李博方 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)保險(xiǎn)學(xué)院

人工智能（Artificial Intelligence，AI），是游走在自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)之間的一門技術(shù)科學(xué)，目的是讓機(jī)器從事需要人類智能的工作（MINSKY M，1961），其包含機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)言處理、圖像視頻和模擬等十多個(gè)細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域，在工學(xué)、理學(xué)、政治學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中擁有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，其研究歷史自上世紀(jì)五十年代起至今已有六十多年，且研究水平在近年來(lái)有較大的提升。進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái)，世界各國(guó)在無(wú)形中開(kāi)啟了針對(duì)人工智能政策和人才的競(jìng)爭(zhēng)，美國(guó)、歐洲和日本等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)頒布了一系列促進(jìn)人工智能發(fā)展的政策（楊曦、劉鑫，2018）。近年來(lái)，在我國(guó)，由黨中央、國(guó)務(wù)院和各部委頒布的戰(zhàn)略、規(guī)劃和發(fā)展綱要中，人工智能作為戰(zhàn)略任務(wù)被列為國(guó)家發(fā)展的重要工程，引起了社會(huì)各界各行業(yè)的關(guān)注和涉足。

人工智能是對(duì)人類智能的模擬、延伸和擴(kuò)展，通過(guò)感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果（《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書》，2018）。在這樣的體系中，社會(huì)科學(xué)處于被服務(wù)的狀態(tài)，即應(yīng)用人工智能及其相關(guān)技術(shù)解決社會(huì)科學(xué)的一系列問(wèn)題，并在金融、保險(xiǎn)等具體的實(shí)踐領(lǐng)域中節(jié)約成本、提高效率、優(yōu)化產(chǎn)品和改善服務(wù)，輔助行業(yè)的創(chuàng)新、轉(zhuǎn)型和發(fā)展。目前，全球各大保險(xiǎn)集團(tuán)紛紛開(kāi)始數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)、營(yíng)銷、資金運(yùn)用、內(nèi)部管理以及監(jiān)管等方面滲入科技和智能的基因，試圖以科學(xué)技術(shù)作為發(fā)展的新動(dòng)能。

人工智能技術(shù)主要側(cè)重于開(kāi)發(fā)可適用于任何領(lǐng)域的方法或技術(shù)，其次是將這些方法或技術(shù)應(yīng)用于特定的領(lǐng)域（Michel B，1996）。對(duì)于人工智能的開(kāi)發(fā)者而言，金融保險(xiǎn)行業(yè)通常不在其涉獵領(lǐng)域之內(nèi)，所以科技與金融的融合在很長(zhǎng)一段時(shí)間里發(fā)展緩慢。近年來(lái)，隨著金融保險(xiǎn)領(lǐng)域的逐步涉足，掀起了金融科技、保險(xiǎn)科技相關(guān)研究和應(yīng)用的浪潮。但目前，人工智能在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用相比其他行業(yè)來(lái)說(shuō)處于試探階段，無(wú)論是保險(xiǎn)公司、監(jiān)管部門還是研究機(jī)構(gòu)，利用人工智能解決保險(xiǎn)行業(yè)痛點(diǎn)的嘗試不多，特別是在保險(xiǎn)產(chǎn)品方面，雖然人工智能技術(shù)有助于個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)，但目前在產(chǎn)品創(chuàng)新領(lǐng)域的應(yīng)用略顯不足，缺乏相應(yīng)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本文將對(duì)人工智能技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)應(yīng)用的技術(shù)理論進(jìn)行探索，梳理人工智能技術(shù)與個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新的原理和形式，探討人工智能技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。

一、文獻(xiàn)梳理

隨著人工智能的發(fā)展，行業(yè)交叉和融合呈現(xiàn)多樣化，以人工智能為首的保險(xiǎn)科技也伴隨著保險(xiǎn)公司借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)提高效率和優(yōu)化服務(wù)的渴望而誕生，且融資規(guī)模在近年來(lái)不斷攀升，相關(guān)學(xué)術(shù)研究和行業(yè)研究也駢興錯(cuò)出。

