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| 本文作者： 老王 | 2017-05-24 18:20 |
AI掘金志（公眾號(hào)）：雷鋒網(wǎng)旗下只專注于報(bào)道AI商業(yè)化與落地的垂直內(nèi)容頻道。助力“AI技術(shù)輸出者”尋找商業(yè)潛力大的落地場(chǎng)景，服務(wù)“AI技術(shù)消費(fèi)者”選擇適合自身的技術(shù)供應(yīng)商。
AI掘金志主要推送兩類文章：
1.深入挖掘AI公司與傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)的合作案例。
2.剖析各地醫(yī)院、銀行、制造企業(yè)、零售商、政府部門等傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)對(duì)AI的需求與實(shí)際應(yīng)用情況。
數(shù)據(jù)顯示，2016年的健康保險(xiǎn)市場(chǎng)是2015年的4.8倍，隨著老齡化政策的逐步放開以及消費(fèi)升級(jí)，預(yù)計(jì)到2020年整個(gè)健康保險(xiǎn)市場(chǎng)高達(dá)9000億。
保險(xiǎn)以營銷為導(dǎo)向，因此整個(gè)行業(yè)的IT基礎(chǔ)比較薄弱。單純做大數(shù)據(jù)分析對(duì)普通的保險(xiǎn)公司來說就已經(jīng)較為吃力，而且營銷合同數(shù)量一多后就存在壓跨系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。拋開IT基礎(chǔ)薄弱不談，如果保險(xiǎn)公司想直接跨入到人工智能階段，要解決問題更多。
保險(xiǎn)的一大痛點(diǎn)是不少群體認(rèn)為保險(xiǎn)價(jià)格太貴，其中重要原因出于線下代理人層級(jí)過多問題，目前國內(nèi)擁有 737萬的代理人。
如果可以用AI替代大量代理人，相應(yīng)的，保險(xiǎn)價(jià)格也會(huì)隨之下降。除此之外，還可通過用人工智能去提升營銷的精準(zhǔn)度，減少溝通時(shí)的誤判和銷售誤導(dǎo)。
平安集團(tuán)在保險(xiǎn)行業(yè)的解決方案是跳過中介流程，在APP端進(jìn)行投保交費(fèi)、保單咨詢、保單服務(wù)、理賠、給付等流程。而這些流程中也相應(yīng)的集成了人臉識(shí)別、OCR、指紋識(shí)別、語音識(shí)別、電子簽名等技術(shù)，用于業(yè)務(wù)辦理與投保信息的錄入。
平安健康險(xiǎn)北京分公司副總經(jīng)理張守春向雷鋒網(wǎng)介紹到，平安集團(tuán)所有業(yè)務(wù)背后的IT和算法都是由平安科技支持，而且近些年在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和多維數(shù)據(jù)之間的互聯(lián)互通上投入較多。
其中，AI在保險(xiǎn)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在理賠流程的反欺詐和風(fēng)控，反欺詐可以找到欺詐線索，發(fā)現(xiàn)欺詐嫌疑，控制風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，相比傳統(tǒng)保單的審核檢出率，平安科技的“平安腦”識(shí)別準(zhǔn)確率和業(yè)務(wù)效率提升近4倍，并且在一年以來已識(shí)破多起“騙?！毙袨椋A(yù)防20多億元的資金流失。
平安保險(xiǎn)業(yè)務(wù)背后的AI支持
雷鋒網(wǎng)了解到，此前由于平安集團(tuán)業(yè)務(wù)線較長(zhǎng)，使得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理很分散，缺乏關(guān)聯(lián)。這時(shí)候即便有數(shù)據(jù)，也很難發(fā)揮它的價(jià)值。
比如識(shí)別欺詐時(shí)，非關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)很難甚至無法發(fā)揮邏輯分析的作用。
