设想在某一天，智能可穿戴设备提示人们身体出现了健康隐患，快速计算出可能发生的治疗费用及保险所能覆盖部分，为人们预约医院。医院做完检查，在自助付款机器上，所需要支付费用已直接扣除保险公司垫付外的金额。回到家中，智能家居提醒健康保单即将满期，并且根据最新身体状况推荐了专项疾病的保险产品和保费情况。
在8月31日举办的2019年世界人工智能大会上，众安保险数据智能中心总经理孙谷飞为与会者描画了一幅未来新保险场景：“从可穿戴智能设备数据采集、模型算法训练疾病监控预警、医院检查数据对疾病监测模型验证、再配合自动化理赔服务体验，伴随着人工智能发展，新保险已经近在眼前。”
无处不在的“AI+保险”：
人工智能渗透保险业务全流程
人工智能发展至今，数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等技术，逐渐应用于保险营销、承保、核保、核赔、客服等业务环节。精简流程、降低逆向选择和恶意投保等风险，使核赔理赔服务更便捷透明，极大避免了人为理算干预，实现保险公司降本增效，带来用户极致体验。
孙谷飞表示：“AI智能保险服务平台的成功打造，反映出人工智能技术已经渗透到了保险业务全流程，这是一个AI无处不在的新保险时代。”
“AI+保险”，最明显的改变在于用户体验度。在用户关注度较高的核保理赔场景，智能核保一改传统人工核保多达数页的医学专业问题，通过简单人机对话，即可完成对客户身体状况判断，并给出精确核保结论。
以健康险为例，众安旗下明星产品尊享e生的智能核保流程，可以通过智能问卷，在1至2分钟内完成核保评估，为客户提供个性化保障。20%以上过去无法投保的客户都成功获得了百万医疗保障，其所覆盖超过200种疾病，让客户可以针对自身已有病症直观了解承保条件。而理赔场景中，结合OCR图像识别，众安健康险24小时结案比率高达50%以上，承保及理赔自动化率分別达99%和95%，实现快速理赔材料审核和验证。
客服是另一个用户关注的交互场景。互联网保险模式下，用户更倾向于碎片化、定制化、高效化顾问式客服模式。众安保险智能保顾机器人——众安精灵，建立了业内首个保险意图识别模型，识别准确率在94%以上。众安精灵上线一年以来，持续在线9500小时，提供逾2700小时讲解服务，单日服务用户数最高达30万人，在线客服人工智能使用率达到70%，在线服务人力节省61%。
据悉，众安AI智能保险服务平台与众安烟雾病智能诊断与出缺血风险预测项目，在今年世界人工智能创新大赛的514个有效项目中，双双入围年度榜单20强。
极致用户体验背后：
以AI技术支撑的保险风控体系
2019年上半年，众安保险服务用户3.5亿，保单33.3亿张。庞大保单增长量使风控和对应的核保理赔效率面临考验。风控是互联网保险核心工程，在用户极致体验背后，是一套以AI技术支撑的保险风控体系。
“众安以大数据为基础，利用知识图谱、图像识别等技术提升风控精细化程度和自动化率，实现‘高效率、精细化、真实性’等新保险风控需求。”孙谷飞称。
构建知识图谱，就是让机器形成认知能力，使AI理解保险。据孙谷飞介绍，众安知识图谱技术包含“1500万+”医疗知识图谱记录，通过结构化和精细化数据，加速保险公司数字化进程，实现核保理赔效率提升。知识图谱具备三大技术特点：首先，数据高度结构化。数据一致性提高，天生具备消除歧义的功能；其次，降低数据维护成本。同一套数据体系满足风控、咨询、产品推荐等环节需求；最后，AI智能推理。有效提高风控及其他环节智能化、自动化水平。
在健康险中，知识图谱提供了传统规则引擎无法支持的二度推理能力，将关联性判断延伸到“药品-症状-疾病”3个大类，更符合医生“对症”“对因”开药并存的情况，同时还可以减少规则数量，快速稳健提升理赔效率。
据了解，在投保人风控方面，众安还研发了AI结合eKYC(electronic-Know-Your-Customer)应用。通过“证件防伪-信息提取-活体识别-人脸比对”，在没有人工干预前提下，超过90%真实证件能一次验证成功，有效区别了真实身份证件和低仿、高仿、翻拍、纸质证件等，为在线用户提供身份认证方案。
聚合科技打破壁垒：
数据开放和隐私安全并非悖论
除了知识图谱以外，随着IoT、5G、联邦学习等新技术出现，使万物互联和数据开放成为未来可能。
记者了解到，当前，可穿戴设备实时监控客户体征数据、车联网记录驾驶行为数据等，都能与保险数据关联，共同构建风险评估模型，使保险逐渐从风险被动防御转向主动风险干预，保障保险公司和用户双方利益。
当前，保险行业数据基础依然薄弱，数据安全隐患大。因而，解决数据问题是AI落地中最重要一环。孙谷飞在世界人工智能大会上呼吁：“保险公司不仅要丰富自身结构化场景数据，更需要加强保险公司间和其他行业的数据交流。数据开放和隐私安全并非悖论，运用联邦学习技术的数据隔离特性和加密机制，能够有效解决不同公司间数据共享和联合建模问题，根除隐私泄露风险。”他认为，通过AI与其他学科交叉聚合，解决隐私保护和AI数据需求矛盾，打破数据壁垒，才能真正让保险的未来更加美好。
