言处理、创造力、摘要等。机器学习简介

机器学习是人工智能的一个分支，它涵盖了人工智能的统计学部分。机器学习是计算机科学的一个子领域，它使计算机能够在无需显式编程的情况下进行学习。自然语言处理（NLP）概述

自然语言处理(NLP)结合了语言学和人工智能(AI)，使计算机能够理解人类或自然语言输入。NLP的商业价值显而易见。NLP可以理解社交数据源产生的非结构化数据，并将其组织成更结构化的模型，从而支持基于SQL的查询。保险科技简介

以下列举保险业面临的一些最大挑战：1.小型商业数字化2.商品化3.提高分析数据的质量4.利用数据改善体验5.网络安全1.小型商业数字化

小型企业保险，也称小型商业保险，是保险行业中一个利润丰厚的小众市场。过去，这部分市场相对较少受到外部压力，无需进行现代化改造和采用数字化技术，但这种情况已经改变。规模更大、更具进取心的保险公司意识到小型商业保险的价值，正积极进军并更新其服务。这迫使已经提供小型商业保险的保险公司必须对新的数字化技术进行大量投资，才能跟上竞争对手的步伐。普华永道（PwC）的一份报告建议，这些保险公司可以采取三项措施，以保持在小型商业市场的竞争力：通过数字化互动改善客户体验将承保和理赔流程数字化投资于员工/人才2.商品化

保险公司为了赢得新客户并留住现有客户，不断努力超越竞争对手。虽然低费率是吸引客户的有效手段，但对现代消费者而言，保险公司对待他们的方式同样重要。将客户视为普通商品，也就是把他们当作商品来对待，是迅速失去客户的捷径。消费者希望感受到自身的价值和重要性，而不是仅仅被当作一个数字。为了实现这一目标，保险公司一直在部署人工智能(AI)和自动化流程等解决方案，以提供个性化且快捷的客户体验。数字保险技术还能帮助保险公司利用低代码工具快速创建独特的产品，并利用复杂的数据集来改进风险定价，提供更优质、更个性化的费率。3.提高分析数据的质量

保险行业的数据生成和利用日新月异。但我们都知道，数据量并不总是等同于质量。为了充分利用用户数据、运营数据和市场营销数据，保险公司需要制定完善的数据管理计划。通过这些计划，他们可以提高分析数据的整体质量，并获得更有意义的洞察，从而改善客户体验。普华永道保险行业专家提出了三项运营建议，以最大限度地发挥数据分析的效用：明确定义a)最重要的客户群体和互动方式，以及b)推动体验所需的洞察，从而带来新业务和提高客户留存率。3.提高分析数据的质量（续）

采取整体性的数据驱动决策方法，并将其推广到组织的各个层面，使每个人都能更快、更好地做出决策。为了促进这一过程，保险公司可以开展试点项目，测试哪些方法有效，哪些无效。在这种环境下，保险公司可以获得切实可行的见解，并有助于培养一种理解数据力量的企业文化。对数据分析基础架构进行现代化改造，使其更敏捷、灵活且可重用。为此，需要确定近期和长期都适用的架构类型，以及能够提升数据质量和实用性的数据治理策略。4.利用数据改善体验

在保险行业，利用数据改进产品和服务并最终提升客户体验并非新鲜事，但如何有效且持续地运用数据仍然是许多保险公司面临的挑战。此外，市场不稳定和日益激烈的竞争也是影响因素之一。为了应对这一挑战，并最大限度地利用数据以提升客户体验，企业必须充分利用现有的数字化保险解决方案。借助敏捷的云系统、数据分析能力等，保险公司可以通过以下重要功能满足当今消费者的需求：聊天机器人移动应用全渠道理赔能力人工智能生成的报价5.网络安全

由于全球范围内的数字化程度不断提高，网络安全威胁已成为人们日益关注的问题。这为保险公司带来了独特的机遇，因为个人和企业都在寻求保护自身数据和隐私。对于担心身份盗窃或数据泄露的个人和企业而言，保险公司可以承担与网络安全问题相关的费用，包括联系有关部门、通知相关人员、和解费用、罚款、调查原因的费用、业务损失、客户流失、声誉损失以及网络勒索损失。提供此类保险是一项经济高效、风险较低的投资，也体现了保险公司具有前瞻性