（一）人工智能與保險(xiǎn)的學(xué)術(shù)研究

人工智能被全球諸多保險(xiǎn)公司應(yīng)用在各個(gè)環(huán)節(jié)，從行業(yè)的承保、分銷到資金的運(yùn)用和監(jiān)管，在提高效率、降低風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化服務(wù)等方面有顯著效果（李博方，2017）。保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)與人工智能密不可分，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)可以有效解決高頻業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制問(wèn)題（蔣韜，2017）。人工智能的出現(xiàn)，能夠更精準(zhǔn)地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，測(cè)算費(fèi)率，提高運(yùn)營(yíng)商理解并且確定個(gè)人以及累計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的能力，并通過(guò)識(shí)別重要行為，及時(shí)提供和定制新的保險(xiǎn)策略（許閑，2017），且在保險(xiǎn)用戶畫像和智能保險(xiǎn)顧問(wèn)等方面有關(guān)鍵作用（王和、周運(yùn)濤，2018）。人工智能技術(shù)的發(fā)展為保險(xiǎn)公司差異化定價(jià)提供新的契機(jī)，有助于提升用戶體驗(yàn)，降低機(jī)構(gòu)成本，提升保險(xiǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)決策以及反欺詐能力（尹銘，2017），是下一代健康險(xiǎn)智能控費(fèi)系統(tǒng)和精算定價(jià)的主要方向（張寧，2017）。此外，車險(xiǎn)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)有助于加速人工智能技術(shù)的落地，車險(xiǎn)業(yè)務(wù)的高標(biāo)準(zhǔn)化程度增強(qiáng)了人工智能應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)可行性，人工智能技術(shù)有利于提升車險(xiǎn)業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)水平（俞斌，2018）。

人工智能在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，被稱為保險(xiǎn)科技。近兩年來(lái)，學(xué)術(shù)界涌現(xiàn)了許多對(duì)于保險(xiǎn)與科技融合的相關(guān)研究。在應(yīng)用場(chǎng)景方面，保險(xiǎn)科技的核心應(yīng)用場(chǎng)景主要有定向營(yíng)銷、智能保顧、智能理賠、智能合約和智能自我監(jiān)管等方面（黃萬(wàn)鵬，2018），可以有效幫助保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與服務(wù)的升級(jí)（王雷、賴玉霜，2017）。保險(xiǎn)科技對(duì)傳統(tǒng)保險(xiǎn)業(yè)產(chǎn)生深刻變革，將開(kāi)拓網(wǎng)絡(luò)渠道和創(chuàng)新空間，支撐新一輪產(chǎn)品創(chuàng)新，助力保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)體系再造，催生以客戶為中心的服務(wù)變革，探索自動(dòng)化、去中心化的交易方式。保險(xiǎn)科技將在銷售渠道、個(gè)性化產(chǎn)品和投保依賴性等方面改變傳統(tǒng)保險(xiǎn)商業(yè)模式（陳林，2018）。在宏觀上，保險(xiǎn)科技得到了市場(chǎng)主體的認(rèn)可，實(shí)現(xiàn)了對(duì)業(yè)務(wù)流程的滲透，催生了保險(xiǎn)生態(tài)新模式，并為監(jiān)管科技的發(fā)展提供了支撐（周延禮，2017）。

（二）人工智能與保險(xiǎn)的行業(yè)研究

實(shí)踐是理論的基礎(chǔ)，企業(yè)實(shí)踐的效果是衡量科學(xué)技術(shù)在保險(xiǎn)領(lǐng)域發(fā)展程度的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于應(yīng)用場(chǎng)景、使用效率和技術(shù)痛點(diǎn)的探索更具針對(duì)性，對(duì)人工智能與保險(xiǎn)相結(jié)合的學(xué)術(shù)研究有重要的參考價(jià)值。

