人工智能會(huì)讓車險(xiǎn)雙核下崗?

3月1日訊，最近網(wǎng)上有一則報(bào)道，日本富國(guó)生命保險(xiǎn)宣布從今年1月起，運(yùn)用IBM的人工智能平臺(tái)取代原有34名“人類”員工，以執(zhí)行保險(xiǎn)索賠類分析工作。日本第一大人壽保險(xiǎn)公司簡(jiǎn)保人壽保險(xiǎn)、第二大公司日本生命保險(xiǎn)也已經(jīng)開(kāi)始了人工智能的替代方案，除了完成保險(xiǎn)賠案的處理，還向客戶提供保險(xiǎn)方案，當(dāng)然在起步階段，仍采用人工檢查與人工智能并行。在保險(xiǎn)業(yè)，規(guī)則引擎加快向人工智能轉(zhuǎn)變。

規(guī)則引擎廣泛用于車險(xiǎn)承保

和醫(yī)療險(xiǎn)相比，車險(xiǎn)的承保理賠規(guī)則更要簡(jiǎn)單一些。醫(yī)療險(xiǎn)的承保給付，需要有豐富醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)的雙核人員來(lái)操作，而車險(xiǎn)的雙核，就日常了解來(lái)看，如果保險(xiǎn)公司已經(jīng)制定了規(guī)則，那么經(jīng)過(guò)一年甚至半年培訓(xùn)，就可以適應(yīng)初級(jí)核保、核賠崗位。事實(shí)上，許多才畢業(yè)的大學(xué)生，經(jīng)過(guò)了短暫的基層一線的實(shí)戰(zhàn)，就走上了雙核崗位，一邊處理保單或賠案，另一方面在不斷地學(xué)習(xí)提升。從最初的一條條核對(duì)檢索操作手冊(cè)，到熟練后憑經(jīng)驗(yàn)和直觀來(lái)判斷是否承?；蚪o付。

雙核崗位在車險(xiǎn)管理中技術(shù)含量最高，高就高在工作經(jīng)驗(yàn)需要時(shí)間和敬業(yè)的積累。這種人才培養(yǎng)方式，是當(dāng)前我們身邊許許多多財(cái)險(xiǎn)公司多年來(lái)形成的一個(gè)慣例。雖然在承保端，為提高核保的效率，對(duì)于常規(guī)性的承保，采用了規(guī)則引擎審核。規(guī)則引擎并不是一個(gè)新鮮名詞。在銀行業(yè)的授信、在公安部門的出入境管理等，都廣泛使用。就是將一個(gè)業(yè)務(wù)決策從應(yīng)用程序代碼中分離出來(lái)，編寫成一個(gè)盒子，前端進(jìn)口是千奇百怪的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，后端出口是yes或者No。有過(guò)計(jì)算機(jī)軟件編程經(jīng)驗(yàn)的，經(jīng)常運(yùn)用最簡(jiǎn)單的多重IF和循環(huán)命令來(lái)實(shí)現(xiàn)。規(guī)則引擎則將各類條件數(shù)據(jù)庫(kù)化，隨時(shí)進(jìn)行增補(bǔ)，而不需要去修原代碼。

相對(duì)于理賠端來(lái)說(shuō)，車險(xiǎn)承保端規(guī)則引擎使用更加廣泛，一則是承保規(guī)則相對(duì)簡(jiǎn)單，絕大部分車輛的歷史數(shù)據(jù)都很明晰，特別是新車業(yè)務(wù)，基本上無(wú)需核保。二則是承保對(duì)效率要求更高。理賠時(shí)長(zhǎng)可能在一天、十天完成，但承保必須控制在客戶等待的心理預(yù)期內(nèi)，幾分鐘之內(nèi)交費(fèi)出單。規(guī)則引擎將人工核保需要10分鐘、半小時(shí)的時(shí)間，減少到秒級(jí)，這大大改善了工作效率和服務(wù)滿意度。值得引起注意的是，規(guī)則引擎核保的保單理賠統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)要好于人工核保，這里面有規(guī)則引擎處理的是相比簡(jiǎn)單的保單，而轉(zhuǎn)入人工核保都是疑難問(wèn)題的原因。盡管有少數(shù)核保件從規(guī)則引擎轉(zhuǎn)入人工處理，人工其實(shí)并不能提供更充足的承?；蚓鼙！⒓淤M(fèi)的理由，理賠也是一樣，雙核人員所依賴的經(jīng)驗(yàn)或者是附加調(diào)查等，除了需要現(xiàn)場(chǎng)支持外，都可以通過(guò)修訂規(guī)則引擎來(lái)完成。

