Page 17 - 保险决策参考2019年1.2合刊

保险决策参考

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人工智能及数字科技

数字客户旅程不仅要求人工智能实现传统理赔决策的

自动化，而且需要建立 IT 架构，支持与客户的实时数字交
互。例如，英国大型车险公司 Ageas 正与创企 Tractable 合

作，整合最新的人工智能和图像识别应用，实现索赔案例类

型的自动划分和处理。 以下三个模块为 AI 赋能实时交互奠

定了基础：

◆ 索赔特征预测

人工智能有助于推断索赔的未知特征，如欺诈、全损或

诉讼的可能性，从而加快其下游处理速度。例如，一家欧洲

保险公司通过实施基于人工智能的欺诈检测系统，显著提高

了欺诈检测的准确性，同时减少了人力成本的投入。
◆ 理赔案例细分

人工智能算法可以利用索赔的事实特征和预测特征，通

过复杂性对索赔案例进行区分。基于这种细分，索赔可以分

配到特定的下游处理流程：全数字化自助服务(例如，自助

选择维修店)，或是针对更复杂的案件的处理程序(例如，具

有较高诉讼风险的案件)。

◆ 支持索赔处理
人工智能还支持为特定索赔寻找最优处理流程：例如，

一家全球保险公司利用人工智能派生业务规则，识别适用于

自动化流程的清晰而简单的索赔案例。一家意大利保险公司

甚至更进一步，开发了一种“最佳匹配”路径法，为特定案

例寻找经验最丰富的索赔处理程序，显著提高了其索赔处理

的准确性。(见表 4)