专访平安健康险张守春：我们是如何利用AI升级保险业务，完善技术商业闭环的

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艾掘金(公开号码):雷锋。(公开号码:雷锋。com)是一个垂直内容频道，只专注于报道ai商业化和登陆。帮助“人工智能技术出口商”找到具有巨大商业潜力的登陆场景，并服务“人工智能技术消费者”选择自己的技术供应商。

人工智能掘金主要推两种类型的文章:

1.深入挖掘人工智能公司和传统机构之间的合作案例。

2.分析医院、银行、制造企业、零售商、政府部门和其他传统机构对人工智能的需求和实际应用。

数据显示，2016年医疗保险市场是2015年的4.8倍。随着老龄化政策的逐步放开和消费的升级，预计到2020年整个医疗保险市场将达到9000亿元。

保险是市场化的，整个行业的it基础薄弱。普通保险公司很难简单地进行大数据分析，而且在营销合同数量增加后，存在跨系统压力的风险。尽管it基础薄弱，但如果保险公司想直接进入人工智能阶段，还有很多问题需要解决。

保险的一个主要痛点是许多团体认为保险价格太贵，而重要的原因是有太多层次的线下代理。目前，中国有737万代理商。

如果大量的代理可以被人工智能所取代，那么保险价格就会相应降低。此外，人工智能可以用来提高营销的准确性，减少沟通中的误判和误导销售。

平安集团在保险业的解决方案是跳过中间流程，在应用端进行保险支付、保单咨询、保单服务、理赔和支付。这些流程还集成了人脸识别、光学字符识别、指纹识别、语音识别、电子签名以及其他用于业务处理和保险信息输入的技术。

平安健康保险北京分公司副总经理张寿春向雷表示，平安集团所有业务背后的信息技术和算法都得到了平安科技的支持，近年来在数据结构化和多维数据间的互联互通方面投入更多。

其中，人工智能在保险中的应用主要体现在索赔过程的反欺诈和风险控制方面。反欺诈可以发现欺诈线索，发现欺诈嫌疑人和控制风险。据统计，与传统保险单的检出率相比，平安科技的“平安大脑”识别准确率和业务效率提高了近四倍，过去一年中发现了许多“保险欺诈”行为，防止了20多亿元的资金损失。

艾支持平安保险业务

雷锋。com了解到，由于平安集团的业务线较长，数据存储和管理比较分散，缺乏相关性。此时，即使有数据，也很难发挥其价值。

例如，在识别欺诈时，不相关的数据很难甚至不可能发挥逻辑分析的作用。

因此，平安科技在2013年左右开始数据集中，并通过清理和整合全面应用底层数据。花了将近一年的时间才打通各种机构和业务子公司，将数据整合到同一个平台上进行清理、整合、分析等工作，并开始深入挖掘数据。

平安科技大数据总监肖静博士在公开场合提到，平安科技的数据挖掘价值体现在三个阶段:

第一个阶段是业务规则和业务经验，这可以帮助业务部门在信息和数据级别不一致时及时做出响应。

第二阶段是商业智能，它发现数据之间的相关性，根据数据特征对用户进行分类，并适用于具有明显特征的客户。

第三阶段是为长尾用户服务。当数据量较大时，应考虑特征不明显的用户。如果长尾用户有很多特征，但没有与业务目标密切相关的明显特征，他们需要做个性化服务。

其中，使用大数据进行信用风险评估一般需要满足三个条件:

首先，定义评分建模的方法、过程和数据。

第二是要准确地建立一个模型，并有能力区分和分类不同风险情况的人；

第三，数据、方法和模型在不同人群和时间跨度中是稳定的。

目前，平安科技已经拥有gpu集群，并正在深度学习。它可以自己对各种结构化和非结构化数据进行分类和管理。与此同时，它在可视化系统、用户肖像和产品肖像方面已经成熟。

平安健康保险北京分公司副总经理张寿春向雷介绍，平安健康保险正在向人工智能方向发展，商业健康保险注重人工智能在运营方面的可操作性，平安健康保险将在承保和理赔两端使用人工智能技术。