人工智能在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用以智能客服、智能顧問(wèn)平臺(tái)、圖像定損為主，在五個(gè)環(huán)節(jié)（產(chǎn)品設(shè)計(jì)、定價(jià)承保、分銷渠道、理賠服務(wù)和技術(shù)系統(tǒng)）和七個(gè)角度（體驗(yàn)、數(shù)據(jù)、展業(yè)、企業(yè)、P2P保險(xiǎn)、共識(shí)和用戶參與）重塑保險(xiǎn)業(yè)，降低了運(yùn)營(yíng)成本，促進(jìn)了產(chǎn)品創(chuàng)新。同時(shí)，數(shù)據(jù)、人才和科技基礎(chǔ)問(wèn)題是人工智能在保險(xiǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的阻力（億歐智庫(kù)，2017）。人工智能在保險(xiǎn)行業(yè)可以解決的問(wèn)題主要為人力成本問(wèn)題、委托代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱問(wèn)題等領(lǐng)域，如營(yíng)銷、承保、核保、理賠和厘定費(fèi)率等（復(fù)旦大學(xué)中國(guó)保險(xiǎn)科技實(shí)驗(yàn)室，2017）。保險(xiǎn)公司可以通過(guò)人工智能提供的信息和分析來(lái)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策，也可以利用人工智能技術(shù)識(shí)別、判斷經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的欺詐風(fēng)險(xiǎn)，提高識(shí)別騙保的概率（Greenwood J，2016）。在行業(yè)角度，人工智能技術(shù)有助于促進(jìn)大數(shù)據(jù)生態(tài)和知識(shí)庫(kù)體系的形成，提升保險(xiǎn)影響力；在公司角度，人工智能可以有效節(jié)約人力成本，提升反欺詐能力，提高保險(xiǎn)業(yè)務(wù)效率；在客戶角度，人工智能將有效增加保險(xiǎn)趣味性，提升客戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)公司與消費(fèi)者的價(jià)值共創(chuàng)（Kauflin J，2018）。

在投資方面，2013—2017年，我國(guó)共有107家保險(xiǎn)科技相關(guān)公司獲得投資，有146家投資機(jī)構(gòu)參與其中，2013—2015年創(chuàng)立的保險(xiǎn)科技公司主要以營(yíng)銷為主導(dǎo)，而 2015年之后，保險(xiǎn)科技公司逐漸以產(chǎn)品環(huán)節(jié)為重心（億歐智庫(kù)，2017）。2017年后，行業(yè)投資水平有所下降，從技術(shù)成熟度曲線分析的結(jié)果、目前的人工智能市場(chǎng)和初創(chuàng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)來(lái)看，投資者回歸理性，瓶頸逐漸浮現(xiàn)，主要的發(fā)展障礙為數(shù)據(jù)障礙、市場(chǎng)障礙、技術(shù)障礙、信息安全問(wèn)題和政策監(jiān)管障礙（復(fù)旦大學(xué)中國(guó)保險(xiǎn)科技實(shí)驗(yàn)室，2017）。

二、人工智能與保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新的理論探索

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支之一，其應(yīng)用領(lǐng)域和研究范疇十分廣泛，經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)不是最初的想法和概念，而是創(chuàng)造了大量可應(yīng)用的研究成果、擴(kuò)展了眾多研究領(lǐng)域、衍生出諸多分支技術(shù)的前沿科學(xué)。

雖然保險(xiǎn)業(yè)由于其流程化作業(yè)和服務(wù)屬性被廣泛認(rèn)為是人工智能技術(shù)大有作為的行業(yè)之一，但與其他行業(yè)相比，目前保險(xiǎn)業(yè)對(duì)于人工智能的認(rèn)知、應(yīng)用和融合較為遲緩，人工智能領(lǐng)域與保險(xiǎn)業(yè)的結(jié)合仍不夠深入。簡(jiǎn)單地說(shuō)，原因主要為：一是保險(xiǎn)行業(yè)嚴(yán)監(jiān)管使保險(xiǎn)科技創(chuàng)新受到一定限制；二是目前中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展水平不充分，市場(chǎng)上潛在的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)繁多，保險(xiǎn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)不局限于依靠科技創(chuàng)新；三是在技術(shù)層面，開(kāi)發(fā)、使用和購(gòu)買人工智能技術(shù)的成本較高，缺乏學(xué)科交叉的復(fù)合型人才，人工智能技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)和收益存在不確定性。

盡管人工智能技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用和推廣尚需時(shí)日，但金融科技的浪潮已在全球范圍內(nèi)迭起，對(duì)科技與保險(xiǎn)融合應(yīng)用的學(xué)術(shù)研究可以為保險(xiǎn)公司科技戰(zhàn)略布局提供借鑒，對(duì)監(jiān)管部門制定科技風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管政策提供參考。對(duì)于人工智能技術(shù)在保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新方面的研究，應(yīng)該將其技術(shù)基礎(chǔ)、研究領(lǐng)域、研究成果和分支技術(shù)分別與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)、人壽保險(xiǎn)和健康險(xiǎn)產(chǎn)品進(jìn)行交叉考慮（見(jiàn)圖1），在遵循保險(xiǎn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)原則和監(jiān)管要求的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)人工智能賦能的保險(xiǎn)產(chǎn)品。

