智慧保险整体解决方案_55页_6mb

报告摘要

智慧保险整体解决方案总结

核心内容

智慧保险整体解决方案围绕保险科技的发展生态、应用及实施路径展开，强调通过大数据、区块链、人工智能、云计算、物联网、基因技术等新兴科技手段提升保险业的效率、准确性和客户体验。该方案旨在构建一个以数据为核心、技术为支撑、生态为驱动的新型保险服务体系。

主要观点

科技是保险价值链运行的基石：科技的引入改变了传统保险的运作模式，使保险业从风险承保人向智能风险服务提供商转变。
保险科技的创新潜力：新兴科技如区块链、人工智能、云计算、物联网和基因技术为保险业带来了新的机遇和挑战，推动行业变革。
科技赋能保险价值链：科技的应用覆盖保险价值链的各个环节，从数据收集、承保、定价、理赔到监管，提升了各环节的效率与准确性。
实施路径与能力构建：保险公司需建立关键的大数据能力、AI能力及相应的制度和流程规范，以实现科技的有效落地和应用。

关键信息

1. 保险科技发展生态

新兴科技成熟度曲线：Gartner（2017）的新兴科技成熟度曲线显示，保险业对大数据、区块链、人工智能等技术的投资意愿逐步增强。
保险科技新生态主体：区块链、人工智能、云计算等技术的融合正在催生新的保险生态主体，推动行业生态的重构。
保险科技的应用机遇：
- 区块链：提升数据安全性、透明性和可追溯性，有助于降低中介依赖、减少欺诈和优化风险评估。
- 人工智能：提升理赔、客户服务和产品设计效率，推动智能化服务。
- 云计算：提供灵活、可扩展的资源利用模式，支持保险业务的快速迭代和优化。
- 物联网：推动保险产品与服务的定制化发展，增强风险识别和管理能力。
- 基因技术：提升健康险的精准定价与风险评估能力，推动个性化保险服务。
- 无人设备：如无人机和无人驾驶汽车，对保险行业产生深远影响，特别是在查勘、定价和安全方面。

2. 保险科技与应用

2.1 大数据对保险业的改革和改良

影响：提升风险评估、定价、核保、欺诈检测等环节的效率和准确性。
改革：推动保险行业边界突破，形成新的商业模式和产品。
重点机会：
- 风险评估与定价
- 交叉销售
- 防止客户流失
- 欺诈检测
- 索赔预防和缓解
- 车联网在车险中的应用
- 戴上式设备在健康险中的应用
- 智能家居在家财险中的应用

2.2 区块链

定义：一种去中心化的分布式账本技术，具有透明性、不可篡改性等特征。
基础架构模型：
- 应用层：智能合约
- 合约层：脚本代码、算法机制
- 激励层：PoW、PoS、DPOS等
- 共识层：P2P网络、验证机制
- 网络层：数据区块、链式结构、时间戳、哈希函数、Merkle树、非对称加密
对保险价值链的影响：
- 信息收集：减少第三方机构依赖，提升数据隐私
- 承保和定价：提高准确度，基于物联网数据进行动态定价
- 报价和再保：推动“数字化工作室”模式，各方共享风险数据
- 计费和支付：自动化计费、支付流程，增强安全性
- 保单管理：基于智能合约自动执行合同条款
- 理赔：提高自动化程度，减少欺诈
- 监管：实现全球和本地监管标准化，提升透明度

2.3 人工智能

背景：人工智能在计算、算法、数据集等方面取得突破，推动技术“爆发临界点”。
应用：
- 计算机视觉：用于车辆定损，如平安科技的OCR车辆定损系统
- 自然语言处理：提升客户服务和风险识别能力
- 数据挖掘：提升保险产品设计、定价、营销等环节的精准度
案例：
- 众安科技智能核保：利用大数据和人工智能技术实现快速、精准的核保服务
- 蚂蚁金服定损宝：通过图像识别和算法模型实现快速定损
- 众安童安保：结合区块链、物联网、基因检测等技术，为儿童提供安全保障

