人工智能在保险理赔中的应用

人工智能在保险理赔中的应用

王锴

作者身份证号： 14010619840922****

摘要：国家科技实力的增长，促使技术不断发展、优化。将当前较为先进的人工智能（AI）技术，引入到保险行业的理赔工作中，能够产生良好的经济效益。在现实进行保险理赔的业务中，全流程涉及的内容繁多，并且计算、分析工作都较为复杂，若将人工智能技术与其进行融合，不仅提高了整体工作的效率，还强化了服务的质量。基于此，本文重点分析了保险理赔中的人工智能优势、技术种类，同时，细致阐述了相应技术在多种保险理赔中的应用，供参考。

关键词：人工智能；保险理赔；智能风控；智能定损

引言：伴随社会经济的快速发展，保险行业发生了巨大的变化，以往的工作模式逐渐在新时代中显示出了弊端，特别是在目前的“互联网+”背景下，积极推广线上的业务形式，不仅成为未来关键的发展方向、趋势，还可以推动行业的快速迭代。人工智能技术（AI）是计算机科学中的关键分支之一，其能够从人类的业务处理经验中归纳、总结、提炼出高效的算法，以期逐步取代人类的流程化任务。将其应用在理赔工作中，可以减少人员的工作量，提高精准程度，保障服务质量。

一、人工智能技术的应用优势

保险理赔工作是保险行业中的重要核心内容，同样还是行业运行过程中的关键内容。在当前的信息时代中，人工智能技术在保险理赔的工作中，展现出了关键作用，并且还有一部分的大型保险公司创建出了专项的线上理赔智能系统，研究开发出相应的软件，不仅改善了该环节中的工作效率，还提升了服务质量，合理解决了其中的理赔时效、保险欺诈的难题。

通过将人工智能、大数据等一系列的技术手段与保险业务实践经验相结合，技术专家能创建出完善的理赔系统。在学习阶段，依据该系统来多角度收集与保险相关的信息，之后根据人工智能系统的训练功能，对行业理赔方面的案例进行综合性分析、评估，并形成具备标准化流程的模型。在应用阶段，当被保险人提出理赔申请后，可以使用人工智能系统的推理功能，对重要内容进行收集，并传送到训练好的人工智能的模型中，其根据现场的具体情况、物品损坏程度等，与理赔系统模型进行比对，提出适宜的定损内容。这不仅提升了工作的效率，还降低了对人工的依赖，提升了保险理赔工作的科技含量^[1]。

二、保险理赔中的人工智能技术

人工智能技术主要是依据计算机的使用，其能够从人类的业务处理经验中归纳、总结、提炼出高效的算法，以期逐步取代人类的流程化任务。人工智能行业先驱之一，美国卡内基梅隆大学教授Tom Mitchell，曾经给人工智能确定了相应的定义：“人工智能是一门与知识相关的学科，以及如何展现知识、获得知识、应用知识的科学。”通俗来讲，人工智能技术的主要研究方向，是如何利用计算机去完成人能够达到的效果。在保险理赔工作中，主要涉及的人工智能技术，包括智能识别、定损、数据风控等方面的手段。

（一）智能识别

智能识别的技术，主要包含了对人脸、语音、生物特征等方面的识别工作，能够对理赔人员的身份信息进行确定。通过对人脸识别、语音识别技术的利用，可精准的对被险保人的特征进行识别，将这两项技术应用在保险业务办理的阶段中，便能够达到足不出户的保单保全、信息变更、地址修改、退保等多方面的操作。客户无需进入到营业网点，只需上传自身的面部特征图片，之后依据相应的识别方式，来对图像中的面部特征进行识别，并需要客户本人进行确定，减少了人工操作的任务量，还提升了处理工作的时效性，改善了顾客体验感受。同时，光学字符识别（OCR）技术，还可以应用在证件、表单的识别中。在传统的理赔流程中，工作人员需要对证件信息材料进行审视核查。现在只需要依据该技术来对其中的信息进行采集，便能完成对客户的识别工作，大幅提升了工作的效率、精准程度。

（二）智能定损

智能定损的技术手段，主要是用在保险公司内部的理赔案件之中，通过与以往的案例具体情况进行结合，再应用人工智能具备的学习技术，对其开展深层次的发掘，以此找出其中具备的动态定损、计算工作模型。在客户提出相应的索赔申请，以及为客户进行定损时，具备人工智能的系统便会依据相应计算方式，来得出具体的定损金额、赔付方案等内容，这不仅避免了其中流程较长、复杂繁琐的操作，还可让一部分的案件实现自动化的定损核算、理赔，从而将整体工作的时效性大幅提升，同时还减少了过程中产生的成本。

（三）智能风控

在日常的保险业务中，智能风控模型主要应用在反欺诈、打假的过程中，能够在一定程度上提升整体的效率情况。将大数据技术与智能风控模型相结合，能够生成相应的规则内容，保险公司人员依据此来对客户的征信情况、出险数据开展筛选、排查工作，并与数据库中的信息进行比对。面对已经排查到的风险案件，再开展人工的处理模式，这可以在一定程度上减小工作范围，缩减其中的无效工作，提高案件调查过程中的精准度

