三个场景，用机器学习简化保险业务问题

在实际理赔案件中，保险机构往往需要使用大量涉及个人、场景甚至其他影响因素的数据。如果结合具体保险条款的限制，整个评估体系会变得更加复杂。此外，保险业务也分为大量的保险类型。——寿险和车险显然不是一回事。——每一个都对应不同的数据和流程。面对如此复杂的业务要素，机器学习(ML)有望成为推动保险高效实践的救星。

保险的本质是一种抵御风险的手段。保险行业需要根据预期支出来确定费率，从而获得正常的正收益。但这种对费率和费用的理解和设置，尤其是维持盈利的方法，往往极其复杂，整个保险行业都希望机器学习技术能够及时“伸出援手”。这里需要强调的是，高度重视的是机器学习，而不是人工智能(AI)，因为人们普遍认为，在完成某些特定任务时，基于机器学习的统计工具往往优于神经网络、专家系统或其他纯AI方案。

下面，我们一起来看机器学习有望协助保险行业解决的三大基本问题。

保险承保

它与健康人寿保险本身非常复杂，其具体设计需要涵盖个人健康状况、疾病和死亡风险等多种因素。保险公司过去使用一套判断因素，如男性/女性、年龄、吸烟与否等。此外，保险业务与金融业务类似，结合邮政编码等指标往往存在“定义现象”——，即无论客户愿意支付多高的保费，都无法获得保险服务。

解决这些法律问题的必要性意味着承保服务不仅涉及个人健康风险，还涉及法律风险。承销商需要分析排除可能引发法律风险的具体条款，并在此基础上，保持稳定、盈利的资金池。

这也是机器学习发挥作用的理想舞台。现代计算系统提供的丰富性能足以处理海量数据，而复杂回归分析可以进行聚类，进一步支持分析系统。更重要的是，许多现有的机器学习方法可以在没有AI技术的情况下提供价值。

Traffk公司CEO、联合创始人保罗福特表示：“在保险承保业务方面，统计模型和程序代码正在提升企业的分析能力。目前，我们使用的是神经网络模型，但仍需要在训练/运行时间和必要的精度之间取得平衡，以确保这类发动机具有实际推广价值。虽然后续情况可能会改变，但目前我们的模式确实为客户提供了分析和盈利能力的提升。”

汽车理赔

保险过程的另一端自然是索赔问题。索赔的复杂性不仅困扰着被保险人，也给保险人带来了很大的麻烦。以汽车行业为例。保险公司需要了解不同的维护选项和对可用零件的需求。考虑到汽车厂商和车型的庞大体系，相信大家都能理解理赔评估的难度。

以汽车理赔为例，仅仅根据常规维修费用进行估算显然是远远不够的。不同的模型有不同的计算方法；即使在同类型车辆中，根据区域内的覆盖范围和零件供应情况，维护成本也会有所不同。

在这方面，机器学习可以在许多方面为理赔提供支持。此外，保险公司还可以在理赔过程中使用各种机器学习工具。

对于首次损失通知(FNOL)，保险人需要尽快将事故或损害评估结果通知被保险人。如果能够快速评估整体损失，整个过程将变得更加简单和高效。在损失评估方面，机器学习技术似乎没有直接作用，但它往往通过机器人流程自动化(RPA)简化整个索赔流程。

但是，如果车辆有其他损坏，甚至一些无法快速判断的深度损失，可以使用机器学习。最典型的工具当然是AI视觉解决方案，比如手动应用可以引导客户给车辆拍照，让AI系统分析损坏情况，再由后端AI系统映射到更换的零部件并做出预估。与被保险人相比，修理厂无疑更熟悉损失评估流程，也能回答保险人提出的更具体的问题，快速帮助保险公司获得准确的赔偿金额。

请注意，这里提到了两种不同的方法。其中，通过单一AI系统覆盖理赔流程所有步骤的方案显然过于复杂。Solera公司Evan Davies表示：“最好使用多个独立的系统，分别处理索赔、损伤识别和维修估算功能，这样可以提高整体效率。通过在理赔流程中引入多种机器学习方法，我们可以最大限度地利用自动化技术带来的好处，并确保熟练的技术人员能够专注于处理更复杂的案件。”

埃文戴维斯还提到，整个理赔过程往往受到事故严重程度或保险具体类型的很大影响。轻微损害和标准保险范围的案件可以完全自动完成，当事人之间一般不会对赔偿的过程和金额有过多的争议。如前所述，这种情况不需要AI技术的介入。另一方面，对于评估周期较长的案件，评估人员可以利用技术手段提高审查分析效率。这种方法有助于缩短客户获得赔偿的时间，大大提高被保险人和保险人之间的长期合作。

欺诈识别

是的，欺诈活动。

需要强调的是，理赔分析的应用范围并不仅限于正确处置所有理赔请求。例如，保险公司可以通过聚类分析了解特定区域内的事故发生几率是否超出了正常水平，并据此推断是否存在有组织的欺诈行为。

对于潜在欺诈活动的分析，我们往往需要借助多种工具，而囊括统计数据、基于规则的方法乃至神经网络等因素的机器学习将在其中发挥重要作用。