用机器学习简化保险业务问题

器学习有望协助保险行业解决的三大基本问题。

保险承保

健康与人寿保险本身非常复杂，其具体设计需要涵盖个人健康状态、病情以及死亡风险等多种因素。保险承保方以往一直在使用一组评判因素，例如男性/女性、年龄以及是否吸烟等。另外，保险业务也与金融业务类似，往往也会结合邮政编码等指标出现“界定现象”——即无论客户愿意支付多高的保费，都得不到保险服务。

解决这些法律问题的必要性，意味着承保服务不仅涉及个人健康风险、同时也涉及法律风险。承保方需要进行分析，以排除可能引发法律风险的特定条款，并以此为基础维持稳定的可盈利资金池。

这也正是机器学习发挥作用的理想舞台。现代计算系统提供的充沛性能足以处理海量数据，复杂的回归分析则可执行聚类以进一步支撑分析体系。更重要的是，众多现有机器学习方法无需AI技术即可提供价值。

Traffk公司CEO兼联合创始人Paul Ford表示：“在保险承保业务方面，统计模型与程序代码正改善企业的分析能力。我们目前就在使用神经网络模型，但仍需要在训练/运行时长以及必要的准确性之间求取平衡，保证这类引擎拥有实际推广的价值。虽然后续情况可能有所变化，但目前来看我们的模型确实为客户提供了分析与盈利方面的提升。”

汽车理赔

保险程序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，也给承保方带来了巨大的困扰。以汽车行业为例，保险公司需要了解不同维修选项以及可用零件需求，再考虑到汽车厂商与车型的庞大体系，相信大家能够体会到理赔评判的难度所在。

拿汽车理赔举例，仅基于常规维修成本进行估算明显远远不够。不同车型的计算方式不同;即使在同一类车型中，维修成本也将依保障范围与所在区域内的零件供应情况而有所区别。

对此，机器学习可以通过多种方式为理赔提供支持。此外，保险公司也完全可以在理赔流程中使用多种机器学习工具。

对于第一时间损失通知(FNOL)，保险商需要尽快将事故或损坏评估结果通报给被保险人。如果能够快速评估总体损失，那么整个流程将变得更加简单高效。在损失评估方面，机器学习技术看似没什么直接作用，但往往会通过机器人流程自动化(RPA)来简化整个理赔流程。

而如果车辆存在其他损坏，甚至是某些无法快速判断的深层损失，则可以使用机器学习。最典型的工具当然是AI视觉方案，例如通过手动应用引导客户拍下车辆照片，借此供AI系统分析损坏情况，而后由后端AI系统映射至替换零件并做出估价。与被保险人相比，维修厂对于定损流程无疑更为熟悉，也能够回答承保方提出的更多具体问题，快速帮助保险公司得出准确的赔偿数额。

请注意，这里提到了两种不同方法。其中通过单一AI系统涵盖理赔流程中各个步骤的方案明显会过于复杂。Solera公司CTO Evan Davies表示：“最

（编辑：滨州站长网）

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