物联网及人工智能在保险业的应用及展望

张益林

当前，科学技术的发展成为了保险行业创新发展的重要基础，物联网及人工智能技术作为保险科技在保险行业中的应用代表，提升了农业保险、车辆保险、寿险和保险营销工作的效率，为保险行业未来的发展探明了一条可行的道路。

一、保险科技发展的现状

近年来，科学技术对保险行业产生了重大影响，全世界保险科技的变革主要集中在欧美和东亚地区的保险企业。保险科技是指以大数据、物联网、区块链、人工智能、云计算等新技术为引擎，助力保险产品研发、销售、理赔、服务等环节，以科技力量助推保险行业转型升级，提升服务水平。2021年开始，银保监会对新版信息科技非现场监管的报表做了新的规定，要求监管工作以信息科技为核心，运用科技的手段来对各下属机构进行治理。

人工智能已成为近年来保险科技风口的主要推动力，人工智能与保险结合，必有无限宽广的发展前景;人工智能在保险行业运用已进入加速阶段，預计分别在2025年、2030年和2036年，将实现25%、50%和75%的行业运用。人工智能是游走在自然科学和社会科学之间的一门技术科学，目的是让机器从事需要人类智能的工作，其包含机器学习、语言处理、图像视频和模拟等十多个细分技术领域，在工学、理学、政治学和经济学领域中拥有丰富的应用场景。自1950年代以来，这项研究的历史已经有60多年，取得了一定的研究成果。尤其是从21世纪开始，欧美及日本等国家开始制定了一系列人工智能的相关政策。

物联网，或者有时被称为机器对机器（M2M），就是让所有东西、机器、系统和交通工具连接到互联网上。目前物联网已经应用到各行各业中，很多设备中都嵌入了传感器，传感器能够将从电话到通信设备，从家用电器到飞机等物品连接到物联网，它是行业数字化转型的关键元素。在万物互联的大趋势下，越来越多的设备加入到物联网中来。物联网正在改变人们的生活，虹膜识别、声音识别技术在考勤记录、登录系统和验证身份中开始出现。在金融领域，“刷脸”支付或“指纹”支付也越来越普及到手机等设备中来。健康养老方面，物联网已经在健康管理系统中起到了提取人体重要数据的功能，比如血压、血糖、体温、心率等数据指标。物联网及人工智能作为目前科技发展的热点，也是我国科技强国的重要手段。有金融媒体研究预测，物联网行业中人们都一致认为到2025年，全球90%的AI芯片都将供给物联网设备（如汽车、智能音箱、智能手表及农业设备等），促进该领域的智能化，物联网和人工智能的结合变得日趋紧密。人工智能将为我国经济发展起到极大的促进作用，物联网技术作为人工智能的基石也将深深促进人工智能在各行各业的应用。

新冠疫情出现以来，给整个社会经济和生活带来了巨大的冲击，受疫情持续的影响，保险营销人员和客户见面的机会大大减少，互联网保险业务增长迅速。根据资料显示，保险科技尤其是物联网和人工智能在保险业的业务增长中占比在逐年增加。面对疫情的挑战，在党中央数字经济政策推引下，保险行业也必须加快数字化转型的步伐，借助于保险科技的力量，提高保险公司业务互联网+服务能力。

二、物联网及人工智能对保险业的影响

物联网及人工智能技术的发展，为各种新科技给保险业带来了降低成本、减少理财评估、预防损失、优化渠道及改善客户体验等一系列好处，在农业保险、车辆保险、寿险、保险营销等领域都能带来效率的提升。

（一）农业保险

现在我国的农业生产基本是单一的人力生产，生产比较分散，耗费大量的人力物力却难以管理，利用物联网技术来帮助农业生产成为一条必经的道路。物联网通过这些年的发展，在我国农业生产上实现了较大的发展，但相对国外先进的应用，我们要走的路还很长。欧美发达国家物联网应用到农业生产大多是农业的灌溉系统、地下水的监控和农业生态环境的数据分析。物联网采集的农业数据主要是气象信息、土壤信息、水资源信息和阳光照射信息，把要种植的农作物信息和农药、肥料信息构造成一个数据库，根据数据分析统计得出将来的生长情况，再提前选择好灌溉的方法、农药的类型和肥料的成分，尽可能节省农业生产时间。

