文/曹群（中央財經大學保險學院）

1994年4月20日，中國國家計算機與網絡設施（The National Computing and Networking Facility of China，NCFC）工 程 通 過 美 國Sprint公司連入互聯網的64K國際專線開通，實現了與互聯網的全功能連接。從此中國被國際正式承認為第77個真正擁有全功能互聯網的國家。20年間，中國互聯網從無到有，從小到大，從大到強，大致經歷了互聯網 1.0（商業(yè)化）、互聯網 2.0（社會化）和互聯網3.0（即時化）三個階段。

自2014年開始，全球進入中美兩強博弈的互聯網4.0（網絡空間）階段，同時基于互聯網的各種新技術層出不窮，方興未艾，人類社會生活也進入到真正的數字時代。

數字互聯網技術的廣泛應用，正在深刻廣泛地影響著社會生產和人民生活的各個領域，同樣在保險領域也引起了巨大而深遠的變革。保險業(yè)作為金融服務的前端不可避免也被卷入數字化浪潮，如何應對和創(chuàng)新，求得生存和發(fā)展，是所有保險公司所面對的重大課題。本文就數字時代的核保創(chuàng)新嘗試進行分析和展望，以期拋磚引玉。

一、數字時代新技術概覽

最近幾年逐漸興起并開始影響社會生活的數字時代新技術主要包括移動互聯與可穿戴設備、大數據和預測建模、認知計算機器學習和人工智能、物聯網、區(qū)塊鏈，這五大新技術已經或正在進入商業(yè)應用。

（一）移動互聯與可穿戴設備

隨著智能手機的普及，移動互聯網已經深刻地改變了人們的生活方式。可穿戴設備應運而生，所形成的細分市場正在快速發(fā)展?？纱┐髟O備記錄的典型數據包括行走步數、行走或跑步距離、爬樓高度、呼吸、心率和睡眠時長等，這些數據通過智能手機上傳并形成分析報告，分析結果可以用于健康、運動等多個領域。

（二）大數據和預測建模

對于大數據（Big Data），研究機構Gartner 給出的定義為：指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。IBM 提出了大數據的5V特點，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。通過對大數據進行挖掘分析，建立起數學模型，并進而對某一現象的未來趨勢進行預測稱之為預測建模。

（三）認知計算、機器學習和人工智能

通過將認知計算、機器學習和自然語言技術相結合，可以快速瀏覽和搜索來自不同數據源、不同格式的海量數據，同步應用多種先進算法，將信息進行更為有效的關聯，從而大大提升了數據分析和應用的準確性。而通過搭建模仿人類大腦的神經（元）網絡來模擬人類學習、分析與決策過程。

（四）物聯網

物 聯 網（Internet of Things,IOT）是通過將電子設備、軟件、感應器和驅動器等內置到物理設備、汽車、建筑以及其他物品中，并以網絡相連接，使它們能夠收集和交換信息。通過對這些設備所累積的數據進行分析可以用來優(yōu)化相關產品、服務和運營。

（五）區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈技術是比特幣的底層技術，最初目的是試圖為金融交易提供一種分享、安全的記賬方式。簡而言之，區(qū)塊鏈就是一個去中心化的信任機制。

這些數字新技術逐漸應用于各行各業(yè)、各個領域，也正在越來越多的方面對保險業(yè)生態(tài)產生深遠的影響與變革。首先是保險銷售與獲客方式發(fā)生變化，從保險公司通過官網自營，到與各類垂直服務行業(yè)的場景融合，保險從單純通過個人代理或者電話的“推”銷，逐步變成潛在客戶主動在各類場景中進行點“選”。 其次是對產品設計與定價也產生了影響。

這兩方面的變革直接對保險行業(yè)風險管理與客戶服務方式提出了新要求。長期以來核保、理賠以及保全客服等運營環(huán)節(jié)都離不開人工審核和手工操作?，F在隨著互聯網化和相關科技在保險業(yè)的應用，我們將能夠收集、存儲、應用和輸出更多的數據，并把這些數據鏈接到用戶；同時挖掘這些數據背后的價值，轉化為更強的風險管控能力和更快更好的服務，精準核保、精準理賠、智能化保單等都將很快變成現實。我們將著重就數字時代壽險核保創(chuàng)新進行探討展望。