^[2]。

以上所提及的几种技术手段，是人工智能在保险理赔过程中的具体应用。同时，在保险领域中，还使用到了其他的人工智能技术，例如：人工智能系统的客服，不仅能够让保险理赔方面的条款内容、工作流程更加的透明化与可视化，还可以将工作效率进行大幅提升，并提供出实时性的咨询服务。通过将人工智能技术应用在业务的流程中，能在一定程度上减少人工成本、提升完成效率，甚至还能够将服务工作的质量优化，让以往的被动模式转变为主动化。

三、人工智能技术在保险理赔中的应用

在保险公司进行理赔的过程中，大多数是因为车辆、人员方面产生的。在相应案件发展的过程中，主要可以将其分为四部分：

一，对事情的真实性进行判断，主要指事故是否真实存在，还是人为的摆放，或是进行了“拼接”工作。二，对事故的整体情况进行判断，该环节是要在保证真实性的前提下，开展深层次的核实工作，判断其是否存在故意性、是否在保险的承保范围内、是否存在责任免除等。三，对事故之中的责任情况进行断定，主要是根据事故中当事人的承担的过错程度，来对承担属性、责任比例情况进行判断。四，对事故的损失进行断定，主要包括了当事人的损伤状况、伤情诊断结果、预后等一系列的情况，并从真实、合法、合理、关联几大方面，来断定医疗、务工、护理等一系列项目中的具体金额情况。以上的第一、二条被称作为案件的定性，能够将其纳入到反欺诈工作范围内。当前，国内较多的保险科技(InsureTech)公司都在该方面取得了良好的效果。在第三步在进行的过程中，需要依赖当地交警部门的协调^[3]。

（一）提高准确度

将人工智能技术应用在保险理赔的工作中，能够将技术的应用精准度大幅提升。例如：西方发达国家早在几十年前，便已经开始了对图像识别技术的研究工作，当前，该先进技术已经被应用在较多先进产品中。人工智能技术在应用的过程中，图像识别可以每天检测到2.5万的案件，以及20万的车辆损坏图片。目前，全新的图像识别技术，其在应用过程中的精准程度已经高达了96%。在检测案件数量增加的情况下，其中模型还在不断地接受训练、学习，从而让其内部的精准程度大幅提升。

（二）引入理赔流程

将人工智能技术的平台，引入到理赔的工作流程中，取得了良好的效果。例如：美国传统保险巨头的生命保险（MetLife），便在五年前开始在工作中引入IBM的人工智能化平台，其取代了以往的30多名保险索赔计算工作人员，大幅提升了过程中的计算效率。在现实应用的过程中，人工智能系统主要负责的工作内容，便是对医生撰写的证明、其他内容进行阅读，以及对保险理赔资金所必需的内容进行采集，核对客户签订的保险合同，从而高效、科学地避免发生阻止赔付、工作疏忽等方面的情况。

（三）智能确定损失

通过将人工智能技术应用在定损工作中，让其逐渐向智能化发展。例如：在2017年6月，蚂蚁金服在北京宣布，向保险行业暂时性的全面开放技术产品——“定损宝”，其中其依据人工智能技术，来对保险定损业务中人工作业的流程进行模拟，帮助其能够完成自动化的工作。“定损宝”在应用中，主要是使用深度学习图像的识别、检测技术，让人工智能技术代替查勘人员的眼睛、大脑，之后依据云端的计算方式，来对照片中的信息进行识别，在将其与保险公司连接之后，便可以在几秒中，得出精准的定损工作结果，其中主要是包含了受损零件、维修计划、价格情况，以及出险之后对来年保修工作产生的影响等。

（四）智能开展理赔

将人工智能技术应用在理赔中，会让工作逐渐向智能化转变。例如：国内的平安产险便将该技术应用在理赔全流程管理中，以此来创造出了先进的“智能理赔”等一系列服务种类产品，促使相应被承保人能够在短时间内来获得需要的信息和解决方案，以及对损坏情况进行智能化的查看，以便在短时间内完成对小额事故的快速理赔工作。例如：在太平洋保险公司内部，其在2016年7月便推出了车险理赔工作中的“太好赔”产品，并逐步实现了过程中的智能化转变。其在面对风险程度较低的案件时，可以根据自动化的报案、查勘、报价、核损、理算等一系列的环节，完成了工作的智能化全覆盖效果，同时，还减少了过程中需要进行流转、等待的工作，真正达到了“小案件、秒赔付”的效果，提升了客户在该方面的体验^[4]。

