律商風險受邀參加“大數據與人工智能在保險行業的機遇與挑戰”研討會
時間：2024-11-12 13:34 來源：咸寧新聞網 作者：admin 閱讀：次
近日，律商聯訊風險信息（以下簡稱“律商風險”）數據科學負責人單翔受邀參加“大數據與人工智能在保險行業的機遇與挑戰”網絡研討會，并作為圓桌論壇嘉賓發表講話。該會議由英國精算師協會（IFoA）與中國精算師協會(CAA)聯合主辦，邀請了英國精算師協會會員和中國精算師協會會員參加。單翔作為圓桌論壇嘉賓，從車險領域，與參會嘉賓探討了大數據與人工智能對車險行業的影響，及大數據與人工智能應用的挑戰和考量。
大數據與人工智能對車險行業的影響
單翔從大數據在保險領域的進化流程、人工智能在算法的進化流程及AI在保險4個領域的應用價值闡述了大數據與人工智能對車險行業的影響。
首先，大數據在保險領域的進化流程。保險業在大數據的影響下正經歷深刻變革。大數據促使保險業務將過去的操作流程數據化，以實現信息載體的無紙化。以車輛保險為例，傳統的車輛保險業務主要依賴于機械性工藝和簡單的電子元件。然而，隨著技術的發展，傳感器和網絡的普及，保險業能夠記錄更多的數據。例如，車輛的運行數據，機油更換、加油記錄以及啟動次數的電子化信息等，從而更準確地評估車輛的風險狀況。
保險業進入數據時代后，標準化數據的采集和處理變得至關重要。數據可能來自結構化和非結構化來源，需要進行標準處理并解決數據缺失等問題。保險公司逐步建立自己的數據庫，但數據治理也成為關鍵，包括前端業務錄入信息的準確性、車主信息及投保人信息的真實性等。
隨著技術的發展，保險公司不僅擁有承保和理賠數據，還開始獲取詢價數據，這些數據來自不同的業務系統，因此數據鏈接變得非常重要。保險公司基于傳統數據庫建立數據倉庫，使用統計分析工具查看數據，并進行多維拖拽分析。
此外，隨著設備算力的增強，如聯網車輛、智能手機和可穿戴設備等，保險業面臨新的數據挑戰和機遇。這些設備產生的數據顆粒度更細，數據量更大，需要新的數據計算和存儲方式。云計算和邊緣計算逐漸成為應對這些挑戰的重要技術。無人駕駛和自動駕駛車輛的數據存儲和記錄方式正在發生變化，這些車輛會并發出大量數據，進行實時存儲，為保險業帶來了新的數據流。
其次，人工智能在算法的進化流程。早期，人工智能算法主要基于傳統統計模型，這些模型可以歸類為有監督的機器學習。廣義線性模型在90年代的美國得到了廣泛應用，特別是在保險定價領域。1943年，McCullock & Pitts提出MP神經元模型的概念，模擬人腦的工作方式。1950年，著名的密碼分析學家艾倫·麥席森·圖靈（Alan Mathison Turing）提出了圖靈測試，作為人工智能是否具備真正智能的標準。60年代，神經網絡的概念得到進一步發展，但單層感知器（Perceptron）主要解決線性問題，而多層模型缺乏有效的訓練算法，導致人工智能經歷了第一次寒冬。1986年，Hinton等在《Nature》發表論文提出基于反向傳播機制的算法，解決了神經網絡的計算問題，使神經網絡再次回到人們的視野。同期，決策樹、分類回歸樹CART等分類算法也被提出。這一階段，網絡訓練依然面臨BP梯度消失和梯度爆炸等難題，二次進入寒冬。2006年，Hinton等提出深度網絡的訓練方法《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》，通過逐層預訓練和微調的方法，解決了多層神經網絡難以訓練的問題。2012年，Alex、Ilya和Hinton在AlexNet圖像識別競賽中，基于CNN網絡使用GPU求解深度學習模型，比賽取得了巨大成功，引領了深度學習的高潮。阿爾法狗（AlphaGo）在圍棋比賽中擊敗人類，展示了強化學習的強大能力。2014年，生成對抗網絡被提出，用于生成各種圖像和產品，生成式AI興起。
目前，人工智能算法已經廣泛應用于各個領域，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。隨機森林、神經網絡等算法在保險定價、實時報價等領域發揮著重要作用。生成對抗網絡等新技術也在不斷發展，為人工智能的應用提供了更多可能性。
最后，AI在保險4個領域的應用價值。機器學習在保險行業的應用涵蓋了定價、核保、核賠、反欺詐和前端客服等多個方面，為提高保險行業的效率和準確性提供了新的解決方案。
