人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，將催生新的技術(shù)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)、業(yè)態(tài)和商業(yè)模式，從而引發(fā)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的重大變革，實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體提升。

人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

2010年以來，深度學習的發(fā)展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術(shù)取得了驚人的突破，加之大數(shù)據(jù)時代加成，人工智能取得了爆發(fā)式發(fā)展，商業(yè)化、全球化浪潮席卷而來。

隨著機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺、人機交互、生物特征識別、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等關(guān)鍵技術(shù)的重大發(fā)展，越來越多的行業(yè)可以實現(xiàn)自動化處理，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈也得到了長足的發(fā)展。

其中，基礎(chǔ)設(shè)施層（A端）主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商；應(yīng)用技術(shù)層（B端）主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術(shù)提供商；行業(yè)應(yīng)用層（C端）主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場景。

人工智能的行業(yè)應(yīng)用

人工智能產(chǎn)業(yè)主要分為核心業(yè)態(tài)、關(guān)聯(lián)業(yè)態(tài)、衍生業(yè)態(tài)三個層次。隨著人工智能技術(shù)的成熟，國際巨頭紛紛布局行業(yè)應(yīng)用，積極尋找人工智能落地場景，B、C端同時發(fā)力。例如，Google全面開花，幾乎覆蓋所有行業(yè)；亞馬遜重點關(guān)注智能家居、云服務(wù)、電商及傳統(tǒng)零售業(yè)變革；微軟、Apple、Facebook則專注于利用AI技術(shù)提升用戶體驗。

目前，國內(nèi)人工智能發(fā)展已具備一定的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，在語義識別、語音識別、人臉識別、圖像識別技術(shù)的精度和效率已遠超人工，特別是核心技術(shù)之一的計算機視覺技術(shù)已達全球領(lǐng)先水平。在芯片、數(shù)據(jù)、平臺、應(yīng)用等領(lǐng)域集聚了一批人工智能企業(yè)，在不少方向取得階段性成果并已市場化應(yīng)用。國內(nèi)巨頭中，百度全面發(fā)力，騰訊則是打造基于用戶體系的軟硬件服務(wù)型AI生態(tài)，重點關(guān)注社交、家具、游戲、醫(yī)療等領(lǐng)域；阿里巴巴著力構(gòu)建以阿里云為基礎(chǔ)的AI藍圖，重點關(guān)注電商、金融及工業(yè)、交通、零售等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)；科大訊飛是國內(nèi)最出色的智能語音和語言技術(shù)企業(yè)。

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%；其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達31.04%；基礎(chǔ)設(shè)施層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。國內(nèi)人工智能行業(yè)分布如圖所示。

人工智能的發(fā)展趨勢

麥肯錫預計，到2025年全球人工智能應(yīng)用市場規(guī)?？傊祵⑦_到1270億美元，而我國預計超過4000億元，人工智能會迎來突飛猛進的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。人工智能進階發(fā)展將表現(xiàn)為：一是智能服務(wù)呈現(xiàn)線上線下的無縫融合；二是智能化應(yīng)用場景從單一向多元化發(fā)展；三是人工智能和實體經(jīng)濟的深度融合將進一步加快。

近年來，我國人工智能與實體經(jīng)濟的融合已逐步加深，已有智能機器人已可以獨立完成一些業(yè)務(wù)辦理事項。隨著智能制造進程的加快和人工智能底層技術(shù)的開源化，新一代人工智能技術(shù)產(chǎn)品的發(fā)展和應(yīng)用不僅能帶來戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的整體性突破，還將助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，傳統(tǒng)行業(yè)將加快掌握人工智能基礎(chǔ)技術(shù)并依托其積累的行業(yè)數(shù)據(jù)資源實現(xiàn)人工智能與實體經(jīng)濟的深度融合創(chuàng)新。未來，將有越來越多的職業(yè)被人工智能所替代。

人工智能對保險行業(yè)的影響

隨著騰訊、阿里、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛進入保險業(yè)，傳統(tǒng)保險業(yè)受到了前所未有的沖擊，科技創(chuàng)新逐步顛覆保險業(yè)的商業(yè)模式，變革保險業(yè)的經(jīng)營方式。

1.對保單生命周期的影響。人工智能可替代保單生命周期的多個處理環(huán)節(jié)，可以代替諸如保單錄入、核保、收付費、理賠、保全等很多人工操作，在降成本、提效率方面有很大變革空間。

