侯守立
(浙商財產(chǎn)保險股份有限公司 浙江省杭州市 310000)
時代的發(fā)展進(jìn)步改變了人們對于生活的實(shí)際需求,更加注重自身的安全,為了能使自身得到一定的保障,更多的人會選擇購買保險。保險公司的理賠案件也逐漸增加,其中車險人傷理賠因?yàn)樯婕懊鎻V、專業(yè)能力要求高、信息不透明、理賠周期長、標(biāo)準(zhǔn)化程度低及管理承保高情況,理賠服務(wù)和管理難度大;而人工智能手段與保險行業(yè)的融合能促使理賠管理效能得到提升,這對于保險公司而言是科技促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的一種有效途徑。
人工智能是屬于計算機(jī)領(lǐng)域的一個重要分支,其主要是用于模擬人類智能的理論、方法、技術(shù)以及具體應(yīng)用系統(tǒng)的一門新型的技術(shù)科學(xué)。在對人工智能進(jìn)行研究時涉及到諸多學(xué)科和領(lǐng)域,包括圖像識別OCR、自然語言處理NLP、智能機(jī)器人及專家系統(tǒng)等。AI 技術(shù)一般可分為基礎(chǔ)技術(shù)、支柱技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)等三類,其中基礎(chǔ)技術(shù)包括知識推理及知識表示技術(shù)等方面,支柱技術(shù)包括不確定性信息處理(模糊邏輯)、非線性信息處理(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))及最優(yōu)化信息處理(遺傳算法)等方面,應(yīng)用技術(shù)包括機(jī)器智能學(xué)習(xí)及專家系統(tǒng)等方面。自從人工智能概念被正式提出以來,經(jīng)過多年的研究和探索,其主要核心技術(shù)的發(fā)展變得越加迅速,而且這些技術(shù)日益成熟,使用到多個領(lǐng)域中,并取得了顯著的效果;因此,人工智能受到了社會和各行各業(yè)越來越多的關(guān)注。
車險人傷理賠案件對比其他理賠案件具有專業(yè)性強(qiáng)、壁壘高及理賠人員配備不足等特點(diǎn);在具體的人傷案件處理過程中,多依賴外部中介的力量,服務(wù)效率和專業(yè)性較低,導(dǎo)致其服務(wù)響應(yīng)遲緩、客戶體驗(yàn)度低;人傷案件的處理流程復(fù)雜,規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化程度較低,使得人傷理賠案件的成本高,風(fēng)險也難以得到有效控制;同時,人傷理賠涉及的主體較多,理賠過程變化大、不易量化,導(dǎo)致人傷案件的糾紛和訴訟也不高于一般的理賠案件。
因車險人傷理賠案件的結(jié)案周期長、賠償影響因素多及法律法規(guī)的不健全,導(dǎo)致車險人傷理賠管理的難度大。在傳統(tǒng)的車險人傷理賠上,更多是依賴于專業(yè)醫(yī)療理賠人員的手工作業(yè),其效率不高且過程難以量化,也成為理賠周期長的形成原因。這就需要保險公司要根據(jù)社會發(fā)展、客戶需求及技術(shù)發(fā)展的整體情況,持續(xù)改善自身的經(jīng)營管理理念。人工智能的出現(xiàn)給車險人傷理賠的相關(guān)工作提供了新的思路,基于人工智能技術(shù)可以最大程度的減少車險人傷理賠的人工干預(yù),逐漸實(shí)現(xiàn)自動化和智能化的操作,大幅提升保險行業(yè)的理賠運(yùn)營管理效能。
車險人傷理賠可以引入包括圖像識別OCR、生物特征智能識別、智能風(fēng)控、人傷理賠智能定損及人傷理賠服務(wù)機(jī)器人等AI 技術(shù)。
智能識別AI 技術(shù)可以應(yīng)用于車險人傷理賠案件中的理賠圖片、影像等非生物特征OCR 智能識別,以及車險人傷理賠案件被保險人的人臉、語音等生物特征智能識別,可以對人傷理賠過程中的醫(yī)療卷宗、理賠卷宗等進(jìn)行智能識別。智能識別技術(shù)的運(yùn)用,不僅可以大幅提升車險人傷理賠案件的處理時效,還能提高人傷理賠作業(yè)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化水平,持續(xù)提升客戶的理賠服務(wù)體驗(yàn)。智能識別作業(yè)流程如圖1所示。
圖1:智能識別作業(yè)流程
