侯守立

（浙商財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司 浙江省杭州市 310000）

時(shí)代的發(fā)展進(jìn)步改變了人們對(duì)于生活的實(shí)際需求，更加注重自身的安全，為了能使自身得到一定的保障，更多的人會(huì)選擇購(gòu)買保險(xiǎn)。保險(xiǎn)公司的理賠案件也逐漸增加，其中車險(xiǎn)人傷理賠因?yàn)樯婕懊鎻V、專業(yè)能力要求高、信息不透明、理賠周期長(zhǎng)、標(biāo)準(zhǔn)化程度低及管理承保高情況，理賠服務(wù)和管理難度大；而人工智能手段與保險(xiǎn)行業(yè)的融合能促使理賠管理效能得到提升，這對(duì)于保險(xiǎn)公司而言是科技促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的一種有效途徑。

1 人工智能概述

人工智能是屬于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，其主要是用于模擬人類智能的理論、方法、技術(shù)以及具體應(yīng)用系統(tǒng)的一門新型的技術(shù)科學(xué)。在對(duì)人工智能進(jìn)行研究時(shí)涉及到諸多學(xué)科和領(lǐng)域，包括圖像識(shí)別OCR、自然語(yǔ)言處理NLP、智能機(jī)器人及專家系統(tǒng)等。AI 技術(shù)一般可分為基礎(chǔ)技術(shù)、支柱技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)等三類，其中基礎(chǔ)技術(shù)包括知識(shí)推理及知識(shí)表示技術(shù)等方面，支柱技術(shù)包括不確定性信息處理（模糊邏輯）、非線性信息處理（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）及最優(yōu)化信息處理（遺傳算法）等方面，應(yīng)用技術(shù)包括機(jī)器智能學(xué)習(xí)及專家系統(tǒng)等方面。自從人工智能概念被正式提出以來(lái)，經(jīng)過(guò)多年的研究和探索，其主要核心技術(shù)的發(fā)展變得越加迅速，而且這些技術(shù)日益成熟，使用到多個(gè)領(lǐng)域中，并取得了顯著的效果；因此，人工智能受到了社會(huì)和各行各業(yè)越來(lái)越多的關(guān)注。

2 車險(xiǎn)人傷理賠面臨的問(wèn)題及分析

車險(xiǎn)人傷理賠案件對(duì)比其他理賠案件具有專業(yè)性強(qiáng)、壁壘高及理賠人員配備不足等特點(diǎn)；在具體的人傷案件處理過(guò)程中，多依賴外部中介的力量，服務(wù)效率和專業(yè)性較低，導(dǎo)致其服務(wù)響應(yīng)遲緩、客戶體驗(yàn)度低；人傷案件的處理流程復(fù)雜，規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化程度較低，使得人傷理賠案件的成本高，風(fēng)險(xiǎn)也難以得到有效控制；同時(shí)，人傷理賠涉及的主體較多，理賠過(guò)程變化大、不易量化，導(dǎo)致人傷案件的糾紛和訴訟也不高于一般的理賠案件。

因車險(xiǎn)人傷理賠案件的結(jié)案周期長(zhǎng)、賠償影響因素多及法律法規(guī)的不健全，導(dǎo)致車險(xiǎn)人傷理賠管理的難度大。在傳統(tǒng)的車險(xiǎn)人傷理賠上，更多是依賴于專業(yè)醫(yī)療理賠人員的手工作業(yè)，其效率不高且過(guò)程難以量化，也成為理賠周期長(zhǎng)的形成原因。這就需要保險(xiǎn)公司要根據(jù)社會(huì)發(fā)展、客戶需求及技術(shù)發(fā)展的整體情況，持續(xù)改善自身的經(jīng)營(yíng)管理理念。人工智能的出現(xiàn)給車險(xiǎn)人傷理賠的相關(guān)工作提供了新的思路，基于人工智能技術(shù)可以最大程度的減少車險(xiǎn)人傷理賠的人工干預(yù)，逐漸實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化的操作，大幅提升保險(xiǎn)行業(yè)的理賠運(yùn)營(yíng)管理效能。