（五）理赔工作反欺诈

保险理赔的过程会包含丰富的信息内容，例如：查勘、保单、出险等一系列的结构化和非结构化数据。将人工智能技术应用在该过程中，不仅能对其中大量非结构化数据进行识别，还可实现海量信息的关联组合工作，并在该前提下生成相应的模型，从而让理赔过程中工作实现自我优化，提高其中的反欺诈概率。例如：在2018年IBM与吉贝克进行合作，共同研究开发出了“在人工智能系统基础上的保险理赔反欺诈解决措施”，还将其成功地登录到了IBM的官网内部，之后便成为了IBM大数据、分析“明星产品”的首要关键内容。通过将该系统应用在健康保险中的反欺诈领域之中，并依据更加先进、实用的解决措施，来帮助保险企业进行风险防控，之后在理赔中的反欺诈重点内容中，提取出关键的信息，选取存在的重要特征，从而制定出适宜的反欺诈工作模型。

（六）逻辑内容智能化

在进行保险理赔的过程中，数据、计算方法都是人工智能使用的底层逻辑内容，同时，二者分别是技术在应用中的关键基础、驱动条件。为此，在智能化实现人伤案件损失情况核定的逻辑时，能够将其分为以下几方面：

一，实现特定的文本、视频等相应数据采集获取智能化，例如：对医疗活动费用进行核定的模块。二，对已经获取的数据计算方法进行预处理、分析工作，之后对其中的内容进行可视化，例如：多维标度分析工作。三，利用有监督、无监督的学习模块，来对其中存在的规律进行探寻，并将采集到的内容归纳成为一个模型，再开展相应的海量训练工作，促使人工智能系统能够在当前的工作环境不断适应，可以应对工作中的复杂情况，最后与该方面的专家人员，共同对模型的可靠程度进行验证。四，对前面的几点操作进行迭代，依据更多种类的模块内容，来创建出多样化的模型，之后创建出“规则与机器学习”的混合式模型，并在工作中不断对其进行优化，从而实现智能理赔，完成对人伤案件整体损失情况，进行科学合理的核定。

（七）采集工作智能化

保险中的信息主要包含以下几方面：一，是客户人员的基本信息内容，例如：姓名、年龄、户籍、性别等一系列方面内容；二，是关键性的伤情状况信息内容，例如：诊断结构、手术方式、治疗手段、误工期限、伤残状况等。在进行信息内容的获取时，保险、科技公司具备较为深层次的研究工作，以及实际案例应用经验，例如：通过对人员身份证件、银行卡等方面的识别技术，来在短时间内，获取其各种基础的信息内容，以及在银行账户方面的数据，并且精准程度接近100%；通过使用光学字符识别手段，来对病历中的伤情诊断情况、治疗信息内容、医疗清单的费用信息进行精准识别，能够让准确程度高达99%。在日后的工作中，需要在当前已经取得的成就基础上，开展更深层次的研究、创新、优化工作，实现对人员基础信息、伤情状况的全面覆盖，解放人工操作，提升整体效率。

（八）损失判定智能化

依据对人体识别方案进行深层次的学习，来提升图像、视频中人体相关信息内容的精准识别程度，并在该前提下完成具体情况的检测、追踪、关键处定位、属性分析，最后实现损伤情况的判定。例如：将人工智能技术投入到日常理赔工作后，面对浅表损伤的判定时，相应工作人员、客户本人只需要对受伤的区域进行拍照、分析即可；在面对非浅表的损伤情况时，只需要提交相关的影像内容、诊断报告即可，系统便会对以上的信息进行自动识别、分析。之后依据海量的诊断、理赔案件数据的积累，来精准地判定损伤情况，并智能化地开展伤情报价工作。

（九）报价信息智能化

以往人伤案件在理赔的过程中，需要依据人工的方式，来对医疗费用、误工费用等一系列的数据内容进行审视核查，并且持续的时间很长。通过将人工在智能技术引入到工作中后，相应公司便可以依据临床路径的理念内容，针对国内目前的相关数据信息、信息获取与损失判定智能化，以及海量历史案例情况、伤者的性别、年龄、案发地点、损失参与度等一系列因素进行考虑，从而深层次完成伤情报价中的人工智能化改变。

（十）费用评审智能化

如前文所描述的情况，目前，一部分的车险人伤案件，特别是与第三者伤人案件相关的，都会因为患者主导、医院医生等一系列的内容，使得花费的金额、进度不能受到承保人员、公司的控制，为此，在对该方面进行理赔的过程中。评审工作的合理性至关重要，以往都是以人工的方式来进行开展，效率相对较低。在引入人工智能技术之后，保险公司便可以根据目前的法律规定内容、智能收集的数据信息、智能定损程度、《车险反欺诈代码集》中20多种欺诈因子，以及智能人伤理赔系统中的措施、步骤，来创建出合理的评审模型，实现过程中的智能化^[5]。

总结：综上所述，国家科技实力的快速发展，让人工智能技术在保险行业中得到了大规模应用。保险理赔工作涉及了大量的数据，将人工智能技术引入之后，便提升了服务的质量和效率。通过对人工智能技术的应用优势、保险理赔中的人工智能技术、技术的具体应用进行细致分析后，我们能够了解到，人工智能技术已经对当今的保险科技行业产生了多角度的影响。为此，保险公司需要顺应当前的时代发展，并在公司自身战略目标、经济实力、人才储备等方面的基础上，来编制人工智能的未来计划，实现客户体验的提升，展现自身的经营价值。

参考文献：

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