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人工智能应用在财险领域的海外实践

时间:2019/5/10     来源:中国保险报网     作者:李鹏彬

  Cytora作为一家新兴的英国互联网保险公司,2014年创立以来,聚焦于通过人工智能技术提供商业风险的承保解决方案。在全球互联网保险投融资活动放缓的背景下,Cytora公司近日宣布获得2500万英镑B轮融资。本文以Cytora为例,探讨人工智能在财产保险领域的应用空间。

  挖掘风险数据背后的价值

  持续丰富和迭代的互联网数据,正在重新定义传统保险行业的大数法则。伴随海量数据而来的,还有“数据噪声”,无法分类和识别的大数据对保险业而言价值微弱。Cytora通过捕捉隐藏存在于网络数据中的经济信息,使用机器学习等人工智能技术,将数以亿计的数据点联系在一起,自动组合成庞大的风险数据集,为保险公司以此为基础优化承保策略和风险定价等提供技术支持。

  Cytora围绕风险数据开展商业运作,注重从外部公共数据和公司专用数据中,逐步提取、分类、关联和分析数以亿计的数据点,传输至“风险引擎”平台。人工智能技术通过持续学习,掌握不同类型的风险因素、潜在风险事件和预估风险损失,计算出火灾、洪水、营业中断等不同类型下的风险排名和“A、B、C、D”风险评分,以及不同公司或资产的保险价值。平台以人工智能为载体,提供保险费率方案,同时允许每家保险公司动态匹配得分对应的保险费用,设置特定的保费折扣和承保规则,实现不同价格竞争策略。

  通过人工智能赋能商业风险管理全节点,Cytora能够有效支持保险公司拓展新业务边界、提高风险定价能力、提升承保效率。具体到商业流程上:

  一是筛选。通过筛选更细颗粒度的风险因素,提升数据分析能力。Cytora最早在2016年底向部分大型保险公司推出了产品风险引擎 API,一方面,通过人工智能技术广泛搜集商业企业的建筑物特征、公司财务状况和当地气候等公共数据,或在法律允许前提下购买商业风险数据。另一方面也支持保险公司通过API接口传输内部专用数据,打造个性化的风险数据库。

  二是配置。Cytora创建统一规则前期置入,由公司技术人员与保险公司专门对接,按照承保偏好和市场环境,新建或调整个性化的承保规则。由于API接口设置采取半封闭的策略,保险公司技术人员也可以直接动态修改承保规则,满足自身商业风险承保管理需求。

  三是报价。风险引擎 API 直接连接到应用程序、电子商务平台和核心系统承保核保模块,能够实现流程自动化。客户仅需简单填写公司全称、行业、资产规模和人数等因素,无需录入耗时、复杂的调查问卷,API即可迅速完成数据集成,风险得分及其相应保险费用将同步直接显示在承保界面。另外,保险公司可以选择不同类型的定制方案,设置客户需要填写的信息字段,在迅速报价的同时满足保险公司的差异化需求。

  四是优化。对于大型商业风险,保险公司可以在报价界面后提供线下服务入口,提供至消费者点击选择。保险公司根据建筑物特征、公司财务状况、经营战略和相关风险等,进一步优化保险费用报价,提前、灵活应对市场变化。

  简单、透明、可持续

  得益于移动互联、大数据等新兴技术,近年来个人类保险消费越来越呈现便捷化、个性化等新特点,但团体类保险消费创新相对缓慢。Cytora针对企业财产保险的承保痛点,开展风险数据管理和分析服务,提供风险定价等决策建议。集中体现在,传统的商业风险承保是不准确或者低效率的。主要由于承保决策所依赖的数据来源于“大”颗粒度或正确但过时的信息,录入、核保等承保流程大量依赖于人工操作。造成了与几分钟内完成的汽车保险或者意外保险不同,企业购买商业保险最多可能需要七天甚至更长时间。这都意味着保险公司承担着相对较高的运营成本,用户体验不佳,双方缺乏信任。

