人工智能保险运用路线图-复旦大学中国保险科技实验室-2018-85页-5mb

报告摘要

人工智能保险行业运用路线图总结

核心内容

本报告由中国保险学会指导，复旦大学中国保险科技实验室编写，是全球首份全面分析人工智能在保险行业应用路径的报告。报告从历史沿革、政策规划、技术背景、投融资情况等方面，深入梳理人工智能领域状况，结合保险业现状，直面保险业痛点，提供智能化时代的解决方案与应用场景，全面绘制保险行业的人工智能发展路线图。

主要观点

人工智能正在成为推动保险行业变革的重要力量，从电子化、自动化逐步向智能化发展。
保险行业将经历从弱智能到中智能，再到强智能的发展阶段。
技术成熟度曲线和行业生命周期理论被用来预测人工智能在保险行业的应用阶段和时间轴。
人工智能在保险行业的应用涵盖客户服务、核心业务、保险资金运用等多个领域。
保险科技初创公司和传统保险公司之间存在明显差异，初创公司更倾向于人工智能技术的创新应用。
投融资情况显示，人工智能保险行业在2018年进入智能化时代，2020年迈过弱智能阶段进入中智能阶段，预计2030年进入强智能阶段。
人工智能在保险行业的运用面临政策、数据、市场、技术和信息安全等挑战。
人工智能将对保险产品创新、投资机遇、产业融合等方面产生深远影响。

关键信息

政策支持：自2015年起，人工智能相关政策数量逐年增长，政策导向强调技术与社会属性的融合，推动保险行业智能化发展。
技术发展：人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等，应用于保险行业的多个环节，如产品销售、核保、理赔管理等。
发展阶段：
- 电子化：2006-2015年，保险行业开始引入数字化工具。
- 自动化：2015-2018年，人工智能开始在保险业务中进行自动化处理。
- 智能化：2018年及以后，人工智能技术与大数据、物联网、区块链等融合，推动保险行业向智能化发展。
行业生命周期：
- 探索阶段：2018-2020年，人工智能在保险行业进行初步探索和试验。
- 发展阶段：2020-2025年，行业需求增长，技术渐趋定型。
- 升级阶段：2025-2032年，技术不断优化，保险产品和服务更加个性化。
- 取代阶段：2032年以后，人工智能有望取代传统保险业务。
人工智能保险发展时间轴：
- 产品销售：2024年实现25%，2030年实现50%，2035年实现75%。
- 核保：2021年实现25%，2025年实现50%，2030年实现75%。
- 精算：2022年实现25%，2025年实现50%，2030年实现75%。
- 理赔管理：2022年实现25%，2025年实现50%，2030年实现75%。
- 保险资金运用：2024年实现25%，2027年实现50%，2032年实现75%。
- 合规内控：2022年实现25%，2028年实现50%，2032年实现75%。
- 再保险：2023年实现25%，2029年实现50%，2035年实现75%。
- 全行业：2025年实现25%，2030年实现50%，2036年实现75%。
人工智能保险行业运用障碍：
- 政策监管、数据缺乏、市场不确定性、技术不成熟、人才不足、伦理问题。
人工智能保险行业未来展望：
- 人工智能将推动保险行业向更加智能化、个性化、精准化的方向发展。
- 人工智能技术在车险、健康险、财产险等领域应用前景广阔。
- 需要解决数据割裂、技术成熟度、伦理问题等，以实现人工智能保险的可持续发展。

技术与政策分析

人工智能宏观政策分析

政策数量与关注度：自2015年起，人工智能相关政策数量逐年增长，表明宏观层面的关注度不断提升。
政策导向：人工智能被视为战略性新兴产业，政策红利持续释放。
阶段性特征：
- 2017年之前，政策强调重点发展产品和应用领域，以规模和智能化水平为短期目标。
- 2017年之后，政策强调新一代人工智能创新体系，重视核心能力和发展质量。
标志性文件：
- 《中国制造2025》
- 《新一代人工智能发展规划》
政策启示：
- 人工智能企业的发展配套金融扶持政策，为保险资金带来新的投资机遇。
- 政策愈发强调产业深度融合，促进人工智能技术向保险企业经营和保险监管提供支持。
- 人工智能劳动替代与人才培养的政策支持，为保险从业人员带来机会与挑战。

人工智能技术发展概述

人工智能核心技术：包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等。
主要运用场景：涵盖智能医疗、智能教育、智能家居、智能制造、智能金融等多个领域。
技术发展阶段：
- 电子化阶段（2006-2015）：保险行业引入数字化工具。
- 自动化阶段（2015-2018）：人工智能开始在保险业务中进行自动化处理。
- 智能化阶段（2018及以后）：人工智能技术与大数据、物联网、区块链等融合，推动保险行业向智能化发展。

