來源|零壹財經(jīng)

作者|嚴(yán)井池

機器學(xué)習(xí)（ML）是讓計算機具備像人類一樣的學(xué)習(xí)能力，讓計算機通過大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模式進行決策和預(yù)測。機器學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的核心領(lǐng)域之一，在金融、工業(yè)、醫(yī)療與互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。如今，機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為保險公司的一類重要工具。

長久以來，保險公司的核心任務(wù)在于預(yù)測未來事件，并評估這些事件的價值與影響，特別是索賠損失的預(yù)測與定價。機器學(xué)習(xí)通過強大的數(shù)據(jù)分析能力，在保險公司的索賠審計、風(fēng)險評估和反欺詐等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

那么，我國保險公司在機器學(xué)習(xí)專利創(chuàng)新上的表現(xiàn)如何？在哪些領(lǐng)域有著廣泛的運用？本文結(jié)合保險公司及其科技子公司的機器學(xué)習(xí)專利申請情況和商業(yè)應(yīng)用案例來具體分析。

01

保險行業(yè)如何利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)？

保險行業(yè)充斥著大量和復(fù)雜的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)擁有著大量的信息以用于確定索賠。此外，保險類型增加了數(shù)據(jù)獲取和處理的復(fù)雜性。比如，人壽保險不同于汽車保險，健康保險不同于財產(chǎn)保險，等等。因此，保險企業(yè)必須優(yōu)先考慮數(shù)字舉措，以處理大量數(shù)據(jù)并支持重要的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

機器學(xué)習(xí)可以處理復(fù)雜的保險數(shù)據(jù)。借助機器學(xué)習(xí)技術(shù)，保險公司可以提高在索賠處理、風(fēng)險管理和反欺詐等業(yè)務(wù)上的運營效率，從而助力保險行業(yè)智能化升級和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

以下是機器學(xué)習(xí)在保險業(yè)務(wù)上的主要應(yīng)用。

潛在客戶管理

對于保險公司和銷售人員來說，機器學(xué)習(xí)可以利用數(shù)據(jù)中的寶貴見解來識別潛在客戶。比如，可以根據(jù)買家之前的行為和歷史記錄對推薦進行個性化設(shè)置，這使銷售人員能夠與買家進行更有效的對話。

索賠管理

保險行業(yè)的索賠處理是出了名的艱巨和耗時。在索賠處理的各個環(huán)節(jié)中，都可以使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來處理海量數(shù)據(jù)，自動化處理很多流程，從而提升工作效率。比如，某些索賠案件提供“快速通道”服務(wù)，降低處理的整體時間，在提升客戶體驗的同時還能夠降低成本。

風(fēng)險管理

機器學(xué)習(xí)可以分析保險行業(yè)過去索賠的數(shù)據(jù)，并評估未來索賠的風(fēng)險，使保險公司能夠更好地管理其整體風(fēng)險敞口。通過機器學(xué)習(xí)，保險公司可以識別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，例如哪些類型的索賠最有可能發(fā)生，哪些客戶最有可能提出索賠，從而進行風(fēng)險管理，并為客戶提供更具競爭力的保險選項。

欺詐檢測

欺詐檢測是機器學(xué)習(xí)在保險領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)技術(shù)可用于開發(fā)比依賴交易規(guī)則和人工審查的系統(tǒng)更快、更準(zhǔn)確的自動欺詐篩選系統(tǒng)。機器學(xué)習(xí)可以區(qū)分正常和欺詐行為，并根據(jù)數(shù)據(jù)中欺詐模式的變化隨著時間的推移而適應(yīng)。與傳統(tǒng)方法相比，機器學(xué)習(xí)具有發(fā)現(xiàn)完全新的欺詐類型的能力，這使保險公司能夠“將欺詐扼殺在萌芽狀態(tài)”，并將欺詐索賠的財務(wù)影響降至最低。

02

機器學(xué)習(xí)專利申請總量：中國平安、泰康保險大幅領(lǐng)先

從國內(nèi)保險公司機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)量看，中國平安以1343件排名第一，泰康保險以289件位居第二。從授權(quán)數(shù)量看，中國平安、泰康保險集團分別以65件和36件再次位列前二，遙遙領(lǐng)先于其他保險公司。2022年12月上市的陽光保險則以56件機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)排名第三。

