加强保险业AI技术发展能力，需有开放平台

实习记者 李林鸾/整理报道

以下为文字实录：

尊敬的朱书记、吴主任，大家下午好。我今天非常荣幸、非常高兴可以在这个场合和大家分享我们对人工智能的看法。今天对于我们这些整天面对着互联网、面对着挑战的IT人，这是个非常好的机会，是静下来心来思考今后的发展、现在的趋势及挑战的很好的机会。希望这个平台可以坚持下去，为科技的发展、技术的交流和整个行业共同进步做贡献。这里，我也替在座的各位保险行业同仁，感谢朱书记把这个平台打造成更加广泛、更加有影响力的平台。

我现在的职务中增加了一个业务方面的职务，今天我也是以整个泰康保险集团首席信息官的身份和大家分享“迈入人工智能新时代，打造保险大生态”以及对人工智能的理解和感悟，班门弄斧讲一下对科技的思考。

泰康保险集团副总裁兼首席信息官、泰康在线CEO 刘大为

技术发展的排序是我比较喜欢的。Gartner都有各种各样的排序，为什么我喜欢这个排序呢？这个排序和我日常工作以及泰康整个业务发展的重点完全吻合。第一个是IOT（物联网），整个泰康在进军医疗、养老产业之后，每天必须通过IOT的手段去应对一些业务上和工作上的需求。比如说，养老社区里如何防止老人跌倒？如何尽早探知老人所在位置？我们养老社区的管理非常严格，但有时候也会出现老人迷路、走失等情况。在5G进入我们的工作和生活之后，如何通过IOT的手段让我们的服务、对客户的认知变的更准确，变的更真实？

第二个是RPA（机器人流程自动化），RPA在很多重复性、流程性的环节中得以应用，泰康操作环节中就已经开始大量采用RPA执行重复性的工作。

另外一个就是AI（人工智能），AI作为这几年一直最受关注的核心技术，已经慢慢走向实用和与业务融合的阶段。对于保险业，从长期商业价值看，AI是一个非常重要的技术趋势。

区块链经过大浪淘沙已经有了一些沉寂，但是提出货币资产链接虚拟货币的概念，对金融业尤其是对数字货币、对今后的金融交易方式产生了巨大的冲击，所以我觉得区块链在经过一段时间的沉寂之后，可能又会变成非常炙手可热的话题。

从人工智能使用的阶段来看，Gartner这个比较新的报告调研了来自世界各个行业的3160名企业IT管理者及CIO，可以反映出欧美地区人工智能发展情况，中国要有更好的进展。从AI情况来看，大多数的企业还处在AI觉醒、认识和开始应用的状态。

两个数字，可以看出人工智能在保险行业和其他行业渗透的情况对比。左边图是专利申请的情况，可以看到人工智能在交通运输、通信、生命科学、个人设备等其他领域快速应用，保险行业在这张图里根本没有它存在的位置。

另外，右边图表示着人工智能和其他新的技术应用方向在保险业应用程度的不同阶段和相应需要的时间。人工智能真正可以起到颠覆性、变革性的作用，在这篇调查里这个时间点被设置为今后五到十年。虽然这是平均值的概念，但是我们保险从事者们可能对这个概念实际上有一些自己的感触。我们整个行业从五六年以前就开始讲大数据、人工智能，但是真正和业务的融合，真正的在提升效率、降低成本、改善客户体验上，人工智能起到的作用我觉得还是处于非常初级的发展阶段。

我理解的人工智能保险生态有三类参与方构成。一类是像泰康这样传统的保险公司。这些传统的保险公司在人工智能上的特点，就是它有产品设计的能力，有丰富的线下服务能力。但是它的人才，包括整个数据丰富程度还有一定的不足。

第二类是互联网平台，它有着丰富的线上场景、丰富的数据，它还有非常广泛的触达用户能力。互联网平台弱势就是需要与传统企业合作，获取线下服务能力，这也是与传统保险公司互相取长补短的地方。

还有就是像同盾这样的科技企业，这些企业有大量的数据，也有丰富的技术能力，它们也是颠覆整个行业、成为行业新生力量的一个非常重要的方向。

这三个方面还是处在互相学习、互相支持、互相融合的状态。虽然各有所长，但是这三个方面已经从前几年的互相提防、互相防备、互相敌视，变成互相学习、互相融合、互相支持。

这是两个例子，一个是传统保险公司怎么去做人工智能创新方式。去年有一篇文章就是讲，一家传统保险公司——美国恒康人寿保险公司已经放弃了传统寿险的产品，把它和IOT设备和IOT服务结合起来，提升产品对客户的服务。虽然有一些夸张的成分，但是也可以看到IOT这些技术，包括人工智能对客户的健康、对客户服务的介入，已经开始成为传统保险公司提供更深、更好的服务的重要手段。与此同时，最近几年，尤其是今年，一些企业都尝试用微信数据和保险相结合，像安联这些综合类的老牌保险企业都在通过各种不同方式全方位介入整个科技，包括产品、包括服务的变革。

