在2019中國保險大數(shù)據(jù)分析與人工智能創(chuàng)新國際峰會上，《財資中國》專訪陽光人壽保險股份有限公司數(shù)據(jù)管理部總經(jīng)理李春萌，共同探討大數(shù)據(jù)、人工智能等保險科技如何賦能保險行業(yè)，助力保險價值轉(zhuǎn)型。

李春萌：近兩年，保險科技經(jīng)歷了一個爆發(fā)式發(fā)展的階段，這種發(fā)展一方面是在細(xì)分領(lǐng)域的探究更加深入，另一方面是在行業(yè)中的應(yīng)用范圍更加廣泛。

首先是風(fēng)險管控。在傳統(tǒng)的保險行業(yè)，尤其是壽險行業(yè)，風(fēng)險存在于各個環(huán)節(jié)，比如產(chǎn)品設(shè)計、核保核賠等。以往，做風(fēng)險管控多從年齡、性別等角度出發(fā)；現(xiàn)在，隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)研究的興起，保險風(fēng)險控制、產(chǎn)品定價模式和方法進入了顛覆期，融入了更多新的要素，包括信用、收入、生活習(xí)慣等。比如，美國大型壽險公司John Hancock宣布自2018年9月19日起，停止傳統(tǒng)人壽保險業(yè)務(wù)模式，推出附帶vitality活力計劃的人壽保險，即通過健身追蹤服務(wù)，收集客戶健身、健康狀況， 以此來給予不同程度的優(yōu)惠政策。定價模式的轉(zhuǎn)變充分體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)在保險行業(yè)風(fēng)險管理方面的應(yīng)用。

其次是核保模型的建立。通過大數(shù)據(jù)建立核保模型，判斷核保是否通過。人工智能、機器學(xué)習(xí)在保險行業(yè)的應(yīng)用逐步深入，通過對海量歷史數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，進行分析和標(biāo)注預(yù)處理，采用特征分解、機器學(xué)習(xí)、協(xié)同訓(xùn)練、網(wǎng)格搜索等前沿智能算法模型進行AI核保模型構(gòu)建并持續(xù)調(diào)優(yōu)，確保了模型的精度和可解釋性。

就應(yīng)用的廣度來說，大數(shù)據(jù)和人工智能等保險科技在反洗錢、銷售風(fēng)險、非法集資等領(lǐng)域也展開了實踐，銷售層面的風(fēng)險管理手段正在不斷升級。

李春萌：在“大數(shù)據(jù)”這個概念提出來之前，數(shù)據(jù)就已經(jīng)在風(fēng)控領(lǐng)域發(fā)揮了很大的作用，尤其在銀行業(yè)，信用卡的評級、風(fēng)險的評估等，都應(yīng)用了數(shù)據(jù)分析。保險公司以前數(shù)據(jù)的維度、來源相對較少，很多數(shù)據(jù)都沒有得到充分的應(yīng)用。算法的精進對數(shù)據(jù)的深入挖掘起到了巨大的推動作用，現(xiàn)在運用新的技術(shù)手段，可以把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理并解析出來。一方面增加了保險公司可利用的數(shù)據(jù)來源，另一方面提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量。

對于內(nèi)部數(shù)據(jù)，一方面，運用監(jiān)管制度對數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行把控；另一方面，通過數(shù)據(jù)治理，可以在企業(yè)內(nèi)部進行數(shù)據(jù)質(zhì)量提升。對于外部數(shù)據(jù)，在合規(guī)的前提下，數(shù)據(jù)都是比較寶貴的，可通過技術(shù)手段進行處理，使其能更好地被利用起來。當(dāng)數(shù)據(jù)不斷地被運用，將會反哺數(shù)據(jù)提供方，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，促進數(shù)據(jù)模型迭代優(yōu)化。

近年來，在保險的風(fēng)控領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用會更加成熟、廣泛。原因在于，第一，風(fēng)控是保險行業(yè)的核心；第二，數(shù)據(jù)模型價值釋放的落腳點和突破口在風(fēng)控；第三，人才儲備、技術(shù)成熟度和市場需求也決定了大數(shù)據(jù)首先在風(fēng)控方面得到應(yīng)用。大數(shù)據(jù)賦能保險行業(yè)風(fēng)險管控可以從四個層級來分析：數(shù)據(jù)、規(guī)則、平臺、管控。