智能風(fēng)控AI 技術(shù)可以通過車險人傷理賠案件的深度學(xué)習(xí),結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù),設(shè)計科學(xué)、合理和不斷改進(jìn)的理賠風(fēng)險控制模型,對車險人傷案件的全生命周期數(shù)據(jù)運(yùn)算,對理賠資料的真?zhèn)芜M(jìn)行智能化鑒別,進(jìn)行客戶風(fēng)險智能篩查,對問題案件實(shí)施精準(zhǔn)定位,提高人傷理賠安排的反欺詐、防滲漏和打假的效率。
智能定損AI 技術(shù)可以在智能識別AI 技術(shù)的基礎(chǔ)上,對智能識別的數(shù)據(jù)進(jìn)行AI 深度學(xué)習(xí),對人傷理賠案件圖片、影像進(jìn)行分解、分析和學(xué)習(xí)比對,通過人工智能算法自動化輸出人傷的定損結(jié)果及賠付方案;打造統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一流程的人傷定損服務(wù)流程,并持續(xù)進(jìn)行AI 深度學(xué)習(xí),不斷晚上智能定損算法和模型,提高人傷理賠的自動化水平,持續(xù)降低理賠成本,不斷提高理賠服務(wù)效能和客戶體驗(yàn)度。
理賠服務(wù)機(jī)器人技術(shù)可以通過建立知識圖譜、運(yùn)用自然語言處理NLP 及智能學(xué)習(xí)的方式,向保險客戶提供7×24 全天候的理賠智能服務(wù)入口;同時,理賠服務(wù)機(jī)器人在運(yùn)行過程中,不斷學(xué)習(xí)和知識沉淀,持續(xù)優(yōu)化理賠服務(wù)機(jī)器人的智能化水平,保險公司不僅可以降低理賠服務(wù)成本,而且提高了客戶體驗(yàn)度、增加了客戶粘性。
現(xiàn)如今,保險客戶的類型也在發(fā)生著不斷的變化,因?yàn)榭茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展使得保險客戶更趨向于科技,認(rèn)為科技能為生活帶來更多的便利,這也使得保險客戶的保險服務(wù)需求逐漸轉(zhuǎn)變。目前我國移動網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量呈現(xiàn)逐年增加趨勢,這就意味著在保險客戶的科技服務(wù)需求不斷增加,使得車險人傷理賠也必須要根據(jù)時代的發(fā)展和保險客戶的需求進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)型。
通過對車險人傷理賠和人工智能的發(fā)展進(jìn)行研究,并對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析,不難發(fā)現(xiàn)在保險服務(wù)的各個環(huán)節(jié)中都能找到人工智能化的切入點(diǎn)。但人工智能技術(shù)目前對于人傷理賠環(huán)節(jié)涉足較少,通過AI 技術(shù)可以有效避免人工操作的各種疏漏,提高人傷理賠各環(huán)節(jié)的自動化水平,將人傷理賠逐漸規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化,實(shí)現(xiàn)人傷理賠的精準(zhǔn)管理,這也為人工智能在車險人傷理賠的發(fā)展中提供了發(fā)展機(jī)遇。
保險從整體上分析,其盈利水平較低,并且大部分保險公司目前都在不同程度上有虧損或者是在盈虧的邊緣生存,其中對于人傷理賠的人均產(chǎn)能不高,所呈現(xiàn)的矛盾也比較突出,在加之每年的賠償標(biāo)準(zhǔn)都會有部分增幅,這就需要使用人工智能的方式將其與車人傷理賠管理進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,降低成本、提升效能。
在車險人傷理賠管理中運(yùn)用AI 技術(shù),可以大幅提高人傷理賠管理的自動化和標(biāo)準(zhǔn)化操作水平,減少人為操作錯誤,降低理賠管理對人員專業(yè)水平要求的門檻,有效減少人工成本的投入。同時,車險人傷理賠管理整體自動化流轉(zhuǎn),可以有效減少各環(huán)節(jié)理賠處理時間,提高理賠處理的效率,進(jìn)而縮短理賠結(jié)案周期,實(shí)現(xiàn)人傷理賠管理的快速處理,提高客戶滿意度,降低出險客戶訴訟的發(fā)生概率,從而提升人傷理賠運(yùn)營的整體效能、降低人傷運(yùn)營成本。