农业保险在我国虽然得到了飞速发展，但因为信息不对称的缘故，农业保险产品单一、承保理赔弄虚作假和逆选择等问题会经常出现。信息化水平提升后，智慧农业给农业保险增加了科技元素，使承保理赔流程更加便捷，使财政补贴资金精准到位，产品种类多样化。智慧农业是物联网结合人工智能的典范，依托物联网，结合人工智能，通过传感器把数据传输到服务器，利用传感器实时监控农作物温度、温度、土壤参数，当因素数值超出了回归条件阈值时触发系统反应，通知技术人员实时调控。物联网在农业保险中的应用关键是数据获取、传输、处理和应用，利用传感器实时获取相关数据，通过可靠的网络平台传输到后台服务器，运用数据挖掘、建立模型等方法把数据进行结果分析，找到农业生产的规律，以预测将来的数据来帮助农业决策，从而进一步促进农业保险的发展。

（二）车辆保险

机动车车辆保险是我国财产保险业务中最重要的险种，车辆的急剧增加使交通压力增大，每年新增几十万的新手驾驶员也增大了交通事故的发生率，同时车辆骗保事件层出不穷，需要新的技术手段来帮助驾驶员养成良好的驾驶习惯，对于骗保等不当行为也要有一个规避功能。车联网是物联网在汽车保险上的典型应用，汽车的行驶过程中会提供车辆定位、车辆速度及行驶路线之类的数据，形成了人、车和数据中心之间的交互。物联网实现了对汽车等保险标的物的实时监控，采集风险的即时数据，让保险公司能够完全按照标的汽车的风险等级来设计保险费率，对保险产品实现个性的分层。针对车险欺诈行为，在理赔时依据车辆标的传感器传输的数据来分析可能的欺骗行为，利用人工智能技术分析是否存在内外勾结的可能。根据对驾驶员行驶轨迹、行驶速度和驾驶方式等进行研判，总结出驾驶员的驾驶偏好，这样能够做好事前控制，可以对客户不良驾驶习惯进行善意提醒，如果有危险操作的倾向可以马上进行干预并纠正偏差，尽量减少交通事故发生的可能，帮助客户减少财产损失。在核保时就对驾驶员的驾驶数据进行分析，对出险风险较高的车辆标的实行提高保险费率的措施，有意识地避开这类型的车主，减少理赔损失。

（三）保险营销管理方面

保险营销工作目前大多数保险公司仍是依靠人海战术来展开营销工作，对于保险产品这种复杂的金融产品，人工智能为保险营销工作对智能客服、分销管理、智能保顾等传统营销方式提供了创新模式。新媒体给保险的营销带来了新的手段，结合人工智能，保险公司可以为客户带来个性化的产品服务，以应对客户个性化的需求。人工智能利用其强大的数据分析、机器学习和查询建模，给客户带来了专家服务，越来越多的保险公司正积极搭建基于人工智能的营销平台，生成高度定制化的信息，吸引客户到符合其自身环境的保险产品上。当然，保险销售的场景相对比较复杂，专业性比较强，客户的需求及潜在需求的挖掘和发现还需要人工智能手段的不断提升。人工智能通过机器学习具有销售能力后，保险公司不再依靠人海战术来实现保费收入增长，也能有效缓解保险公司人员流动过快造成的队伍不稳定状态，从而促进保险公司经营管理效率的提升。

（四）寿险方面

物联网技术对寿险领域也产生了积极的影响，一些可穿戴式的監测设备陆续出现，如智能背心、智能手环等，客户利用这些设备可以实时地掌握身体的健康指标，而这些数据指标客户一般需要去医院排队检查才能得到，同时因为这些设备是随身携带的，促使客户更关注自身的健康状况，从而在身体出现小问题的时候能够提早发现，做到早就医、早根治，一方面客户避免因病情拖延而引起的身体状况进一步恶化，另一方面正因为智能设备对身体异常的提示，促使客户对身体健康的担心而购买保险产品来保障以后的生活。不久的将来，物联网设备与身体健康参数的结合会更加紧密，在现代医学技术、物联网技术、人工智能和大数据等技术的整合之下，可穿戴式设备、医院、保险公司、健康服务中心等形成一个大的健康服务系统，客户可利用这个系统完成监测、救治、理赔的流程，根据物联网采集到的数据，保险机构能够存储海量的健康数据来提供更细致的服务。

物联网技术可真实、全面、客观地得到保险标的物和投保人相关数据，借助人工智能，帮助保险行业创新风险管理模式，提升运营服务效率，让寿险业务的商务模式得到更大的优化。人工智能在寿险中的使用包括主要是以下几个方面：一是寿险机器人根据客户健康数据，给客户提示符合自身需要寿险产品;二是利用健康算法分析，寻找出生活中的不良习惯，提醒客户及时更正;三是加强机器学习，从以往的骗保案例中分析出可能的欺骗行为，减少人为失误，提高经营管理能力。

