保险业“信达雅”:蚂蚁金服的金融科技密码

2018-09-07 10:33
作者:予文
来源:财经天下周刊

长久以来,理赔争议便是横亘在用户和保险公司之间的一道门槛。

这道大门的左边,是用户渴求得到平等合理赔偿的诉求;右边则是保险公司试图避开骗保和非理性索赔的警惕心。“保险条款每一个标点符号背后都是一部血泪史,都是赔出来的。”蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭的这句感慨,点明了传统保险业态的痛点。

在翻译界,“信达雅”是公认的“三字真经”。在与每个人有关的互联网保险业,蚂蚁金服与平台生态合作伙伴共同创造了一种“信达雅”的创新境界。“信”即让保险和用户之间加深信任,“达”即触达小微企业,“雅”即服务新互联网人群的生活方式。

蚂蚁金服的保险团队和信美相互保险正在尝试一种新业态——赔审团机制。

具体而言,这是一种致力于保险公司和用户之间理赔争议的解决机制。希望通过“赔审团”改变保险公司说了算的理赔现状,让消费者获得更为平等的话语权,在透明、公开的环境下解决争议。同时,也帮助保险公司从消费者出发,提升产品和服务的体验。

相互保险——保险业的“信”势力

信美相互是国内唯一一家寿险相互制公司。所谓相互制,是指将具有相同风险保障需求的人,通过订立合同成为会员(至少购买一年期以上产品,才能成为会员),并缴纳保费形成互助基金,当某位成员发生约定事故之后,该基金将承担赔偿责任。同时,每个会员都是公司的股东,对公司事务有参与权,也可以分享公司的盈余。

蚂蚁保险与信美相互联合,为蚂蚁会员定制了一份专属保障计划,针对0-17岁少儿高发大病,可以使用蚂蚁会员积分兑换。该项目自去年12月底上线以来,已为153万名少儿提供相关保障服务。

“赔审团”的成员并非随意组成,而是由宝贝守护计划会员通过考试获得赔审员资格认证。赔审员报名组成赔审团,投票决定争议事件的理赔。在赔审员征集过程中有12余万父母参与报名,最终两万余名成功获得赔审员资质认证。

第一起案例便引发热烈讨论。一名白血病患儿的家长在孩子住院期间兑换了“宝贝守护计划”,在报销环节,理赔员以“不符合健康告知”出具了初步的拒赔报告。当然,这引起患儿父母的抗议,双方争执不下。

随后,以第三方成员组成的“赔审团”就此进行讨论并投票。5027人中,投支持赔付的人数为1174票,不支持的票数为3853票。最终赔审团的结论也为拒赔,理由为:带病投保,不符合健康告知。

赔审结束后宝贝计划项目组第一时间与申请人通了电话沟通赔审情况及结果。事实上,由于有赔审团的参与,孩子母亲对理赔结果的公平性接受度更高,而蚂蚁保险的项目组也联合新阳光慈善基金会前往苏州探望患儿并送上慰问金。

“情理兼顾,并不是滥用感情,而是符合公序良俗和大众认知,人性化的解释法理,这是我们遵照的原则。”蚂蚁保险事业群社群运营总监徐亚辉说。

蚂蚁保险事业群总裁助理方勇认为,赔审团制度是建立在“让大家评评理”这个朴素的需求上,“被大家诟病多年的保险形象,我们希望能够有所改变,这个是我们最早的初心。”

第一个理赔案例的陪审员赵岩表示,赔审团制度让人们更了解了保险理赔,这种教育和认知对整个保险业有很大的意义。

个性化服务——触“达”更多中小微企业

除了在保险最富争议的理赔阶段推出解决方案,针对不同人群定制的个性化险种也应运而生。

使用支付宝收钱码的小商家,被称为码商。这个群体的总数,在国内多达数千万人。蚂蚁金服面向码商用户推出了一款免费的门诊险——多收多保。

顾名思义,线下小商家收款越多保额越高,各种日常医疗的费用都能报销。小商家通过多收多保,单次最高可以报销 200 元,不限报销次数,半年内可报销总额以支付宝收钱码累积的报销额度为限。