人傷理賠的環(huán)節(jié)多、過程復(fù)雜、理賠資料繁瑣,易發(fā)生保險欺詐風(fēng)險,風(fēng)險控制難度較大,而借助大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù),通過數(shù)據(jù)積累和機(jī)器的深度智能學(xué)習(xí),建立有效的保險反欺詐知識圖譜和智能反欺詐風(fēng)控模型。在人力理賠案件的處理過程中,不斷豐富案件數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能反欺詐風(fēng)控模型的持續(xù)迭代優(yōu)化,持續(xù)提升欺詐案件的識別率,從而有效防范人傷理賠欺詐風(fēng)險,降低人傷理賠成本,提高風(fēng)控控制能力。
保險在提供服務(wù)的過程中往往涉及多個學(xué)科和領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)知識,隨著社會的發(fā)展、技術(shù)的進(jìn)步和法律法規(guī)的變化,人傷理賠管理中會遇到更多新問題、新模式和新領(lǐng)域。而保險公司的人傷理賠從業(yè)人員的專業(yè)能力和理賠服務(wù)資源始終是有限的,單純依靠人員處理各類問題,尤其是新問題,就會出現(xiàn)理賠服務(wù)能力與實(shí)際需求不匹配的問題,進(jìn)而限制保險業(yè)務(wù)的發(fā)展。人工智能具有不斷豐富的跨學(xué)科知識庫、大量數(shù)據(jù)的處理能力以及持續(xù)完善的智能運(yùn)算模型,可以打破人傷理賠的專業(yè)壁壘,持續(xù)賦能人傷理賠的管理。
車險人傷理賠AI 應(yīng)用總體架構(gòu)圖如圖2所示。
圖2:車險人傷理賠AI 應(yīng)用總體架構(gòu)圖
建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn),通過手機(jī)、掃描儀、視頻設(shè)備等終端設(shè)備在前端實(shí)施數(shù)據(jù)采集,對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理,并保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性,以實(shí)現(xiàn)對車險人傷理賠信息智能化的采集。車險人傷理賠信息主要包括人員信息和傷情信息,對這些信息進(jìn)行全面、多維度、準(zhǔn)確及高質(zhì)量地采集后,通過智能識別技術(shù)的運(yùn)用,保險公司持續(xù)進(jìn)行深入研究和實(shí)際案例應(yīng)用,為AI 模型的持續(xù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)提供有效的數(shù)據(jù)支持。
基于AI 技術(shù)對人傷理賠作業(yè)整體流程進(jìn)行合理的拆分與重構(gòu),將AI 技術(shù)嵌入到各個作業(yè)環(huán)節(jié),降低作業(yè)環(huán)節(jié)的復(fù)雜度,實(shí)施作業(yè)流程的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化改造及重組,建立以客戶服務(wù)中心的作業(yè)流程,并持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化管理流程,進(jìn)而提高人傷理賠作業(yè)流程的自動化水平和管理效能。在出險報案環(huán)節(jié)引入線上化和在線視頻操作,出險人通過智能終端實(shí)現(xiàn)自動報案和出險數(shù)據(jù)資料采集;在人傷查勘和跟蹤環(huán)節(jié)引入智能識別技術(shù),對理賠信息和影像實(shí)現(xiàn)自動化識別和判定;在人傷報價環(huán)節(jié)引入智能報價模型,依托海量人傷醫(yī)療數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的智能化人傷報價;在風(fēng)險信息核查環(huán)節(jié)引入智能風(fēng)控模型,借助大數(shù)據(jù)技術(shù),建立科學(xué)、合理和不斷迭代的風(fēng)控規(guī)則庫,實(shí)現(xiàn)人傷欺詐案件的精準(zhǔn)分析和智能化管控;將人傷理賠管理流程實(shí)現(xiàn)AI 技術(shù)全覆蓋,實(shí)現(xiàn)人傷案件的快速、高效處理和精準(zhǔn)賠付。AI 技術(shù)與人傷理賠辦理融合如圖3所示。
