AI思维下的保险业：看瑞再研究院对保险公司数字化演进判断
“互联网思维过时了，现在是AI思维”。
十天内，互联网思维的创造者百度董事长兼CEO李彦宏两度提及AI思维，且认为：
人工智能时代将从根本上解决人与万物交流的问题，AI对这个社会的改变在本质上与互联网不是一个量级的——人工智能将把原来的不可能变成可能。
未来每一个人，每一个企业都需要拥有AI新思维。AI新思维包括五个方面，是基于万物互联，重新审视人与物的关系，并对市场、用户、产品、企业战略等进行重构的思考方式。
事实上，无论是早年的互联网思维，还是大热的赋能概念，乃至近日的AI思维，本质上都是对社会的又一轮数字化改造。所不同在于，历经多年积淀这一波数字化转型不再是自下而上的艰难突破，而是自上而下、以解决方案为主的垂直型数字化改造。
如金融业、制造业、零售业甚至农业的改变已经实实在在的发生，金融科技、产业互联网、新零售、新农业...... 加之早已存在的自下而上的点的突破，将完成整个商业和社会的数字化进化。
这种横向和平台型的数字化转型浪潮中，存世数百年的传统金融行业——保险该如何找到生产力式的数字化转型方向。
近日，瑞士再保险瑞再研究院《sigma》创刊50周年活动中，瑞再研究院院长Jeffrey Bohn发表“数字化社会：人机共存”的主题演讲，系统分享了这家百年再保公司对保险公司数字化转型的思考与判断。
《今日保》特截取部分观点，加以编辑和解读，共谈AI思维下的保险业。
1 大背景：数字化社会是技术丰富的产物 数字化社会是社会科技发展的一个渐进的时代产物，这是生产力的迭代。 纵览250多年前的第一次科技革命、150多年前的第二次科技革命、50多年前的第三次科技革命，均是生产力的重大演进。 从蒸汽技术革命、电力技术革命，到计算机及信息技术革命，每一次科技革命都是在人类对自然界及社会组织形式的认识、研究出现飞跃的基础上，进而相继出现科学革命、技术革命、产业革命，引发整个经济领域和社会领域的重大变革。 每一次科技革命都极大改变了全球政治经济格局。 这一次，人类社会进入数字社会、数据时代。 2 影响未来保险最重要的三项前沿技术：物联网+分布式账簿+人工智能 未来10年哪些基础科学突破会影响互联网的科技产业，产业互联网和消费互联网融合创新会带来哪些改变？ 这是前端时间，腾讯董事局主席马化腾于知乎上的发问，亦算得重大技术改变时代的前奏。 Jeffrey Bohn判断，物联网（IoT）、分布式账簿、人工智能将成为对未来社会影响最大也最为重要的前沿技术。 需要注意的是，这三项技术并非单一的技术，每个技术的底层都有很多算法以及实现的方法。 如分布式账簿，其中一种方法类似区块链的比特币加密算法，但这只是其中一种实现分布式账簿的方法，而这种方法也不是绝对的，最佳的，每一个IoT、分布式账簿和人工智能底下都有很多的技术。 “保险行业通过不同视角、不同应用场景应用上述技术时，需要考虑使用的方法和场景。这也是上述三层技术为保险带来的应用和契机。 如果保险行业能够集合物联网、分布式账簿及机器智能的综合能力，可以对整个保险的价值链进行转型，原来以客户导向的价值链方式转化成以设备或者终端为导向的转型。 如现在销售车险需要车主找保险员或者保险员找车主的流程。 未来一个转型的方向是，由汽车厂商在生产汽车的过程之后，在前端就可以跟保险公司合作，可以做成参数型的合同，就是说汽车全生命周期的事故、具体使用的情况，都可以做参数化的管理。 如果真正将之打通，无论汽车厂商还是楼宇等基础设施，都可以做到整体核保、理赔的打通。也就是说，未来保险行业会有更多的技术应用到场景中。 3 保险人工智能领域重头戏：机器人流程自动化+智能自动化 上述是人工智能可能产生的八大问题，其中是否会取代人类工作成为最受关注者。 