二、智能核保引擎標志著核保數字時代的來臨

核保引擎也稱為核保規(guī)則引擎，是核保規(guī)則、演繹推理技術和信息技術相結合的產物。核保引擎基于人壽保險的風險分類，針對投保人/被保險人的告知，以及所提供的健康證明和財務證明材料預先設置一整套核保規(guī)則，每一條規(guī)則都對應一個核保決定。隨著科技的發(fā)展，核保引擎越來越多地模擬了人工判斷的邏輯，也被稱為智能核保引擎。全球各大保險公司是智能核保引擎的主要研發(fā)和技術引領者。

過去十年間，在成熟的壽險市場上，大多數壽險公司都已經采用了核保引擎技術。隨著保險公司越來越重視內部數據的保存、分析和再利用，以及外部第三方數據的蓬勃發(fā)展，智能核保引擎作為一個平臺完全可以與這些數據（包括分析結果）實現互聯互通，多樣化的可信數據使更為復雜的規(guī)則應用成為可能，必將進一步提升智能核保決策能力。

隨著人工智能和機器深度學習技術的不斷發(fā)展，核保引擎與這些新技術正在實現融合，未來如圖像識別、人臉識別、語音識別、自然語言處理（語義學）等技術能夠處理各種類型的信息，一方面極大程度簡化了投保告知和人工核保環(huán)節(jié)，核保效率、核保精準度和客戶體驗明顯獲得提升；另一方面通過機器學習對各類信息加以分析并探尋其中的關聯性和趨勢，將會實現從人工編寫規(guī)則到自動形成規(guī)則和應用規(guī)則的轉變。

三、第三方數據的應用為智能核保引擎增加助力

國際成熟市場已經率先在核保流程中采用了第三方數據。LIMRA2016年6月出具了一份調研報告，面向61家美國和加拿大壽險公司的個險渠道進行有關自核技術應用的調研，其中37家公司回復已經采用了自核技術，特別是37家公司中的大多數都應用了第三方數據。

隨著大數據概念的普及，國內市場上也陸續(xù)出現了許多經過整合的第三方數據，其中比較成熟的有體檢數據、檢驗數據、醫(yī)療信息數據、可穿戴設備數據、第三方征信信息或者評分等。這些數據的擁有者或者提供者并非保險公司，因此也被稱為“第三方”?？梢灶A見，這些第三方數據可以廣泛應用于壽險核保的不同層面：如核保實務、客戶篩選、規(guī)則驗證和規(guī)則創(chuàng)新，并促進新產品研發(fā)、銷售和提升客戶持續(xù)率。

需要指出的是，壽險核保的第三方數據應用涉及客戶授權、行業(yè)間數據融合、數據安全、隱私保護、合法合規(guī)等潛在門檻和風險，應在公司戰(zhàn)略層面有所考量。

四、大數據分析及建模技術、區(qū)塊鏈和生物基因技術的應用將逐漸成為趨勢

（一）大數據分析及建模技術的應用

隨著大數據概念的普及，保險公司開始重視挖掘使用自身擁有的數字資產，即圍繞保單的大量歷史數據。保險公司通過應用大數據分析與建模技術，可以對存續(xù)業(yè)務進行更加全面的經驗回顧，對被保險人群進行多維度分析，進行出險趨勢分析、核保政策影響分析、多維度關聯分析等。在此基礎上，結合第三方數據可以對未來的業(yè)務走向進行預測，為產品定價、銷售、兩核風險管控提供參考。從壽險核保創(chuàng)新的角度，則可以應用于風險分類、篩選風險因素、驗證核保和精準核保。

（二）區(qū)塊鏈技術在核保的應用

保險業(yè)目前對于區(qū)塊鏈技術的應用也剛剛起步，其中較有潛力的發(fā)展方向之一是智能合約技術。智能合約是一種用計算機語言取代法律語言去記錄條款的合約，可以由一個計算系統(tǒng)自動執(zhí)行。

（三）生物基因技術在核保的應用

由于基因檢測結果屬于個人的生物學特征，具有極高的私密性，如何運用到壽險核保還必須符合法律監(jiān)管的相關規(guī)定和社會倫理的規(guī)范。

總體來看，上述各類新技術在核保方面的應用不是孤立存在，而是相互促進、相互作用的。

在技術層面之外，我們需要關注到保險公司運用數字新技術進行核保創(chuàng)新的前提條件是戰(zhàn)略層面提前規(guī)劃，構建形成公司的數字戰(zhàn)略，涉及企業(yè)組織架構和公司文化、數字戰(zhàn)略以及IT及新技術投入等內容。保險公司需要從自身實際情況和所處市場環(huán)境出發(fā)，逐步建立和推行數字戰(zhàn)略和創(chuàng)新文化，居安思危、未雨綢繆才是迎接數字時代挑戰(zhàn)的穩(wěn)妥之舉。