相关机构统计,200元基本上能覆盖 80%老百姓看一次病的诊疗费用。蚂蚁保险的工作人员实地走访了解到,很多小商家平时非常辛苦,有病了也不去看,因为看病要花钱,而且去看病就不能出摊,就没有收入。一般都是扛一扛,忙了一阵子就忘了自己的病痛,扛不住了就自己买点儿药。如果看病有人给报销,那是真正能帮助他们的东西。

门诊险通常作为长期医疗保险的附属“赠品”,在健康险中不算大类品种。但在小商家中属于使用频率较高的产品。以往,门诊发票被拍照上传之后,通过人工方式录入系统,用户从上传到获得理赔大约需要10-15天。

而蚂蚁金服多收多保面临的是每天数以万计的理赔量,人工方式不仅成本高,效率也比较低。通过AI实现的自动理赔,可以在2小时内到账。今年6月27日,第一笔完全通过AI自动理赔的多收多保保单通过支付宝完成。

而实现这样快速理赔的流程背后,是来自于支付宝的技术支持。

利用了AI技术的多收多保快赔,具体来说主要是三步走:首先是拍摄引导、资料上传。当用户在线报案时,系统通过算法,会引导用户对发票、病例等材料进行辅助拍摄,拍摄后上传。

第二步是凭证识别、数据提取。在这个过程中,蚂蚁采用了新一代OCR扫描技术并通过人工智能,让机器来不断的学习,提升识别精确度。

最终步骤是核赔付款。对提取的数据进行最后的核赔和计算理赔金额,并进行实时赔付。基于AI的理赔流程比传统方式快了不少。用户上传发票和病历后,一般2小时左右可获得理赔款。

这个由支付宝和国泰财险共创的新产品,如今每天的赔案可到上万起。在业内人士看来,有支付宝的技术赋能和背书,信美相互也成为最受用户信任的保险品牌。

“我们要做普惠的东西,如果不借助科技的力量,在中国人口这么多的现状面前做不成这件事情。” 国泰财产保险有限责任公司副总经理金云凯说。

定损宝——新互联网人群的“雅”致托付

车险是与消费者最密切相关的险种之一,作为财险公司的主要业务,保费占比超过70%。通过照片确定车辆损失、作为保险公司理赔依据的定损,是车险理赔中最为重要的操作环节。

一直以来,用户发生交通事故后,需要打电话给保险公司,保险公司会派查勘员现场查勘并拍照,后续保险公司定损员会根据照片评估损伤情况如何,是否需要赔偿,以及赔偿多少。

在传统的理赔流程中,保险公司收到事故照片后,需要核赔,核价,往往最快需要半小时后才能确定理赔金额。人工定损主观因素很大,难以形成统一的标准,即便是同一家保险公司内部,比如不同省份的分公司,对同一个车辆外观部件损伤的判定都会出现不同。

另外,也容易存在造假的灰色地带。保险公司往往需要投入巨大人力进行辨别,而且定损员的培养需要时间,一般一名合格的定损员需要2-3年,达到专家级别更是需要10年以上。目前,保险公司对图像定损技术有迫切需求,但相应的研发、人才与技术积累门槛很高。从国外优秀人工智能团队情况看,投入时间周期长达数年,资金成本高达几亿美元。

保险作为蚂蚁金服techfin战略下开放的重要领域,定位“保险科技”。为解决这些行业痛点,蚂蚁金服应用在AI领域的技术积累,研发“定损宝”,用AI模拟定损环节中的人工作业流程,帮助保险公司实现简单高效的自动定损。

具体而言,“定损宝”为保险公司创造什么价值? 首先,可大幅提升保险公司的定损效率。实践证明,“定损宝”准确率达到98%以上,相当于行业10年以上经验的定损专家。但行业专家需要10-15分钟才能完成一个案件的定损全流程,“定损宝”在秒级内就能完成,而且能够同时处理万级的案件量,不受时间、空间的限制。

其次,可解决保险公司偏远地区或高峰期人力不足的问题。一些中小保险公司查勘定损人员不足,难以处理偏远地区的案件,以及在高峰期难以配置人力。今后,保险公司可以不用再安排查勘员到现场,用户自行拍照提供给保险公司,保险公司利用“定损宝”就能快速、准确地完成定损,解决部分保险公司在偏远地区或高峰期人力不足的问题。也就是说,这样的产品触达更多的中小微企业,解决他们的现实痛点。