  简单:从7天到30秒。Cytora的主要客户为商业保险公司,包括保费规模在50万英镑及以上承担大型商业风险的保险人,以及保险费用1,000至5,000英镑直接在线购买商业保险的投保人等。通过在Cytora的API设置建立报价工作流程,可以为前者提供基于商业风险的保费方案,也可以让后者能够在不到一分钟的时间内完成在线投保。在人工智能的支持下,承保流程由7天简化到30秒,实现更快更准确的投保决策和业务流。在英国市场,企业主仅需要一个公司名称和邮政编码,就可以获得直接报价,彻底改变用户投保体验。

  透明:从40%到20%。Cytora认为,目前保险公司在风险识别方面能力不足,导致了成本和费用的增加。对于企业向保险公司支付的1英镑保费,保险公司只留下60%用于支付总保费,另外40%全部用于支付内部的运营和管理成本,而这些问题都可以通过机器学习模型和数据进行控制。Cytora风险引擎平台通过人工智能和机器学习技术,把数十亿的外部数据点转化成为风险定位的维度,这样强大的数据能力会给保险公司带来更多的定价优势。自动化、流程化的嵌入,有利于保险公司提升风险管理能力、压缩内部管理流程、精简组织架构和人力、提升承保运营效率,降低固定成本等,从英国中小保险人的运营实践看,将驱动保单成本压缩将近50%,从而产生更强的盈利能力支撑。更为重要的是,成本压缩带来客户保险费用降低,进而产生承保盈利的正向循环。

  可持续:从0到1。由于建立了跨领域的保险风险数据库,Cytora公司得以随时了解各种风险因素及其变化,更加全面地掌握交叉维度的风险数据流,这使得保险公司能够更好地了解每项业务的潜在风险,并帮助设定更准确的价格。值得关注的是,保险公司能够及时捕捉业务机遇,根据自身风险管理水平动态探索可保风险的范围,拓宽保险业务边界,进而聚焦更具商业价值的风险,提高风险筛选和定价能力,确保可保风险有效分摊给更多投保人和再保险公司。这就意味着,保险公司可以通过API接口,适时打破边界开展创新甚至颠覆。

  Cytora通过收取年度许可费来赚取收入,该费用根据使用情况和每个业务线增加。2017年,Cytora实现与QBE、XL Catlin和Starr等国际大型保险公司合作,业务领域初步覆盖全球商业线。2017年12月完成了440万英镑的融资,投资方包括Starr Global Holdings、QBE Ventures以及天使投资人Ilkka Paananen and Paul Foster等。2018年,实现风险引擎API升级,并发布Cytora 承保系统。2019年4月,完成2500万英镑B轮融资,由EQT Ventures领投,Cambridge Innovation Capital、Parkwalk和部分天使投资人跟投,未来六个月将重点在某个领域进行大规模商业化尝试。

  单点突破到商业应用

  从1956年美国达特茅斯会议首次提出,到现今专家系统、机器学习、遗传算法、神经网络、模糊逻辑等核心技术蓬勃发展,“人工智能”正在逐渐成为国内外创新发展的新动能。保险行业的人工智能实践整体呈现应用浅、时间短、范围广、影响深的特点,在国内这一特征更是明显。尽管2018年我国人工智能行业融资额超过450亿元,同比大幅增长超过70%,但落地到保险行业则相对有限,融资额占比不到2%。无论是爱保科技、十一贝等智能保顾,或是凯泰铭等智能理赔,新创公司大多仍局限于业务流程的单点突破,无法通过技术创新形成可持续的输出,进而有效赋能传统保险领域的商业模式。

  Cytora为人工智能在财产保险领域的商业应用提供了可行实践。随着中智能时代的渐进,越来越多传统保险人或互联网保险公司可以借助人工智能技术,实现差异化、个性化、人格化的深度应用。通过挖掘风险大数据背后的价值,渗透到风险聚焦、风险分类、风险识别、风险控制和风险管理等不同节点,实现展业、承保、客服、投资、风控和理赔等流程再造,加快带动实现数据驱动的价值增长。

  (作者单位:太平财产保险有限公司)

【新疆保险网声明】本文仅代表作者本人观点,仅供读者参考,产生风险自担,并请自行承担全部责任。
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