第一層，數(shù)據(jù)。正如前面所說，數(shù)據(jù)分內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。隨著企業(yè)合作更加深入，數(shù)據(jù)不斷整合，除了保險公司內(nèi)部的企業(yè)數(shù)據(jù)，還有征信領(lǐng)域和其他相關(guān)風(fēng)險數(shù)據(jù)領(lǐng)域也不斷得以使用。保險公司具有金融屬性，因而要建立標(biāo)準(zhǔn)、安全的，并且便于管理的內(nèi)外部數(shù)據(jù)使用流程，既保障安全，又能節(jié)約后續(xù)持續(xù)的成本投入。

第二層，規(guī)則。通過海量的數(shù)據(jù)進行指標(biāo)分析、歸納，制定出風(fēng)險管控的規(guī)則。陽光人壽對此分了五類：特征分析、關(guān)聯(lián)分析、分類和預(yù)測、聚類分析、孤立點分析。特征分析是指通過初級的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)一些風(fēng)險的特征和分布情況，獲得風(fēng)險相關(guān)的指標(biāo)；關(guān)聯(lián)分析是去發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，比如客戶與保險責(zé)任、客戶與銷售行為、代理人與客戶等之間的關(guān)系；分類和預(yù)測是基于大量的歷史數(shù)據(jù)，還有一些外部數(shù)據(jù)去對未來的風(fēng)險進行預(yù)判，在事前就發(fā)現(xiàn)風(fēng)險的征兆；聚類分析是根據(jù)客戶的不同屬性特征做聚類，分成更細(xì)致的類別；孤立點是指風(fēng)險發(fā)生在少數(shù)地方，通過孤立點分析去將離群的點找出來，這對風(fēng)險識別會帶來非常大的幫助。

第三層，平臺。大數(shù)據(jù)風(fēng)險管控平臺需要有很多配套來支撐。一是外部數(shù)據(jù)接入平臺，將外部數(shù)據(jù)持續(xù)、有效地與內(nèi)部數(shù)據(jù)對接整合起來；二是風(fēng)險分析引擎平臺把關(guān)聯(lián)關(guān)系分析出來，并且把觸發(fā)條件識別出來；三是風(fēng)險監(jiān)控平臺，作為風(fēng)險的監(jiān)測雷達，在風(fēng)險觸發(fā)了某條規(guī)則或者某種情況的時候，雷達會自動報警，減少相關(guān)的損失。

第四層，管控。有了前述數(shù)據(jù)、規(guī)則和平臺之后，要有一個整體的管控體系，對風(fēng)險進行識別和評估，對業(yè)務(wù)全過程進行監(jiān)控和控制，對已知和未知的風(fēng)險制訂風(fēng)險控制計劃、監(jiān)控風(fēng)險事件，去做全方位管控。

李春萌：“數(shù)據(jù)陽光”戰(zhàn)略提出至今，陽光人壽搭建了五大體系，分別是：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系、數(shù)據(jù)交換與支持體系、數(shù)據(jù)管理體系、產(chǎn)品服務(wù)體系和風(fēng)險數(shù)據(jù)控制體系。通過數(shù)據(jù)的獲取、積累、分析、分類，把握風(fēng)險偏好、準(zhǔn)確客戶分類、定位客戶需求，運用強大的數(shù)據(jù)后臺，精準(zhǔn)風(fēng)險定價、實時數(shù)據(jù)交換，為客戶提供針對性、個性化的產(chǎn)品與服務(wù)。“數(shù)據(jù)陽光”戰(zhàn)略下，陽光人壽聚焦的重點項目集中在人工智能、風(fēng)控、定價、營銷等方面，全方位、無死角地用保險科技為行業(yè)賦能。對于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)來說，大數(shù)據(jù)的價值在于發(fā)現(xiàn)這些傳統(tǒng)業(yè)務(wù)中的痛點，對現(xiàn)有的系統(tǒng)、業(yè)務(wù)進行賦能，提升傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的效能；在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之外，大數(shù)據(jù)可以在保險行業(yè)中孵化出新的、以數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式和商業(yè)形態(tài)。“數(shù)據(jù)陽光”戰(zhàn)略下，陽光人壽的具體應(yīng)用包括客戶營銷、風(fēng)控模型和產(chǎn)品開發(fā)等方面。