人工智能尚未高不可攀

凡是有規(guī)則可以遵循的，都可以儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，如果儲(chǔ)存成為規(guī)則引擎的自我實(shí)現(xiàn)，也就可以由規(guī)則引擎邁入人工智能。在人工智能界有個(gè)常識(shí)，只要是有規(guī)則可以遵循的地方，人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人腦，就頭像識(shí)別而言，人工智能的準(zhǔn)確性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)肉眼。

當(dāng)前全行業(yè)車險(xiǎn)處于微利和虧損之間，除了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境影響外，還有各家保險(xiǎn)公司的管控水平。在同一個(gè)市場(chǎng)、面對(duì)同樣的客戶群體，還有個(gè)別公司車險(xiǎn)利潤(rùn)率超過(guò)5個(gè)百分點(diǎn)。如果試圖解析他們盈利的原因，在車險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)管理的每一個(gè)環(huán)節(jié)，都通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)效能和效益的盡善盡美。流行的雙核集中，是找一個(gè)技術(shù)密集、人才密集的地區(qū)建立運(yùn)營(yíng)中心，集中一大批優(yōu)秀人才在計(jì)算機(jī)前面操作。但這無(wú)形中也抬高了人力成本和固定資產(chǎn)支出。未來(lái)的方式，可以在總部購(gòu)置一臺(tái)小型機(jī)，同時(shí)并行處理1000家機(jī)構(gòu)，每天100萬(wàn)件的核保核賠件。這個(gè)數(shù)字看起來(lái)很大，但相對(duì)于銀行業(yè)海量交易、鐵路購(gòu)票和淘寶雙“十一”來(lái)說(shuō)，計(jì)算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到滿負(fù)荷。既然能通過(guò)遠(yuǎn)程進(jìn)行數(shù)據(jù)集中，說(shuō)明雙核工作有極強(qiáng)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)化，那完全就可以人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)。

管理集中度越強(qiáng)、基層操作彈性越小的公司，往往車險(xiǎn)的盈利就越高。車險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)的高度趨同性和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激烈性，在倒逼保險(xiǎn)公司提高運(yùn)行效率。毫無(wú)疑問(wèn)，最傷害規(guī)則的是個(gè)人情感，除非遠(yuǎn)離客戶和承保機(jī)構(gòu)，比如說(shuō)全國(guó)集中，否則很容易找到人打招呼。事實(shí)上，雙核人員操作性失誤和沒(méi)有利益交換的懈怠，保險(xiǎn)公司很難責(zé)任追究，系統(tǒng)也不可能強(qiáng)大到關(guān)注和比對(duì)每一個(gè)細(xì)微之處。每一份出險(xiǎn)案件都具有偶然性，而客戶更不會(huì)主動(dòng)揭發(fā)保險(xiǎn)公司多賠、濫賠。理論上可以強(qiáng)化稽核功能來(lái)發(fā)現(xiàn)這些現(xiàn)象，如果有了這個(gè)強(qiáng)化的功能，那么非現(xiàn)場(chǎng)的稽核完全可以用軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)，為現(xiàn)場(chǎng)稽核列出重點(diǎn)清單，增強(qiáng)稽核的針對(duì)性。

人工智能應(yīng)用具備有利條件

更廣泛的使用規(guī)則引擎和人工智能將給車險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)管理帶來(lái)革命性的變化。除了提高服務(wù)效率，大量減少人力成本和職場(chǎng)成本之外，更有吸引力的是，可以最大程度防止人工操作帶來(lái)的工作失誤和徇私舞弊。在國(guó)外有成熟案件，通過(guò)使用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)定損，客戶按照要求拍攝6-12張標(biāo)準(zhǔn)的汽車損失圖片，然后上傳給定損系統(tǒng)，系統(tǒng)大約需要5分鐘就可以有效預(yù)測(cè)損失部位和損失程度，對(duì)于一般性的造假而言，不太可能熟悉保險(xiǎn)公司的算法。筆者曾經(jīng)接待過(guò)螞蟻金服保險(xiǎn)事業(yè)部尹銘總經(jīng)理，在談到化妝品過(guò)敏險(xiǎn)的理賠時(shí)，他介紹螞蟻金服平臺(tái)使用了圖片識(shí)別技術(shù)，超過(guò)九成是依靠后臺(tái)技術(shù)識(shí)別和判定，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和算法，高速比對(duì)識(shí)別出報(bào)案人上傳的圖片的真實(shí)性，也就是說(shuō)絕大多數(shù)理賠都可以在短時(shí)間內(nèi)在線完成，無(wú)需人工干預(yù)，這就是人工智能的魅力所在。就車險(xiǎn)來(lái)說(shuō)，全行業(yè)承保理賠數(shù)據(jù)的集中，以及和交警數(shù)據(jù)的無(wú)縫對(duì)接，為人工智能提供了最基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

