AI颠覆保险的固有面貌个性化服务促进购买决策

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减轻经济损失、降低风险水平一直是人类追求的目标，由此产生的事业也随着人类文明史而前行。

早在公元前 1750 年至 1755 年，巴比伦国王汉谟拉比就制定了我们今天所知的海上保险的原始条款。 1666年伦敦大火后，克里斯托弗·雷恩爵士在他的伦敦金融城建设计划中首次提出了“保险公司”的概念。如今，全球保险市场总估值高达1亿美元，众多领先的商业寿险、财产险、意外险，甚至健康和医疗险公司都在其中寻求自己的生存空间。

在这种背景下，新兴的“保险科技”解决方案公司决定引入大数据、机器学习和人工智能（AI）功能，从而彻底颠覆保险业务的固有面貌。在最近发表在哈佛商业评论的一篇文章中，作者观察到传统公司实际上需要转向一种数据驱动的新业态——“传统保险公司数据更加丰富，但普遍依赖固有的精算方法；相应地，Lemonade 和 Traffic 等初创保险公司已经开始使用机器学习技术来分析和使用数千个数据元素来提供个性化服务并促进保险购买决策。”

< span>只要将深度数据储备与这些机器学习/AI功能相结合，传统保险服务商就可以制定广泛覆盖新受众的产品策略。GlobalData 2021年4月发布的报告预测，2019年至2024年，AI的收入保险行业的平台将增长 23% 至 34 亿美元。结合这一历史趋势，我们有幸与 Traffic 联合创始人兼 CEO Paul Ford 进行了面对面的交谈，并谈谈这种新兴的保险科技领军者利用大数据、机器学习和人工智能技术改变保险业的运作方式。Traffk 的目标是打造“数据驱动的承保和保险d发行平台”，即从成立之初，就利用现代数据和分析工具/技术，深入理解风险内涵，全面推动承保流程现代化转型。

Paul Ford 在保险行业拥有丰富的经验和深厚的知识。他的职业生涯始于 Farmers Insurance，后来在 Aetna 担任金融保险承销商。正是在Aetna工作期间，面对公司的第一个直接消费者健康计划（HSA）保险，福特隐约感受到了保险业的未来。之后，福特去了Marsh & McLennan旗下的美世，在那里他专注于利用大数据技术改变保险行业的做法，从而优化医疗和保健保险的具体定价。之后，福特负责开发解决方案，以控制 Safeway Health 不断上涨的保险成本。凭借如此全面的专业积累，他终于在 2015 年 8 月创立了 Traffick。

通过观察，福特发现“大多数保险公司不知道如何构建海量产品数据的。 40 多年前，他们更多地依赖人口统计信息。然而，由此产生的策略必然会在定价上不准确，许多公司将错失巨大的财务机会。”麦肯锡在2021年3月发布的《保险2030——人工智能对保险未来的影响》报告中预测，“人工智能及相关技术将对保险行业的分销、承保、定价、理赔等环节产生巨大影响。先进的技术和数据给这些环节带来了各种变化，一切几乎都可以实时完成。”

Traffk本质上是一家数据和分析公司，其核心在于在应用大数据、机器学习和人工智能技术重塑保险业面貌方面。正如福特所说，“我们正在将保险业务转变为大规模的数据科学活动。”具体来说，Traffic的承保分销平台利用海量垂直数据加上4000条数据特征分析消费者行为、理赔活动、购买意向，优化信号和产品推荐，为保险公司提供报价单更接近买家想要看到的。福特补充说，“保险公司有很多数据。我们的目标是利用这些数据与各种保险业务合作伙伴一起设计和创造创新的保险产品。”

Ford 认为保险公司必须不断发展以适应不断变化的客户人口趋势和偏好。例如，福特提到了习惯于在网络世界中游荡的千禧一代，并指出“我们正在调整我们原有的策略以适应新的受众。”他还特别提到了保诚等传统保险公司，最近推出的2019年收购的技术被整合到新的Assurance IQ解决方案中，Assurance IQ提供了一个直接面向消费者的平台，可以极大地提升用户在购买个性化医疗时的实际体验和

疫情期间，保险行业数字化转型全面加速，让越来越多的消费者购买到适合自己的保险解决方案通过数字化渠道，在这一浪潮下，领先的保险公司也纷纷投入数字化转型计划，Traffk等保险科技公司显然能够帮助传统保险公司设计更具价格竞争力的产品，为消费者提供必要的服务，并带来更高的保险购买率为消费者和保险代理人带来效率和便利。

Paul Ford 还设想s 未来。他认为，在数字时代，只有能够快速分析、快速适应和利用数据做出高质量的商业决策并为客户提供服务的企业才能在市场竞争中获胜。观察现实后，罗德认为“我们相信人工智能和机器学习技术的普及不会带来反乌托邦、甚至可怕的灾难性未来。相反，我们决定脚踏实地，真正利用机器学习和人工智能技术，逐步解决一些非常基础的问题。”

文章来源：《决策与信息》网址: http://www.jcyxxzz.cn/zonghexinwen/2021/0714/1196.html

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