先看人工智能的相关定义，与之相关的词汇大概有十个： 人工智能：模拟并可能超越人类智能； 通用人工智能：可能具有自我意识的智能； 机器学习：依赖数据的校验； 深度学习：无需模型，依赖数据的校验； 元学习：学习如何学习； 认知计算：模拟人脑过程； 增强智能：人类助手； 专家系统：使用知识库的顾问系统； 机器人流程自动化：复制重复过程的机器人系统； 智能自动化：使用自动化，更好发挥人类生产力的混合系统。 Jeffrey Bohn认为，未来最有潜力，及最具有实际意义的是最后两个：机器人流程自动化和智能自动化。 电影中超越人类智能、具有自我意识的智能距离我们还很远，且不提应用到大规模的生产中。 人工智能也不会替代人类，会改变人类工作方法和效率。 多年前美国曾讨论：ATM是否会替代银行的工作人员？ATM改变了取款的流程，也改变了银行工作人员的作业模式。他们转变了工作的方法和思路，变成可以做理财规划、房产建议的服务顾问角色。 现在不仅保险行业，各行各业都有很多现行的流程，人工成本非常高、效率也非常低下。 举个例子：如经营决策之前关于数据的筛选和计算，需要大量的人工工时，完全可以用自动化的流程实现和调整。 回到保险业，流程的自动化包括前端的自动核保、后端的自动核赔。如车险的定损，用算法培训机器，加入图像识别技术，即可完成自动化流程的重塑。 4 战略明晰的大型险企与技术型公司组合拥有更多突围机会 “大约从2003年开始，美国就在广泛的讨论保险技术非常有可能会是下一个颠覆保险行业的重大里程碑式的技术，并预测初创型的技术独角兽或者技术公司能颠覆保险行业。实际上反而是既有技术能力又有数字化战略的大型保险公司跟技术型的企业联手，做成了一种战略联盟或者战略综合体的形式。” Jeffrey Bohn认为，那些有着技术愿景，有着数字化战略的大型保险公司，他们在跟技术企业携手的时候，能够给到更多的颠覆，尤其是可以颠覆一些传统型、数字化转型慢的保险公司。 事实上，《今日保》之前的文章也有过类似观点，关于保险科技的应用更多的还是在领先的传统保险公司。他们数字化转型的目的之一也是利用新技术降低成本、提高效率。 如英国的Direct Line，在不到二十年的时间内，从市场上的新公司成长为Top 10 的保险公司。美国的Geico、USAA、Progressive、Esurance、Hardfort 等公司也因为直接保险模式加上保险科技的武装而取得独特、领先的市场地位。 5 重视移动端口的突破：有能力过滤、挖掘、清洗及数据展示的险企才有更好的未来 “在数字社会，如果把数据比喻成石油，那么人工智能就是炼油厂。” 算法流程和技术本身固然重要，但数据的展示、清洗、挖掘、处理也很重要，且不可分开。 很多保险公司都会在技术方面请很多大数据工程师、技术专家做核心的技术，比如算法、编程方面做到位，但是在数据的清洗、管理以及使用方面准备不足。 原因，只关注了技术层面，没有关注数据的部分。做好数据准备后，数据的展示和信息的展示方面亦有严重不足。 数据和信息的展示不仅是技术问题，更需要设计人员的参与，设计师也是非常重要的一个环节。 相对于其他行业来说，包括银行、保险，金融行业在技术展示、技术界面或者信息设计方面做的是最差的，尤其是在用户界面设计方面非常差。 这也是当前很多人还没有买保险的一个重要原因，购买体验太差。 如前端的核保流程拥有冗长复杂的流程，如果可以利用大数据直接给出客户画像，自动完成核保等各种信息，将极大简化购买流程。理赔端亦如此。 由此，Jeffrey Bohn建议保险行业应该从移动技术方面去突破，未来能够在移动技术上有所突破的公司才是有发展潜力的。 “中国在采用保险技术创新方面，会比别的国家要快”，因为他到处去讲新的理念和新的技术的时候，别的国家有一些迟疑的态度或者是有点保留的，或者是有点畏首畏尾，总是拿监管者的理由作为借口，或者是技术上还不够成熟、稳定，监管方也不会太支持。而中国已经走在探索的路上。 “我在美国还用现金，这边已经全部网上支付了。”
