金融科技在保險業數碼化的應用與挑戰

應用於金融領域的技術手段進步正對傳統的保險業的形態產生深遠影響。根據PwC早前發佈的一份針對保險業的調查報告顯示,有74%的受訪公司相信金融科技領域的發展將會為其業務帶來挑戰 [1]。在這一背景下,無論是由於共享經濟崛起等因素帶來的外部環境的改變,還是技術手段創新等因素帶來的運營能力提升,都使我們有理由相信,保險業正走在顛覆性創新的道路上。根據麥肯錫(McKinsey & Company)2016年針對保險業出版的相關報告,數碼化保險業務中的每個步驟已經成為運營商提升自身競爭力的必然選擇 [2]。而最新的安永(Ernst & Young)2022年的一份針對保險業前景的報告則指出:經過過去幾年的迅猛發展,保險公司通過事實證明了它們能夠迅速進行大規模改革,儘管面臨嚴峻的宏觀經濟和結構性挑戰、激烈的競爭和持續的技術驅動的顛覆,保險業正準備進入新的有目的的增長期 [3]

保險業務的數碼化應用

目前,支援保險業數碼化業務的相關技術衍生可以大致歸為如下三個領域:物聯網、區塊鏈,以及人工智能。圖1展示了相關的技術可以被應用到保險業務中的業務增長、業務生產與業務基建三個主要領域的各常見環節:

業務名稱具體內容
業務基建數據交換與安全(區塊鏈)
業務增長用戶畫像刻畫與精準營銷(大數據分析、機器學習)
業務生產保單制定與定價(大數據分析、人工智能演算法)
核保(人臉識別、大數據分析等)
理賠(圖像識別、雲計算等)
風險管控與預警(機器學習、數據分析)
客戶溝通與服務(自然語言處理、推薦系統等)
圖1. 保險公司各個業務環節中涉及的金融技術示意

業務增長環節中,通過對海量用戶行為數據的分析可以幫助保險公司更準確地了解客戶,AI模型可以幫助保險公司生成更詳細的客戶畫像,從而有效提升客戶轉化率。海量的用戶畫像是潛在的巨大資源,這使大型互聯網公司在保險業務營銷這一領域佔有了先天的優勢,早在2017年,國內的今日頭條就已經開始了對保險興趣人群畫像的初步探索,刻畫了對保險感興趣用戶的人群基礎屬性、資訊偏好等標籤。在用戶畫像的基礎上,如今互聯網社交媒體上也湧現出大量的生產原創保險內容來直接獲客完成付費轉化,例如深藍保、多保魚等。

業務生產環節中,類似的海量數據分析以及AI模型還可應用到保險公司的保單的制定過程:根據客戶的風險特徵、歷史數據預測客戶的潛在風險,從而為客戶制定個性化的保費,創造更大價值。例如美國的Metromile公司通過物聯網技術(智能車載診斷系統)連接用戶汽車,獲取用戶駕駛數據從而對汽車保險重新定價,打破了舊有的一口價定價模式,實現了以大數據配合用戶畫像為基礎的動態數據關聯定價。核保過程:可以線上判別客戶是否符合承保條件,並通過人臉識別技術核實客戶身份。如今市場上可見的客戶自助核保的應用中幾乎都採用此類功能。理賠過程:可以採用圖片分析等技術評估損失,而數據分析模型則可以加速理賠處理流程。客戶服務與溝通過程:基於自然語言處理的智能客服可以回答用戶常見的問題並提供即時支援。來自中國科技保險巨頭之一的中國平安的數據顯示,2022年AI坐席服務量越26億次,覆蓋了82%的客服總量,AI 坐席驅動產品銷售規模約3,444億元,同比增長25% [5]

業務基建環節中,區塊鏈技術的使用可以有效確保客戶數據的安全性和隱私性,同時提供可供追溯的數據交換過程。

保險業務數碼化:以平安財產保險為例

中國平安是國內領先的科技型保險公司,2017年正式確定了「金融+科技」雙驅動戰略並以人工智能、區塊鏈、雲、大數據和安全五大核心技術為基礎,深度聚焦金融科技與醫療科技兩大領域,以科技賦能金融發展。平安旗下的產品平安財產保險將AI技術應用於汽車保險理賠的全流程,提升作業效率、優化用戶體驗:

平安財產保險開發的應用會根據客戶駕駛習慣、違章與出險次數、車輛維修記錄、消費信用等內外部數據對客戶進行智能畫像評分,並授予不同的信用額度,對於授信理賠額範圍內,客戶可以直接透過手機APP或微信小程式進行自助定損,用戶只需拍兩張出險照片並進行人臉識別驗證,就可以短時間內自動獲取理賠。這一功能將傳統的同類交通事故理賠的平均時效從10.59天降至188秒,用戶體驗指數淨推薦值達89%,高於傳統的車險理賠75.85% [5]。運用「智能閃賠」功能報案後,系統可隨後自主完成標準化的損失照片、定損資料、定責資料等資料的上傳,交由後台自動判斷責任和損失金額並快速給處理配意見。用戶確認金額後賠款即可短時間內到賬,實現全自動理賠。此外,系統還設置了風險控制引擎,包括圖片查重、數據監測日報、異常數據預警等多種風險管控措施。