3 車險(xiǎn)人傷理賠可引入的AI技術(shù)

車險(xiǎn)人傷理賠可以引入包括圖像識(shí)別OCR、生物特征智能識(shí)別、智能風(fēng)控、人傷理賠智能定損及人傷理賠服務(wù)機(jī)器人等AI 技術(shù)。

智能識(shí)別AI 技術(shù)可以應(yīng)用于車險(xiǎn)人傷理賠案件中的理賠圖片、影像等非生物特征OCR 智能識(shí)別，以及車險(xiǎn)人傷理賠案件被保險(xiǎn)人的人臉、語(yǔ)音等生物特征智能識(shí)別，可以對(duì)人傷理賠過(guò)程中的醫(yī)療卷宗、理賠卷宗等進(jìn)行智能識(shí)別。智能識(shí)別技術(shù)的運(yùn)用，不僅可以大幅提升車險(xiǎn)人傷理賠案件的處理時(shí)效，還能提高人傷理賠作業(yè)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化水平，持續(xù)提升客戶的理賠服務(wù)體驗(yàn)。智能識(shí)別作業(yè)流程如圖1所示。

圖1：智能識(shí)別作業(yè)流程

智能風(fēng)控AI 技術(shù)可以通過(guò)車險(xiǎn)人傷理賠案件的深度學(xué)習(xí)，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，設(shè)計(jì)科學(xué)、合理和不斷改進(jìn)的理賠風(fēng)險(xiǎn)控制模型，對(duì)車險(xiǎn)人傷案件的全生命周期數(shù)據(jù)運(yùn)算，對(duì)理賠資料的真?zhèn)芜M(jìn)行智能化鑒別，進(jìn)行客戶風(fēng)險(xiǎn)智能篩查，對(duì)問(wèn)題案件實(shí)施精準(zhǔn)定位，提高人傷理賠安排的反欺詐、防滲漏和打假的效率。

智能定損AI 技術(shù)可以在智能識(shí)別AI 技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)智能識(shí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行AI 深度學(xué)習(xí)，對(duì)人傷理賠案件圖片、影像進(jìn)行分解、分析和學(xué)習(xí)比對(duì)，通過(guò)人工智能算法自動(dòng)化輸出人傷的定損結(jié)果及賠付方案；打造統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一流程的人傷定損服務(wù)流程，并持續(xù)進(jìn)行AI 深度學(xué)習(xí)，不斷晚上智能定損算法和模型，提高人傷理賠的自動(dòng)化水平，持續(xù)降低理賠成本，不斷提高理賠服務(wù)效能和客戶體驗(yàn)度。

理賠服務(wù)機(jī)器人技術(shù)可以通過(guò)建立知識(shí)圖譜、運(yùn)用自然語(yǔ)言處理NLP 及智能學(xué)習(xí)的方式，向保險(xiǎn)客戶提供7×24 全天候的理賠智能服務(wù)入口；同時(shí)，理賠服務(wù)機(jī)器人在運(yùn)行過(guò)程中，不斷學(xué)習(xí)和知識(shí)沉淀，持續(xù)優(yōu)化理賠服務(wù)機(jī)器人的智能化水平，保險(xiǎn)公司不僅可以降低理賠服務(wù)成本，而且提高了客戶體驗(yàn)度、增加了客戶粘性。

4 車險(xiǎn)人傷理賠應(yīng)用人工智能技術(shù)的分析

4.1 保險(xiǎn)客戶科技化需求促使人傷理賠轉(zhuǎn)型

現(xiàn)如今，保險(xiǎn)客戶的類型也在發(fā)生著不斷的變化，因?yàn)榭茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展使得保險(xiǎn)客戶更趨向于科技，認(rèn)為科技能為生活帶來(lái)更多的便利，這也使得保險(xiǎn)客戶的保險(xiǎn)服務(wù)需求逐漸轉(zhuǎn)變。目前我國(guó)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量呈現(xiàn)逐年增加趨勢(shì)，這就意味著在保險(xiǎn)客戶的科技服務(wù)需求不斷增加，使得車險(xiǎn)人傷理賠也必須要根據(jù)時(shí)代的發(fā)展和保險(xiǎn)客戶的需求進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)型。