保險(xiǎn)產(chǎn)品的劃分是以保險(xiǎn)標(biāo)的的種類為依據(jù)的，不同保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、服務(wù)流程和審批內(nèi)容不同，對(duì)于人工智能在保險(xiǎn)產(chǎn)品領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用應(yīng)當(dāng)以多角度進(jìn)行研究。在內(nèi)容方面，涉及人工智能的保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新有多種形式：一是對(duì)滿足個(gè)性化需求的產(chǎn)品進(jìn)行程序化智能設(shè)計(jì)，人工智能可以幫助保險(xiǎn)公司擺脫以往個(gè)性化產(chǎn)品設(shè)計(jì)所需專人專項(xiàng)的繁瑣工序，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)以往個(gè)性化產(chǎn)品的設(shè)計(jì)原則和方法進(jìn)行分析，將分析后得出的規(guī)律儲(chǔ)存至下次個(gè)性化險(xiǎn)種設(shè)計(jì)的備案中。二是對(duì)精算方法的智能化和精確化改良，目前大部分保險(xiǎn)精算僅通過(guò)事故率或出生率、死亡率等指標(biāo)作為衡量整體風(fēng)險(xiǎn)情況的依據(jù)，依此對(duì)某個(gè)范圍內(nèi)所有被保險(xiǎn)人進(jìn)行定價(jià)。人工智能擁有出色的數(shù)據(jù)理解能力，其對(duì)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析理解可以將某些難以量化的風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)過(guò)處理后，融入到精算定價(jià)中，使精算模型更為完善，風(fēng)險(xiǎn)概率的計(jì)量更加精確。三是對(duì)保險(xiǎn)金額和保險(xiǎn)費(fèi)率的浮動(dòng)調(diào)整，這是個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品的細(xì)分領(lǐng)域，滿足不同投保人對(duì)保險(xiǎn)金額和不同保險(xiǎn)標(biāo)的的保障需求。目前，市場(chǎng)中大部分保險(xiǎn)產(chǎn)品的保險(xiǎn)金額僅分為數(shù)個(gè)量級(jí)，投保人無(wú)法精確要求保險(xiǎn)金額，缺乏自主性；同時(shí)，由于監(jiān)管因素，保險(xiǎn)市場(chǎng)中有許多保險(xiǎn)標(biāo)的無(wú)法承保，但理論上，保險(xiǎn)公司只要用精算方法使保費(fèi)覆蓋住風(fēng)險(xiǎn)即可。在人工智能技術(shù)的支持下，保險(xiǎn)公司可以從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)把是否購(gòu)買保險(xiǎn)的權(quán)利和購(gòu)買多少保障份額的權(quán)利交給投保人來(lái)決定。

?圖1 人工智能與保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新技術(shù)路線圖

此外，保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新不僅是內(nèi)容的創(chuàng)新，而且是包含了防災(zāi)防損、降低風(fēng)險(xiǎn)、改善保險(xiǎn)服務(wù)、優(yōu)化保險(xiǎn)流程、減少代理費(fèi)用以及規(guī)范性監(jiān)管等產(chǎn)品相關(guān)業(yè)務(wù)流程的創(chuàng)新，且無(wú)論是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)、人壽保險(xiǎn)還是健康保險(xiǎn)，保險(xiǎn)公司和投保人都不期望產(chǎn)生損害事件，所以新科技對(duì)于財(cái)產(chǎn)、壽命和健康的保障功能可以應(yīng)用到保險(xiǎn)領(lǐng)域中，作為保險(xiǎn)服務(wù)的重要環(huán)節(jié)。從目前人工智能在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用情況來(lái)看，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有保險(xiǎn)公司在產(chǎn)品創(chuàng)新、防災(zāi)防損和業(yè)務(wù)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)用了人工智能技術(shù)；在國(guó)際上，全球各大保險(xiǎn)集團(tuán)近年來(lái)紛紛開(kāi)啟智能化轉(zhuǎn)型，在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)、營(yíng)銷、資金運(yùn)用、內(nèi)部管理以及監(jiān)管等方面滲入科技和智能的基因，使科技為自身發(fā)展提供新動(dòng)能。

