在实际理赔案例中，保险机构往往需要使用大量涉及个人、场景等影响因素的数据。如果再加上具体保险条款的限制，整个评估体系会变得更加复杂。此外，保险业务被划分为大量的业务线——人寿保险和车险显然不是一回事——每个业务线对应不同的数据和流程。面对如此复杂的业务要素，机器学习(ML)有望成为促进高效保险实践的救世主。保险的本质是一种抵御风险的手段。保险业需要根据预期支出来确定费率，从而获得更正常的正收益。但费率和费用的理解和设定，尤其是维持盈利的方法往往极其复杂，整个保险行业都希望机器学习技术能够及时“伸出援手”。这里需要强调的是，被寄予厚望的是机器学习，而不是人工智能（AI），因为人们普遍认为基于机器学习的统计工具在完成??任务方面往往优于神经网络和专家系统。某些任务。或者其他纯人工智能解决方案的效果。下面，我们就来看看机器学习有望帮助保险业解决的三个基本问题。保险承保健康和人寿保险本身非常复杂，其具体设计需要涵盖个人健康状况、疾病和死亡风险等多种因素。保险承销商历来使用一套标准，例如男性/女性、年龄和吸烟状况。此外，保险业务也与金融业务类似，往往结合邮政编码等指标，会出现一种“定义现象”——即无论客户愿意支付多高的保费，他们都会不接受保险服务。解决这些法律问题的需要意味着承保服务不仅涉及个人健康风险，还涉及法律风险。承销商需要进行分析，排除可能导致法律风险的特定条款，并在此基础上保持稳定盈利的资金池。这是机器学习发挥作用的理想场所。现代计算系统提供的充裕性能足以处理海量数据，复杂的回归分析可以进行聚类进一步支持分析系统。更重要的是，许多现有的机器学习方法无需AI技术即可提供价值。Traffk首席执行官兼联合创始人PaulFord表示：“在保险承保业务中，统计模型和程序代码正在提高企业的分析能力。我们目前正在使用神经网络模型，但仍然需要训练/运行时间和必要的准确性之间要取得平衡，以确保该类型的发动机具有实际推广的价值。虽然后续情况可能会发生变化，但目前，我们的模型确实为客户提供了分析和盈利方面的改进。“车险理赔流程的另一端自然是理赔问题。理赔的复杂性不仅困扰着被保险人，也给承保人带来极大的苦恼。以汽车行业为例，保险公司需要了解不同的维修方案和可用的维修方案。零件需求，考虑到汽车制造商和车型庞大的系统，相信大家都能理解理赔判断的难度。常规维修费用。不同车型有不同的计算方法；在同一类型的车辆中，维修费用也会根据覆盖范围和地区的零件可用性而有所不同。在这方面，机器学习可以为理赔提供支持很多方式。此外，保险公司还可以充分利用多种机器学习工具。对于FirstNotifica损失(FNOL)的情况下，保险公司需要尽快将事故或损失评估的结果传达给被保险人。如果可以快速评估总体损失，整个过程将更容易高效。在定损方面，机器学习技术看似没有直接作用，但往往通过机器人流程自动化（RPA）简化了整个理赔流程。如果车辆还有其他损坏，甚至是一些无法快速判断的深度损失，那么就可以使用机器学习。最典型的工具当然是AI视觉解决方案，比如通过人工应用引导客户给车辆拍照，让AI系统分析损坏情况，然后后台AI系统会映射到更换零件并做出估价与被保险人相比，维修店无疑更熟悉定损流程，能够回答保险公司提出的更具体的问题，快速帮助保险公司获得准确的估价。赔偿金额。请注意，这里提到的损坏有两种类型：不同的方法。一个单一的人工智能系统涵盖索赔过程中每个步骤的解决方案显然过于复杂。SoleraCTOEvanDavies表示：“最好使用多个相互独立的系统来分别处理理赔、损坏识别和修复估计功能。这样可以提高整体效率。通过在理赔流程中引入多种机器学习方法，您可以最大限度地发挥自动化的优势，让熟练的技术人员腾出时间专注于更复杂的案件。”埃文·戴维斯还提到，整个理赔流程往往在很大程度上受到事故严重程度或具体保险类型的影响。轻伤和标准覆盖范围内的案件可以完全自动化，各方对流程和赔偿数额有不同的看法。一般不会有太多的纠纷。如上所述，此类情况不需要人工智能技术的介入。另一方面，对于评估周期较长的案件，公估人可以通过技术手段提高审核分析效率。这种方式有助于缩短客户获得赔偿的周期，大大提高被保险人与承保人之间的长期合作关系。欺诈检测是的，欺诈活动一直是保险业令人头疼的问题。不幸的是，欺诈一直存在，并长期困扰着许多行业，包括保险业。需要强调的是，权利要求分析的适用范围并不限于对所有权利要求的正确处理。例如，保险公司可以通过聚类分析了解特定区域发生事故的概率是否高于正常水平，从而推断出是否存在有组织的欺诈行为。对于潜在欺诈活动的分析，我们往往需要依赖多种工具，而包括统计数据、基于规则的方法甚至神经网络等因素在内的机器学习将在其中发挥重要作用。
