保险公司正在寻求利用其所有客户数据，一些最大的保险公司声称正在积极收集新的数据源：来自互联网的实时数据物联网(IoT)。车载传感器、智能手机和智能电器等物联网设备可以向保险公司发送有关产品使用情况和驾驶习惯等方面的数据。反过来，这些数据可以输入人工智能(AI)算法，使保险公司能够提供基于风险的定价和其他受欢迎的服务。如果保险公司不认真对待物联网和人工智能对其行业的影响，他们可能会在未来几年面临竞争问题。在本文中，我们深入探讨了如何在使用来自物联网传感器等客户数据的背景下将AI应用于保险业，以降低风险、获取新客户并提高运营效率。我们专注于保险活动的三个特定领域：汽车保险家庭保险健康和人寿保险物联网(IoT)是网络连接医院的广义术语），用于收集、记录和传输数据。这包括车辆和家用设备，例如AmazonEcho或GoogleHome，或医院中的医疗设备或远程信息处理（电信和IT的集成，以通过网络操作远程设备）。所有这些设备都在不断收集客户数据，保险公司可以通过多种方式使用这些数据。InsuranceNexus最近发布了他们的ConnectedInsuranceReport，其中包含来自500名保险及相关行业从业人员的反馈。InsuranceNexus在其报告中指出，物联网目前在汽车、家庭和健康领域最为成熟。他们报告中的下图说明了这一点：汽车保险如今，大多数汽车都配备了一系列传感器和电子芯片，用于测量和传输有关车辆速度、加速度、位置、路线图等的数据。加速计传感器持续测量和收集有关车辆的数据。此类数据可用于识别驾驶员在道路上是否有危险行为。车辆远程信息处理和连续记录的电子控制数据现在非常有价值，它们可以遏制汽车保险公司的风险。毫不奇怪，使用此类设备数据评估保险风险首先始于汽车行业，InsuranceNexus调查的大多数受访者认为该行业最适合物联网保险。报告中的受访者认为人工智能软件可以帮助保险公司更好地了解客户。在汽车领域，获取此类数据比在家庭或健康保险领域更容易。报告中的数据似乎表明，行业专家同意，可能有必要利用物联网数据进行保险以保持竞争力。13%的受访者表示，他们的组织已积极将互联保险产品商业化，这有助于他们获得市场份额。然而，大多数车险公司似乎并不将互联保险产品视为现有产品的替代品，而是将其作为现有产品的补充进行营销。保险公司自身在开发数据能力和创新文化方面似乎进展缓慢。一些公司现在推出了联网保险产品，司机可以支付较低的保费，让驾驶更安全。同样，保险公司可以使用人工智能算法通过远程信息处理来降低事故发生的可能性、防止欺诈、推荐产品等。物联网传感器和汽车远程信息处理数据的可用性导致人工智能在汽车保险中的应用，例如驾驶员行为监控和保险市场分析。我们将在下面详细讨论这些应用程序。驾驶员行为监控机器学习算法正在应用于客户驾驶数据，以帮助保险公司为其客户开发产品。例如，ProgressiveInsurance声称他们使用机器学习算法根据从客户那里收集的数据进行预测分析。Progressive表示，其数据收集移动应用程序Snapshot迄今已从客户那里收集了140亿英里的驾驶数据。通过使用这些数据来识别“风险较小”的司机，ProgressiveInsurance为该司机提供更具竞争力的保费折扣。家庭保险家庭保险在行业物联网采用方面排名第二。家庭保险和车险市场的主要区别在于，随着自动驾驶汽车的普及，部分车险产品的需求将下降甚至消失。另一方面，随着传感器安装在消费者家中，家庭保险市场在未来只会变得更大。但在涉及AI项目时，家庭保险市场有点棘手。汽车中的远程信息处理数据主要是关于速度、GPS数据，而家庭保险物联网数据包括AmazonEcho或GoogleHome等家庭设备，以及其他连接的智能设备。保险公司面临的挑战是，他们需要将这种有限但持续的家庭物联网数据流输入算法，以进行可操作的社会学分析，从而更好地了解特定客户带来的风险。根据该报告，保险公司在这一领域面临的最大挑战是确定可以使用物联网家庭数据预测什么样的风险。（来自物联网）与来自汽车的数据（结构化）不同，来自家庭智能设备的数据在某种程度上是非结构化的，可能以多种不同的格式收集。理解所有这些数据并从中得出可操作的见解是一个棘手的问题。该报告还发现，58%的受访者参与了试点项目，而14%的受访者表示他们已经在市场上推出了商业产品。但只有2%的受访者表示他们的整合完全成功。所有这些清楚地表明，基于物联网的家庭保险人工智能分析市场仍处于起步阶段。此外，数据还表明，在不久的将来，一些人工智能供应商和保险提供商在该领域的内部项目将变得更加普遍。这些新产品可以有效地使用人工智能来预测客户的一些事情，从而帮助降低风险水平。此外，来自家庭设备的物联网数据虽然预计未来会显着增长，但仍未达到支持许多人工智能项目所需的水平。此外，在维护、存储和管理客户信息方面，保险公司可能还需要处理许多与隐私相关的社会问题。客户也不太可能允许保险公司访问他们在家中日常生活中的数据。此类应用程序的一个示例涉及智能家居监控和紧急援助以及家庭保险单。这个想法是，如果客户接受保险公司提供的技术来降低发生诸如煤气泄漏、洪水或财产盗窃等事故的可能性，那么保险公司可以以较低的保费形式奖励客户。但是，此类应用可能包括允许保险公司在客户家中安装摄像头和其他传感器。健康和人寿保险健康和人寿保险领域可能会因互联保险而发生巨大变化，互联保险可以访问大量历史保险索赔和患者记录。但据InduranceNexus称，到目前为止，这些领域采用人工智能的速度相对较慢。医院现在正在安装智能医疗设备，而一些消费者正在使用可测量心率、日常活动分钟数等的可穿戴健身追踪器。由于机器学习算法非常适合大规模数据分析，我们预计该领域将受益于基于物联网的应用。与汽车保险不同，只有30%的公司提供支持物联网的健康保险产品。一些保险公司现在正在使用医疗数据中的机器学习算法来了解患者的生活质量。例如，基于与不同类型癌症及其治疗相关的数据以及营养数据的人工智能算法可以帮助预测癌症患者的生活质量。这些类型的软件可以使用来自可穿戴技术和其他传感器的数据来进行此类预测。在健康和人寿保险领域，拥有物联网数据来预测健康问题和疾病的可能性并为健康状况较好的客户提供较低的保费可能是最重要的。人工智能软件可以帮助识别这些客户，并根据具体情况自动对他们进行优先排序。过去，这些保费是在进行体检后手动设置的。如今，保险公司可以使用物联网数据更准确地承保人寿保险。根据InsuranceNexus的一份报告，人工智能有望在保险业的多个领域得到应用。在汽车领域，旨在提高驾驶员安全性的产品不断涌现，为保险公司提供了动态保单定价和运营效率。在家庭保险中，智能家居设备和智能手机的客户使用模式现在被视为衡量风险的潜在重要来源。在健康和人寿保险领域，健康跟踪数据等遥测技术开始被添加到传统的医疗风险评估模型中，以更实时地了解患者风险。
