保險(xiǎn)公司正在尋求利用所有客戶數(shù)據(jù)，一些最大的保險(xiǎn)公司聲稱正在積極收集新的數(shù)據(jù)源：來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

車內(nèi)傳感器、智能手機(jī)和智能電器等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以向保險(xiǎn)公司發(fā)送關(guān)于產(chǎn)品使用和駕駛習(xí)慣等數(shù)據(jù)。反過(guò)來(lái)，可以將這些數(shù)據(jù)輸入人工智能（AI）算法，從而使保險(xiǎn)公司可以提供基于風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)和其他受歡迎的服務(wù)。如果保險(xiǎn)公司不重視物聯(lián)網(wǎng)和人工智能對(duì)其行業(yè)的影響，那么在未來(lái)幾年內(nèi)，它們可能會(huì)遇到競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題。

在本文中，我們將深入探討如何在使用客戶數(shù)據(jù)（例如來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)）的背景下，將人工智能應(yīng)用于保險(xiǎn)業(yè)，以減輕風(fēng)險(xiǎn)，獲取新客戶并提高運(yùn)營(yíng)效率。我們將重點(diǎn)放在三個(gè)特定領(lǐng)域的保險(xiǎn)活動(dòng)上：

▲汽車保險(xiǎn)

▲家庭保險(xiǎn)

▲健康和人壽保險(xiǎn)

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)的廣義術(shù)語(yǔ)，該技術(shù)可以從各種類型的傳感器（如汽車、家庭和醫(yī)院）收集、記錄和傳輸數(shù)據(jù)。

這包括車輛和家庭設(shè)備，如Amazon Echo或Google Home，或醫(yī)院的醫(yī)療設(shè)備或遠(yuǎn)程信息處理（電信和IT的集成，以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)操作遠(yuǎn)程設(shè)備）。所有這些設(shè)備都在不斷收集客戶數(shù)據(jù)，而保險(xiǎn)公司可以通過(guò)多種方式使用這些數(shù)據(jù)。

InsuranceNexus最近發(fā)布了他們的“聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)報(bào)告”，該報(bào)告結(jié)合了500名從事保險(xiǎn)和相關(guān)行業(yè)的人員的反饋。InsuranceNexus在其報(bào)告中指出，物聯(lián)網(wǎng)目前在汽車、家庭和健康領(lǐng)域最為成熟。他們報(bào)告中的下圖說(shuō)明了這一點(diǎn)：

汽車保險(xiǎn)

如今大多數(shù)汽車都安裝有一系列傳感器和電子芯片，可以測(cè)量和傳輸有關(guān)車輛速度、加速度、位置、路線圖等數(shù)據(jù)。

加速度計(jì)傳感器可以不斷測(cè)量和收集有關(guān)車輛的數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)可用于識(shí)別駕駛員在道路上的行為是否危險(xiǎn)。

車輛遠(yuǎn)程信息處理和連續(xù)記錄的電子控制數(shù)據(jù)現(xiàn)在非常有價(jià)值，可以抑制汽車保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)。

使用此類設(shè)備數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)最早是從汽車行業(yè)開(kāi)始的，這并不奇怪，InsuranceNexus調(diào)查中的大多數(shù)受訪者都認(rèn)為，該行業(yè)最適合物聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)。

報(bào)告中的受訪者認(rèn)為，人工智能軟件可以幫助保險(xiǎn)公司更好地了解客戶。在汽車領(lǐng)域，與家庭或健康保險(xiǎn)相比，獲取此類數(shù)據(jù)更為容易。

報(bào)告中的數(shù)據(jù)似乎表明，業(yè)內(nèi)專家一致認(rèn)為，利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行保險(xiǎn)可能是保持競(jìng)爭(zhēng)力的必要條件。13%的受訪者表示，他們的組織擁有積極的商業(yè)化聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品，這有助于他們獲得市場(chǎng)份額。

但是，大多數(shù)汽車保險(xiǎn)公司似乎并不認(rèn)為聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品是現(xiàn)有產(chǎn)品的替代品，而是將其作為現(xiàn)有產(chǎn)品的補(bǔ)充來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷。

