物聯網及人工智能在保險業的應用及展望

張益林

當前，科學技術的發展成為了保險行業創新發展的重要基礎，物聯網及人工智能技術作為保險科技在保險行業中的應用代表，提升了農業保險、車輛保險、壽險和保險營銷工作的效率，為保險行業未來的發展探明了一條可行的道路。

一、保險科技發展的現狀

近年來，科學技術對保險行業產生了重大影響，全世界保險科技的變革主要集中在歐美和東亞地區的保險企業。保險科技是指以大數據、物聯網、區塊鏈、人工智能、云計算等新技術為引擎，助力保險產品研發、銷售、理賠、服務等環節，以科技力量助推保險行業轉型升級，提升服務水平。2021年開始，銀保監會對新版信息科技非現場監管的報表做了新的規定，要求監管工作以信息科技為核心，運用科技的手段來對各下屬機構進行治理。

人工智能已成為近年來保險科技風口的主要推動力，人工智能與保險結合，必有無限寬廣的發展前景;人工智能在保險行業運用已進入加速階段，預計分別在2025年、2030年和2036年，將實現25%、50%和75%的行業運用。人工智能是游走在自然科學和社會科學之間的一門技術科學，目的是讓機器從事需要人類智能的工作，其包含機器學習、語言處理、圖像視頻和模擬等十多個細分技術領域，在工學、理學、政治學和經濟學領域中擁有豐富的應用場景。自1950年代以來，這項研究的歷史已經有60多年，取得了一定的研究成果。尤其是從21世紀開始，歐美及日本等國家開始制定了一系列人工智能的相關政策。

物聯網，或者有時被稱為機器對機器（M2M），就是讓所有東西、機器、系統和交通工具連接到互聯網上。目前物聯網已經應用到各行各業中，很多設備中都嵌入了傳感器，傳感器能夠將從電話到通信設備，從家用電器到飛機等物品連接到物聯網，它是行業數字化轉型的關鍵元素。在萬物互聯的大趨勢下，越來越多的設備加入到物聯網中來。物聯網正在改變人們的生活，虹膜識別、聲音識別技術在考勤記錄、登錄系統和驗證身份中開始出現。在金融領域，“刷臉”支付或“指紋”支付也越來越普及到手機等設備中來。健康養老方面，物聯網已經在健康管理系統中起到了提取人體重要數據的功能，比如血壓、血糖、體溫、心率等數據指標。物聯網及人工智能作為目前科技發展的熱點，也是我國科技強國的重要手段。有金融媒體研究預測，物聯網行業中人們都一致認為到2025年，全球90%的AI芯片都將供給物聯網設備（如汽車、智能音箱、智能手表及農業設備等），促進該領域的智能化，物聯網和人工智能的結合變得日趨緊密。人工智能將為我國經濟發展起到極大的促進作用，物聯網技術作為人工智能的基石也將深深促進人工智能在各行各業的應用。

新冠疫情出現以來，給整個社會經濟和生活帶來了巨大的沖擊，受疫情持續的影響，保險營銷人員和客戶見面的機會大大減少，互聯網保險業務增長迅速。根據資料顯示，保險科技尤其是物聯網和人工智能在保險業的業務增長中占比在逐年增加。面對疫情的挑戰，在黨中央數字經濟政策推引下，保險行業也必須加快數字化轉型的步伐，借助于保險科技的力量，提高保險公司業務互聯網+服務能力。

二、物聯網及人工智能對保險業的影響

物聯網及人工智能技術的發展，為各種新科技給保險業帶來了降低成本、減少理財評估、預防損失、優化渠道及改善客戶體驗等一系列好處，在農業保險、車輛保險、壽險、保險營銷等領域都能帶來效率的提升。

（一）農業保險

現在我國的農業生產基本是單一的人力生產，生產比較分散，耗費大量的人力物力卻難以管理，利用物聯網技術來幫助農業生產成為一條必經的道路。物聯網通過這些年的發展，在我國農業生產上實現了較大的發展，但相對國外先進的應用，我們要走的路還很長。歐美發達國家物聯網應用到農業生產大多是農業的灌溉系統、地下水的監控和農業生態環境的數據分析。物聯網采集的農業數據主要是氣象信息、土壤信息、水資源信息和陽光照射信息，把要種植的農作物信息和農藥、肥料信息構造成一個數據庫，根據數據分析統計得出將來的生長情況，再提前選擇好灌溉的方法、農藥的類型和肥料的成分，盡可能節省農業生產時間。

