智能商业赋能保险行业

湖畔大学曾鸣教授在谈论未来十年智能商业时代，谈到了人工智能的两个特点，数据智能和网络协同。

未来的人工智能商业时代，离不开大数据，对于互联网企业来说谁拥有越多的数据，谁就是赢家。机器学习到智能觉醒就在于源源不断的数据积累，进行深度学习。

过去的传统商业模式是稀缺垄断，走的是规模效应，走的是产品规模化生产，然后销售的的模式。不考虑用户需求。而互联网到人工智能的跨越，我们的商业模式是富余匹配，利用数据智能和网络协同技术来匹配用户需求，通过数据算法建立用户体验场景，然后再实现产品的定制化生产。人工智能是基于用户需求和数据场景来精准定位商业模式的。

传统的保险行业是标准化，规模化的产品配合人海战术的销售模式，来实现业绩增长，然而到今天的互联网时代，无论是行业口碑还是行业发展模式都已经到了拐点。

《2019中国保险行业智能风控白皮书》中指出，2018年以来，随着AI科技与保险行业的深度融合，保险行业开始进入“智能风控阶段”。深度应用人工智能、大数据、区块链和物联网等技术，实现智能预警和多维核验，保险行业风控效率提升、风控流程简化、风险隐患降低等方面将掀起一场新革命。

未来的保险行业发展模式，在金融数据 科技赋能的加持下，会有着怎样的变化呢？

保险 智能保险顾问

传统的保险走的是直销模式，销售团队和业绩主导，各类刻板的产品培训话术，很多代理人都陷入了一种复制粘贴模式，来解决消费者的各种问题咨询，而往往却无法提供系统和定制化的解决方案。到后来市场出现了专业咨询模式的经纪人角色，但是信息量的大小决定了方案的可行性大小，很多也只是依样画葫芦，做不到真正的定制化方案输出，解决用户的问题。

随着移动互联网的发展，大数据的应用，大量的消费者 对于保险的疑难杂症都被收集起来，然后变成了一个数据程序软件，当消费者搜索或者提出相关问题就会有对应的标准答案，这属于大数据机器学习的1.0版本。比如各类保险机器客服号。一问一答的引导式，显得有些机械呆板，只能算是保险知识百科全书的角色。

真正的保险智能投顾不仅能够根据用户咨询提出对应方案，还能基于海量用户数据，定制化的提高用户所需的保障方案。海量的用户数据，精确的算法推荐，定制化的用户场景体验是AI智能投顾的三个维度，缺一不可。

举个例子，今年四月份太平洋保险公司和竹间智能合作开发的-阿尔法智能保险顾问，出现在人工智能大会上，跟过去保险机器人不同的是，运用数据智能，结合了算法推荐，机器学习和情感模拟，用户场景模拟等精准的解决用户问题，并提供定制化的解决方案。

AI智能投顾定制化解决用户问题，提出解决方案。没有个人情感，个人利益，只有基于数据和用户场景的判断，对当下千万级别的代理人销售模式冲击很大，未来要么继续做一个话术营销拉人头，做业绩的保险销售，要么转型做一个专业的咨询，把AI智能变成自己的助手。

保险 智慧医疗

在特伦斯。谢诺夫斯基的著作《深度学习》，有一段关于皮肤病诊断的AI医疗论述。利用机器学习来提高医学诊断的准确性和效率，通过AI深度学习，把百万患者的医疗记录和2000种不同疾病的13万张皮肤病图像做成庞大的医疗数据库，通过不断地诊断测试各种皮肤疾病，进行反馈修正，使得其结果与20多位专家的专业诊断匹配。最后实现只需要通过一个智能手机拍摄皮肤照片就能实现准确高效的诊断。效率高，速度快。

对于未来的保险行业来说，如果过于依赖传统营销卖产品，而不利用数据智能，建立产品迭代 AI智慧医疗服务体系，会在未来的竞争中，处于弱势。

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出要围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务。

未来随着人工智能的深度发展，我们会充分发挥智能数据和金融科技的作用，建立全民健康医疗数据，匹配各类高端医疗科技，形成一个智慧医疗体系，更好的解决每个人和家庭的健康问题。目前各大保险公司也都加快了大健康和智能医疗的布局。举个例子，平安科技利用人工智能建立了智能医疗的矩阵。来实现智能医疗质量控制、智能疾病预测、智能分诊导诊、智能医疗影像筛查、智能辅助诊断和治疗、智能ICU重症管理以及智能随访患教等诊前、诊中、诊后全流程服务体系。

AI赋能智慧医疗，将会重塑保险行业口碑，让保险行业的服务体验真实落地。

保险 智能健康管家

未来的保险行业不能只是冷冰冰的产品，而是懂得运用AI人工智能技术，来实现智慧医疗和全方位的健康管理服务。真正的为每个家庭匹配优质服务。以产品迭代 智能医疗 智能健康管理为体系。成为每个家庭医疗和健康的智能管家。

综上：未来的保险行业，在人工智能的驱动下，将走向轻产品销售，重服务的模式。真正通过AI医疗和AI健康管理服务，为每个家庭保驾护航。