缺少優(yōu)秀的雙核人員，是許多財(cái)險(xiǎn)公司改善車險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)主要障礙。人工智能的更廣泛使用必然減少對(duì)雙核人員的依賴，這部分的成本完全可以轉(zhuǎn)移到人工智能的開(kāi)發(fā)上來(lái)。全球最盛名的投資銀行高盛，在紐約交易所最多時(shí)雇傭了600名交易員，而今天只剩下兩人，這兩人的工作除了看守機(jī)器外，就是抽樣核對(duì)。李開(kāi)復(fù)也有一個(gè)預(yù)言，未來(lái)10到15年，90%的崗位會(huì)被人工智能替代或者部分替代。如此變化，當(dāng)然會(huì)引起傳統(tǒng)思維管理者的質(zhì)疑，人工智能會(huì)代替雙核員工嗎?機(jī)器會(huì)比人更可靠么?此外，人工智能的成本和裁員帶來(lái)的利弊也需要一個(gè)權(quán)衡。傳統(tǒng)的保險(xiǎn)行業(yè)組織架構(gòu)層級(jí)分明，通常有總公司，二級(jí)省分公司、三級(jí)地市機(jī)構(gòu)、四級(jí)縣支公司。人工智能會(huì)將絕大部分雙核工作集中到總公司，分支機(jī)構(gòu)就成了展業(yè)和服務(wù)單元，這并不是基層管理者所希望的，單純的展業(yè)工具會(huì)降低職業(yè)自豪感，也使雙核人員對(duì)更廣泛運(yùn)用新技術(shù)存在戒心。

深度學(xué)習(xí)前景可期

擔(dān)心也不是沒(méi)有道理。人工智能的應(yīng)用能使一些任務(wù)變得自動(dòng)化，但所有的判斷全部交由程序來(lái)實(shí)現(xiàn)也是不可能，深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前規(guī)則引擎一個(gè)致命性的缺陷，比如數(shù)據(jù)庫(kù)更新不及時(shí)，模糊處理的技術(shù)有待提高，圖像識(shí)別技術(shù)有待改進(jìn)等。這就給雙核人員提供了新的就業(yè)機(jī)會(huì)，將雙核人員從低價(jià)值和重復(fù)勞動(dòng)的鼠標(biāo)點(diǎn)擊中釋放出來(lái)，去一線為客戶提供現(xiàn)場(chǎng)支持，去抽樣分析承保理賠的漏洞，去采集零配件報(bào)價(jià)，去協(xié)調(diào)法津法規(guī)和行業(yè)規(guī)則的適用。任何一個(gè)不斷完善的人工智能系統(tǒng)，都需要有最專業(yè)的人員，將經(jīng)驗(yàn)索引為數(shù)據(jù)，前提是保證客戶單證的準(zhǔn)確，盡可能打印或電子化。事實(shí)上，隨著手機(jī)端、電子簽名和個(gè)人信息的共享，客戶手工填寫的信息越來(lái)越少。每一次工業(yè)革命，總有一些崗位會(huì)消失，但一定有更多的工作崗位在誕生。這也給雙核人提出了要求，必須順應(yīng)時(shí)代發(fā)展，積極適應(yīng)大數(shù)據(jù)的變革趨勢(shì)，在電腦代替人腦之前，提前做好職業(yè)生涯的規(guī)劃。

保險(xiǎn)的本質(zhì)是服務(wù)，體現(xiàn)的是保險(xiǎn)人、被保險(xiǎn)人之間的雙向溝通和情感訴求。人工智能雖然能讓機(jī)器擁有人一樣的邏輯思維，但畢竟缺少溫度，在當(dāng)前的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下，過(guò)于機(jī)械化和剛性的操作，有可能會(huì)失去客戶。但是我們也會(huì)樂(lè)觀地預(yù)計(jì)到，幾年之后，當(dāng)和客服中心電話專員溝通時(shí)，你很難想象電話線對(duì)面是一位美麗的女士還是人工智能合成的嗓音。

這里還要澄清一個(gè)誤區(qū)，規(guī)則引擎只是利用了大數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的算法，人工智能和規(guī)則引擎的最大區(qū)別是深度學(xué)習(xí)功能，基于承保理賠特別是理賠工作的復(fù)雜性，研發(fā)具有深度自主學(xué)習(xí)的軟件是一項(xiàng)艱巨工程。這也是人工智能在我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)缺少更多經(jīng)典案例的又一個(gè)主要原因。專業(yè)性的軟件公司不了解行業(yè)日新月異的規(guī)則，保險(xiǎn)企業(yè)又缺少精通人工智能的專業(yè)人才。不管怎樣，正如比爾蓋茨所感嘆：人工智能勢(shì)頭很猛，發(fā)展比我們預(yù)期更快，像AlphaGo戰(zhàn)勝60名中日韓頂級(jí)圍棋選手，實(shí)在是一件難以致信的事情，就是一個(gè)驚人的里程碑。（文／中國(guó)保險(xiǎn)報(bào)）

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