農業保險在我國雖然得到了飛速發展，但因為信息不對稱的緣故，農業保險產品單一、承保理賠弄虛作假和逆選擇等問題會經常出現。信息化水平提升后，智慧農業給農業保險增加了科技元素，使承保理賠流程更加便捷，使財政補貼資金精準到位，產品種類多樣化。智慧農業是物聯網結合人工智能的典范，依托物聯網，結合人工智能，通過傳感器把數據傳輸到服務器，利用傳感器實時監控農作物溫度、溫度、土壤參數，當因素數值超出了回歸條件閾值時觸發系統反應，通知技術人員實時調控。物聯網在農業保險中的應用關鍵是數據獲取、傳輸、處理和應用，利用傳感器實時獲取相關數據，通過可靠的網絡平臺傳輸到后臺服務器，運用數據挖掘、建立模型等方法把數據進行結果分析，找到農業生產的規律，以預測將來的數據來幫助農業決策，從而進一步促進農業保險的發展。

（二）車輛保險

機動車車輛保險是我國財產保險業務中最重要的險種，車輛的急劇增加使交通壓力增大，每年新增幾十萬的新手駕駛員也增大了交通事故的發生率，同時車輛騙保事件層出不窮，需要新的技術手段來幫助駕駛員養成良好的駕駛習慣，對于騙保等不當行為也要有一個規避功能。車聯網是物聯網在汽車保險上的典型應用，汽車的行駛過程中會提供車輛定位、車輛速度及行駛路線之類的數據，形成了人、車和數據中心之間的交互。物聯網實現了對汽車等保險標的物的實時監控，采集風險的即時數據，讓保險公司能夠完全按照標的汽車的風險等級來設計保險費率，對保險產品實現個性的分層。針對車險欺詐行為，在理賠時依據車輛標的傳感器傳輸的數據來分析可能的欺騙行為，利用人工智能技術分析是否存在內外勾結的可能。根據對駕駛員行駛軌跡、行駛速度和駕駛方式等進行研判，總結出駕駛員的駕駛偏好，這樣能夠做好事前控制，可以對客戶不良駕駛習慣進行善意提醒，如果有危險操作的傾向可以馬上進行干預并糾正偏差，盡量減少交通事故發生的可能，幫助客戶減少財產損失。在核保時就對駕駛員的駕駛數據進行分析，對出險風險較高的車輛標的實行提高保險費率的措施，有意識地避開這類型的車主，減少理賠損失。

（三）保險營銷管理方面

保險營銷工作目前大多數保險公司仍是依靠人海戰術來展開營銷工作，對于保險產品這種復雜的金融產品，人工智能為保險營銷工作對智能客服、分銷管理、智能保顧等傳統營銷方式提供了創新模式。新媒體給保險的營銷帶來了新的手段，結合人工智能，保險公司可以為客戶帶來個性化的產品服務，以應對客戶個性化的需求。人工智能利用其強大的數據分析、機器學習和查詢建模，給客戶帶來了專家服務，越來越多的保險公司正積極搭建基于人工智能的營銷平臺，生成高度定制化的信息，吸引客戶到符合其自身環境的保險產品上。當然，保險銷售的場景相對比較復雜，專業性比較強，客戶的需求及潛在需求的挖掘和發現還需要人工智能手段的不斷提升。人工智能通過機器學習具有銷售能力后，保險公司不再依靠人海戰術來實現保費收入增長，也能有效緩解保險公司人員流動過快造成的隊伍不穩定狀態，從而促進保險公司經營管理效率的提升。

（四）壽險方面

物聯網技術對壽險領域也產生了積極的影響，一些可穿戴式的監測設備陸續出現，如智能背心、智能手環等，客戶利用這些設備可以實時地掌握身體的健康指標，而這些數據指標客戶一般需要去醫院排隊檢查才能得到，同時因為這些設備是隨身攜帶的，促使客戶更關注自身的健康狀況，從而在身體出現小問題的時候能夠提早發現，做到早就醫、早根治，一方面客戶避免因病情拖延而引起的身體狀況進一步惡化，另一方面正因為智能設備對身體異常的提示，促使客戶對身體健康的擔心而購買保險產品來保障以后的生活。不久的將來，物聯網設備與身體健康參數的結合會更加緊密，在現代醫學技術、物聯網技術、人工智能和大數據等技術的整合之下，可穿戴式設備、醫院、保險公司、健康服務中心等形成一個大的健康服務系統，客戶可利用這個系統完成監測、救治、理賠的流程，根據物聯網采集到的數據，保險機構能夠存儲海量的健康數據來提供更細致的服務。

物聯網技術可真實、全面、客觀地得到保險標的物和投保人相關數據，借助人工智能，幫助保險行業創新風險管理模式，提升運營服務效率，讓壽險業務的商務模式得到更大的優化。人工智能在壽險中的使用包括主要是以下幾個方面：一是壽險機器人根據客戶健康數據，給客戶提示符合自身需要壽險產品;二是利用健康算法分析，尋找出生活中的不良習慣，提醒客戶及時更正;三是加強機器學習，從以往的騙保案例中分析出可能的欺騙行為，減少人為失誤，提高經營管理能力。

