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專訪大象保險大數據專家田立文:AI讓保險更簡單

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-08-08 19:50:14 本文摘自:獵云網

這也是我國商業保險發展現狀的一個縮影。雖然保險的意義很多人從中學課本上都能夠學到,雖然胡適曾說能做到“今天預備明天”、“生時預備死時”、“父母預備兒女”這三步保險的人“才能算作是現代人”,雖然社保、醫保被很多人重視,但是經過30多年的發展后,商業保險在我國仍然處于萌芽發展期。

細究其背后,原因有很多,最主要的還是保險行業的不規范、不專業。曾經有一項調查顯示,53.5%的人認為保險公司套路多、理賠難,41.15%想買但是不懂,14.4%認為買保險不劃算、發生意外、疾病的可能性太低,12.76%認為已經有了社保就不用再買商保了。

而在AI、大數據等科技的加持下,保險正在以全新的面貌出現,更簡單、更便捷、更有針對性。近日,在獵云網2018金融科技產業創新峰會期間,大象保險大數據專家田立文接受了獵云網專訪,講述了AI對保險的影響,以及新時代新技術背景下對未來保險的規劃。

AI應用場景多樣

大數據、人工智能、區塊鏈、物聯網、生物技術等科技正在改變保險行業,其中大數據和人工智能在當前保險行業運用最多,結合更緊密。大象保險正是一家大數據與人工智能科技驅動的智能保險顧問平臺,現有重疾險、住院醫療險、意外險、壽險等四大類基礎險種。

對于AI在保險行業的應用,田立文從三方面進行了分析:

第一,售前的智能客服。險種、同一險種的產品千千萬,很多人卻并不知道有什么保險,哪一種適合等,所以需要為他們提供咨詢、交互、條款解析、產品比較等服務,而文本、語音交互是天然的AI應用場景。在具體的技術上涉及保險產品的因子拆分、評分模型等。

第二,售中的智能核保,傳統的保險模式是通過代理人進行,用戶將身體狀況等告訴代理人,由代理人判斷是否能提供保障,而AI介入后,用戶可以在線填寫病情、就醫、服藥等信息,機器人以此判斷用戶是否能夠購買某一險種,是否能夠加錢購買并進行部分責任免除——對于帶病人群、臨界可保人群來說,這一功能發揮著重要作用;

第三,售后的智能理賠,或者說智能風控。車險上應用較多,健康險領域也有很多人在做,尤其是小額健康險。很多產品可以實現用戶在將看病單據、處方上傳后即可賠付,其中運用到的技術包括OCR、圖片識別、保險責任識別等。

這些功能的背后,對于保險行業來說,AI的作用其實是使保險產品更簡單、更標準,讓普通用戶能理解保險產品,有更好的購買、使用體驗。

田立文表示,互聯網保險此前在用戶買保險、使用保險等方面已比較成熟,只是由于保險的復雜性和反人性,使得保險服務體驗差,因此當下要解決的是讓普通人在接近保險產品時更簡單、更標準,讓保險產品在設計的時候簡單化,條款簡單,理賠的時候投訴減少。

“保險行業太復雜,涉及醫學、數學、保險知識,而且信息太不對稱,哪怕保險行業的人都有可能踩坑。” 田立文說。至于“反人性”指的是,普通人不想買保險,生病的人想買卻又不能買,因為很多保險產品在設計的時候排除了他們。

他舉例稱,乳腺結節、子宮肌瘤、甲狀腺結節等病,其實很多人都有,但是很多保險在健康告知中明確規定這些人不能購買,生病之后這樣的病癥也不能獲得理賠。

在應用AI技術后,這一保險理賠難題得到了一定程度解決,可以實現智能理賠。比如消費者告訴機器人有甲狀腺結節,結節多大,有沒有治療過,現在是什么狀況,機器人通過這些情況可以判斷出他是否可以買這款產品,讓人最大化地獲得保證。

在智能核保方面,田立文認為,AI的應用前景廣闊,“業界現在能做到智能核保的產品不超過15個”。

互聯網保險的未來

在各行業都在+互聯網的背景下,互聯網向保險領域的滲透較晚,滲透率也很低。而且經過前期的高速發展后,增速有所放緩。

根據中國保險行業協會的報告,經過2013-2015的三位數高速增長,2016年互聯網人身保險保費增速放緩且逐月下降,到了2017年保費增速更是出現了近年以來的首次負增長。數據顯示,2017年互聯網人身保險市場規模發展勢頭放緩,全年累計實現規模保費1383.2億元,同比下滑23%。

