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      深度 | 宣稱專注做技術的螞蟻金服,到底為保險公司輸送了哪些“彈藥”?

      本文作者: 谷磊 2017-07-03 21:28
      導語:《麻省理工科技評論》2017 年度全球 50 大最聰明公司榜單發布,螞蟻金服作為唯一一家金融科技公司位列49,排在擁有1700名AI專職員工的百度之前。

      6月27日,《麻省理工科技評論》2017 年度全球 50 大最聰明公司榜單發布,螞蟻金服作為唯一一家金融科技公司位列49,排在擁有1700名AI專職員工的百度之前。上榜評論為:探索使用AI進行信貸業務,以及通過區塊鏈提高安全性。

      說起金融科技,大家會很容易聯想到Fintech這個詞,但螞蟻金服CEO井賢棟曾表示,盡管Fintech已經變成一個熱門詞匯,但我們更愿意用“Techfin”而不是“Fintech”來定義自己。他說:“這不是玩概念,而是從根本上的理念的不同。金融的核心是管理風險,“Techfin”是用技術,數據能力去助力金融,去服務那些普通消費者、普通商戶,去提升金融機構的風險管理能力,幫助他們全面升級。

      深度 | 宣稱專注做技術的螞蟻金服,到底為保險公司輸送了哪些“彈藥”?

      螞蟻金服保險事業群總裁:尹銘

      6月27日的幾乎同一時間,螞蟻金服在北京面向保險行業發布了一款重磅的人工智能產品——“定損寶”。雷鋒網對此產品和發布會進行了詳細的報道,該產品用 AI 模擬車險定損環節中的定損員作業流程,這也是圖像定損技術首次在車險領域實現商業應用。

      其實,螞蟻金服在保險方面戰略定位的達成也是一波三折,今年5月,在給員工的內部信中,螞蟻金服保險事業群總裁尹銘梳理了他赴任螞蟻至今的完整心路歷程:從希望幫保險公司賣保險,到研究保險買賣兩難中的溝壑,再到清晰指出螞蟻金服保險平臺今后只做一件事:專心做好技術。

      那么宣稱專注做tech的螞蟻金服,到底為保險公司輸送了哪些“彈藥”呢?今天雷鋒網就為大家盤點一二。

      基本情況

      據雷鋒網了解,螞蟻金服保險服務平臺,在公司內部被稱為保險事業群,正式成立于2015年,它的定位是“用技術助力保險機構,以此更好服務個人消費者和中小企業(Tech-Insurance)”。 

      一方面,它通過人工智能等技術,支持和助力保險行業實現轉型升級。目前已經同80余家保險機構深度合作,合作領域包括:區塊鏈技術精準扶貧、數據共創定價參考系統、圖像識別技術提效理賠、數據分析反欺詐打黑產等。

      另一方面,通過技術助力保險機構,更好服務個人消費者和小微企業,目前參與合作的保險機構通過螞蟻金服生態體系內各平臺服務消費者3.9億,其中80后90后占比超過80%。2016年全年線上理賠超過1億筆,智能客服實現千萬人次量級的保險教育、為新興共享經濟提供保障、消費保險使中小企業經營成本大幅下降等。

      據悉,目前螞蟻金服保險事業群超過200人的團隊中,近70%為技術和數據分析崗位。此外保險數據團隊還與螞蟻金服集團的人工智能、駐美國硅谷數據研究院組成“保險數據科技實驗室”,該實驗室擁有62項技術專利,匯集螞蟻金服集團全部技術資源為保險行業服務。

      一、區塊鏈技術

      深度 | 宣稱專注做技術的螞蟻金服,到底為保險公司輸送了哪些“彈藥”?

      區塊鏈是用分布式數據庫識別、傳播和記載信息的智能化對等網絡, 也稱為價值互聯網。是中本聰2008年在比特幣白皮書中提出地概念,并在2009年創立了比特幣社會網絡,開發出第一個區塊,即“創世區塊”。

      據維基百科介紹,區塊鏈技術基于去中心化的對等網絡,用開源軟件把密碼學原理、時序數據和共識機制相結合,來保障分布式數據庫中各節點的連貫和持續,使信息能即時驗證、可追溯、但難以篡改和無法屏蔽,從而創造了一套隱私、高效、安全的共享價值體系。

      2016年7月,全球咨詢巨頭麥肯錫于發布了一份區塊鏈研報,闡述了區塊鏈技術對保險業產生的影響。報告指出當時有20多家區塊鏈創業公司正在專注于研究區塊鏈在保險業的應用。麥肯錫將“最有前途的保險相關用例”分為三類:促進增長、提高效率和通過將關鍵程序自動化來降低成本,報告稱這些都對保險公司有積極的影響。

      最后麥肯錫認為區塊鏈技術完全適合保險商進行探索。但是這種技術的推廣還有很長一段時間要走,因為區塊鏈是一種分布式系統,它的價值主要取決于與競爭對手、供應商或其他人的合作。