三、人工智能技術(shù)在保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新中的實(shí)踐

2018年1—9月，中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)原保險(xiǎn)保費(fèi)收入30661.79億元，同比增長(zhǎng)0.67%，但相比上一年的同期增長(zhǎng)率21.01%，保費(fèi)增速有所下降。增速的放緩與行業(yè)轉(zhuǎn)型陣痛和監(jiān)管政策變化產(chǎn)生的壓力有關(guān)。在這樣的環(huán)境中，保險(xiǎn)市場(chǎng)需要?jiǎng)?chuàng)造新產(chǎn)品、挖掘新潛力、培育新動(dòng)能。近年來(lái)，有關(guān)保險(xiǎn)熱點(diǎn)問(wèn)題的關(guān)鍵詞多為“投資”“稅優(yōu)”“銀保”，盡管時(shí)常有關(guān)于保險(xiǎn)業(yè)回歸保障屬性、優(yōu)化保險(xiǎn)服務(wù)的呼聲，但目前保險(xiǎn)行業(yè)仍處在發(fā)展不充分的階段，產(chǎn)品的保障程度和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的服務(wù)水平仍有較大提升空間。保險(xiǎn)公司應(yīng)在實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)后，將業(yè)務(wù)重心更多地放在提升保障程度與服務(wù)水平上。產(chǎn)品是保險(xiǎn)的核心，是保險(xiǎn)企業(yè)的生命，是保險(xiǎn)行業(yè)的根本，對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品的改良創(chuàng)新是從根本上提升保障程度與服務(wù)水平最為有效的途徑。

保障程度、服務(wù)水平和保障范圍是評(píng)價(jià)保險(xiǎn)產(chǎn)品的核心標(biāo)準(zhǔn)。保障程度一般體現(xiàn)在保險(xiǎn)金額的多少和保費(fèi)與保額的杠桿關(guān)系上，服務(wù)水平則體現(xiàn)在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程的各個(gè)方面，涵蓋從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到保險(xiǎn)合同終止之間的所有內(nèi)容，保障范圍體現(xiàn)在保險(xiǎn)產(chǎn)品對(duì)風(fēng)險(xiǎn)覆蓋的程度上，即賠付條件。目前，我國(guó)傳統(tǒng)保險(xiǎn)產(chǎn)品存在的諸多缺陷，對(duì)產(chǎn)品銷售和客戶體驗(yàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。與國(guó)際市場(chǎng)相比，國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)產(chǎn)品的同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重，缺乏個(gè)性化產(chǎn)品的創(chuàng)新和服務(wù)。在印度，保險(xiǎn)科技公司Acko利用用戶網(wǎng)購(gòu)的消費(fèi)大數(shù)據(jù)評(píng)估用戶的消費(fèi)行為，以此為用戶定制個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品；歐美的里程定價(jià)車險(xiǎn)（PAYD）和駕駛行為車險(xiǎn)（UBI）將車險(xiǎn)定價(jià)的原則回歸為風(fēng)險(xiǎn)，已推廣多年。而我國(guó)在車險(xiǎn)創(chuàng)新方面相對(duì)落后，在其他個(gè)性化險(xiǎn)種的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用方面，我國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)的反應(yīng)也比較緩慢。本章將對(duì)國(guó)際上相對(duì)成熟且應(yīng)用廣泛的三種個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行分析與討論。

（一）人工智能保險(xiǎn)顧問(wèn)

當(dāng)前，人工智能在保險(xiǎn)領(lǐng)域應(yīng)用的核心場(chǎng)景是智能保險(xiǎn)顧問(wèn)，幫助消費(fèi)者更快捷地根據(jù)自己客觀的風(fēng)險(xiǎn)因素和主觀保險(xiǎn)需求來(lái)選擇產(chǎn)品。圖2為目前市場(chǎng)上應(yīng)用的人工智能保顧和未來(lái)人工智能保顧的技術(shù)流程圖。

智能保顧就是一類專家系統(tǒng)，組成部分為人機(jī)交互界面、知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)。知識(shí)庫(kù)儲(chǔ)存著該領(lǐng)域?qū)＜翌^腦中的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，推理機(jī)負(fù)責(zé)利用知識(shí)解決問(wèn)題（如圖3所示）。

智能保顧充分利用了性別、地域、年齡所引起的不同風(fēng)險(xiǎn)程度及海量的醫(yī)學(xué)知識(shí)和精算科學(xué)，利用人工智能分析引擎，并且整合結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的信息，通過(guò)人機(jī)交互的方式改善和提高保險(xiǎn)交易前的咨詢效率和服務(wù)。