金融技術帶來的效果和改變

金融技術在保險業帶來了許多改變,從提升客戶體驗到改變公司運營模式等方面都產生了深遠的影響。

區塊鏈技術為公司的項目管理及資源的跨平台整合以及確保資訊流的安全都帶來了突破性的影響。例如Guardtime (一家區塊鏈科技公司)與信利國際(0732.HK)進行了以區塊鏈技術為基礎的海運保險平台合作項目,從而將不同的數據和流程整合在一起,減少數據不一致的問題、降低出錯率。[4]

而最近幾年來,成功抓住金融技術變革契機的公司也創造了可觀的利潤。以中國境內著名的保險科技企業眾安在線財產保險股份有限公司(6060.HK)為例:

眾安在線財產保險是中國首家和規模最大的網路保險,成立於2013年11月,由螞蟻金服、騰訊、中國平安等企業出資設立,註冊資本12.41億人民幣,員工總數逾3,000人,研發人員佔比過半[7]。該公司在業務增長環節中充分利用了大數據分析,透過在夥伴公司的網站或客戶端植入連結引流,輔以大數據分析向客戶精準推送保險資訊,實現部分產品的個性化定價,努力追尋提高自動化核保過程的體驗與效率。同時該公司也提供科技輸出服務,通過為客戶提供定制化的數碼解決方案獲得盈利。圖2展示了眾安在線從2017年公司在科技輸出方面的收入以及總保費規模的變化。由圖可見,眾安在線的科技收入近五年來始終保持正向增長,從2017年的不到3,000萬元人民幣穩步增長到2022年的近6億元人民幣。以它的總保費規模來看,也在逐年穩步增長,從2018年到2022年的五年間已經實現了翻倍。

圖2. 眾安在線科技輸出收入規模以及總保費規模變化

保險業務數碼化過程中所面臨的挑戰與前景展望

保險業務數碼化的挑戰:

網路資料安全:保險公司持有大量敏感的客戶隱私信息,這使其成為網路罪犯極具吸引力的目標。根據Indusface的應用程式安全狀況報告,保險業是2023年第一季度遭受網路攻擊最多的行業,在114個網站上發生了49,844,877次網路攻擊,是其他行業平均值的近12倍。2020年針對美國境內的保險公司Arthur J Gallagher(AJG)的攻擊直接導致了300萬客戶包括社會安全號碼、健康醫療細節等多個數據的洩露,該公司正面臨違反法規的訴訟和罰款。

監管與合規性風險:保險業務數碼化應用需要遵守法律以及符合合規要求,這在保險公司努力遵循瑣碎繁雜的規則和法律過程中往往變得異常艱難。

數據資源整合:保險行業的數據通常分散在各個領域不同系統中,這對整合與清洗海量的業內數據帶來了挑戰。

保險業務數碼化的前景展望:

眾安科技CEO康德勝曾在2022年11月的一次訪談中提及目前整個保險行業的數碼化水平相比銀行業仍然遜色,他用「煙囪式」系統形容部分行業內的現象,「煙囪式」系統是指各個業務領域和業務模塊是獨立的系統,之間並沒打通,要真正發揮數碼化的價值,需要「通過各種各樣的數據把客戶畫像描繪清楚,要充分了解客戶價值,而不僅僅是在一個產品上面。」[6] 如何有效跨系統整合數據資源從而使各個系統融合發展將是許多科技型保險公司面臨的新課題。

保險業未來將是一個變革與創新的時代,也是機遇與挑戰並存的時代,隨著物聯網、數據挖掘與區塊鏈等多個領域新概念的提出與技術的發展,為保險業的業務創新帶來了更多的可能性,而保險業務的數碼化則是這一變革的載體,在充分了解相關應用以及挑戰的基礎上,如何建立一個清晰可執行的數碼化戰略從而搭上數碼化時代的便車,無疑是各大公司面臨的一項至關重要的挑戰。保險公司需要不斷創新積極應對挑戰以確保數碼化的成功落地與健康發展,並確保企業在激烈的競爭中獲得更廣闊的發展前景。

參考文獻:

[1] PwC Global Research Team, PricewaterhouseCoopers. (2016) Opportunities await: How InsureTech is reshaping Insurance.

[2] McKinsey&Company. (2016) Harnessing the power of digital in life insurance.

[3] Ernst & Young. (2022)  2022年全球保險業展望: 關注人才培養、目標設定和科技賦能,實現增長

[4] Leo Ronken. (2018) 用區塊鏈技術,為保險業上保險

[5] 財通證券 (2023.06.28). 保險+AI 深度報告:看好豐富數據積累及應用場景驅動下,保險+AI大模型的受益機會

[6] 雜誌:陸家嘴 (2022.11). 眾安科技CEO康得勝: 助力企業數字化轉型,從保險到大金融到全行業

[7] 盧偉傑. (2017.09.26) 東方日報. 科技公司估值大不同

在此感謝 InnoHK、香港特別行政區政府及人工智能金融科技實驗室對本文的支持。
(AIFT 竭力但不能保證內容之準確和可靠,亦不會承擔因任何不準確或遺漏而引起的任何損失或損害。 )

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