      2016年年底,區塊鏈的創新和試驗應用被列為「十三五」國家信息化規劃的重點。

      同年,螞蟻攜手圖靈獎唯一華人獲得者,清華大學交叉信息研究院院長姚期智,成立數字金融科技實驗室,雙方在區塊鏈技術、人工智能、智能投顧等領域開展研究。

      對于螞蟻金服而言,有一個區塊鏈應用于公益保險的經典案例:

      100元現金捐贈,只能解決貧困家庭幾周之需,但100元保險,則可讓貧困家庭患難時具備一定經濟保障,甚至獲得“救命錢”。

      2016年7月,蘇北貧困縣泗洪縣政府嘗試聯合中國人壽、人保公司和螞蟻金服共同嘗試“互聯網+保險”精準扶貧計劃。為低收入戶投保綜合型保險,人均保費100元,保障范圍涉及疾病、意外傷害、家庭財產和教育。

      保費由當地政府和螞蟻金服公益平臺聯合籌措,賠付、查詢都可在支付寶APP中完成。這樣的嘗試,提高了扶貧效率,也促進了扶貧行為從粗放向精準轉型。截至2017年6月20日,共2224人次獲得理賠,理賠總計近759萬元。

      該平臺引入區塊鏈技術,捐贈者可實時查看到捐款金額、理賠額度、運營開銷等全部流程數據,而捐贈保險獲得者可查詢保險保障范圍、理賠進度。區塊鏈技術應用在保險扶貧領域,讓捐贈更透明,讓公益更高效。

      該模式很快得到復制。2017年1月,螞蟻金服上線“益起保”公益保險服務平臺,與公益機構合作,為更多人群籌措保險資金。首個項目與“大病醫保”公益基金會合作,為湖南貧困縣新晃的4萬名兒童募集大病保險費用,每份保額20萬元,承保公司為中國人壽。

      二、人工智能

      2016年3月AlphaGo用幾盤棋將人工智能推到了媒體和大眾面前,而此時螞蟻金服的人工智能團隊早已有大咖坐鎮。

      2014年,一位專注于機器學習和人工智能的專家加盟阿里巴巴并組建AI團隊,他就是螞蟻金服副總裁、首席數據科學家漆遠。

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      螞蟻金服首席數據科學家:漆遠

      漆遠是麻省理工媒體實驗室博士,普渡大學計算機系終身教授,擔任過機器學習權威雜志Journal of Machine Learning Research的執行編輯和全球機器學習頂級會議ICML的領域主席,獲得過微軟牛頓研究獎和美國科學基金NSF Career獎。他的專業方向是大規模機器學習和貝葉斯推理。

      2017年初,螞蟻成為美國加州伯克利大學RISE實驗室合作伙伴,共同致力于為AI提供安全實時智能決策計算平臺的研發。

      2017年3月,螞蟻金服在基礎科學上的布局成為阿里巴巴NASA計劃的一部分。NASA計劃旨在動員全球兩萬多名科學家和工程師投身新技術戰略,面向未來20年組建強大的獨立研發部分,建立新的機制體制,為服務20億人儲備核心科技。

      不久前的5月27日,素有人工智能教父之稱的邁克爾·歐文·喬丹加盟螞蟻金服的科學智囊團并出任首任主席。喬丹執教于加州大學伯克利分校,是美國科學院、美國工程院、美國藝術與科學院三院院士,是人工智能領域唯一一位獲此成就的科學家,也是機器學習領域的開創者之一。他桃李滿天下,吳恩達、Yoshua Bengio都是他的得意門生。

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      全球人工智能教父:邁克爾·歐文·喬丹

      目前在螞蟻金服,AI技術已在廣泛應用于智能客服、交易風控、貸款模型、智能投顧、圖像定損等場景中。

      1、智能客服

      人工智能技術有一項重要組成被稱之為“對話集成”,主要應用在客服部門實現人機對話。例如每年“雙十一”,千億級別的交易額需要數百萬次客服咨詢,而智能客服承載了其中95%的咨詢量,目前人機對話的水平已經不止于實時高頻問題回復、相似問題歸集,更多探索語義分析和模擬有思考的人機對話,并已投入保險領域的應用。

      2017年4月,支付寶推出線下支付送健康險功能,60歲以下的消費者,每進行一次線下支付,就能領取一份健康險保額,保額可以隨著支付筆數不斷累加,自己額度積滿后還可將額度轉贈給他人。到目前,主動領取健康險的用戶有3000萬。

      健康險是有專業理解門檻的金融產品,科普的最好方式,可能是讓用戶人人可感知、體驗并完成實時互動。這些用戶絕大部分是90后,產品是最好的教育工具,互聯網保險的體驗,直接決定年輕一代對保險的感知。