4.2 人工智能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人傷理賠的精細(xì)化管理

通過(guò)對(duì)車險(xiǎn)人傷理賠和人工智能的發(fā)展進(jìn)行研究，并對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，不難發(fā)現(xiàn)在保險(xiǎn)服務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)中都能找到人工智能化的切入點(diǎn)。但人工智能技術(shù)目前對(duì)于人傷理賠環(huán)節(jié)涉足較少，通過(guò)AI 技術(shù)可以有效避免人工操作的各種疏漏，提高人傷理賠各環(huán)節(jié)的自動(dòng)化水平，將人傷理賠逐漸規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化，實(shí)現(xiàn)人傷理賠的精準(zhǔn)管理，這也為人工智能在車險(xiǎn)人傷理賠的發(fā)展中提供了發(fā)展機(jī)遇。

4.3 人工智能可以有效降低人傷理賠管理成本

保險(xiǎn)從整體上分析，其盈利水平較低，并且大部分保險(xiǎn)公司目前都在不同程度上有虧損或者是在盈虧的邊緣生存，其中對(duì)于人傷理賠的人均產(chǎn)能不高，所呈現(xiàn)的矛盾也比較突出，在加之每年的賠償標(biāo)準(zhǔn)都會(huì)有部分增幅，這就需要使用人工智能的方式將其與車人傷理賠管理進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，降低成本、提升效能。

在車險(xiǎn)人傷理賠管理中運(yùn)用AI 技術(shù)，可以大幅提高人傷理賠管理的自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化操作水平，減少人為操作錯(cuò)誤，降低理賠管理對(duì)人員專業(yè)水平要求的門檻，有效減少人工成本的投入。同時(shí)，車險(xiǎn)人傷理賠管理整體自動(dòng)化流轉(zhuǎn)，可以有效減少各環(huán)節(jié)理賠處理時(shí)間，提高理賠處理的效率，進(jìn)而縮短理賠結(jié)案周期，實(shí)現(xiàn)人傷理賠管理的快速處理，提高客戶滿意度，降低出險(xiǎn)客戶訴訟的發(fā)生概率，從而提升人傷理賠運(yùn)營(yíng)的整體效能、降低人傷運(yùn)營(yíng)成本。

4.4 人工智能可以有效防范人傷理賠的反欺詐風(fēng)險(xiǎn)

人傷理賠的環(huán)節(jié)多、過(guò)程復(fù)雜、理賠資料繁瑣，易發(fā)生保險(xiǎn)欺詐風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)控制難度較大，而借助大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)積累和機(jī)器的深度智能學(xué)習(xí)，建立有效的保險(xiǎn)反欺詐知識(shí)圖譜和智能反欺詐風(fēng)控模型。在人力理賠案件的處理過(guò)程中，不斷豐富案件數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能反欺詐風(fēng)控模型的持續(xù)迭代優(yōu)化，持續(xù)提升欺詐案件的識(shí)別率，從而有效防范人傷理賠欺詐風(fēng)險(xiǎn)，降低人傷理賠成本，提高風(fēng)控控制能力。

4.5 人工智能可以有效破解人傷理賠的專業(yè)壁壘

保險(xiǎn)在提供服務(wù)的過(guò)程中往往涉及多個(gè)學(xué)科和領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)知識(shí)，隨著社會(huì)的發(fā)展、技術(shù)的進(jìn)步和法律法規(guī)的變化，人傷理賠管理中會(huì)遇到更多新問(wèn)題、新模式和新領(lǐng)域。而保險(xiǎn)公司的人傷理賠從業(yè)人員的專業(yè)能力和理賠服務(wù)資源始終是有限的，單純依靠人員處理各類問(wèn)題，尤其是新問(wèn)題，就會(huì)出現(xiàn)理賠服務(wù)能力與實(shí)際需求不匹配的問(wèn)題，進(jìn)而限制保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的發(fā)展。人工智能具有不斷豐富的跨學(xué)科知識(shí)庫(kù)、大量數(shù)據(jù)的處理能力以及持續(xù)完善的智能運(yùn)算模型，可以打破人傷理賠的專業(yè)壁壘，持續(xù)賦能人傷理賠的管理。