最后，我简单小结一下。AI与IOT、RPA构成保险科技上比较前沿的三个接近于实用的技术应用领域。人工智能整体在保险领域还是处于初级阶段。虽然那篇文章讲五到十年可以进入主流应用，但是我想中国还是有机会领先，而且正在走向比较实际的应用。一会儿我也会介绍一下泰康在这方面应用案例。

国内可以走到领先，有几个根本的原因。第一个就是从国家政策到企业的领导已经非常深刻地认识到，人工智能对今后业务的发展、公司效率的提升、客户体验的改善，将起到很大的作用。我记得前几天我陪着泰康保险集团董事长陈东升先生去银保监会聆听保监会工作指导。结束之后，董事长和我讲：“要想做好客服，就要做好人工智能。”他得到的这个结论，使我特别吃惊。另外一方面，这也体现出中国企业领导人对科技的使用，特别是对人工智能的使用，在战略、在工作优先顺序里已经放到了特别高的位置，这个位置也就意味着更多的资源投入，更多对尝试的包容和容忍。

其次，中国的人工智能尤其是在保险上，可以走到其他国家前面，还有一个重要的原因，就是有在座各位在人工智能上进行各种尝试的企业、厂商和第三方的服务。刚才介绍我的时候，也说我有在其他国家工作的经历，其实在国外根本看不到这么多服务厂商，也看不到保险企业对人工智能有这么强的需求。

另外，非常重要的一点就是我们对数据的治理、管理以及隐私的保护，其实还处在非常初级的阶段。人工智能最需要的是数据，而且需要打通非常丰富、各个维度的数据。现在管理的初级阶段，其实也造成了各种数据的可及性，从某种层面上讲就不是好事，但是某一个层面讲也促进了人工智能素材的提供、算法的丰富和发展，这是我们中国在人工智能上、保险人工智能上可以领先于其他国家、能够快速发展的原因之一。我想中国的保险业用不了五到十年，甚至三到五年，各种AI应用可能就会在我们保险各个领域开始发挥作用。

下面算是广告时间，讲一下泰康在人工智能领域的具体实践。泰康人工智能分三个阶段，从2013年-2015年是我们当时和所有的保险公司、所有的企业天天讨论大数据的时代。泰康把大数据定义为四个阶段，就是采集、分析、存储和使用。

2014年开始数据的使用，第一个应用就是把呼叫中心的语音数据转成文本，把这个文本进行分析，进行客户投资的分析和销售线索的分析，这是第一个类人工智能的应用。

到了2016年-2018年，人工智能、人脸识别、语音识别以及自动化的核保，开始在各个业务领域全面的推广。整个过程中，除了对人工智能的重视和对大数据的期待之外，更得益于微信、APP对于客户使用数字化设备，以及用户通过手机和各种设备进行数字化操作的习惯。这个习惯不仅让我们的投保、服务放到了线上，也为保险公司、各种企业带来了大量丰富的行为和数据，这些数据成为泰康以及其他公司发展人工智能应用非常重要的基础。

现在，因为泰康整个战略是以保险为手段进行大健康医疗的建设，现在智能化的应用已经变成打通保险、医疗、养老、服务，提升客户体验、提升效率的综合生态化工具。

这是我们取得的小小成绩，为了人工智能的发展，我们在泰康IT体系里成立了三个实验室。一、人工智能实验室，包括公司平台、框架搭建；二、新技术研究院，更着眼于前瞻技术，特别是IOT技术和硬件技术前瞻性研究；三、我们在武汉还有互联网金融实验室，这个实验室聚焦在保险、金融和客户服务等具体的领域。

这是泰康集团AI框架。2013年开始做人工智能应用的时候，各个团队、各个子公司跃跃欲试，尝试不同的方法。但是为了更好应用数据、更好为了让算法在有限的数据下得到更好的优化，必须要做集团统一化技术性平台，让整个集团在整合数据基础上用最优化的算法为集团各个领域提供最优的服务。

这是我们三层技术框架，在这个框架下我们从2013年开始，在泰康生态里搜集除了保险以外的健康、养老等客户行为数据，其中包括我们的社区和医院，但是更多数据是通过我们和平台合作进行的。这个密度已经超过了保险公司的范围，包括客户的健康情况、服药、看病和各种各样健康服务内容，都可以在我们的视图里得到统一的展现。

这是我们现在整个应用的情况。从2017年，其实人脸识别就开始逐步进入我们所有业务流程里。我们所有和支付有关的过程，必须经过和公安部联网人脸识别的验证，证明客户就是客户。文字识别已经开始在所有的核保、理赔环节中应用，实现了身份证免填等，提升了客户的便利性。语音技术在2013年技术基础上从批量分析变成了实时分析和合成。

当然，泰康从根本上看，还是以保险为核心的企业。在整个泰康传统保险的各个环节，像智能保顾、智能定价、智能两核、智能客服等，我们在各个领域基于我刚才讲的平台能力，已经向整个集团提供了大量以智能服务为基础的整体服务能力。