圖4為簡(jiǎn)單的保顧專家系統(tǒng)流程圖，專家系統(tǒng)程序開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言一般為Prolog、C++和JESS等。本文初步構(gòu)建了在簡(jiǎn)易知識(shí)庫(kù)和小數(shù)據(jù)庫(kù)下的保顧專家系統(tǒng)的框架。為了便于觀察，地區(qū)僅選用北京、海南兩個(gè)省份，年齡范圍分為六檔，步驟如下。

（1）初始化規(guī)則合集，加入規(guī)則信息：“有社保”“無(wú)社保”；“北京”“海南”；“男”“女”；“18-30歲”“31-45歲”“46-60歲”“61-80歲”。

（2）初始化規(guī)則事實(shí)合集，加入規(guī)則事實(shí)：主要為北京、海南兩地的疾病發(fā)生率表，男性、女性在各年齡層的疾病發(fā)生率表，重疾險(xiǎn)、健康險(xiǎn)和意外險(xiǎn)產(chǎn)品中各個(gè)險(xiǎn)種及不同保額的全部保險(xiǎn)費(fèi)數(shù)據(jù)，并以北京、海南兩地針對(duì)不同疾病進(jìn)行住院醫(yī)療的平均費(fèi)用為輔助。通過(guò)規(guī)則事實(shí)判斷被保險(xiǎn)人在上述不同條件下主要面臨的疾病風(fēng)險(xiǎn)和意外風(fēng)險(xiǎn)。在保險(xiǎn)費(fèi)用與主觀保障需求的約束下，確定重疾險(xiǎn)、健康險(xiǎn)、意外險(xiǎn)的優(yōu)先級(jí)和權(quán)重，為被保險(xiǎn)人推介滿足其意愿的保險(xiǎn)產(chǎn)品方案組合。根據(jù)不同水平的疾病發(fā)生率推斷出規(guī)則事實(shí)如以下形式：

有社?！本小?8-30歲”→（P（A?。綪（B?。綪（C?。尽?、（P（A意外）＞P（B意外）＞P（C意外）＞……）等等。

本方案的客觀因素組合存在32組，可組合出32組不同條件的重大疾病發(fā)生率表，在代碼中分別輸入主觀約束條件和疾病風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率與保險(xiǎn)方案的關(guān)系，按疾病發(fā)生的概率為被保險(xiǎn)人推薦適合的保險(xiǎn)方案。

可以預(yù)見(jiàn)，隨著技術(shù)的進(jìn)步，人工智能保險(xiǎn)顧問(wèn)的未來(lái)將不僅局限于保險(xiǎn)方案的配比，而是在此基礎(chǔ)上的基于客戶需求的個(gè)性化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，根據(jù)被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)偏好、保障需求和保費(fèi)預(yù)算進(jìn)行精算定價(jià)，在線上或線下及時(shí)設(shè)計(jì)出符合被保險(xiǎn)人需求的個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品。

（二）基于線上數(shù)據(jù)的個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)上的每一個(gè)點(diǎn)擊都是一串?dāng)?shù)據(jù)。目前，互聯(lián)網(wǎng)公司會(huì)根據(jù)消費(fèi)者的瀏覽信息確定其偏好，給消費(fèi)者推薦商品。這樣的行為一般通過(guò)人工智能個(gè)性化推薦算法來(lái)實(shí)現(xiàn)，推薦的基礎(chǔ)為人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、內(nèi)容相關(guān)性和關(guān)聯(lián)規(guī)則等。推薦主要流程為：根據(jù)用戶的購(gòu)買偏好產(chǎn)生相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上商品的一系列屬性如銷量、價(jià)格、評(píng)價(jià)等信息進(jìn)行拆解和評(píng)級(jí)，根據(jù)用戶在手機(jī)上的瀏覽記錄進(jìn)行篩選和反饋，將購(gòu)買歷史、瀏覽記錄等信息賦予不同權(quán)重，最終計(jì)算出消費(fèi)者對(duì)商品的偏好并依此進(jìn)行推薦。

目前，個(gè)性化推薦算法主要為協(xié)同過(guò)濾、深度學(xué)習(xí)、矩陣分解和聚類等。其中，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域之一，而機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的核心，深度學(xué)習(xí)算法的研究和應(yīng)用十分廣泛，在國(guó)際上得到了資本的認(rèn)可，如谷歌、YouTube和阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)公司均在深度學(xué)習(xí)推薦上有廣泛的研究和應(yīng)用。

