总有人会无情地给你打电话，让你思考未来。
这不是你的母亲，而是一位保险推销员。
如今，很少有人从未遇到过保险推销员。
在全球保险市场中，中国保险市场始终遥遥领先。
2009年，我国保险业保费收入达到3万亿元，位居全球第二。
然而，这个行业也存在很多问题。
保监会表示，2018年收到的寿险投诉中，反映的主要问题是夸大保险责任或利益、隐瞒保险期限和未按时缴纳保费的后果、隐瞒终止损失和满期给付年限、虚假宣传等，这显然与保险从业人员素质参差不齐有关。
同时，保险产业链中存在大量的重复数据和体力劳动。
它是典型的资本和劳动力密集型行业，需要节省劳动力和时间成本。
金融领域一直被认为是人工智能落地的最佳领域。
它的数据量很大，保险也不例外。
同时，作为服务行业，保险客户也需要获得与其他科技领域一样高效、无缝、按需的服务体验。
保险公司正在全面发展人工智能。
哪些技术已经实际应用？很多人可能认为保险公司开发人工智能技术只是做一些与保险定价相关的数据分析。
事实上，除了一些基础的大数据应用之外，研究领域还包括生物识别、计算机视觉、自然语言处理等，虽然现阶段还没有落地，但最终会应用到产品中。
智能相对论分析师雷宇认为，以下三个方面是最具体可实施的。
1、图像识别以汽车保险为例。
传统高速理赔需要调度、确认保险标的、现场检查取证、人工定损、确定修复方案和金额、用户确认、付款，费时费力；而采用图像识别的保险公司只需要用户上传身份证照片和车辆现场照片，然后按照图像损伤评估、用户确认、赔偿三个步骤进行，大大减少了人力成本。
同时，图像识别除了识别车辆照片外，还可以处理非结构化数据，例如将手写、扫描、拍照的文档转换为文本、对视频、现场照片进行分类等。
图像识别，人脸识别最基本的功能就是远程确定用户的身份。
同时，该机还将通过面部数据的采集推断用户的年龄、性别、婚姻状况和生育状况，并结合财产、健康、意外、家庭等五个维度的大数据分析来衡量用户的健康状况。
风险防御能力。
从而向客户推荐合适的保险购买方案。
泰康在线曾表示，通过“推荐引擎”向不同用户推荐焦点产品，形成“千人千面”的定制化推荐方案，较之前同期保费收入增加10%。
2、语音语义识别年，太平共享金融服务（上海）有限公司与科大讯飞人工智能语音实验室联合推出人工智能语音客服“小慧”。
小慧的主要技术是语音语义识别，包括人工智能语音转文本、语义理解和语音合成。
语音客服最大的优势就是24/7在线。
客户服务中心是协调企业与用户之间的沟通，对智能语音有天然的需求。
未来，人工智能语音客服不仅可以了解每个客户的属性偏好和行为轨迹，还可以结合强大的知识库和语义交互，快速了解客户问题，随时随地响应客户需求，为每个客户提供优质的服务。
个性化定制服务。
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同时，由于客服培训周期长、人员保留率低，智能语音机器人可以在一定程度上降低运营成本。
然而，智能语音客服涉及到语音识别、语义理解、语音合成等一系列交互模块。
技术门槛不低。
现阶段，智能语音客服尚未达到真正替代人工客服的水平。
3．基因检测随着大数据技术和算法的发展，基因检测进入了蓬勃发展的时代。
保险公司综合利用基因检测结果，打造更加精准的投保人用户画像。
被保险人的家庭健康史、个人饮食、生活、运动、环境等信息将被收集。
保险公司正在利用大数据进一步建立更加个性化的健康风险预测模型。
我国的一些保险公司也开始与基因检测合作。
例如，众安保险与华大基因合作推出乳腺癌基因检测和乳腺癌专项健康体检；大安基因与太平人寿开展的“基因检测与健康管理”服务；此外，平安人寿、中国人寿、中国人寿、太平人寿、富德人寿等保险机构已与基因检测机构取得联系，部分机构已达成合作。
