3月1日訊，最近網(wǎng)上有一則報道，日本富國生命保險宣布從今年1月起，運用IBM的人工智能平臺取代原有34名“人類”員工，以執(zhí)行保險索賠類分析工作。日本第一大人壽保險公司簡保人壽保險、第二大公司日本生命保險也已經(jīng)開始了人工智能的替代方案，除了完成保險賠案的處理，還向客戶提供保險方案，當(dāng)然在起步階段，仍采用人工檢查與人工智能并行。在保險業(yè)，規(guī)則引擎加快向人工智能轉(zhuǎn)變。

規(guī)則引擎廣泛用于車險承保

和醫(yī)療險相比，車險的承保理賠規(guī)則更要簡單一些。醫(yī)療險的承保給付，需要有豐富醫(yī)學(xué)經(jīng)驗的雙核人員來操作，而車險的雙核，就日常了解來看，如果保險公司已經(jīng)制定了規(guī)則，那么經(jīng)過一年甚至半年培訓(xùn)，就可以適應(yīng)初級核保、核賠崗位。事實上，許多才畢業(yè)的大學(xué)生，經(jīng)過了短暫的基層一線的實戰(zhàn)，就走上了雙核崗位，一邊處理保單或賠案，另一方面在不斷地學(xué)習(xí)提升。從最初的一條條核對檢索操作手冊，到熟練后憑經(jīng)驗和直觀來判斷是否承保或給付。

雙核崗位在車險管理中技術(shù)含量最高，高就高在工作經(jīng)驗需要時間和敬業(yè)的積累。這種人才培養(yǎng)方式，是當(dāng)前我們身邊許許多多財險公司多年來形成的一個慣例。雖然在承保端，為提高核保的效率，對于常規(guī)性的承保，采用了規(guī)則引擎審核。規(guī)則引擎并不是一個新鮮名詞。在銀行業(yè)的授信、在公安部門的出入境管理等，都廣泛使用。就是將一個業(yè)務(wù)決策從應(yīng)用程序代碼中分離出來，編寫成一個盒子，前端進口是千奇百怪的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，后端出口是yes或者No。有過計算機軟件編程經(jīng)驗的，經(jīng)常運用最簡單的多重IF和循環(huán)命令來實現(xiàn)。規(guī)則引擎則將各類條件數(shù)據(jù)庫化，隨時進行增補，而不需要去修原代碼。

相對于理賠端來說，車險承保端規(guī)則引擎使用更加廣泛，一則是承保規(guī)則相對簡單，絕大部分車輛的歷史數(shù)據(jù)都很明晰，特別是新車業(yè)務(wù)，基本上無需核保。二則是承保對效率要求更高。理賠時長可能在一天、十天完成，但承保必須控制在客戶等待的心理預(yù)期內(nèi)，幾分鐘之內(nèi)交費出單。規(guī)則引擎將人工核保需要10分鐘、半小時的時間，減少到秒級，這大大改善了工作效率和服務(wù)滿意度。值得引起注意的是，規(guī)則引擎核保的保單理賠統(tǒng)計數(shù)據(jù)要好于人工核保，這里面有規(guī)則引擎處理的是相比簡單的保單，而轉(zhuǎn)入人工核保都是疑難問題的原因。盡管有少數(shù)核保件從規(guī)則引擎轉(zhuǎn)入人工處理，人工其實并不能提供更充足的承保或拒保、加費的理由，理賠也是一樣，雙核人員所依賴的經(jīng)驗或者是附加調(diào)查等，除了需要現(xiàn)場支持外，都可以通過修訂規(guī)則引擎來完成。

人工智能尚未高不可攀

凡是有規(guī)則可以遵循的，都可以儲存到數(shù)據(jù)庫中，如果儲存成為規(guī)則引擎的自我實現(xiàn)，也就可以由規(guī)則引擎邁入人工智能。在人工智能界有個常識，只要是有規(guī)則可以遵循的地方，人工智能遠遠高于人腦，就頭像識別而言，人工智能的準確性遠遠超過肉眼。

