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變化時刻都在，未來的變化可想而知。保險市場一直被大型國有品牌和傳統產品線所主導，幾十年來似乎沒有實質性發展。

然而人們已經開始下注。在風險投資家看來，保險業顛覆的時機已經成熟。總部位于紐約的保險科技公司Lemonade成功完成了史上最大規模的種子輪融資。

不僅僅是風投公司，沃倫·巴菲特（Warren Buffett）也曾公開表示，自動駕駛汽車的問世將嚴重影響到伯克郡（berkshire）旗下Geico的保費。

已有相關數據表明確實如此。畢馬威（KPMG）在2015年的一份預測報告中指出：包括無人駕駛技術在內的“極其安全”的汽車將在未來25年里使汽車保險業萎縮60％，而汽車保險占保險業的40％以上。但是，對保險公司來說，業務流程自動化不是有很大的好處嗎？

保險領域的人工智能——前言

人工智能是商業市場應當關注的趨勢。本文我們將著眼于三種關鍵的方式，人工智能將帶動保險公司、經紀人和投保人的經濟收入，推動保險行業的轉型升級：

行為定價保單：無所不在的物聯網（IoT）傳感器將向定價平臺提供個性化數據，讓更安全的駕駛員少交車險，讓生活方式更健康的人少交健康保險。

客戶體驗和個性化服務：人工智能將實現全自動無縫對接保單的用戶體驗，聊天機器人可以獲取客戶的地理環境和社交數據，從而進行個性化交互。運營商還允許用戶定制特定項目或事件的保險（即按需保險）。

更快、定制化的理賠：在線界面和虛擬理賠理算器將提高事故后理賠和支付的效率，同時降低欺詐的可能性。客戶還可以選擇哪家保險公司的保費將用于支付他們的索賠（稱為P2P保險）。

保險作為一個全球市場，往往與公眾的不信任有所關聯，這可能會對技術創新提出挑戰——無論是人工智能或其他創新方式。

因此，引入新技術的一個關鍵點就是說服公眾，自動化不會像特洛伊木馬影響他們的保單。在Vertafore最近的一項調查顯示，60％的消費者對通過聊天機器人購買保險表示擔憂。

目前在保險領域的三種AI應用趨勢

我們將逐步分析這三類主要的人工智能應用趨勢，對比行業的當前狀態，正在發生的變革，以及未來行業的發展變化。首先分析“行為定價”：

一、行為定價模式：物聯網傳感器將保險從代理轉移到源數據。物聯網數據為個性化保險定價提供了三種關鍵方式：

承擔有效風險：遠程通信和可穿戴傳感器數據將為低風險行為支付更低的保費，比如駕駛更少而鍛煉更多；

保單和AI設備捆綁銷售：智能家居公司將向使用AI技術的用戶提供保單折扣，從而實現設備和保險的捆綁銷售；

核實和評估理賠：物聯網數據市場將使運營商能夠更快地獲取經過核實的風險管理信息，而不是依賴成本昂貴的評估和審計。

這里舉個例子：基于使用壽命或基于每英里付費的汽車保險，借助于遠程信息處理傳感器實時跟蹤指定資產（如汽車），汽車保險就可以通過特定風險事件（如車禍）指定保費。

這意味著什么呢？更安全的司機可以為保單支付更少的費用，任何司機都可以按英里付費。保單持有人不再是風險池的一部分——他們在為自己承擔的有效風險付費。這是一種全新的保險產品，離不開AI遠程信息技術的支持。

當然這種方式需要增加遠程傳感器設備。這就是為什么保險公司正在變成硬件公司。以Neos Ventures為例，這是一家提供智能家居監控和緊急援助的公司，同時還提供家庭保險。他們的策略是，如果能夠提供降低天然氣、水泄漏或家庭不安全事件檢測的技術，那么會提供更低的保費形式，卻將這些節省下來的成本又轉加給客戶。

要想在未來10年的市場中取得成功，保險公司必須迅速從基于類別可能行為的定價模式轉向基于個人實際行為的定價模式。這就是所說的“從代理到源數據的遷移”。

調查顯示，消費者希望這種轉變。日前，一項由Troubadour Research ＆ Consulting開展的調查發現，近一半的消費者愿意將可穿戴設備的數據交給保險公司，以換取更便宜的產品。

基于保險的后市場應用仍然存在很多不確定性。美國保險協會（National Association of Insurance commission）在2017年的一份報告中指出：“UBI是一個新興領域，因此在行為數據的選擇和解釋方面仍存在很大的不確定性，以及如何將這些數據整合到現有的價格結構中，以保持新的市場盈利等。”

大約有五分之一的市場對此不感興趣。21％的客戶在UBI項目調查中拒絕參加，其中81％的受訪者不希望自己的駕駛行為受到監控，不認為這樣可以省多少錢，也不認為保費會下降。像那些通勤時間較長的人，經常長途駕車或者喜歡在空曠道路上超速行駛的人，很難從保險公司評估他們的行為中獲益。

一些運營商獲得了傳感器數據并不意味著就會使用這些數據。源數據的可靠性、豐富性以及分析的準確程度變得至關重要。這就激發了平臺市場的由來，比如Octo Telematics的下一代平臺（NGP），為汽車保險運營商提供了一個應用平臺接口（API），用于司機行為評分、交通事故分析，以及針對車隊管理和租車公司的索賠分析和風險分析。

任何新技術都有風險，事物總有兩面性。傳感器數據在許多方面降低了風險，但它也引入了一些新的漏洞。比如傳感器相關的遠程設備都可能易受黑客攻擊，違反數據保護、信息安全等法規條例。所以這些漏洞需要運營商開發承保突發風險的新業務。