許閑（復旦大學中國保險與 社會安全研究中心主任）

許閑（復旦大學中國保險與 社會安全研究中心主任）

整理：南方周末記者 徐庭芳

今年在保險學會的委托帶領下，我們做了《人工智能保險行業(yè)運用路線圖》（簡稱“路線圖”）這份報告，希望通過我們做的一些研究，影響到業(yè)界更多的人去思考，保險行業(yè)如何在人工智能（AI）和科技方面進行布局。

以2015年國務院發(fā)布的“中國制造2025”為開端，人工智能進入政策紅利期。早期人工智能重點的運用領域是在制造業(yè)領域，2017年之后，對人工智能的思考不僅僅是在制造領域，而是在理論、研發(fā)甚至人文方面已經開始慢慢跟進了。

在路線圖里，我們對22.4萬條保險行業(yè)人工智能新聞、126家初創(chuàng)公司、226起融資事件進行收集和整合，深入挖掘了數據背后保險人工智能的階段特征、發(fā)展路徑、變化趨勢，進而詳細描繪出了AI滲透保險業(yè)的路線圖。我們將這一過程分為三個階段，弱智能時代（2018-2020）、中智能時代（2020-2030）以及強智能時代（2030及以后）。

2018年起，我國保險業(yè)開始進入智能化時代，但是AI的運用尚未深化，運用場景局限在機器人針對簡單投保、承保等問題的回復、優(yōu)化投保的流程等等，屬于弱智能時代。

2020年起，隨著智能化運用不斷深化，除附帶情感色彩的溝通外，投保過程大部分溝通問答都可以憑借AI解決，針對大數據分析產生多樣化的保險產品，差異化定價，精準推銷等，我國保險業(yè)開始進入中智能時代。

2030年起，機器學習功能不斷深化，AI有望擁有讀懂人類感情的語言，實現千人千面的個性化保險產品定制，強智能時代也隨之而來。

根據對47個保險科技專家的三輪德爾菲調查研究顯示，各領域在2020年至2024年間陸續(xù)實現25%的行業(yè)運用；在2025年至2030年間陸續(xù)實現50%的行業(yè)運用；在2030至2035年間陸續(xù)實現75%的行業(yè)運用。

雖然業(yè)內大家都知道科技非常重要，但目前實際上真正在科技領域有所投資的保險公司還不多，它們在科技領域的技術外包成分比較大。當前全球保險科技企業(yè)融資額有超過3/4來自保險公司和再保險公司，而我國傳統(tǒng)險企對AI的重視度不高、資金投入力度小，行業(yè)對這一科技發(fā)展趨勢的應對相對緩慢。

目前真正關注人工智能或者是掌握技術的，已經不再是那些耳熟能詳的保險公司了，更多的是由那些從硅谷回來創(chuàng)業(yè)的年輕人，他們掌握技術，也在資本的推動下，開始從外圍改變保險公司一個生態(tài)。

伴隨以人工智能為代表的新科技席卷傳統(tǒng)金融業(yè)，各類資本也都在瞄準這一新興領域。

路線圖統(tǒng)計顯示，2012年-2016年五年間，全球新增AI融資51.54億美元，全球每年新增AI融資規(guī)模呈指數型上漲。中國每年新增AI企業(yè)數與融資規(guī)模趨勢和全球變化情況相似，2012-2016這5年AI企業(yè)融資規(guī)模同樣呈指數型上漲，2016年新增企業(yè)數同比上一年有所回落。

在過去的2017年，整個世界保險科技投資額同比2016年增長了36%，而保險科技投資者中有83%是保險公司和再保險公司的風投基金，17%是私募或風投資本。人工智能保險行業(yè)的風險資本來源也大致如此。

具體來看，全球2017年度，各個領域人工智能保險相關初創(chuàng)公司數量比例為：產品營銷類256家占57%，業(yè)務流程智能化100家占22%，數據收集和處理70家占15%，理賠管理25家占6%。

如火如荼的人工智能會為保險行業(yè)帶來全新的格局，但新技術的產生勢必也會產生新的問題。

比如在產品運作責任方面，AI產品在運作過程中容易產生責任歸結糾紛，使得保險產品的承保和理賠過程更加復雜化。再比如AI技術還涉及復雜的深灰倫理問題， AI在大數據運用過程中會涉及用戶隱私泄露問題，同時精準營銷、千人千面的個性化定價對疾病較多、理賠率高的老年弱勢群體不利。