人工智能保险行业运用

人工智能对保险行业的影响

客户服务：人工智能将提升客户服务效率，优化服务流程。
核心业务：人工智能在核保、精算、理赔管理等方面发挥重要作用。
保险从业人员：人工智能将改变保险从业人员的工作方式，提高效率，但也带来挑战。
典型运用领域：
- 保险个性化：通过建模分析，提供定制化产品。
- 智能保障：通过用户风险评测和保险需求分析，推荐保险产品。
- 智能承保：通过风险评估和预防，降低赔付率。
- 理赔管理与反欺诈：通过快速定损和欺诈识别，提升理赔效率。
- 保险资金运用：通过完善内部控制，防范金融风险，提高预期收益。

应用案例分析

综合销售平台：如新加坡CXA Group、美国PolicyGenius、中国风险管家等。
智能保顾：如“大白”、“小慧”等。
理赔定损：如蚂蚁金服“定损宝”、平安“智能认证”等。
无纸化服务：如美国Lemonade等。

人工智能保险发展阶段评估

阶段划分与时间预测

按技术划分：
- 电子化（2006-2015）
- 自动化（2015-2018）
- 智能化（2018及以后）
按智能强弱划分：
- 弱智能时代（2018-2020）
- 中智能时代（2020-2030）
- 强智能时代（2030及以后）
按行业生命周期划分：
- 探索阶段（2018-2020）
- 发展阶段（2020-2025）
- 升级阶段（2025-2032）
- 取代阶段（2032及以后）

技术成熟度曲线分析

触发期：2017年AlphaGo Zero的出现，使人工智能的曝光度达到顶峰。
发展阶段：人工智能在保险行业的应用逐渐深入，但商业化应用与技术研发之间存在脱节。
阿玛拉定律：人们往往高估人工智能的短期效益，低估其长期影响。

人工智能保险行业运用路线图

专家共识与路线图

德尔菲法：通过多轮专家调查，形成对人工智能保险行业运用路线图的共识。
发展时间轴：
- 电子化（2006-2015）
- 自动化（2015-2018）
- 智能化（2018及以后）
智能化阶段：
- 弱智能时代（2018-2020）
- 中智能时代（2020-2030）
- 强智能时代（2030及以后）
行业生命周期：
- 探索阶段（2018-2020）
- 发展阶段（2020-2025）
- 升级阶段（2025-2032）
- 取代阶段（2032及以后）

各领域应用时间轴

产品销售：2024年实现25%，2030年实现50%，2035年实现75%。
核保：2021年实现25%，2025年实现50%，2030年实现75%。
精算：2022年实现25%，2025年实现50%，2030年实现75%。
理赔管理：2022年实现25%，2025年实现50%，2030年实现75%。
保险资金运用：2024年实现25%，2027年实现50%，2032年实现75%。
合规内控：2022年实现25%，2028年实现50%，2032年实现75%。
再保险：2023年实现25%，2029年实现50%，2035年实现75%。
全行业：2025年实现25%，2030年实现50%，2036年实现75%。

保险科技初创公司与人工智能

保险科技初创公司发展概况

数据来源：复旦大学中国保险科技实验室。
初创公司数量：截至2017年，中国保险科技初创公司数量持续增长。

保险科技初创公司人工智能运用情况

人工智能技术与应用：
- 知识图谱/机器学习：用于理赔反欺诈。
- 自然语言处理：用于智能保单管理系统。
- 计算机视觉/图像识别：用于人脸识别技术。
- 智能机器人：用于智能保顾。
- 推荐引擎及协助过滤算法：用于智能保险营销。
- 情境感知计算：用于高级驾驶辅助系统。

保险科技初创公司VS传统保险公司

保险科技初创公司：更注重人工智能技术的创新应用。
传统保险公司：对人工智能技术的运用较为保守，更多关注传统业务的优化。

挑战与展望

人工智能保险行业挑战：
- 数据缺乏和割裂性严重。
- 传统保险业务面临危机。
- 技术和人才成熟度不足。
- 产品运作责任问题。
- 社会伦理问题。
人工智能保险行业展望：
- 人工智能将推动保险行业向更加智能化、个性化、精准化的方向发展。
- 需要解决数据、技术、人才、伦理等多方面问题，以实现人工智能保险的可持续发展。

投融资与人工智能保险行业运用

风险资本对人工智能的推动作用

人工智能产业特征：创新性、技术导向性、成长性。
相应问题：信息不对称、产业链不完善、风险未知。
风险资本吸引点：高科技基础、高预期收益。
风险资本助推作用：提高创新动力、筛选企业、提供管理和经营经验。