此外,还可降低保险公司的欺诈风险。相比较人眼的判断,AI对于异常案件的洞察更为敏锐。保险公司通过“定损宝”能够判断案件的真实性,识别重复索赔、图片PS、事故原因与照片不符等欺诈行为。

更重要的是,保险公司的理赔运营成本也因此得以降低。目前车险的成本,主要包括赔付和费用,其中占据赔付很大部分的是间接的理赔运营成本,比如人力成本、现场查勘费用、欺诈造成的渗漏成本。“定损宝”能够帮助保险公司降低理赔运营成本。

据估计,私家车每年有4500万的保险索赔案件,其中“定损宝”能覆盖的纯外观损伤的案件占比60%,约有10万人从事查勘定损的工作,平均每单案件的处理成本在150元左右。保险公司应用“定损宝”之后,预计可以减少查勘定损人员70%的工作量,在简单案件处理上也无需再配置太多的人力。在案件处理成本方面,有望每年为行业节约20亿元。

由于车辆定损完全取决于人的判断,缺乏统一标准,容易存在水分并造成用户的满意度下降,同时行业也有一定比例的虚假骗保案件。统计数据显示,车险行业每年500亿的外观件赔款中,约有10%-20%是因上述两种情况造成的理赔渗漏,给保险公司造成巨大损失。“定损宝”能够有效帮助保险公司减少理赔渗漏的比例。

要完成上述流畅的车险赔付过程,AI技术在“定损宝”的应用和难点又在于何处?

据蚂蚁金服高级算法专家程远介绍,“定损宝”主要应用到AI技术中的图像识别以及深度学习技术,简单而言,就是让冰冷的机器学会读懂照片背后的故事。

一般的事故定损流程中,查勘员在现场往往会拍摄很多图片,有的案例甚至多达数百张图片。而且在实际操作中,查勘员拍摄的车体损伤,非常容易受到反光、阴影、污渍、水滴、车型结构等等因素的干扰,靠人眼观察照片,那怕是最有经验的定损员,也很容易造成误判。

如果运用图像识别,意味着机器要能从大量图片中,排除干扰因素,识别出这些不规则的车辆损伤,而不规则形状物体的识别正是图像识别领域的盲点。

实际上,光有准确的算法和图像识别能力还不够,还需要技术对定损理赔有深刻的理解,这就需要蚂蚁金服的技术专家和保险公司进行共创。图像识别专家和算法专家为了图像能准确识别事故现场情况,就和保险公司的定损员去路上看车祸案子,学完之后我们慢慢的变成了半个定损老师,但是保险公司回传过来的定损结果跟技术识别结果经常不一致,双方仔细分析发现,其实技术专家们对理赔的理解还不够深,理赔专家在一个一个地仔细讲解以后,算法专家再进一步去优化AI的算法。正是在这种不断磨合共创中,让技术真正符合了实际需要。

在做图像识别不断修正的过程中,经常要去做实际验证,也有很多发生啼笑皆非的故事。蚂蚁金服高级算法专家程远举例说,我们做完算法之后经常要跑到车上扫街,拿着我们自己的测试机,经常会出现我们拍着拍着车主就从车上下来了就问我们,你们这是干什么,是不是我的车违停,你们来抓拍,造成了不少的尴尬的场面。

现在,AI技术能够把这些杂乱无章的图片理出逻辑,并进行数据处理,针对不同的车型、颜色和光照条件进行模型迭代学习,融合多个模型的经验,从有效定损图片中准确提炼出事故定损的信息,比如到底是什么程度的刮擦、变形,部件是开裂还是脱落等。

“定损宝”采用全链路深度学习、利用海量数据、和保险领域不断深度合作、精细化打磨产品的产物。随着技术日趋成熟和普及,意味着通过技术手段减少人工干预,进而降低保险理赔率,提升保险公司的营收,有非常广阔的应用前景。

赔审团、AI快赔、定损宝,蚂蚁保险正在以技术和匠心,为客户构建高质量、一致的理赔体验。让消费者感觉到方便、高效、透明、放心,这也是保险科技的最大价值。

值得一提的是,蚂蚁金服的技术,历来不仅是在实验室进行研发,更重要在于技术和场景的融合,借助丰富的金融、商业场景,不断打磨技术实力。具体到保险领域,和保险公司一直有良好的合作历史,已经与数十家保险公司联合开发出一系列保险产品和服务。