      目前,平均每天有4萬人通過智能客服人機對話了解保險相關知識,“健康險是什么”“怎么提升保障額度”“健康險可以理賠幾次、賠多少”“哪些病賠哪些不賠”為提問率最高的問題。

      螞蟻金服保險事業群產品專家許衛杰稱,現在每天都需要向螞蟻保險數據科學實驗室輸送用戶反饋的保險知識和問答素材,供機器深度學習。他認為,贈送的健康險保額雖然不高,但意義在于讓數千萬人在短時間內就感知到了健康險。未來,人工智能在分析語音語意、跟用戶交互上的作用會越來越大。

      2、車險分

      2017年5月底,螞蟻金服保險數據科學實驗室發布“車險分”技術。以商業車險改革為契機,螞蟻金服將海量“從人”信息通過人工智能等技術進行挖掘,對車主進行精準畫像和風險分析,量化為300-700不等的分數,分數越高,風險越低,從而來幫助提升保險行業的風險識別能力。這在美國等國際市場是已經成熟的技術。

      越注重安全、風險低的車主,可以獲得越便宜的車險報價;而越便宜的保費,可以激勵車主更關注風險,促進社會更安全。這是金融與好的社會良性互動的目標,但之前,保險行業只有與“車”相關的數據,缺少與“人”相關的數據樣本和技術分析,較難精準的實現“千人千面”的精準定價。

      互聯網時代下,越來越多緯度數據可積累、可分析,這讓保險業的風控體系更嚴密。車險分通過利用大數據、人工智能、數據建模等方面的技術,通過與保險公司數據共創,得出針對每家公司不同用戶群的科學定價機制。

      2016年的數據顯示,全國有1.5億私家車主,涉及54%的家庭。但作為財險公司的主要業務,去年多數公司并沒有從車險賺到錢。公開數據顯示,2016年只有14家公司車險承保盈利,41家公司共計虧損63億元,行業虧損比例達到75%,其中,在定價方面沒有優勢的中小財險公司虧損尤其嚴重。

      近期保險行業商車二次費改政策,進一步擴大了保險公司可自主定價的浮動范圍,車險分為尤其是中小保險公司的定價參考提供了更有效的工具。

      人保財險總核保師兼車險部總經理方仲友認為,以前車險的定價較為簡單甚至“粗暴”,隨著不停的改革和復雜數據計算,車險經營的效率又相對降低,而引入車險分后,車險可達到簡單之后的高效狀態。他相信未來會有更多公司都使用車險分,不是為了競爭,而是為了是給用戶最好的體驗。

      目前,首批參與車險分合作項目的保險公司有人保產險、太保產險、國壽財險、中華聯合、太平產險、大地保險、陽光產險、華安產險、安盛天平車險等9家保險公司。

      3、圖像識別

      技術和數據正在保險的產品開發、銷售、承保和理賠等全鏈路當中有很深的應用。

      例如,在與電商消費保險的理賠環節,超過九成是依靠后臺技術識別和判定,只有一成的案件需要人工干預。以螞蟻金服保險平臺為例,圖片識別技術是核賠流程重要應用之一。

      圖片識別技術首先會對用戶報案圖片進行清晰度識別,識別圖片中理賠標的物的有效信息并實時做出反饋,例如商品標簽代碼、貨品破損程度等。

      更重要的環節是對圖片相似度的識別,傳統保險領域,企圖騙保的人,可能會拿著網上下載的圖片,在多家保險公司報案理賠。但在生鮮腐爛、化妝品過敏這些消費保險上,技術可以在一個龐大的圖片庫中,比對識別出報案人上傳的是真實拍攝圖片,還是重復使用了別人皮膚過敏的圖片,亦或是網上下載了腐爛水果的圖片。結合對理賠者信用程度的判斷,絕大多數理賠都可以在短時間內在線完成,無需任何人工干預。

      4、深度學習

      圖像定損技術體現在最近發布的車險“定損寶”上,此前雷鋒網也有詳細報道。

      在交通事故發生后,傳統的車險理賠流程是:用戶打電話給保險公司,后者派查勘員現場查勘并拍照,然后定損員根據照片評估損傷情況及賠償金額。在這樣的流程中,保險公司收到事故照片后,需要核賠,核價,往往最快半小時后才能確定理賠金額。

      據螞蟻金服保險事業群總裁尹銘介紹,“定損寶”所做的工作和上面流程中定損員的工作相同,它應用了深度學習圖像識別檢測技術,通過部署在云端的算法識別事故照片,與保險公司連接后,在幾秒鐘之內就能給出準確的定損結果,包括受損部件、維修方案及維修價格。

      總結

      至此,螞蟻金服在保險領域的布局戰略已經非常清晰,它無意利用支付寶入口的優勢對保險公司取而代之。正如尹銘所說,螞蟻金服保險平臺不為賣保險,今后將專注于做好技術,和保險公司一起互為生態,通過技術和科技助力保險公司。

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