中国和世界人工智能产业融资情况

全球融资趋势：2012-2016年，全球AI融资规模呈指数型上涨。
中国融资趋势：与全球趋势相似，但2016年新增企业数同比有所减少。
风险资本来源：以保险公司和再保险公司为主。

国外人工智能保险细分业务类别风险融资情况

产品营销类：融资额59亿美元，公司数量256家，占比57%。
业务流程智能化类：融资额24亿美元，公司数量100家，占比22%。
数据收集和处理类：融资额5亿美元，公司数量70家，占比15%。
理赔管理类：融资额2亿美元，公司数量25家，占比6%。

案例：人工智能与车险市场变革

自动驾驶汽车与人工智能

人工智能在自动驾驶中的应用：
- 认知、感知与行动。
瓶颈：
- 对恶劣天气和地理环境识别困难。
- 难以预测和回应人类行为。
- 神经网络黑箱决策缺乏解释力。
发展趋势：
- 短期：特定场景、“云车互联”。
- 长期：颠覆汽车认知、“移动城堡”。

需求视角

消费者问卷（2017年8月）：
- 谨慎看待自动驾驶汽车，更信任传统汽车生产商。
- 认为未来自动驾驶汽车更加安全环保，但车险保费不会降低。
- 关注自动驾驶汽车五大技术与因素。
- 积极拥抱技术变革带来的便利。
- 对未来的自动驾驶汽车期待大于担忧。
- 对现有车险服务评价较低，希望获得更全面的风险保障。
- 普遍认为汽车生产商应当为汽车投保三责险。

供给视角

从业者问卷（2018年1月）：
- 自动驾驶汽车会对车险业务造成一定冲击。
- 会带来相关产品责任保险的强烈需求。
- 带来一系列前所未有的新风险。
- 自动驾驶汽车相关保险不会完全替代传统车险。
- 对自动驾驶汽车进行车险精算定价是难题之一。

挑战与展望

人工智能保险行业挑战

传统保险业务的危机：人工智能减少人为因素引起的事故，冲击保险市场。
技术和人才成熟度问题：缺乏同时精通保险和软件工程的人才，人工智能技术尚不完善。
真智能VS伪智能：市场上多数人工智能应用只是简单的软件，缺乏真正的智能。
数据缺乏和割裂性严重：保险科技企业在初创时缺乏数据，保险公司在自身运作中数据割裂问题严重。
产品运作责任问题：人工智能产品容易产生责任归结纠纷，增加承保和理赔复杂度。
保险行业应对缓慢：我国保险公司对人工智能重视度不高，资金投入力度小。

人工智能保险行业展望

推动保险行业变革：人工智能将推动保险行业向智能化、个性化、精准化发展。
广泛应用前景：人工智能在车险、健康险、财产险等领域有广泛应用前景。
政策建议：
- 完善相关政策法规，规范人工智能在保险行业的应用。
- 加强数据共享，解决数据割裂问题。
- 提升技术成熟度，培养复合型人才。
- 加强伦理建设，保护用户隐私。
- 推动保险行业与人工智能深度融合，实现行业升级。

保险科技初创公司与人工智能

保险科技初创公司：更倾向于人工智能技术的创新应用，如智能保顾、智能理赔等。
传统保险公司：对人工智能技术的运用较为保守，更多关注传统业务的优化。
人工智能保险行业挑战：
- 数据缺乏和割裂性严重。
- 传统保险业务面临危机。
- 技术和人才成熟度不足。
- 产品运作责任问题。
- 社会伦理问题。
人工智能保险行业展望：
- 人工智能将推动保险行业向更加智能化、个性化、精准化的方向发展。
- 需要解决数据、技术、人才、伦理等多方面问题，以实现人工智能保险的可持续发展。

投融资与人工智能保险行业运用

风险资本推动作用：风险资本对人工智能保险行业起到筛选、支持、推动作用。
全球与中国的融资趋势：全球AI融资规模呈指数型上涨，中国趋势相似，但2016年新增企业数有所减少。
国外人工智能保险融资情况：
- 产品营销类：59亿美元，占比57%。
- 业务流程智能化类：24亿美元，占比22%。
- 数据收集和处理类：5亿美元，占比15%。
- 理赔管理类：2亿美元，占比6%。
国际财产保险人风险融资热点：
- 保险人希望通过人工智能家居参与家庭财产保险承保，实现更精确的风险测评和精准定价。

挑战与机遇

保险行业挑战：
- 传统保险业务面临危机。
- 技术和人才成熟度不足。
- 产品运作责任问题。
- 数据缺乏和割裂性严重。
- 社会伦理问题。
保险行业机遇：
- 人工智能推动保险产品创新。
- 为保险资金带来新的投资机遇。
- 促进保险行业与人工智能深度融合。
- 提升保险服务质量和效率。
- 推动保险行业向更加智能化、个性化、精准化的方向发展。