这是我们和腾讯实验室进行合作的一个案例。现在一些核保尤其是需要体检的核保，需要人去读之后，核保人员再把需要的异常数据输到系统里，最后由核保人员进行判断，这个过程需要大量的人工操作，需要不同经验的人进行参与。我们这个项目，通过OCR、自然语言理解，通过医疗知识库、核保知识库，通过疾病预测等泰康这几年在人工智能方面积累下来的家底拿出来，最后实现的效果就是：当客户把他的体检单扫描上来之后，我们可以自动把体检单的数据结构化，然后把结构化的数据进行自然语言理解，通过我们的知识库以及基于理赔数据机器学习出来的规则进行最后的运算。

最后可以达到的是什么？现在一般所谓的智能理赔或者是智能核保，一般会给你一个分数，比如，正常人如果没有风险的话就是一百分，这个人就是八十分。八十分可以做什么判断，对于核保人员来说是比较困难的。我们这次不仅实现了整个核保过程全数字化、自动化，而且我们也通过算法能够给出可解释的核保结论。

如果需要对用户拒保，机器会给出他在什么疾病上的预测风险比较高，或者说之前什么经历让我们觉得某些疾病的风险会高出均值，我们会把这个数据提给核保人员进行参考。我们现在做的全自动结果和人工核保结果匹配度大概达到80%，全机器核保情况下至少有80%的情况和最有经验核保人员核保的结果一致。我们这套算法、系统已经在泰康人寿全国推广。这次推广，为核保人员，特别是初级核保人员提出了非常好的核保提示，也为他们免去了输入体检单、目视体检单等烦琐的事务性工作，最后的结果是大大提升了整个核保过程的效率。

现在我们整个团队还准备把这个经验应用到理赔里，特别是健康险的理赔里，从核保到理赔环节打通，提升整个保险特别是健康险操作运行的效率。

这是我们的客服机器人。这个机器人起源于我们和腾讯微保的合作。我们的微医保产品是微保第一款产品，也是微信第一款保险产品，引起所有微信用户非常大的咨询热情，所以我们后来算了一下，微信对客户下发产品信息之后，我们在同一时间有四百个到五百个人在线上回答大家在微信上提出的问题。其实，这对于服务提出了非常高的要求，当然也是非常重的负担，在这个情况下我们就做了一个客服机器人，这个机器人就是我刚才讲的三个实验室做赛马，谁做的好就上，最后两个机器人上线了。

这两个机器人作为雏形，已经作为销售、管理、客服非常重要的手段。现在有一些客服场景在晚上十点之后完全是机器人回答，从这也可以看到，，特别是在我们和互联网平台、互联网客户有更多接触的时候，会刺激、会激发我们整个行业对AI研究的投入，同时也带来一些非常可喜的成果。

这是我们在投资上的小尝试，现在投资的咨询平台可以输入，如果华为被安卓挤掉了，受影响的平台有哪些可以列出来，哪些企业是和整个链条有关系，我们的投资会根据这些做出一些快速判断。

这也是我刚才讲和IOT、智能有关的应用，比如说养老社区里，在医院里各种各样医疗、养老智能应用已经开始发挥作用，防止老人出现各种问题，同时也提升对老人的服务反应速度。

刚才讲了一点泰康的实践，最后讲一点未来挑战和应对。

从内部来讲，就我这几年体会来说还是三点：第一点就是技术，人工智能包括现在各种各样的互联网技术，其实对这些保险出身的人来讲，是陌生的，所以需要摸索。此外，第三方服务机构对对行业的理解也需要加强。所以这种整体技术能力的缺乏，是今后AI乃至整个科技创新能力发展有着非常重要的影响。

第二就是人才。从薪资上以及大家对于未来的期待上，包括对新技术的掌握程度上，大家对保险公司有一点敬而远之。人才的匮乏，包括对人才价值的认知、认可，对保险业来讲是个挑战。

第三就是机制。AI也好，技术上的创新也好，还是需要非常包容的试错文化。大家知道，现在的AI在算法上并没有特别新的突破，更多是工程上的尝试和迭代，这种尝试和迭代有的时候需要给他犯错的空间，给他尝试的时间，需要对一些没有结果甚至是最后无功而返的行动给予包容。保险企业特别是金融企业是很难做到的，因为金融企业不能出错的。所以泰康在科技，包括人工智能发展过程中，刻意把这些团队和传统团队分开，让他有机会和空间做各种各样的尝试，我们可以对它的KPI做缓冲，甚至有一些团队就像我刚才讲的几个实验室，公司对他们没有KPI，他们的任务就是一年找到几个让业务认可的场景使用起来。我不追求更多的数字，但是你要给他尝试和试错的土壤。

技术、人才、机制是保险业，特别是传统保险公司所面临的挑战，这也是我们努力的方向和未来成长、发展的机会。

最后，为了加强整个保险竞争力，包括AI上的发展能力，其实还是要有一个开放的平台和生态系统，让更多的合作伙伴，让更多的客户，让更多的第三方可以在一起把数据、算法、能力综合起来。同时，数据的共享与保护可能是永恒的平衡，也是永恒的挑战、永恒的问题。试错文化是做这些创新性尝试和创新性实验非常重要的前提。

中国保险业具有海量的数据和非常丰富的场景，一定可以走在世界的前面，谢谢大家。