2.4 云计算

定义：提供灵活、可扩展的资源利用模式，支持保险业务的快速部署和优化。
特点：
- 弹性服务
- 资源池化
- 按需服务
- 服务可计费
- 泛在接入
应用：
- 支持海量数据处理
- 提供灵活的部署和扩展能力
- 支持多设备数据接入
案例：
- 众安保险：支持日均600-2000万交易量，实现快速部署和高效处理
- 平安科技车联网平台：基于大数据和云计算技术，实现车辆数据的采集、处理和分析

2.5 物联网

定义：通过感知设备实现设备、人员和信息的互联互通，推动保险行业的智能化发展。
应用：
- 产品开发与定价：基于物联网数据实现UBI（基于使用行为的保险）等创新产品
- 销售与市场：提升客户互动和数据获取能力
- 投保与核保：实现数据驱动的精准核保
- 防灾与理赔：通过实时监控和数据采集，提升防灾能力，提高理赔效率
案例：
- UBI车险产业链模式：通过车联网、OBD设备等采集用户行为数据，实现动态定价和精准理赔
- 医疗物联网：利用物联网技术提升健康险的精准性和个性化

2.6 基因检测

定义：通过基因测序和检测技术预测疾病风险，推动个性化保险产品。
应用：
- 疾病风险预测：提升健康险的精准定价与核保能力
- 基因身份证：用于儿童走失险，提升寻回效率
案例：
- 众安保险“知因保”：结合基因检测技术，为客户提供疾病风险预测服务
- 众安童安保：利用基因身份证实现儿童走失保障

3. 保险科技实施路径

关键大数据能力：
- 获取数据
- 应用数据
- 组织数据
大数据平台架构：
- 具备前瞻性、可扩展性、开放性、高性能、稳定性、安全性、易维护性和实用性
- 大数据平台实施路径包括：现状理解、方案设计、实施规划、项目执行、供应商选型、部署实施等
制度和流程规范：
- 保障系统运作的有序化、规范化、流程化和标准化
- 明确各部门的权责范围和利益主体
- 建立数据安全规范和数据操作规范
构建商业AI能力：
- 核心要素包括：有意义的过程数据（Big Data）、数字化的持续反馈（Response）、高维度的算法能力（Algorithm）、高性能的计算能力（Infrastructure）和边界清晰的问题定义（Needs）
- 需要业务专家与技术专家协同，明确商业目标并转化为技术目标
模型全生命周期管理：
- 包括数据准备、模型训练、模型上线、模型维护和模型优化
- 通过模型管理提升AI应用的效率和准确性
人工智能参与人员角色：
- 业务专家：关注模型效果、与业务结合、可解释性
- 数据科学家：关注算法、灵活性、可扩展性、性能
- 系统管理人员：关注资源使用、一致性、可管理性

4. 保险科技投入产出评估

逐利性：保险科技投入与产出管理是企业成本收益分析的基本环节。
最优化：以最小的科技投入获得最大的数据产出，实现ROI最大化。
复杂化：保险科技投入和产出管理本身带有不可避免的风险，需多要素协同管理。
产出效果难以衡量：AI业务依附于其他业务，效果评估复杂。
阶段性：只有当业务场景与科技系统有效协同时，才能实现显著的业务提升。

5. 总结

智慧保险整体解决方案强调通过科技手段提升保险行业的效率、准确性和客户体验。大数据、区块链、人工智能、云计算、物联网和基因技术等技术的应用，为保险行业带来了新的机遇和挑战。保险公司需构建相应的技术能力、制度和流程规范，以实现科技的有效落地和应用。同时，保险科技的投入产出评估需考虑其逐利性、最优化、复杂性和阶段性，以确保科技投入的合理性和有效性。

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