作者：杨力、王浩

保险业作为一个历史悠久的行业，其本质是对未来的不确定性进行概率测算，从而为风险转移进行定价。由于保险的概率测算和风险定价过程天然与信息大数据相关，因此以互联网信息技术为突出特征的金融科技从诞生的那一天起，就开始了与保险业紧密结合的进程。目前，金融科技领域中的物联网、大数据、人工智能、区块链等前沿技术都在保险业中得到广泛应用。

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物联网在保险业的应用

基于万物互联的理念，物联网在健康保险、财产保险中率先得到应用，诞生了一批基于物联网技术的创新保险商业模式。例如，健康险公司奥斯卡医疗通过与智能穿載医疗设备生产商Misfit的合作开启了健康管理计划。对保险公司来说，通过物联网驱动健康管理，可以准确确定被保险人的健康管理目标，根据目标制定个性化的健康管理方案。同时，通过对被保险人健康情况、日常活动等数据的分析，保险公司能够准确地进行风险评估以及价格调整。可穿戴设备实际上是一个智能终端，可搭载多种传感器对其自身或用户的状态进行监测，实施收集信息与数据，推动健康保险由事后补偿向预防补偿发展。这一切，都大大降低了原来困扰传统健康险、医疗险公司的风险评估成本。

另外，基于物联网的车险创新商业模式UBI （即基于使用来付费的保险）目前在国外蓬勃发展。UBI的理论基础是驾驶行为表现较安全的人员应该获得保费优惠，保费则取决于实际驾驶时间、地点、具体驾驶方式或这些指标的综合考虑。目前，美国车辆保险公司Progressive已经为为用户推出了UBI计划，并且与美国车载摄像头的生产厂商Zubie进行了深度合作。

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人工智能在保险业的应用

目前处于风口热点的人工智能已经在保险精算过程中大展身手。众所周知，传统保险公司经常面临信息不对称和道德风险问题，而基于人工智能深度学习算法的用户行为预测模型，可以预测恶意欺诈人群的行为，从而提高精算效率，降低保险成本，促进交易。

此外，人工智能技术可以为客户定制低成本的个性化保单。传统的车险精算师会通过了解客户的年龄、性别、驾驶记录、职业、教育等等各方面信息为保险产品定价，传统精算师研究的是评估数，很少涉及个案，而通过大数据的分析和深度学习，基于人工智能的保险精算就可以提供更精准的风控方案和定价模型，为客户制订个性化的保单。

人工智能的应用还可以为客户提供小额、高频、碎片化的产品，从而以低成本大大拓宽保险公司的产品线。依靠人力人身的传统保险产品核保核赔过程效率低而且成本高，因此一般只能处理大额、低频的保险产品。而引用人工智能之后，通过机器识别处理，大幅提高了核保核赔的效率并节省了人力成本，使小额、高频、碎片化保险产品的推出成为可能。例如，阿里旗下蚂蚁金服保险平台的人工智能图片识别技术就是核赔流程重要应用之一，蚂蚁金服消费保险的理赔环节，超过九成是依靠后台技术识别和判定，而其中更重要的环节是对图片相似度的识别。在传统保险领域，企图骗保的人，可能会拿着网上下载的图片，在多家保险公司报案理赔。但在生鲜腐烂、化妆品过敏这些消费保险上，图像识别技术可以在一个庞大的图片库中，比对识别出报案人上传的是真实拍摄图片，还是重复使用了别人的图片。结合对理赔者信用程度的判断，绝大多数理赔都可以在短时间内在线完成，无需人工干预。

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