保險(xiǎn)公司自身似乎在數(shù)據(jù)能力和創(chuàng)新文化方面發(fā)展緩慢。

一些公司現(xiàn)在已經(jīng)推出了聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品，其駕駛員可以為更安全的駕駛行為支付較低的保費(fèi)。同樣，保險(xiǎn)公司可以使用人工智能算法，通過(guò)遠(yuǎn)程信息處理來(lái)減少事故發(fā)生的可能性，防止欺詐，推薦產(chǎn)品等等。

物聯(lián)網(wǎng)傳感器和汽車遠(yuǎn)程信息處理數(shù)據(jù)的可用性已導(dǎo)致人工智能在汽車保險(xiǎn)中的應(yīng)用，如駕駛員行為監(jiān)測(cè)和保險(xiǎn)市場(chǎng)分析。我們將在下面詳細(xì)討論這些應(yīng)用。

駕駛員行為監(jiān)測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法正在應(yīng)用于客戶駕駛數(shù)據(jù)，以幫助保險(xiǎn)公司為其客戶開(kāi)發(fā)產(chǎn)品。例如，Progressive Insurance聲稱他們基于從客戶收集的數(shù)據(jù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。Progressive表示其數(shù)據(jù)收集移動(dòng)應(yīng)用程序Snapshot迄今已從客戶那里收集了140億英里的駕駛數(shù)據(jù)。通過(guò)使用此數(shù)據(jù)識(shí)別出“風(fēng)險(xiǎn)較小”的駕駛員，Progressive Insurance為該駕駛員提供更具競(jìng)爭(zhēng)力的保費(fèi)優(yōu)惠政策。

家庭保險(xiǎn)

就物聯(lián)網(wǎng)在行業(yè)中的應(yīng)用程度而言，家庭保險(xiǎn)位居第二。家庭保險(xiǎn)和汽車保險(xiǎn)市場(chǎng)之間的主要區(qū)別在于，隨著自動(dòng)駕駛汽車的普及，將導(dǎo)致部分車險(xiǎn)產(chǎn)品需求量下降，甚至消失。另一方面，隨著傳感器在消費(fèi)者家中的應(yīng)用，家庭保險(xiǎn)市場(chǎng)在未來(lái)只會(huì)越來(lái)越大。

但就人工智能項(xiàng)目而言，家庭保險(xiǎn)市場(chǎng)略顯棘手。汽車中的遠(yuǎn)程信息處理數(shù)據(jù)主要與速度、GPS數(shù)據(jù)有關(guān)，而家庭保險(xiǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)則包括Amazon Echo或Google Home之類的家庭設(shè)備，以及其他連網(wǎng)智能設(shè)備。

保險(xiǎn)公司面臨的挑戰(zhàn)是，他們需要將這些有限但持續(xù)流動(dòng)的家庭物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)輸入算法，以進(jìn)行可操作的社會(huì)學(xué)分析，進(jìn)而可以更好地了解特定客戶帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

報(bào)告指出，保險(xiǎn)公司在這一領(lǐng)域面臨的最大挑戰(zhàn)是確定使用物聯(lián)網(wǎng)家庭數(shù)據(jù)可以預(yù)測(cè)哪種風(fēng)險(xiǎn)。（來(lái)自物聯(lián)之家網(wǎng)）與來(lái)自汽車的數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)）不同，來(lái)自家庭智能設(shè)備的數(shù)據(jù)在某種程度上是非結(jié)構(gòu)化的，并可能以幾種不同的格式收集。理解所有這些數(shù)據(jù)并從中得出實(shí)際可行的見(jiàn)解是一個(gè)棘手的問(wèn)題。

報(bào)告還發(fā)現(xiàn)，58%的受訪者參與了試點(diǎn)項(xiàng)目，而14%的受訪者表示他們已經(jīng)在市場(chǎng)上有了商業(yè)化的產(chǎn)品。但只有2%的受訪者表示他們的整合完全成功。

所有這些都清楚地表明，基于物聯(lián)網(wǎng)的家庭保險(xiǎn)人工智能分析市場(chǎng)目前還處于初級(jí)階段。此外，數(shù)據(jù)還表明，在不久的將來(lái)，該領(lǐng)域中的一些AI供應(yīng)商和保險(xiǎn)供應(yīng)商的內(nèi)部項(xiàng)目將變得越來(lái)越普遍。

