人工智能将成为核保员的杀手锏

2018-12-06 15:54
作者:Dihui Lai
来源:RGA美国再保险

机器可以学习吗?RGA高级数据专家Dihui Lai博士认为这可以的。赖博士的职业生涯一直致力于研究人工智能在保险方面的应用,特别是在核保领域。

在数据和人工智能的发展下,诸如“深度神经网络”之类的机器学会了日常对话,驾驶车辆,与职业选手下围棋,绘制图片甚至预测未来。那么为什么不可以用来核保呢?

Dihui Lai

高级数据专家

RGA全球研究和数据分析部门

“保险公司现在面临的关键问题是:如何才能最好地利用新数据源,预测建模和机器学习来进一步实现核保流程的自动化并提高临分件的核保效率?”

Lai博士最近在北美精算师协会(SOA)预测分析研讨会上向大家介绍了RGA开发的“AI-Augmented”核保系统(AI增强核保系统),并介绍了一些最新的进展。

人工智能,还处于婴儿阶段

人工智能或AI这个术语目前是最流行的话题,尽管许多谈论AI的人可能并不完全理解它。简单来说,计算机擅长做重复设定的事情,人工智能就是利用重复设定的内容来识别新的模式,并根据新模式进行调整。

比如前段时间打败职业围棋选手的谷歌人工智能AlphaGo,它就是AI的明星代表。在AlphaGo的系统中植入围棋大数据后,它在对弈中就获得思考的能力,即通过识别棋局后自己做出战略选择。听起来AI的技术已经发展到让人瞠目结舌的状态,但实际上AI还处于一种非常初步的婴儿阶段。

斯坦福大学的Andrew Ng(前Google Brain联合创始人兼计算机科学家)用一句话解释了当前AI技术的状态——今天的AI技术有能力解决人类在三秒钟内可以解决的相同问题。比如AI可以识别一个声音或一张脸来解锁最新的iPhone,但面对生活中随机发生的问题,去问Siri你就有可能得到一些好笑的回答。

AI对核保领域有什么影响? 

今天的AI尚处于婴儿阶段,但未来的发展潜力是无限的。曾有专家预测核保领域将会被AI智能核保所取代,但实际的情况是怎样呢?

首先,核保其实是一个复杂的工作,需要对申请人的身体健康、财务状况等进行综合判断,评估未来的健康风险、逆选择风险。目前还没有任何的AI可以完全胜任核保工作。但换个角度考虑,利用现存的AI技术——比如语音、图像、字符、面部识别系统,还有一些翻译和算法,可以在一定程度上为核保人员的工作量减负。

比如在风险评估方面,核保人员会收到申请人的大量医疗信息,这些信息的格式包括PDF、图片、表格、文本、XML文件等等。对于一些扫描的医疗信息,AI可能无法直接识别,但是对于重复性的关键字段,AI可以识别并上报,这样可以减少核保人员的重复工作量。

什么是“AI增强核保系统”?

针对这些问题,RGA的Lai博士团队构建了一个解决方案来提高核保效率——“AI增强核保系统”解决方案。

“我们了解到,最重要的挑战之一是耗时的PDF文件的处理,这需要视觉审查和识别。比如用眼睛来阅读信息,就需要光学识别+OCR技术。通过阅读和语言处理,核保人员就可以挖掘出申请人员资料中的重要信息”。

RGA的数据团队将这些需求分解为独立的任务,通过利用不同的AI技术——OCR、自然语言处理、算法学习技术等来辅助核保人员的工作,减轻他们的工作量。

AI增强核保系统可以在很多方面提高效率,比如,分析一些非结构化的数据后,可以将姓名、医疗诊断信息、签名信息、机动车信息定位并提交核保人员。虽然AI无法进行最终的核保决定,但试想一下,当核保人员要处理成百上千页的个人信息时,AI可以直接快速扫描这些文件后并提示“第280页发现医疗信息”“第402页发现费用信息”,这样可以减少非常多的重复工作,并让核保很快的发现可疑信息。

Lai博士介绍这个系统时强调:“这个增强系统目的是为了减轻核保人员的工作量,这就可以让他们专注于承保决策。但别忘了数据的质量会影响到分析的结果,所以这一套AI系统是为了增加效率,而不是最终做出核保决定,更不是取代核保专家。”

AI在核保领域的未来趋势

目前单独从事数据科学的公司有很多,同时具备数据科学并了解核保需求的公司还很少早,尤其是巨有深度学习能力、并且能够解决特定保险问题的AI。

RGA的数据团队正在努力的弥补这一块差距。Lai博士认为“保险市场的需求巨大,挑战在于需要找到合适的方法和合适的人来做这些事情,尤其是需要巨有跨AI和保险领域的专业知识的人。”

发展AI智能核保是未来的趋势,RGA希望通过核保增强系统来帮助核保人员做更多的事情。许多资深的保险行业专家都看好AI在保险领域的发展,相信未来AI将会被运用来解决很多保险问题。

AI能帮助核保做什么?

RGA的核保增强系统能帮您做什么?

通过人工/智能技术显著增加核保效率;

我们利用算法、自然语言处理、规则引擎和OCR技术,构建了一套解决方案;

核保增强系统可以集中处理格式化和高质量的数据;

通过与核保专家们的紧密合作,系统可以识别出其需求并显著减少核保工作量。

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