Alan O'Loughlin，律商聯訊風險信息公司，保險業務分析總監
John Beal，律商聯訊風險信息公司，保險業務，分析高級副總裁
保險行業因為發展緩慢而被人詬病。但作為一個多年來一直處理著大量數據的行業，我們其實在數據、分析、人工智能（AI）和機器學習（ML）技術的應用方面有一些重要的心得可供分享。
改善客戶體驗
我們知道，人們購買家庭財產保險的轉化率相當低，因為客戶在投保歷程中會遇到許多難以回答的問題。數據預填解決方案在改善客戶歷程所發揮的價值不容低估。最新的技術進展使得這個解決方案簡單得象一個“吃了激素的查詢引擎”，很難想象其中應用了的大量建模、數據關聯、人工智能和機器學習技術，才能將那麼多的數據整合起來並準確地響應對於人員和財產的查詢。結果是實現了更快速的家庭財產保險報價和更高的轉化率。可以想象，在諸如房屋貸款、醫療保健等行業中都可以應用這些原則，幫助消費者更便利地達成所求。
數據爆炸的意義
如今，雖然爆炸性增長的大量數據被收集，但是其利用率卻極低，這是因為許多機構沒有將各個部門的數據關聯起來形成統一客戶視圖的專業能力。為了克服這個問題，我們應用專有的數據關聯技術，以及唯一標識LexID®技術，來解析、管理和匹配信息，成功地創建一個準確完整的客戶視圖。
通過AI和ML分析解決方案轉變了保險公司使用數據的方式，依據風險向他們的客戶提供價格合適的保費。保險行業現已可以使用數以千計的數據變量（或數據點）來建設差異化的定價模型。
我們現在可以應用機器學習算法來識別最具風險細分能力的那些變量，例如：從統一客戶視圖數據中，我們發掘出了保單註銷歷史、保障空檔期等創新性的變量。這將促使保險公司制定更加精細的定價策略，篩選適合他們業務的風險，從而更具有競爭力。
小步快跑
保險行業很好地踐行著“大處著想、小處著手”。現在，汽車保險市場已經通過線上理賠和自助理賠改進了理賠流程。圖像識別技術被高效地用於自動定損、票據識別，在通過系統自動理賠審核後自動賠付。在提升效率、降低成本的同時改善用戶體驗。
接下來甚至可以將基於客戶投保歷史和詢價歷史的“可信度”評分納入到流程中來，以確保沒有受到“干擾”的數據，為自動化理賠流程提供額外的安全保障。
考慮在AI和ML項目和方案中更廣泛地使用數據
在汽車保險行業中，我們已經能夠比原先設想的更廣泛地使用車聯網數據。利用這些數據，我們可以在報案環節佔據主動，出險後在給消費者提供更好體驗的同時，掌握寶貴的事故現場信息。
在商業財產保險領域，AI可以為新分支機構設立或企業搬遷時提供有價值的潛在目標地址信息，比如人流量、犯罪率、特定年度時間點或其他增加風險的當地情況。
當客戶收到這些信息時，他們如果選擇了那個地址將能夠提前採取預防措施，從而降低風險和損失成本，同時幫助改善客戶體驗和續保率。
瞭解高質量數據對於AI和ML項目的重要性
俗話說，“種瓜得瓜，種豆得豆”。一個企業可能擁有大量數據，但除非對其進行清理和規範化，這些數據可能將毫無用處。我們並不能理所當然地認為我們找到了正確的那個約翰·史密斯（John Smith，一個常見的人名），並能夠將名字與正確的地址和出生日期關聯起來。
隨著UBI保險產品的演變，無論是通過後裝車聯網設備、智能手機應用，網聯車輛，還是在未來通過智能家居獲取數據，最終這些數據都需要被聚集、規範化、和標準化之後，才能夠讓消費者享受到根據各自的需求和偏好選購保險產品的更好體驗。在汽車保險行業中，這個我們稱之為駕駛員DNA®的車聯網駕駛行為評分可以被任何一家保險公司驗證和使用，從而使得消費者可以帶著他們自己的評分從一家保險公司到另一家保險公司去投保，就像無索賠折扣（NCD）一樣普遍適用。
圖像識別ML技術實時地為我們提供了英國道路限速數據。如果沒有這些數據，我們就不能信心十足地確定一位駕駛員是否在某個市區內超速達到道路限速的兩倍，保險公司可以就此聯繫該客戶並採取適當的措施。
我們現在也在探索通過ML技術來實現汽車製造數據的規範化，從而能夠根據汽車安全裝置來為車險定價。
AI和ML為個性化服務帶來的好處
通過ML算法我們可以在企財、家財、車險等各保險業務條線中更好地進行風險細分，制定差異化定價策略和個性化的報價流程。
個性化服務最明顯的例子之一是車聯網保險。通過駕駛行為數據，我們可以更清楚地瞭解某人在道路上的駕駛風險。這個駕駛員將受益於僅支付基於其個人駕駛行為，而不是某一群人的平均駕駛行為，而確定的保費。
AI和ML可以幫助消費者更好地控制和應用自身數據
也許在一切關於數據、AI和ML技術的討論中，最重要的是幫助消費者理解他們的數據是如何被應用的，以及個人如何能夠從中受益。其中一項內容是透明的知情許可管理。每次投保時，消費者都許可向保險公司提供基於其個人數據的最高質量的信息，使得保險公司根據風險準確計算保費。在保險行業，我們比以往任何時候都更加註重讓消費者瞭解他們的數據如何以可控、可理解的方式被應用和評估的。
車聯網駕駛行為數據在此也是一個很好的例子，客戶可以清晰地看到分享他們的實時位置數據所能帶來的好處。最後，另一個日趨常見的例子是，隨著物聯網（比如可穿戴技術等）的發展帶來的數據採集的便利，保險公司將能夠根據這些數據為健康和活躍的生活習慣提供保費優惠。
儘管目前還沒有AI或ML技術來幫助我們教育消費者其自身數據所擁有的價值和益處，我們仍將使用AI和ML來自動化處理消費者願意分享的數據。
精勵聯訊點評：
利用人工智能和機器學習技術，高效合理地利用好數據，是中國保險行業共同面臨的挑戰。本文分享了律商聯訊在全球保險行業數據分析和應用方面的經驗，對中國保險行業具有很強的借鑑意義。
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