圖3:AI 技術(shù)與人傷理賠辦理融合
人工智能的底層邏輯是數(shù)據(jù)和算法,并且數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)算法為驅(qū)動。在對人傷案件的損失核定進(jìn)行智能化處理時,需要實(shí)現(xiàn)邏輯上的智能化,包括對人傷案件信息數(shù)據(jù)的智能化獲取,對獲取數(shù)據(jù)運(yùn)用智能算法進(jìn)行可視化、智能化處理和多維度分析;探尋人傷案件信息數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律,運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)的方法,對這些規(guī)律所具有的特征進(jìn)行深入分析,構(gòu)造科學(xué)、合理的智能化模型;將保險公司人傷案件的海量歷史數(shù)據(jù)輸入到智能化的人傷理賠模型,并與人傷理賠、醫(yī)療等領(lǐng)域的專家團(tuán)隊共同驗(yàn)證智能化模型的可靠性;通過人工智能深度學(xué)習(xí),構(gòu)建更加合理的模型并快速迭代,以實(shí)現(xiàn)對人傷案件整體的智能化處理。
基于深度學(xué)習(xí)的人傷理賠智能模型,能對人體相關(guān)信息、人傷診斷報告、醫(yī)學(xué)影像資料及相關(guān)單證資料進(jìn)行自動化的處理與分析;通過對圖像或者視頻的準(zhǔn)確識別、檢測及處理,實(shí)現(xiàn)對人體損傷程度的智能化判定;同時智能化的數(shù)據(jù)分析與診斷判定,可以不斷豐富人傷理賠基礎(chǔ)數(shù)據(jù),持續(xù)鍛煉人傷理賠智能模型,并為智能報價提供有效的數(shù)據(jù)支撐。通過AI 技術(shù),保險公司可以基于大量的歷史醫(yī)療臨床數(shù)據(jù)沉淀出高效、精準(zhǔn)的智能報價模型;依據(jù)出險人員的醫(yī)療臨床數(shù)據(jù),在人體損傷程度智能化判定的基礎(chǔ)上,通過智能報價模型的運(yùn)算,并結(jié)合受傷人員的具體情況,綜合實(shí)現(xiàn)人傷理賠的智能報價。
持續(xù)對車險人傷理賠的AI 技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化、迭代和改進(jìn),通過不斷積累的車險人傷理賠底層數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器深度學(xué)習(xí)算法,加強(qiáng)智能化模型訓(xùn)練,不斷豐富智能人傷理賠庫、智能風(fēng)控庫,逐步改進(jìn)智能學(xué)習(xí)模型;建立更為科學(xué)、合理并匹配保險公司發(fā)展的車險人傷理賠管理流程、操作規(guī)則和風(fēng)控管理規(guī)則,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定損、精準(zhǔn)報價和精準(zhǔn)風(fēng)控,推進(jìn)車險人傷理賠的智能化管理水平,不斷提升車險人傷理賠的管理效能。
將人工智能技術(shù)引入車險人傷理賠案件的管理,通過各種方式采集案件信息進(jìn)行建模,加強(qiáng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性采集,可以有效提升車險人傷理賠的管理效能。當(dāng)然人工智能賦能車險人傷理賠只能循序漸進(jìn),通過對各種因素的分析和觀察,找到問題的源頭,制定解決策略,提升應(yīng)對問題的能力,這為車險人傷理賠管理的發(fā)展奠定基礎(chǔ);可以預(yù)見在不久的將來,人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)對車險業(yè)務(wù)的全方位影響,進(jìn)而保險公司之間的競爭也會逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楸kU科技應(yīng)用水平的競爭。因此,保險公司必須要結(jié)合目前的發(fā)展趨勢,構(gòu)建適合公司未來發(fā)展的模式,進(jìn)行人工智能應(yīng)用戰(zhàn)略的制定,這樣才能讓保險公司借助人工智能技術(shù)的優(yōu)勢,贏得更多的客戶、獲得更高運(yùn)營效能的目標(biāo)。