5 車險(xiǎn)人傷理賠應(yīng)用人工智能技術(shù)的具體策略

車險(xiǎn)人傷理賠AI 應(yīng)用總體架構(gòu)圖如圖2所示。

圖2：車險(xiǎn)人傷理賠AI 應(yīng)用總體架構(gòu)圖

5.1 建立智能化的數(shù)據(jù)采集體系

建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)手機(jī)、掃描儀、視頻設(shè)備等終端設(shè)備在前端實(shí)施數(shù)據(jù)采集，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，并保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，以實(shí)現(xiàn)對(duì)車險(xiǎn)人傷理賠信息智能化的采集。車險(xiǎn)人傷理賠信息主要包括人員信息和傷情信息，對(duì)這些信息進(jìn)行全面、多維度、準(zhǔn)確及高質(zhì)量地采集后，通過(guò)智能識(shí)別技術(shù)的運(yùn)用，保險(xiǎn)公司持續(xù)進(jìn)行深入研究和實(shí)際案例應(yīng)用，為AI 模型的持續(xù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)提供有效的數(shù)據(jù)支持。

5.2 以AI技術(shù)重構(gòu)人傷理賠作業(yè)流程

基于AI 技術(shù)對(duì)人傷理賠作業(yè)整體流程進(jìn)行合理的拆分與重構(gòu)，將AI 技術(shù)嵌入到各個(gè)作業(yè)環(huán)節(jié)，降低作業(yè)環(huán)節(jié)的復(fù)雜度，實(shí)施作業(yè)流程的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化改造及重組，建立以客戶服務(wù)中心的作業(yè)流程，并持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化管理流程，進(jìn)而提高人傷理賠作業(yè)流程的自動(dòng)化水平和管理效能。在出險(xiǎn)報(bào)案環(huán)節(jié)引入線上化和在線視頻操作，出險(xiǎn)人通過(guò)智能終端實(shí)現(xiàn)自動(dòng)報(bào)案和出險(xiǎn)數(shù)據(jù)資料采集；在人傷查勘和跟蹤環(huán)節(jié)引入智能識(shí)別技術(shù)，對(duì)理賠信息和影像實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化識(shí)別和判定；在人傷報(bào)價(jià)環(huán)節(jié)引入智能報(bào)價(jià)模型，依托海量人傷醫(yī)療數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的智能化人傷報(bào)價(jià)；在風(fēng)險(xiǎn)信息核查環(huán)節(jié)引入智能風(fēng)控模型，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立科學(xué)、合理和不斷迭代的風(fēng)控規(guī)則庫(kù)，實(shí)現(xiàn)人傷欺詐案件的精準(zhǔn)分析和智能化管控；將人傷理賠管理流程實(shí)現(xiàn)AI 技術(shù)全覆蓋，實(shí)現(xiàn)人傷案件的快速、高效處理和精準(zhǔn)賠付。AI 技術(shù)與人傷理賠辦理融合如圖3所示。

圖3：AI 技術(shù)與人傷理賠辦理融合

5.3 構(gòu)建智能化的人傷理賠模型

人工智能的底層邏輯是數(shù)據(jù)和算法，并且數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)算法為驅(qū)動(dòng)。在對(duì)人傷案件的損失核定進(jìn)行智能化處理時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)邏輯上的智能化，包括對(duì)人傷案件信息數(shù)據(jù)的智能化獲取，對(duì)獲取數(shù)據(jù)運(yùn)用智能算法進(jìn)行可視化、智能化處理和多維度分析；探尋人傷案件信息數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，對(duì)這些規(guī)律所具有的特征進(jìn)行深入分析，構(gòu)造科學(xué)、合理的智能化模型；將保險(xiǎn)公司人傷案件的海量歷史數(shù)據(jù)輸入到智能化的人傷理賠模型，并與人傷理賠、醫(yī)療等領(lǐng)域的專家團(tuán)隊(duì)共同驗(yàn)證智能化模型的可靠性；通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建更加合理的模型并快速迭代，以實(shí)現(xiàn)對(duì)人傷案件整體的智能化處理。