三、存在的問題

物聯網及人工智能與保險結合的創新，讓保險業迎來了新的發展契機，但新的技術帶來的有機會也有風險，存在著許多的問題亟待解決。

（一）金融安全保障體系需要健全

金融安全是我國國家安全的基礎，如何保證保險行業在保險新科技運用的過程中的安全性，成為擺在保險從業人員的一道難題。目前，物聯網技術受到信號干擾、數據穩定性、硬件安全、系統故障、病毒以及黑客入侵等一系列風險，另外關鍵的傳感器技術在設計上還有一些不足，客戶個人隱私、保險公司機密信息泄露的問題也讓人擔憂，容易引起外界對保險公司的信任危機。保險行業在處理海量的信息內容時，要有強大的數據分析能力和預測能力，能夠及時準確的傳輸給業務系統。保險公司需要構建應用程序安全基礎和安全可信服務，通過人工智能的行業異常檢測，查找故障、異常設備、惡意使用，通過設定的規則進行信息隔離和恢復，協調物聯網數據應用和系統安全的管理。保險資產的識別、認證和授權技術在不斷地改進，物聯網安全防護需要建立安全服務體系、嚴格使用數字證書，同時實時分析相關的系統數據，進行危險預報來應對各種可能的威脅，并構建全面的安全防范機制，保障物聯網和人工智能后臺安全運行。

（二）體系層次還沒有形成標準

數據是保險公司業務開展的基礎，數據的獲取是一項敏感的工作，牽涉到數據的歸屬權，設備使用者、大數據服務方、服務器管理方、保險機構等對數據的歸屬有不同的意見。物聯網和人工智能在保險行業需要海量的用戶數據來支撐，但保險公司的數據是其業務的核心機密，很難形成共享，更難擁有完整的用戶數據。目前保險機構得到保險投保人的信息更多的來自于公司歷史投保數據、投保人自行提供的健康報告、醫保機構和醫院的部分數據。基于大數據的保險行業框架搭建缺少頂層設計，只有單一的業務解決方案，不能全面理解物聯網業務的進行，物聯網金融整合系統框架的難以形成。硬件方面各類傳感器、監測系統和相關管理系統的開發升級成本很高，提高了保險公司管理的運營成本。物聯網技術平臺基礎難統一，傳感器各種傳輸協議各不相同，產家各自為政，產品的產互數據協議不能達成一致，導致大量的數據不能真正使用得當，未來在體系層次建設和數據共享方面還需要達成一致。政府應該牽頭搭建保險數據共享平臺，以國家保險大數據信息整合為目的，推動保險公司、醫療機構和醫保部門等大數據資源平臺的建設，加強保險行業數據和其他相關產業數據的互通性，研究出共同利益機制，促進數據在平臺內的共享。

（三）技術和人才成熟度問題

物聯網及人工智能都是正在發展過程中的新技術，在保險行業的應用還不太成熟。物聯網系統運行成本偏高，延緩了其在保險行業推廣的進度。物聯網的核心部件傳感器對單一場景普遍適用，但多傳感器的并聯運行卻容易引起數據冗余，服務器處理壓力過重，另外傳感器受外界環境因素的影響比較大，造成性能降低達不到預期功能效果。人工智能在保險行業的應用還不太成熟，當前的系統基本上還只是處在規則的引擎階段，人工智能的關鍵是深度學習，訓練人工智能系統必須通過大量的案例和經驗來進行，保險科技人才的缺乏使得這個問題更加突出，掌握物聯網及人工智能技術的專業人才不熟悉保險行業變化較快的規則，保險行業又非常缺精通保險科技的專業技術人才，保險的專業技術性比較強，物聯網和人工智能方面的專業性更強，因此招聘熟悉保險行業的保險科技人才成為各大保險公司競爭的主要方向。同時保險行業對員工的培訓也應該如此俱進，加強保險從業的非技術人員對新技術的理解和配合。目前，一半以上的保險公司都已經開始著手配置物聯網和人工智能的專業團隊，比較小的保險公司也在積極與相關專業公司尋求合作。目前保險公司的人才需求與相關大學保險專業人才的培養存在著結構性矛盾，保險公司不能單一的指望大學培養出適合本公司的保險科技人才，要重視員工的科技技能培訓和深造，鼓勵保險專業人員通過進修、培訓的手段來提升自身的科技運用能力，加強培訓過程中復合型人才的打造。

結 語

物聯網及人工智能作為保險科技的代表，是保險業發展的核心技術力量，保險科技人員正在不斷努力致力于物聯網及人工智能在保險行業創新發展。保險科技的發展，正在幫助我國保險行業努力提高工作效率、促進保險業的可持續發展，將會使保險行業以一個新的形象展示出客戶面前。

（作者單位：保險職業學院）