拓展到整個人工智能領(lǐng)域，中國平安和泰康保險的專利儲備仍然大幅領(lǐng)先，分別以2478件和377件申請量位列前二，陽光保險位居第三。通過榜單可以看出，幾乎所有保險公司機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)占人工智能專利申請數(shù)一半以上，說明了機器學(xué)習(xí)技術(shù)在保險數(shù)字化發(fā)展中的重要地位。

上榜保險公司中排名靠前的多為大型上市保險機構(gòu)，它們在人工智能上的布局具有領(lǐng)先優(yōu)勢�；ヂ�(lián)網(wǎng)保險公司眾安在線以16件機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)位列第七。榜單中還有中外合資的保險公司如京東安聯(lián)、光大永明人壽和招商信諾人壽。

中國平安申請的機器學(xué)習(xí)專利中，屬于平安人壽的共有747件，平安財險533件，平安健康44件，平安養(yǎng)老19件。其中，平安財險與其科技子公司平安科技共同申請2件。

泰康保險集團申請的機器學(xué)習(xí)專利中，分別有20件、25件和76件與其子公司泰康人壽、泰康養(yǎng)老和泰康在線共同申請。

表1：保險公司機器學(xué)習(xí)及人工智能專利*申請及授權(quán)情況

*統(tǒng)計時間截止為2023年3月31日，包含保險公司和其科技子公司共同申請的專利

數(shù)據(jù)來源：智慧芽，零壹智庫

中國平安聚焦核心技術(shù)研究和自主知識產(chǎn)權(quán)掌握，不斷加強研發(fā)團隊建設(shè)。根據(jù)公司2022年可持續(xù)發(fā)展報告顯示，截至2022年12月末，公司科技專利申請數(shù)較年初增長7657項，累計達46077項，金融科技、數(shù)字醫(yī)療、人工智能領(lǐng)域的專利申請量連續(xù)兩年保持全球第一。

例如，其旗下子公司平安壽險在核保核賠環(huán)節(jié)創(chuàng)新融合文本識別抽�。∣CR）、自然語言處理（NLP）、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，輔助資料識別、案件審核，支持近1600種疾病的核保風(fēng)險識別、超1500種疾病的醫(yī)療險理賠審核，核保效率較傳統(tǒng)模式提升近30%，理賠效率提升近20%，大幅度縮短用戶等候時間。

泰康保險是保險行業(yè)里最早擁抱人工智能的公司之一，其與百度智能云合作，已經(jīng)孵化出人臉識別平臺、OCR平臺、醫(yī)療影像識別等人工智能平臺，應(yīng)用在健康險、養(yǎng)老等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，取得了一定的成果。

03

平安系科技子公司機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)排名靠前

從保險科技子公司機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)來看，平安科技以3304件排名第一，其次為金融壹賬通和眾安科技。可以看出，排名靠前的多為中國平安旗下的科技子公司。

拓展到整個人工智能領(lǐng)域，平安各科技子公司排名仍然靠前。其中，平安科技以5218件申請數(shù)再次排名第一，金融壹賬通和眾安科技仍然位列第二和第三名�？梢钥闯觯�保險科技子公司機器學(xué)習(xí)專利申請數(shù)仍然占人工智能專利申請數(shù)一半以上。

表2：保險科技子公司機器學(xué)習(xí)及人工智能專利*申請及授權(quán)情況

*統(tǒng)計時間截止為2023年3月31日

數(shù)據(jù)來源：智慧芽，零壹智庫

人工智能是平安科技的核心技術(shù)之一，目前已形成包括預(yù)測AI、認(rèn)知AI、決策AI在內(nèi)的系列解決方案。在機器學(xué)習(xí)方面，平安科技構(gòu)建了以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)大腦，將數(shù)據(jù)文獻知識轉(zhuǎn)變?yōu)獒t(yī)療知識圖譜，從而實現(xiàn)智能化的診療。

眾安科技是為數(shù)不多排名靠前的非平安系保險科技子公司。眾安科技基于人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等前沿技術(shù)的探索與研發(fā)，融合眾安生態(tài)優(yōu)勢，打造了“科技+服務(wù)”的價值交付體系，助力客戶加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，已向銀行、保險、券商、高端制造、互聯(lián)網(wǎng)平臺等多行業(yè)進行科技輸出。