三、存在的问题

物联网及人工智能与保险结合的创新，让保险业迎来了新的发展契机，但新的技术带来的有机会也有风险，存在着许多的问题亟待解决。

（一）金融安全保障体系需要健全

金融安全是我国国家安全的基础，如何保证保险行业在保险新科技运用的过程中的安全性，成为摆在保险从业人员的一道难题。目前，物联网技术受到信号干扰、数据稳定性、硬件安全、系统故障、病毒以及黑客入侵等一系列风险，另外关键的传感器技术在设计上还有一些不足，客户个人隐私、保险公司机密信息泄露的问题也让人担忧，容易引起外界对保险公司的信任危机。保险行业在处理海量的信息内容时，要有强大的数据分析能力和预测能力，能够及时准确的传输给业务系统。保险公司需要构建应用程序安全基础和安全可信服务，通过人工智能的行业异常检测，查找故障、异常设备、恶意使用，通过设定的规则进行信息隔离和恢复，协调物联网数据应用和系统安全的管理。保险资产的识别、认证和授权技术在不断地改进，物联网安全防护需要建立安全服务体系、严格使用数字证书，同时实时分析相关的系统数据，进行危险预报来应对各种可能的威胁，并构建全面的安全防范机制，保障物联网和人工智能后台安全运行。

（二）体系层次还没有形成标准

数据是保险公司业务开展的基础，数据的获取是一项敏感的工作，牵涉到数据的归属权，设备使用者、大数据服务方、服务器管理方、保险机构等对数据的归属有不同的意见。物联网和人工智能在保险行业需要海量的用户数据来支撑，但保险公司的数据是其业务的核心机密，很难形成共享，更难拥有完整的用户数据。目前保险机构得到保险投保人的信息更多的来自于公司历史投保数据、投保人自行提供的健康报告、医保机构和医院的部分数据。基于大数据的保险行业框架搭建缺少顶层设计，只有单一的业务解决方案，不能全面理解物联网业务的进行，物联网金融整合系统框架的难以形成。硬件方面各类传感器、监测系统和相关管理系统的开发升级成本很高，提高了保险公司管理的运营成本。物联网技术平台基础难统一，传感器各种传输协议各不相同，产家各自为政，产品的产互数据协议不能达成一致，导致大量的数据不能真正使用得当，未来在体系层次建设和数据共享方面还需要达成一致。政府应该牵头搭建保险数据共享平台，以国家保险大数据信息整合为目的，推动保险公司、医疗机构和医保部门等大数据资源平台的建设，加强保险行业数据和其他相关产业数据的互通性，研究出共同利益机制，促进数据在平台内的共享。

（三）技术和人才成熟度问题

物联网及人工智能都是正在发展过程中的新技术，在保险行业的应用还不太成熟。物联网系统运行成本偏高，延缓了其在保险行业推广的进度。物联网的核心部件传感器对单一场景普遍适用，但多传感器的并联运行却容易引起数据冗余，服务器处理压力过重，另外传感器受外界环境因素的影响比较大，造成性能降低达不到预期功能效果。人工智能在保险行业的应用还不太成熟，当前的系统基本上还只是处在规则的引擎阶段，人工智能的关键是深度学习，训练人工智能系统必须通过大量的案例和经验来进行，保险科技人才的缺乏使得这个问题更加突出，掌握物联网及人工智能技术的专业人才不熟悉保险行业变化较快的规则，保险行业又非常缺精通保险科技的专业技术人才，保险的专业技术性比较强，物联网和人工智能方面的专业性更强，因此招聘熟悉保险行业的保险科技人才成为各大保险公司竞争的主要方向。同时保险行业对员工的培训也应该如此俱进，加强保险从业的非技术人员对新技术的理解和配合。目前，一半以上的保险公司都已经开始着手配置物联网和人工智能的专业团队，比较小的保险公司也在积极与相关专业公司寻求合作。目前保险公司的人才需求与相关大学保险专业人才的培养存在着结构性矛盾，保险公司不能单一的指望大学培养出适合本公司的保险科技人才，要重视员工的科技技能培训和深造，鼓励保险专业人员通过进修、培训的手段来提升自身的科技运用能力，加强培训过程中复合型人才的打造。

结 语

物联网及人工智能作为保险科技的代表，是保险业发展的核心技术力量，保险科技人员正在不断努力致力于物联网及人工智能在保险行业创新发展。保险科技的发展，正在帮助我国保险行业努力提高工作效率、促进保险业的可持续发展，将会使保险行业以一个新的形象展示出客户面前。

（作者单位：保险职业学院）