5.4 實(shí)施定損及報(bào)價(jià)的智能化管理

基于深度學(xué)習(xí)的人傷理賠智能模型，能對(duì)人體相關(guān)信息、人傷診斷報(bào)告、醫(yī)學(xué)影像資料及相關(guān)單證資料進(jìn)行自動(dòng)化的處理與分析；通過(guò)對(duì)圖像或者視頻的準(zhǔn)確識(shí)別、檢測(cè)及處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體損傷程度的智能化判定；同時(shí)智能化的數(shù)據(jù)分析與診斷判定，可以不斷豐富人傷理賠基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，持續(xù)鍛煉人傷理賠智能模型，并為智能報(bào)價(jià)提供有效的數(shù)據(jù)支撐。通過(guò)AI 技術(shù)，保險(xiǎn)公司可以基于大量的歷史醫(yī)療臨床數(shù)據(jù)沉淀出高效、精準(zhǔn)的智能報(bào)價(jià)模型；依據(jù)出險(xiǎn)人員的醫(yī)療臨床數(shù)據(jù)，在人體損傷程度智能化判定的基礎(chǔ)上，通過(guò)智能報(bào)價(jià)模型的運(yùn)算，并結(jié)合受傷人員的具體情況，綜合實(shí)現(xiàn)人傷理賠的智能報(bào)價(jià)。

5.5 持續(xù)迭代改進(jìn)

持續(xù)對(duì)車險(xiǎn)人傷理賠的AI 技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化、迭代和改進(jìn)，通過(guò)不斷積累的車險(xiǎn)人傷理賠底層數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器深度學(xué)習(xí)算法，加強(qiáng)智能化模型訓(xùn)練，不斷豐富智能人傷理賠庫(kù)、智能風(fēng)控庫(kù)，逐步改進(jìn)智能學(xué)習(xí)模型；建立更為科學(xué)、合理并匹配保險(xiǎn)公司發(fā)展的車險(xiǎn)人傷理賠管理流程、操作規(guī)則和風(fēng)控管理規(guī)則，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定損、精準(zhǔn)報(bào)價(jià)和精準(zhǔn)風(fēng)控，推進(jìn)車險(xiǎn)人傷理賠的智能化管理水平，不斷提升車險(xiǎn)人傷理賠的管理效能。

6 結(jié)束語(yǔ)

將人工智能技術(shù)引入車險(xiǎn)人傷理賠案件的管理，通過(guò)各種方式采集案件信息進(jìn)行建模，加強(qiáng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性采集，可以有效提升車險(xiǎn)人傷理賠的管理效能。當(dāng)然人工智能賦能車險(xiǎn)人傷理賠只能循序漸進(jìn)，通過(guò)對(duì)各種因素的分析和觀察，找到問(wèn)題的源頭，制定解決策略，提升應(yīng)對(duì)問(wèn)題的能力，這為車險(xiǎn)人傷理賠管理的發(fā)展奠定基礎(chǔ)；可以預(yù)見(jiàn)在不久的將來(lái)，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車險(xiǎn)業(yè)務(wù)的全方位影響，進(jìn)而保險(xiǎn)公司之間的競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楸ｋU(xiǎn)科技應(yīng)用水平的競(jìng)爭(zhēng)。因此，保險(xiǎn)公司必須要結(jié)合目前的發(fā)展趨勢(shì)，構(gòu)建適合公司未來(lái)發(fā)展的模式，進(jìn)行人工智能應(yīng)用戰(zhàn)略的制定，這樣才能讓保險(xiǎn)公司借助人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，贏得更多的客戶、獲得更高運(yùn)營(yíng)效能的目標(biāo)。