于是平安科技在2013年前后就著手?jǐn)?shù)據(jù)集中，通過清洗、整合等，對(duì)底層數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合應(yīng)用。幾乎用了將近一年的時(shí)間來打通各機(jī)構(gòu)、業(yè)務(wù)子公司，將數(shù)據(jù)整合在同一個(gè)平臺(tái)做清洗、整合、分析等工作，并開始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘。
平安科技大數(shù)據(jù)首席總監(jiān)肖京博士曾在公開場(chǎng)合提到平安科技數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值體現(xiàn)在三個(gè)階段：
第一個(gè)階段是業(yè)務(wù)規(guī)則和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，主要是在信息數(shù)據(jù)層面不吻合時(shí)，能夠幫助業(yè)務(wù)部門及時(shí)應(yīng)對(duì)。
第二階段是商務(wù)智能，尋找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，對(duì)用戶按照數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分類處理，適用于特征明顯的客戶群體中。
第三階段是服務(wù)長(zhǎng)尾用戶階段。數(shù)據(jù)量大時(shí)要著重考慮特征不是很明顯的用戶。如果長(zhǎng)尾用戶有很多特征，但沒有與業(yè)務(wù)目標(biāo)強(qiáng)相關(guān)的明顯特征，則需做個(gè)性化的方法服務(wù)。
其中把大數(shù)據(jù)用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估一般需要滿足三個(gè)條件：
一是明確評(píng)分建模的方法論、過程和數(shù)據(jù)。
二是準(zhǔn)確建立模型，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)狀況的人群有區(qū)分能力和排序能力;
三是數(shù)據(jù)、方法和模型在不同人群和時(shí)間跨度上是穩(wěn)定的。
目前，平安科技已經(jīng)擁有GPU集群，并在深度學(xué)習(xí)方向深耕，可以自行對(duì)各種結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類管理，同時(shí)在可視化系統(tǒng)和用戶畫像、產(chǎn)品畫像上均已趨于成熟。
平安健康險(xiǎn)北京分公司副總經(jīng)理張守春向雷鋒網(wǎng)介紹到，平安健康保險(xiǎn)正朝著人工智能方向發(fā)展，商業(yè)健康險(xiǎn)講究的是AI在操作端的可操作性，平安健康保險(xiǎn)在核保和理賠這兩端會(huì)有使用AI技術(shù)。
一方面是產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和承保，另一方面是賠款的支付。兩端關(guān)系到整個(gè)商業(yè)健康險(xiǎn)公司發(fā)展的命脈。
首先在核保端，互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品雖然突破了種種限制，使得操作更加便利，但因?yàn)闆]有和保險(xiǎn)公司代理的基礎(chǔ)，造成核保很直接的結(jié)果。
“客戶在投保過程當(dāng)中只有一個(gè)單獨(dú)的個(gè)人健康告知，在選項(xiàng)中只選擇“是的”后，整個(gè)投保行為就終止了。這種核保方式直接屏蔽掉了很多健康狀況沒有那么差，也是應(yīng)該是平安健康險(xiǎn)客戶的群體?！?/p>
為此，平安健康險(xiǎn)通過智能核保的方式，利用百萬級(jí)數(shù)據(jù)，在發(fā)生過理賠的數(shù)據(jù)中篩選出哪些疾病可能是弱風(fēng)險(xiǎn)的，從而把這些疾病進(jìn)行歸類，然后讓新客戶在投保過程中進(jìn)行提問。