第一是精準(zhǔn)客戶營銷。我們對客戶進行精準(zhǔn)的畫像，根據(jù)客戶的畫像可進行分類分級開發(fā)、精準(zhǔn)營銷、銷售活動策劃和線索推薦等。在精準(zhǔn)客戶營銷方面，陽光人壽搭建了投保可能性預(yù)測、產(chǎn)品傾向預(yù)測、客戶分群管理和客戶服務(wù)提升四大模型體系。

第二是風(fēng)控模型開發(fā)。風(fēng)控模型覆蓋營銷、核保、理賠、續(xù)收和稽核等保險全流程。全面防控誤導(dǎo)銷售、非法集資、不實告知、健康風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險、繳費意愿風(fēng)險、退保預(yù)測等。比如陽光人壽搭建了“天網(wǎng)系統(tǒng)”，有效利用理賠、健康醫(yī)療、資產(chǎn)消費、互聯(lián)網(wǎng)行為等大數(shù)據(jù)，依托機器學(xué)習(xí)技術(shù)對120多種保險產(chǎn)品責(zé)任、2萬多條疾病編碼，訓(xùn)練疾病風(fēng)險預(yù)測模型，對重疾類產(chǎn)品進行事前風(fēng)險防控，有效防范不實告知、逆選擇風(fēng)險。

第三是分級定價壽險產(chǎn)品開發(fā)。2018年，陽光優(yōu)選定期壽險產(chǎn)品上線，基于健康告知及體檢數(shù)據(jù)，實現(xiàn)差異化定價，吸引優(yōu)質(zhì)客戶。

李春萌：保險科技的使命是更好地服務(wù)于保險供給端和需求端。保險科技的應(yīng)用帶來的影響有以下幾點：

第一是降低企業(yè)風(fēng)險。利用數(shù)據(jù)模型，在企業(yè)的各個環(huán)節(jié)進行風(fēng)險管理，在銷售、核保、核賠、運營等多個環(huán)節(jié)進行應(yīng)用，降低企業(yè)運營風(fēng)險。

第二是提升客戶滿意度。精準(zhǔn)的營銷和客戶識別、客戶畫像將客戶的需求和潛在需求都精細(xì)地描繪出來，在服務(wù)客戶時，保險企業(yè)可以提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品去匹配客戶需求，減輕客戶與客服溝通的壓力，提高效率，提升客戶滿意度。

第三是提升內(nèi)部流程效率。核保、回訪、保全、理賠、客服等工作都可以借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)建立相應(yīng)模型來輔助。比如利用語音識別、智能交互實現(xiàn)機器坐席擬人化的方式與客戶實時語音交互溝通，完成外呼回訪業(yè)務(wù)；利用OCR智能票據(jù)識別技術(shù)、外部醫(yī)保數(shù)據(jù)、智能風(fēng)控模型，實現(xiàn)客戶拍照上傳資料并錄入醫(yī)療票據(jù)號，系統(tǒng)自動完成發(fā)票驗證、費用匹配和理算及付款；在線客服業(yè)務(wù)引入“智能機器人”，利用語音、文本挖掘和自然語言、圖像處理技術(shù)，輔助客戶完成保險服務(wù)，實現(xiàn)客戶服務(wù)的線上化和智能化。

由于保險業(yè)信息化程度比較高，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能技術(shù)將數(shù)據(jù)集中管理和應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)發(fā)揮的效果不斷擴大，隨著算法不斷精進，保險產(chǎn)品設(shè)計、定價、服務(wù)模式都會得到質(zhì)的飛躍。在采訪的尾聲，李春萌表示，未來，千人千面、線上線下互動、智能化服務(wù)、大數(shù)據(jù)風(fēng)控都將成為保險業(yè)的常態(tài)，并促進行業(yè)的成熟發(fā)展。