當(dāng)前全行業(yè)車險處于微利和虧損之間，除了市場競爭環(huán)境影響外，還有各家保險公司的管控水平。在同一個市場、面對同樣的客戶群體，還有個別公司車險利潤率超過5個百分點。如果試圖解析他們盈利的原因，在車險經(jīng)營管理的每一個環(huán)節(jié)，都通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和規(guī)則引擎，實現(xiàn)效能和效益的盡善盡美。流行的雙核集中，是找一個技術(shù)密集、人才密集的地區(qū)建立運營中心，集中一大批優(yōu)秀人才在計算機前面操作。但這無形中也抬高了人力成本和固定資產(chǎn)支出。未來的方式，可以在總部購置一臺小型機，同時并行處理1000家機構(gòu)，每天100萬件的核保核賠件。這個數(shù)字看起來很大，但相對于銀行業(yè)海量交易、鐵路購票和淘寶雙“十一”來說，計算量遠遠沒有達到滿負荷。既然能通過遠程進行數(shù)據(jù)集中，說明雙核工作有極強的標準規(guī)則和標準化，那完全就可以人工智能來實現(xiàn)。

管理集中度越強、基層操作彈性越小的公司，往往車險的盈利就越高。車險經(jīng)營的高度趨同性和市場競爭的激烈性，在倒逼保險公司提高運行效率。毫無疑問，最傷害規(guī)則的是個人情感，除非遠離客戶和承保機構(gòu)，比如說全國集中，否則很容易找到人打招呼。事實上，雙核人員操作性失誤和沒有利益交換的懈怠，保險公司很難責(zé)任追究，系統(tǒng)也不可能強大到關(guān)注和比對每一個細微之處。每一份出險案件都具有偶然性，而客戶更不會主動揭發(fā)保險公司多賠、濫賠。理論上可以強化稽核功能來發(fā)現(xiàn)這些現(xiàn)象，如果有了這個強化的功能，那么非現(xiàn)場的稽核完全可以用軟件來實現(xiàn)，為現(xiàn)場稽核列出重點清單，增強稽核的針對性。

人工智能應(yīng)用具備有利條件

更廣泛的使用規(guī)則引擎和人工智能將給車險經(jīng)營管理帶來革命性的變化。除了提高服務(wù)效率，大量減少人力成本和職場成本之外，更有吸引力的是，可以最大程度防止人工操作帶來的工作失誤和徇私舞弊。在國外有成熟案件，通過使用人工智能技術(shù)實現(xiàn)車輛自動定損，客戶按照要求拍攝6-12張標準的汽車損失圖片，然后上傳給定損系統(tǒng)，系統(tǒng)大約需要5分鐘就可以有效預(yù)測損失部位和損失程度，對于一般性的造假而言，不太可能熟悉保險公司的算法。筆者曾經(jīng)接待過螞蟻金服保險事業(yè)部尹銘總經(jīng)理，在談到化妝品過敏險的理賠時，他介紹螞蟻金服平臺使用了圖片識別技術(shù)，超過九成是依靠后臺技術(shù)識別和判定，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和算法，高速比對識別出報案人上傳的圖片的真實性，也就是說絕大多數(shù)理賠都可以在短時間內(nèi)在線完成，無需人工干預(yù)，這就是人工智能的魅力所在。就車險來說，全行業(yè)承保理賠數(shù)據(jù)的集中，以及和交警數(shù)據(jù)的無縫對接，為人工智能提供了最基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