“如果客戶在個(gè)人核保中有一部分選擇“是的”情況下，那么我們進(jìn)入到下一個(gè)層面，在下一個(gè)層面對(duì)他選擇的“是的”問題再進(jìn)行第二次篩選，然后給它提供更精確的核保結(jié)論，而不像以往一個(gè)核保結(jié)論承保或者是不承保?！?/p>
現(xiàn)在可能有承保或者是加費(fèi)承?；蛘呤蔷鼙＃踔料乱徊娇赡苡小敖蒂M(fèi)承?！?。對(duì)個(gè)人客戶而言更加個(gè)性化。他在投保時(shí)可選擇的空間也更多，最主要的是把更多的弱風(fēng)險(xiǎn)的客戶納入受眾。
隨后，張守春講到AI在健康保險(xiǎn)理賠端的實(shí)際應(yīng)用：
“風(fēng)險(xiǎn)控制非常重要，而且醫(yī)療費(fèi)用很多取決于主觀的意愿性，比如客戶以往看牙科次數(shù)比較少，但買了保險(xiǎn)后內(nèi)心會(huì)促使你多去看牙，客戶讓親朋好友用他的保險(xiǎn)看病的現(xiàn)象也層出不窮?；谶@樣，我們?cè)诶碣r端又加了一個(gè)變量：在工作日就診比例?！?/p>
“通常企業(yè)客戶在工作日就診的比例應(yīng)該很低才對(duì)，為此，我們與企業(yè)客戶的部分人事信息保持互通，加了變量后就能篩選出是不是它本人就醫(yī)，以及他在就醫(yī)時(shí)是不是請(qǐng)了病假”
“雖然這是一個(gè)很小的變量，但其實(shí)對(duì)于企業(yè)團(tuán)體客戶的運(yùn)營維護(hù)很有幫助，隨著它的數(shù)據(jù)量逐漸增大，模塊、模型以及信息處理能力也會(huì)更強(qiáng)更復(fù)雜，這時(shí)候風(fēng)控的力度也隨之變強(qiáng)。”
為了更全面地打通健康保險(xiǎn)與醫(yī)療的流程，平安科技在近一年開始利用AI進(jìn)行健康預(yù)警，識(shí)別保險(xiǎn)客戶潛在的疾病風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)發(fā)病的概率。當(dāng)智能系統(tǒng)判別出客戶可能是潛在病人時(shí)，能夠提前采取輔助手段進(jìn)行健康管理指導(dǎo)，提醒客戶檢查。
在具體執(zhí)行層面，平安科技收集客戶多方的數(shù)據(jù)來進(jìn)行判別，其中包括顧客的保險(xiǎn)購買數(shù)據(jù)、病例、體檢報(bào)告、生活習(xí)慣，以及與金融、生活場(chǎng)景相關(guān)的數(shù)據(jù)，還包括天氣情況、地區(qū)性特殊多發(fā)癥情況，綜合分析與預(yù)測(cè)。目前平安科技也正在和政府及各級(jí)衛(wèi)計(jì)委合作，如預(yù)測(cè)流感概率，對(duì)腫瘤、慢病、高血壓、糖尿病等。
在醫(yī)療基金管理與風(fēng)控方面，利用數(shù)據(jù)挖掘以及機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)騙保行為。
在精準(zhǔn)醫(yī)療方面，基于對(duì)臨床、基因、生活數(shù)據(jù)的分析，輔助精準(zhǔn)醫(yī)療并且提供臨床決策支持。
在電子健康檔案方面，構(gòu)建疾病、藥品、癥狀、治療等醫(yī)療健康知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)智能醫(yī)患匹配、分診導(dǎo)診。
張守春談到，平安健康險(xiǎn)采用AI最大的兩個(gè)用途是開源、節(jié)流。
開源是讓更多的用戶變成客戶。由原來一體化的費(fèi)率變成更個(gè)性化的費(fèi)用，有統(tǒng)一的承保方式，變成多樣的承保方式，這是開源。
在節(jié)流方面，讓原來沒有深度管控的理賠風(fēng)險(xiǎn)，通過人工智能把不必要的醫(yī)療費(fèi)用盡可能減少，以便更多地服務(wù)于真正需要醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)目蛻簟?/p>
通俗講開源是擴(kuò)大銷售面，節(jié)流是節(jié)省理賠費(fèi)用。
最后，在談到AI的效果如何時(shí)，張守春說道：
“在AI加持下，去年平安健康保險(xiǎn)的爆款產(chǎn)品'平安e生保'一年銷售額大概一個(gè)多億，今年前兩個(gè)月就賣了一個(gè)億?！?/p>
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