一方面，它是产品的设计和承销，另一方面，它是报酬的支付。两端都关系到整个商业健康保险公司的发展命脉。

首先，在承保方面，虽然网上保险产品突破了各种限制，使得操作更加方便，但是没有保险公司代理的基础，导致承保的结果非常直接。

“客户在保险过程中只有一个个人健康通知，只有在选项中选择“是”后，整个保险行为才会终止。这种承保方式直接保护了许多健康状况不太差的群体，他们也应该是安全的健康保险客户。”

因此，平安健康保险通过智能承保，利用数百万的数据筛选出哪些疾病可能是理赔数据中的弱风险，从而对这些疾病进行分类，然后让新客户在保险过程中提问。

“如果客户在某些个人承保中选择“是”，那么我们将进入下一个级别，然后在下一个级别筛选他第二次选择的“是”问题，然后为其提供更准确的承保。结论，不同于以往的承销结论，承销或不承销。”

目前，可能有一个保险政策，如增加保险政策或拒绝保险政策，甚至在下一步“减少保险政策”。它对个人客户来说更加个性化。他在申请保险时可以选择更多的空客房，最重要的是将更多的弱势风险客户带入观众群。

随后，张寿春谈到了人工智能在医疗保险理赔中的实际应用:

“风险控制非常重要，许多医疗费用取决于主观意愿。例如，顾客过去不经常看牙医，但在购买保险后，他们会鼓励你更经常去看牙医。顾客让亲友用他的保险看病的现象也层出不穷。在此基础上，我们在理赔方面增加了另一个变量:工作日的就诊比例。”

“通常，公司客户在工作日来医院就诊的比例应该很低。为此，我们与企业客户的一些个人信息保持沟通。添加变量后，我们可以筛选出它是否会去看医生，以及他是否会去看医生。请病假。”

“虽然这是一个小变量，但它实际上对企业集团客户的运营和维护非常有帮助。随着其数据量的逐渐增加，模块、模型和信息处理能力将更加强大和复杂。这时，风控的力量也变得更强了。”

如何将人工智能健康预警与保险业务相结合为了更全面地完成健康保险和医疗过程，平安科技近年来开始使用人工智能进行健康预警，识别保险客户的潜在疾病风险，预测发病率。当智能系统识别出客户可能是潜在患者时，可以采取辅助措施提前指导健康管理，并提醒客户进行检查。

在具体实施层面，平安科技从各种客户那里收集数据进行甄别，包括保险购买数据、医疗案例、体检报告、生活习惯、与财务和生活场景相关的数据、天气状况、区域性特殊多种疾病以及综合分析和预测。目前，平安科技还在与各级政府和卫生规划委员会合作，如预测流感的概率、治疗肿瘤、慢性病、高血压、糖尿病等。

在医疗基金管理和风险控制中，数据挖掘和机器学习被用来识别高风险的保险欺诈。

在精确医学中，基于对临床、遗传和生命数据的分析，它辅助精确医学并提供临床决策支持。

在电子健康档案方面，构建了疾病、药物、症状和治疗的医学健康知识库，实现了智能医患匹配、分诊和指导。

艾加福的效果张寿春说，在平安健康保险中，艾加福最大的两个用途是开源和节流。

开源是为了让更多的用户成为客户。从原来的综合费率到更加个性化的成本，有一个统一的核保方法，它已经成为多种核保方法，这是开源的。

在节流方面，通过人工智能尽可能减少不必要的医疗费用，为更多真正需要医疗风险补偿的客户服务。

一般来说，开源是为了扩大销售，而节流是为了节省索赔。

最后，在谈到艾未未的影响时，张寿春说:

“在艾未未的支持下，平安健康保险去年的爆炸式产品——平安人寿保险，年销售额超过10亿英镑，今年前两个月销售额达到1亿英镑。”

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来源：搜狐微门户