如果保險(xiǎn)公司能夠得到每一個(gè)潛在投保人的行為數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)偏好、關(guān)注的話題和擔(dān)心的問(wèn)題等信息，保險(xiǎn)展業(yè)的效率和成功率將大幅增加。個(gè)性化推薦算法目前已經(jīng)成熟，但橫亙?cè)诒ｋU(xiǎn)公司和個(gè)性化推薦之間的是數(shù)據(jù)問(wèn)題。傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司收集線上數(shù)據(jù)的能力明顯弱于以數(shù)據(jù)為資產(chǎn)的互聯(lián)網(wǎng)公司和移動(dòng)端的手機(jī)應(yīng)用公司，而目前大型互聯(lián)網(wǎng)公司基本都控股或持股保險(xiǎn)公司，且在其生態(tài)體系中具有重要地位。數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)公司的重要資產(chǎn)，所以在股權(quán)上沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)基因、僅靠公司自營(yíng)網(wǎng)站獲取線上數(shù)據(jù)的保險(xiǎn)公司在數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)上將處于劣勢(shì)。目前，移動(dòng)互聯(lián)端消費(fèi)市場(chǎng)是互聯(lián)網(wǎng)交易的主力軍，消費(fèi)者的日常行為和消費(fèi)行為也正由個(gè)人電腦端轉(zhuǎn)向移動(dòng)端，因此，保險(xiǎn)公司應(yīng)抓住移動(dòng)互聯(lián)革命的先機(jī)，發(fā)展多樣化數(shù)據(jù)獲取渠道，在保險(xiǎn)展業(yè)形式上進(jìn)行創(chuàng)新。

（三）基于行為數(shù)據(jù)的個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品

行為數(shù)據(jù)是對(duì)被觀測(cè)個(gè)體的行為和產(chǎn)生行為時(shí)的環(huán)境進(jìn)行采集、編碼和傳輸后獲得的數(shù)據(jù)。對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)品的精算定價(jià)需要海量的數(shù)據(jù)，目前應(yīng)用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)了緩慢收集和整理的滯后型數(shù)據(jù)，在這樣的條件下進(jìn)行評(píng)估得出的風(fēng)險(xiǎn)信息不夠全面，也難以更準(zhǔn)確地預(yù)示未來(lái)。更為優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)是對(duì)被保險(xiǎn)人的行為和周遭環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、實(shí)時(shí)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。目前國(guó)際上在這一領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用主要為基于駕駛員行為的汽車保險(xiǎn)、基于可穿戴設(shè)備的可變動(dòng)保額保險(xiǎn)和基于物聯(lián)網(wǎng)的養(yǎng)殖業(yè)保險(xiǎn)（Liu Zhishuo等，2017）。

?圖2 人工智能保顧流程圖

?圖3 專家系統(tǒng)構(gòu)成圖

?圖4 保顧專家系統(tǒng)流程圖

2018年末，中國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)協(xié)會(huì)創(chuàng)新產(chǎn)品評(píng)審委員會(huì)通過(guò)了4家財(cái)險(xiǎn)公司關(guān)于基于駕駛員行為的汽車保險(xiǎn)（Usage Behavior Insurance，UBI）產(chǎn)品的申報(bào)。2018年9月1日，青海完成了首單自主定價(jià)的商業(yè)車險(xiǎn)，標(biāo)志著UBI車險(xiǎn)正式在中國(guó)“登陸”。依據(jù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品定價(jià)的方式在國(guó)際車險(xiǎn)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用已有二十年的歷史。UBI車險(xiǎn)融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和精算方法，近年來(lái)在國(guó)際車險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的份額穩(wěn)步提升。在具體的實(shí)現(xiàn)方式上，保險(xiǎn)公司在汽車上安裝車載診斷系統(tǒng)（On-Board Diagnostic，OBD），對(duì)駕駛員的駕駛行為、駕駛時(shí)間和地點(diǎn)等信息予以實(shí)時(shí)采集和傳輸（Stefano B等，2007），經(jīng)過(guò)評(píng)估和精算后對(duì)安全駕駛的人員給予保費(fèi)優(yōu)惠。在UBI車險(xiǎn)流程中，人工智能算法在框架設(shè)計(jì)、流程優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析等方面提供了解決方案，也在UBI車險(xiǎn)的擴(kuò)展服務(wù)如路線優(yōu)化和駕駛行為糾正等服務(wù)中提供了技術(shù)支持。此外，由于行為主體一般為有機(jī)體，所以以行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的保險(xiǎn)產(chǎn)品在人身保險(xiǎn)和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)中的養(yǎng)殖業(yè)領(lǐng)域?qū)⒏哌m應(yīng)性和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