04

保險機構(gòu)及其科技子公司機器學(xué)習(xí)專利典型案例

（一）平安科技克瑞斯

平安科技克瑞斯是面向金融等行業(yè)的一站式大數(shù)據(jù)應(yīng)用和人工智能平臺，為AI零基礎(chǔ)和算法從業(yè)者提供可視化機器學(xué)習(xí)建模服務(wù)。平臺內(nèi)封裝了豐富的數(shù)據(jù)挖掘組件和機器學(xué)習(xí)算法，配置了可快速應(yīng)用的業(yè)務(wù)場景解決方案，能夠?qū)崿F(xiàn)客戶洞察，促進業(yè)務(wù)持續(xù)增長。

克瑞斯服務(wù)于平安集團內(nèi)外部銀行、保險、投資、互聯(lián)網(wǎng)等多類型業(yè)務(wù)線，提供可快速落地的精準(zhǔn)營銷、智能風(fēng)控、智能選址等行業(yè)解決方案，為傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供強有力的技術(shù)支撐。在精準(zhǔn)獲客方面，該平臺累計提升百億資產(chǎn)管理規(guī)模，模型準(zhǔn)確率高達90.8%。在助力風(fēng)控反欺詐方面，累計降低千萬風(fēng)險成本，模型準(zhǔn)確率高達90.3%。

（二）泰康人壽個性化營銷支持系統(tǒng)

泰康人壽的個性化營銷支持系統(tǒng)，通過機器學(xué)習(xí)的各種算法，實現(xiàn)對客戶的群體劃分、產(chǎn)品精準(zhǔn)化營銷以及客戶流失概率分析，深層次地變革了現(xiàn)有的營銷模式，從而使泰康各級保險業(yè)務(wù)人員能夠更加敏銳地感知市場動態(tài)，更為精準(zhǔn)有效地開展?fàn)I銷活動。

這個營銷支持系統(tǒng)使泰康人壽在業(yè)內(nèi)率先實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)平臺上基于全量數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)和一線信息穿越。首先，大幅縮短了數(shù)據(jù)信息提供窗口，數(shù)據(jù)處理由原來的30多個小時縮短至約3小時。其次，該系統(tǒng)大大降低了運維工作量，提高了保險業(yè)務(wù)人員的營銷水平。最后，通過數(shù)據(jù)下沉和決策下沉服務(wù)一線保險業(yè)務(wù)員，明顯提升了客戶服務(wù)水平。

（三）愛�？萍肌爸腔圮囯U”

愛保科技提出的一套“智慧車險”解決方案，著力解決定損難、理賠慢、糾紛多、服務(wù)差、產(chǎn)品單一等問題。該解決方案通過機器學(xué)習(xí)識別損傷車輛的外觀條件和分析定損數(shù)據(jù)，能夠快速向C端用戶提供自主化理賠定價，為車主提供差異化的增值服務(wù)。

“智慧車險”使得車險賠案處理時間從傳統(tǒng)線下30-50分鐘縮短至5分鐘以內(nèi)，極大緩解了因交通事故造成的交通擁堵。

(四)眾安科技X-Eva策略分析平臺

眾安科技X-Eva策略分析平臺是一款針對風(fēng)控策略優(yōu)化的智能技術(shù)產(chǎn)品�；�于眾安5年來積累的大數(shù)據(jù)技術(shù)與實踐經(jīng)驗，X-Eva策略分析平臺將機器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)風(fēng)控策略結(jié)合，貫穿貸前、貸中、貸后的全流程，通過底層數(shù)據(jù)自動整合及可視化操作界面，實現(xiàn)對風(fēng)控模型及規(guī)則的高效分析、優(yōu)化配置、實時部署，有效提升風(fēng)控的靈活性、針對性和時效性。

X-Eva策略分析平臺提供策略、規(guī)則、模型、變量等多維度進行在線分析和優(yōu)化的功能，同時集成豐富的機器學(xué)習(xí)算法，讓分析師可以快速進行模型訓(xùn)練及驗證。使用該平臺，可以節(jié)約90%的技術(shù)部署時間、節(jié)省60%的算法分析師人力，縮短80%的建模時間。未來，該平臺還將緊跟行業(yè)變化不斷完善產(chǎn)品和服務(wù)體系，加速機器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)風(fēng)控規(guī)則的進一步結(jié)合，助力金融風(fēng)控健康良性發(fā)展。

       原文標(biāo)題 : 五一特輯 | 人工智能時代下，保險公司機器學(xué)習(xí)專利哪家強？