這些新產(chǎn)品可能會(huì)有效地使用人工智能來(lái)預(yù)測(cè)有關(guān)客戶的一些事情，從而幫助降低風(fēng)險(xiǎn)水平。

此外，來(lái)自家庭設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)盡管預(yù)計(jì)在未來(lái)會(huì)大幅增長(zhǎng)，但其數(shù)據(jù)量仍達(dá)不到支持許多AI項(xiàng)目的水平。

此外，在維護(hù)、存儲(chǔ)和管理客戶信息方面，保險(xiǎn)公司可能還需要處理許多與隱私相關(guān)的社會(huì)問(wèn)題?？蛻粢膊惶赡茉试S保險(xiǎn)公司從他們家中的日常生活中獲取數(shù)據(jù)。

此類應(yīng)用的一個(gè)例子涉及智能家居監(jiān)控和緊急援助以及家庭保險(xiǎn)政策。這個(gè)想法是，如果客戶接受保險(xiǎn)公司提供的技術(shù)，以降低諸如煤氣泄漏、水災(zāi)或財(cái)產(chǎn)被盜等事故的可能性，那么保險(xiǎn)公司就可以以降低保費(fèi)的形式回饋客戶。

但是，這種類型的應(yīng)用可能包括允許保險(xiǎn)公司在客戶家中安裝攝像頭和其他傳感器。

健康和人壽保險(xiǎn)

健康和人壽保險(xiǎn)領(lǐng)域可能會(huì)因聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)而發(fā)生巨大變化，因?yàn)樵擃I(lǐng)域可以獲得大量歷史保險(xiǎn)索賠和患者記錄。

但是據(jù)InduranceNexus稱，到目前為止，這些領(lǐng)域采用AI技術(shù)的步伐相對(duì)較慢。醫(yī)院現(xiàn)在正在安裝智能醫(yī)療設(shè)備，而一些消費(fèi)者則正在使用可穿戴的健身跟蹤器來(lái)測(cè)量心率、每天活動(dòng)時(shí)間等信息。

由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，因此我們預(yù)計(jì)該領(lǐng)域?qū)⑹芤嬗诨谖锫?lián)網(wǎng)的應(yīng)用。

與汽車保險(xiǎn)不同，只有30％的公司提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的健康保險(xiǎn)產(chǎn)品。

一些保險(xiǎn)公司現(xiàn)在正在利用醫(yī)療數(shù)據(jù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)了解患者的生活質(zhì)量。例如，基于不同類型癌癥及其治療相關(guān)數(shù)據(jù)，以及營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù)的人工智能算法可以幫助預(yù)測(cè)癌癥患者的生活質(zhì)量。

這些類型軟件可以利用可穿戴技術(shù)和其他傳感器的數(shù)據(jù)得出這樣的預(yù)測(cè)。

在健康和人壽保險(xiǎn)領(lǐng)域，擁有物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)健康問(wèn)題和疾病的可能性，并為健康狀況更好的客戶提供更低的保費(fèi)，可能最為關(guān)鍵。人工智能軟件可以幫助識(shí)別這些客戶，并根據(jù)每個(gè)客戶的情況自動(dòng)對(duì)他們進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。

過(guò)去，這些保險(xiǎn)費(fèi)是在進(jìn)行醫(yī)學(xué)檢查后手動(dòng)設(shè)置的。如今，保險(xiǎn)公司可以利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)更精確地進(jìn)行人壽保險(xiǎn)承保。

根據(jù)InsuranceNexus的報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)人工智能將應(yīng)用于保險(xiǎn)業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域。在汽車領(lǐng)域，旨在提高駕駛員安全的產(chǎn)品正在出現(xiàn)，從而為保險(xiǎn)公司提供動(dòng)態(tài)的保單定價(jià)和運(yùn)營(yíng)效率。

在家庭保險(xiǎn)中，智能家居設(shè)備和智能手機(jī)的客戶使用模式現(xiàn)在被視為衡量風(fēng)險(xiǎn)的潛在重要資源。在健康和人壽保險(xiǎn)領(lǐng)域，遙測(cè)技術(shù)(如健康跟蹤數(shù)據(jù))正開(kāi)始添加到傳統(tǒng)的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，以獲得更實(shí)時(shí)的患者風(fēng)險(xiǎn)視圖。