缺少優(yōu)秀的雙核人員，是許多財險公司改善車險經(jīng)營主要障礙。人工智能的更廣泛使用必然減少對雙核人員的依賴，這部分的成本完全可以轉(zhuǎn)移到人工智能的開發(fā)上來。全球最盛名的投資銀行高盛，在紐約交易所最多時雇傭了600名交易員，而今天只剩下兩人，這兩人的工作除了看守機器外，就是抽樣核對。李開復(fù)也有一個預(yù)言，未來10到15年，90%的崗位會被人工智能替代或者部分替代。如此變化，當(dāng)然會引起傳統(tǒng)思維管理者的質(zhì)疑，人工智能會代替雙核員工嗎?機器會比人更可靠么?此外，人工智能的成本和裁員帶來的利弊也需要一個權(quán)衡。傳統(tǒng)的保險行業(yè)組織架構(gòu)層級分明，通常有總公司，二級省分公司、三級地市機構(gòu)、四級縣支公司。人工智能會將絕大部分雙核工作集中到總公司，分支機構(gòu)就成了展業(yè)和服務(wù)單元，這并不是基層管理者所希望的，單純的展業(yè)工具會降低職業(yè)自豪感，也使雙核人員對更廣泛運用新技術(shù)存在戒心。

深度學(xué)習(xí)前景可期

擔(dān)心也不是沒有道理。人工智能的應(yīng)用能使一些任務(wù)變得自動化，但所有的判斷全部交由程序來實現(xiàn)也是不可能，深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前規(guī)則引擎一個致命性的缺陷，比如數(shù)據(jù)庫更新不及時，模糊處理的技術(shù)有待提高，圖像識別技術(shù)有待改進等。這就給雙核人員提供了新的就業(yè)機會，將雙核人員從低價值和重復(fù)勞動的鼠標點擊中釋放出來，去一線為客戶提供現(xiàn)場支持，去抽樣分析承保理賠的漏洞，去采集零配件報價，去協(xié)調(diào)法津法規(guī)和行業(yè)規(guī)則的適用。任何一個不斷完善的人工智能系統(tǒng)，都需要有最專業(yè)的人員，將經(jīng)驗索引為數(shù)據(jù)，前提是保證客戶單證的準確，盡可能打印或電子化。事實上，隨著手機端、電子簽名和個人信息的共享，客戶手工填寫的信息越來越少。每一次工業(yè)革命，總有一些崗位會消失，但一定有更多的工作崗位在誕生。這也給雙核人提出了要求，必須順應(yīng)時代發(fā)展，積極適應(yīng)大數(shù)據(jù)的變革趨勢，在電腦代替人腦之前，提前做好職業(yè)生涯的規(guī)劃。

保險的本質(zhì)是服務(wù)，體現(xiàn)的是保險人、被保險人之間的雙向溝通和情感訴求。人工智能雖然能讓機器擁有人一樣的邏輯思維，但畢竟缺少溫度，在當(dāng)前的市場競爭下，過于機械化和剛性的操作，有可能會失去客戶。但是我們也會樂觀地預(yù)計到，幾年之后，當(dāng)和客服中心電話專員溝通時，你很難想象電話線對面是一位美麗的女士還是人工智能合成的嗓音。

這里還要澄清一個誤區(qū)，規(guī)則引擎只是利用了大數(shù)據(jù)和簡單的算法，人工智能和規(guī)則引擎的最大區(qū)別是深度學(xué)習(xí)功能，基于承保理賠特別是理賠工作的復(fù)雜性，研發(fā)具有深度自主學(xué)習(xí)的軟件是一項艱巨工程。這也是人工智能在我國保險業(yè)缺少更多經(jīng)典案例的又一個主要原因。專業(yè)性的軟件公司不了解行業(yè)日新月異的規(guī)則，保險企業(yè)又缺少精通人工智能的專業(yè)人才。不管怎樣，正如比爾蓋茨所感嘆：人工智能勢頭很猛，發(fā)展比我們預(yù)期更快，像AlphaGo戰(zhàn)勝60名中日韓頂級圍棋選手，實在是一件難以致信的事情，就是一個驚人的里程碑。（文／中國保險報）

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