当然，基因检测问题存在一定争议，目前仍处于灰色地带。
它对个人健康和商业经济有着深远的影响，但这是毫无疑问的。
这是保险公司降低风险最可靠的办法，而且几乎没有一种。
保险行业的AI革命将带来哪些洪水？科技的逐步渗透，让保险公司积累了越来越多的数据，一切都开始有据可依，这就造就了行业发展的源泉。
1、同样的一键闪光补偿，却有不同的味道。
早在2000年，一些大型保险公司就开始涉足闪赔，具有一定的智能化水平。
人保财险一开始就打造了“用心服务、核心理赔”的一站式服务和智能理赔一体化处理模式；随后，中国平安推出“智能认证”和“智能理赔”服务；泰康在线推出“一键闪购”和“一键闪赔”的智能“双闪”服务……造成这一现象的原因不仅仅是我们所知的人工智能的成本降低，还有理赔体验的优化。
车险市场是完全竞争市场，经营车险的保险公司利润微薄，亏损大量。
但为了优化理赔体验，提高服务时间和服务效率，往往为了快理赔而快理赔。
人力资源成本太高，车险承保方几乎无利可图，甚至亏损。
人工智能技术的运用不仅简化了赔偿流程，而且无需人工操作和干预，用户只需上传自己的相关账单，通过智能手机识别和后台审核，即可立即收到赔偿。
更重要的是，让赔付更加科学，德联易控科技（北京）有限公司（德联易控科技）是欧洲第一家在车险理赔领域开发图像识别技术的公司。
仅在德国，这种图像识别技术每天都会检测25个车辆损坏的案例和图片，最新图像识别模型的准确率高达95%。
随着检测病例数不断增加，深度学习模型将不断训练和自学习，准确率将不断提高。
2、不仅可以锦上添花，还可以在需要的时候提供帮助。
前面提到，AI可以制定薪酬规则，实现锦上添花。
事实上，它可以在需要时提供帮助。
精算师（以下简称精算师）是利用统计模型评估风险的专业人员。
他们需要6-10年的学习才能获得精算师执照。
我国保费规模约为美国的34%，但精算从业人员数量仅为美国的15%，精算从业人员密度约为美国的43%。
如果按照美国精算从业人员密度和我国目前保费规模计算，我国精算从业人员需求量为4人，目前缺口为4人。
这意味着我国精算人才供给严重不足。
根据上图银监会的统计，截至今年4月，全国已有精算师。
其中，在保险公司工作的精算师人数占比为85.4%，仅与保险行业相比还远远不够。
但这一巨大差距正在慢慢被人工智能缩小。
在2018年国际精算与保险大会上，中国保险学会会长姚庆海介绍，人工智能在精算领域的应用已进入加速阶段，到2020年将实现行业应用的25%； 2020年实现50%行业应用； ，将实现75%的行业应用。
目前的智能投顾玩家，无论是理财立方还是灵犀投资，在给客户配置投资组合之前，第一步就是进行风险评估。
智能保险未来的发展也不例外。
由于保险与投资的实际情况不同，风险评估也不同。
但未来，人工智能精算无疑将是一个新趋势。
结论虽然人工智能在保险行业已经得到了广泛的应用，但和所有新生事物一样，仍然存在很多问题，比如如何在未来复杂的实际应用环境中找到安全性和用户体验之间的平衡点，如何基于足够的数据，我们可以找到错误接受率和错误拒绝率之间的平衡点。
同时，如何解决精准营销的个性化定价不利于疾病多、理赔率高的老年弱势群体等问题。
但毫无疑问，随着大数据等技术的快速发展，而区块链与保险行业人工智能产生协同作用，先进的机器学习能力将越来越满足保险行业的需求。
到了某个时候，保险推销员就会少了，保险公司的智能语音机器人就会开始给你打电话……材料：具体来说，每年全球各领域人工智能保险相关初创企业数量所占的比例分别是：产品营销公司占57%，业务流程智能公司占22%，数据收集和处理公司占15%，理赔管理公司占25%为6%。