定價方面，傳統精算定價首先關注的是定價問題,這一目標仍然沒有變。使用機器學習算法進行定價，以更全面地考慮包括大量外部因素在內的各種變量，解決模型泄露問題（Model Leakage）。核保方面，機器學習在保險行業的另一個重要應用是核保。國內保險公司已經通過讓代理人或客戶填寫保單信息來提高效率。自動核賠方面，通過特定的技術，如OOV（Out-Of-Vocabulary）對傳遞的單據和證明進行判定和執行。保險公司已經提供了理算公式，并經過提煉和處理，以更準確地計算損失。反欺詐方面，也是機器學習應用的一個重要方向。同時，聲紋識別也被用于識別報案人身份，以避免欺詐行為。此外，機器學習還在前端客服方面發揮重要作用。聊天機器人可以實現智能客服和智能語音等功能，提高客戶服務的質量和效率。
“關于機器學習技術在保險業中的應用，以律商風險在美國市場的車輛核保場景為例，通過拍照比對承保前后的車輛瑕疵情況，可以迅速判斷車輛是否遭受損失，從而有效控制核保風險，并優化理賠流程。”單翔在研討會上表示，盡管這些創新應用在保險行業中展現出巨大的潛力，但仍面臨一些挑戰。首先，數據庫和數據方式以及系統的轉換問題成為制約技術應用的關鍵因素。保險公司需要克服數據存儲和成本等方面的難題，實現系統的升級和轉換。其次，監管因素的影響也不容忽視。在歐洲等地，監管要求可能更加嚴格，保險公司需要密切關注監管政策的變化，確保技術應用符合相關法規要求。此外，人員短缺和文化方面的障礙也是保險公司面臨的重要問題。缺乏既懂保險又懂技術的復合型人才，以及員工對新技術應用的抵觸情緒，都阻礙了保險行業的數字化轉型進程。
據統計，目前仍有70%的保險公司認為自己在機器學習應用方面存在欠缺，而僅有30%的保險公司正在嘗試開發相關應用。因此，保險公司需要加強頂層設計，實現一體化推進，同時注重培養具備跨學科知識的復合型人才，以推動保險行業的數字化轉型和創新發展。
大數據與人工智能應用的挑戰和考量
單翔在研討會上表示，隨著大數據時代的到來，數據安全成為了各行各業不可忽視的重要議題。在建模過程中，如何確保數據的安全性和多樣性，同時關聯數據以支持業務決策，成為了技術領域的核心挑戰。特別是在調用接口時，涉及車輛信息、個人身份證等敏感信息的加密處理，以及查詢字段的安全保障，都需要嚴謹的技術手段來確保數據安全。
針對這一挑戰，聯邦學習作為一種新興的技術解決方案，正在逐漸受到業界的關注。該技術通過優化中央處理器和本地模型，實現數據在不出域的情況下進行模型迭代和優化。以谷歌提出的聯邦學習概念為例，該技術通過不斷縮小模型優化的梯度偏差，最終收斂到準確的預測結果，從而在保證數據安全的前提下，實現模型的高效迭代和優化。
與此同時，在精算科學領域，大數據和機器學習技術的應用也為定價工作帶來了新的變革。以保險行業為例，盡管定價目標一直未變，即獲取更加公平的費率并將分類費率做得更加精準，但大數據和機器學習技術的引入，使得這一目標更加容易實現。通過收集和分析更多的數據行數和特征，以及利用機器學習算法自動尋找變量之間的交互關系，保險公司可以更加準確地評估風險，從而制定出更加合理的費率。
然而，在享受大數據和機器學習技術帶來的好處的同時，也需要警惕其可能帶來的風險。首先，數據質量的問題不容忽視，數據偏見和歧視可能導致不公平的決策結果。其次，模型的全局最優解難以確定，需要謹慎選擇和優化模型參數。此外，還需要關注模型結果的可解釋性和透明度，以及建立人工監督和干預責任制度，以確保模型的公正性和準確性。
在數據安全方面，業界也提出了一系列原則來指導實踐。這些原則包括考慮模型或解決方案對人們產生的實際影響、采取主動行為防止偏見產生、確保模型透明且可解釋、建立人工監督和干預責任制度以及尊重隱私并倡導正義。這些原則的實施將有助于在大數據和機器學習技術的推動下，實現數據安全與業務發展的雙贏。
在研討會的最后，單翔表示，作為精算師，我們需要積極擁抱新技術，將其轉化為實際工作中的生產力。利用這些新技術進行更高效的數據分析和預測，提高定價和準備金等方面的準確性，為保險行業的發展貢獻力量。（咸寧新聞網）
(責任編輯：admin)
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