2.對核心業(yè)務(wù)的影響。保險產(chǎn)品設(shè)計基于大數(shù)法則，人工智能技術(shù)可幫助或替代精算師分析海量數(shù)據(jù)，設(shè)計精確、特征鮮明的產(chǎn)品。同樣的，理賠理算環(huán)節(jié)若采用人工智能技術(shù)來識別圖像，做出精準匹配，則可以極大提升客戶滿意度。在產(chǎn)品銷售環(huán)節(jié)，人工智能則更為標準化、專業(yè)化，可避免銷售誤導和潛在風險。在風險控制環(huán)節(jié)，可基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，在身份核實、征信及反欺詐方面發(fā)揮人力所無法達到的程度。在資金運用環(huán)節(jié)，同樣能借助專家系統(tǒng)、智能投顧，做出更為精準的判斷。

3.對客戶服務(wù)的影響。機器人客服同樣可替代傳統(tǒng)客服人員，解決客戶的大部分常規(guī)問題，在智能查詢方面甚至比人工客服更準確、更高效。

4.對滿足客戶個性化需求的影響。在廣泛的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，人工智能技術(shù)可實現(xiàn)對客戶的個性化分析，找出最適合的保險產(chǎn)品和增值服務(wù)，從而實現(xiàn)“以客戶為中心”的目標，使客戶獲得更好的用戶體驗。

人工智能在保險行業(yè)的應(yīng)用前景

保險行業(yè)豐富的數(shù)據(jù)資源為人工智能的應(yīng)用提供了諸多場景，相應(yīng)的，人工智能也為保險業(yè)價值鏈重構(gòu)發(fā)揮著重要的作用。

1.替代簡單重復性操作。保單契約錄入、核保、收費等簡單重復性的人工操作，可以通過機器學習實現(xiàn)智能處理。人工智能的語音識別及智能分析技術(shù)、人臉識別技術(shù)可用于智能客服領(lǐng)域，智能客服可以大幅度減少耗時費力的重復性人力工作，從而降低運營成本。

2.滿足客戶個性化需求。利用人工智能技術(shù)，通過數(shù)據(jù)分析形成客戶畫像，對客戶進行特征分析，定制專屬產(chǎn)品和服務(wù)，為客戶提供最適合的營銷活動并定向、精準地投放給客戶，實現(xiàn)最佳客戶體驗。

3.改進產(chǎn)品設(shè)計缺陷。人工智能可以改進產(chǎn)品體驗，進行在線產(chǎn)品設(shè)計和內(nèi)容推薦，為客戶設(shè)計個性化、碎片化的保險產(chǎn)品。多維度的大數(shù)據(jù)分析能輔助保險精算更準確地度量產(chǎn)品風險，提升產(chǎn)品風險定價能力，提供差異化定價，實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新和個性化定制。

4.變革保險銷售模式。人工智能可簡化產(chǎn)品購買方式，標準化銷售流程與話術(shù)，優(yōu)化客戶體驗，避免銷售誤導，也能極大降低營銷人力成本。尤其智能交互機器人可以與客戶進行交互，通過運用知識圖譜，可以高效且相對準確地了解客戶。還能夠篩選客戶信息、查詢保單和查詢費率等，從而提高客戶存留率，實現(xiàn)客戶價值最大化。

5.發(fā)揮智能決策作用。在核保、理賠、投顧等領(lǐng)域，能通過人工智能實現(xiàn)智能決策，有效控制風險。智能投顧的核心是充足的數(shù)據(jù)積累與算法模型，可以根據(jù)客戶的風險承受能力、風格偏好或自身理財需求，運用智能算法及投資組合優(yōu)化等理論模型，為客戶提供最合適的投資參考，指導客戶更恰當?shù)刭徺I保險。

在核保環(huán)節(jié)，可根據(jù)篩查規(guī)則先進行在線核保，再對篩查后的保單進行人工核保，這既可以簡化核保流程，提高核保效率，又能相對使承保條件更寬松，提升了常見非標人群的投保便捷度。

在理賠環(huán)節(jié)，基于圖像識別技術(shù)，能快速查勘、核損、定損和反欺詐識別，較比傳統(tǒng)的人工核損流程極為節(jié)省時間，能明顯提升理賠效率，降低騙保概率。采用智能理賠風險輸入、加工和預警輸出，能夠定義風控規(guī)則進行篩查，完善理賠風險閉環(huán)管理機制。

此外，通過大數(shù)據(jù)，能提高信息搜索、流轉(zhuǎn)效率與準確度，自動識別場景中的風險，對保險操作風險進行積極管理，提升服務(wù)時效和服務(wù)質(zhì)量。

最后，保險業(yè)自身正處在發(fā)展和變革的進程中，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展面臨瓶頸，必須通過模式創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新等方式走創(chuàng)新發(fā)展的道路。在人工智能飛速發(fā)展的時代，保險行業(yè)要抓住機遇，依靠新思維、新技術(shù)，發(fā)揮經(jīng)濟“助推器”和“穩(wěn)定器”的作用。

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