人工智能分支下的圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和傳感器數(shù)據(jù)處理算法等技術(shù)是將物聯(lián)網(wǎng)和保險(xiǎn)有機(jī)聯(lián)結(jié)的工具，保險(xiǎn)個(gè)體的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)也為人工智能提供了養(yǎng)料。物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)傳輸采集的實(shí)時(shí)性，將個(gè)體信息數(shù)字化即時(shí)化，隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合正由智聯(lián)網(wǎng)邁向?qū)崟r(shí)智聯(lián)，逐步實(shí)現(xiàn)了在駕駛、運(yùn)動(dòng)等高風(fēng)險(xiǎn)行為下對(duì)有效信息的實(shí)時(shí)傳輸、處理和反饋。

四、人工智能與保險(xiǎn)產(chǎn)品融合的挑戰(zhàn)

人工智能與保險(xiǎn)產(chǎn)品融合的壓力主要源于消費(fèi)者、保險(xiǎn)公司和監(jiān)管部門三個(gè)方面。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，用戶意味著數(shù)據(jù)和流量，是所有公司的重要資產(chǎn)，也是開(kāi)展黏性業(yè)務(wù)的關(guān)鍵。保險(xiǎn)是有溫度的金融服務(wù)行業(yè)，對(duì)于消費(fèi)者而言，人工智能技術(shù)應(yīng)用的挑戰(zhàn)在于能否保證消費(fèi)者在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的服務(wù)質(zhì)量和效率，個(gè)性化產(chǎn)品能否平衡消費(fèi)者的保障需求和預(yù)算約束，個(gè)人隱私能否得到有效保護(hù)。消費(fèi)者的認(rèn)可程度決定了人工智能技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)的未來(lái)。

對(duì)于保險(xiǎn)公司而言，新技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵在于是否在成本不變或降低的條件下提高了生產(chǎn)率。2017年1月，日本富國(guó)生命保險(xiǎn)引進(jìn)了IBM公司的Watson Explorer人工智能系統(tǒng)進(jìn)行保險(xiǎn)索賠分析工作，從而替代了理賠評(píng)估部門30%的員工，每年因此可以節(jié)約110萬(wàn)美元的員工薪水。諸如此類正面的案例在資訊中出現(xiàn)的頻率較高，但目前國(guó)際上存在數(shù)千家人工智能公司，保險(xiǎn)公司在選擇技術(shù)時(shí)應(yīng)抱有警惕，人工智能技術(shù)的成熟度和與保險(xiǎn)產(chǎn)品的契合度會(huì)影響保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)、定損和理賠，影響保費(fèi)收入和賠付金額，進(jìn)而對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生影響。

目前，我國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)于保險(xiǎn)產(chǎn)品的審批較為嚴(yán)格，基于人工智能技術(shù)的保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新也需要得到監(jiān)管部門的批準(zhǔn)。在技術(shù)應(yīng)用方面，人工智能作為新技術(shù)存在許多不確定因素，會(huì)給保險(xiǎn)業(yè)帶來(lái)新的風(fēng)險(xiǎn)（孫壯珍，2018），金融審慎監(jiān)管的目標(biāo)也會(huì)隨之變化，如何在合規(guī)的前提下，利用人工智能技術(shù)進(jìn)行保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新和應(yīng)用是保險(xiǎn)公司在未來(lái)需要面對(duì)的問(wèn)題。

五、結(jié)語(yǔ)

人工智能技術(shù)在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用對(duì)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展有著開(kāi)創(chuàng)性和顛覆性的影響，是在中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)處于轉(zhuǎn)型陣痛時(shí)期的一劑強(qiáng)心劑，為未來(lái)的發(fā)展提供了動(dòng)力和契機(jī)。近年來(lái)，中國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)積極擁抱科技，在數(shù)據(jù)處理、改善服務(wù)和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程等方面取得卓越成效。雖然在現(xiàn)有監(jiān)管框架下，基于人工智能技術(shù)的保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新可能會(huì)遇到一些阻礙，但對(duì)于保險(xiǎn)科技的探索仍應(yīng)不斷推進(jìn)，將繼續(xù)探尋科技應(yīng)用和監(jiān)管要求的平衡，為金融保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展增添新動(dòng)力。