互聯網保險推進難,一方面受制于多機構難以打通,“醫院是一個網,其他醫療輔助機構是一個網,保險公司又在另一張網上,它們很難結合”;一方面與國內市場教育程度低有關。

田立文介紹稱,很多人不了解風險保障產品,相反,很多人購買保險是為了理財,獲得收益。相應的,市面上90%的保險產品也可以說是理財產品,去年保監會也注意到這一問題,強調要突出保險的保障屬性。

另一方面,也與保險行業自身有關。比如保險產品多樣,卻大同小異;這些產品在設計時條款繁多,用戶不能簡便理解;渠道占主導,也許一款產品本身設計和性價比并不高,但是在強大的銷售渠道下,依然能夠賣的很好,而好的產品也許受制于渠道根本無法到達用戶手中。

機構打通、市場培育需要慢慢推進,不是一家兩家企業就可以做到的。不過在與自身相關的問題上,整個保險行業正在思索如何求變。

田立文表示,整個行業一直在思考如何把保險領域收入最大、保費規模最高的人身險、壽險、健康險能夠通過科技化在線上落地,改變原來高額、低頻的狀況,與用戶高頻互動,提升用戶體驗。

同時,他堅定看好互聯網保險的未來,尤其是互聯網+保險+大健康。“隨著老齡化的加劇,社會醫療的救助往往大于子女,需要依靠社會保障體系,那時候需要付出的可能遠遠不止幾百元”,他舉例說,“一項數據顯示,英國人養老需要每個月支付在4000英鎊,相信未來中國也會進入這一階段”。

堅持C端

用戶不了解,購買意愿不強烈……面對這樣的現實,保險行業的創業公司堅持以C端用戶入手的越來越少,有大量用戶、有意愿的B端成為首選的合作對象,這也是當前互聯網保險企業拓展業務的主要方式。

“從B端入手,保費容易上規模,投資人也看好。”但是田立文認為這樣做沒有意義,“大家想的太近,眼光太短,選擇的都是掙保費,但是這種方式下,只能充當中介角色,而且保費收入再多也比不上保險公司”。

從長遠來看,他堅信,在某一個階段,用戶的風險意識將會覺醒,為了能夠熬到那時候,需要現在就開始做功課。

所謂的“功課”,除了AI、大數據等技術,還有堅持從C端消費者入手,創新服務,拓寬服務領域。

傳統的保險產品,基于保險公司的統計理論,離用戶遠,對用戶需求不敏感。而大象保險的做法是,通過網站、公眾號以及與其他B端渠道合作,一點點捕捉用戶需求,從用戶需求出發,與保險公司合作反向定制產品。

比如通過與B端渠道合作,用戶在該渠道的信息能夠通過接口傳向大象保險;大象保險再基于這些需求,“告訴保險公司在某個渠道、某個地區,有多少用戶,這些用戶在哪方面的保險需求比較多”。通過這種方式,一款保險產品可以在一兩個月內設計出來,遠遠快于傳統的線下渠道。

“大象保險最核心是面向C端,把最后一公里握在手里,基于用戶做AI產品設計,提供服務。” 田立文總結道。

另一方面,在“互聯網+保險+大健康”的指引下,大象保險在售后側重于為用戶提供更多服務,比如鼓勵用戶在APP上打卡,為他們提供基因檢測、疾病篩查等服務,提高用戶轉化。

關鍵字:保險專家數據大象

本文摘自:獵云網

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責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-08-08 19:50:14 本文摘自:獵云網

這也是我國商業保險發展現狀的一個縮影。雖然保險的意義很多人從中學課本上都能夠學到,雖然胡適曾說能做到“今天預備明天”、“生時預備死時”、“父母預備兒女”這三步保險的人“才能算作是現代人”,雖然社保、醫保被很多人重視,但是經過30多年的發展后,商業保險在我國仍然處于萌芽發展期。

細究其背后,原因有很多,最主要的還是保險行業的不規范、不專業。曾經有一項調查顯示,53.5%的人認為保險公司套路多、理賠難,41.15%想買但是不懂,14.4%認為買保險不劃算、發生意外、疾病的可能性太低,12.76%認為已經有了社保就不用再買商保了。

而在AI、大數據等科技的加持下,保險正在以全新的面貌出現,更簡單、更便捷、更有針對性。近日,在獵云網2018金融科技產業創新峰會期間,大象保險大數據專家田立文接受了獵云網專訪,講述了AI對保險的影響,以及新時代新技術背景下對未來保險的規劃。

AI應用場景多樣

大數據、人工智能、區塊鏈、物聯網、生物技術等科技正在改變保險行業,其中大數據和人工智能在當前保險行業運用最多,結合更緊密。大象保險正是一家大數據與人工智能科技驅動的智能保險顧問平臺,現有重疾險、住院醫療險、意外險、壽險等四大類基礎險種。

對于AI在保險行業的應用,田立文從三方面進行了分析:

第一,售前的智能客服。險種、同一險種的產品千千萬,很多人卻并不知道有什么保險,哪一種適合等,所以需要為他們提供咨詢、交互、條款解析、產品比較等服務,而文本、語音交互是天然的AI應用場景。在具體的技術上涉及保險產品的因子拆分、評分模型等。

第二,售中的智能核保,傳統的保險模式是通過代理人進行,用戶將身體狀況等告訴代理人,由代理人判斷是否能提供保障,而AI介入后,用戶可以在線填寫病情、就醫、服藥等信息,機器人以此判斷用戶是否能夠購買某一險種,是否能夠加錢購買并進行部分責任免除——對于帶病人群、臨界可保人群來說,這一功能發揮著重要作用;

第三,售后的智能理賠,或者說智能風控。車險上應用較多,健康險領域也有很多人在做,尤其是小額健康險。很多產品可以實現用戶在將看病單據、處方上傳后即可賠付,其中運用到的技術包括OCR、圖片識別、保險責任識別等。

這些功能的背后,對于保險行業來說,AI的作用其實是使保險產品更簡單、更標準,讓普通用戶能理解保險產品,有更好的購買、使用體驗。

田立文表示,互聯網保險此前在用戶買保險、使用保險等方面已比較成熟,只是由于保險的復雜性和反人性,使得保險服務體驗差,因此當下要解決的是讓普通人在接近保險產品時更簡單、更標準,讓保險產品在設計的時候簡單化,條款簡單,理賠的時候投訴減少。

“保險行業太復雜,涉及醫學、數學、保險知識,而且信息太不對稱,哪怕保險行業的人都有可能踩坑。” 田立文說。至于“反人性”指的是,普通人不想買保險,生病的人想買卻又不能買,因為很多保險產品在設計的時候排除了他們。

他舉例稱,乳腺結節、子宮肌瘤、甲狀腺結節等病,其實很多人都有,但是很多保險在健康告知中明確規定這些人不能購買,生病之后這樣的病癥也不能獲得理賠。

在應用AI技術后,這一保險理賠難題得到了一定程度解決,可以實現智能理賠。比如消費者告訴機器人有甲狀腺結節,結節多大,有沒有治療過,現在是什么狀況,機器人通過這些情況可以判斷出他是否可以買這款產品,讓人最大化地獲得保證。

在智能核保方面,田立文認為,AI的應用前景廣闊,“業界現在能做到智能核保的產品不超過15個”。

互聯網保險的未來

在各行業都在+互聯網的背景下,互聯網向保險領域的滲透較晚,滲透率也很低。而且經過前期的高速發展后,增速有所放緩。

根據中國保險行業協會的報告,經過2013-2015的三位數高速增長,2016年互聯網人身保險保費增速放緩且逐月下降,到了2017年保費增速更是出現了近年以來的首次負增長。數據顯示,2017年互聯網人身保險市場規模發展勢頭放緩,全年累計實現規模保費1383.2億元,同比下滑23%。

互聯網保險推進難,一方面受制于多機構難以打通,“醫院是一個網,其他醫療輔助機構是一個網,保險公司又在另一張網上,它們很難結合”;一方面與國內市場教育程度低有關。

田立文介紹稱,很多人不了解風險保障產品,相反,很多人購買保險是為了理財,獲得收益。相應的,市面上90%的保險產品也可以說是理財產品,去年保監會也注意到這一問題,強調要突出保險的保障屬性。

另一方面,也與保險行業自身有關。比如保險產品多樣,卻大同小異;這些產品在設計時條款繁多,用戶不能簡便理解;渠道占主導,也許一款產品本身設計和性價比并不高,但是在強大的銷售渠道下,依然能夠賣的很好,而好的產品也許受制于渠道根本無法到達用戶手中。

機構打通、市場培育需要慢慢推進,不是一家兩家企業就可以做到的。不過在與自身相關的問題上,整個保險行業正在思索如何求變。

田立文表示,整個行業一直在思考如何把保險領域收入最大、保費規模最高的人身險、壽險、健康險能夠通過科技化在線上落地,改變原來高額、低頻的狀況,與用戶高頻互動,提升用戶體驗。

同時,他堅定看好互聯網保險的未來,尤其是互聯網+保險+大健康。“隨著老齡化的加劇,社會醫療的救助往往大于子女,需要依靠社會保障體系,那時候需要付出的可能遠遠不止幾百元”,他舉例說,“一項數據顯示,英國人養老需要每個月支付在4000英鎊,相信未來中國也會進入這一階段”。

堅持C端

用戶不了解,購買意愿不強烈……面對這樣的現實,保險行業的創業公司堅持以C端用戶入手的越來越少,有大量用戶、有意愿的B端成為首選的合作對象,這也是當前互聯網保險企業拓展業務的主要方式。

“從B端入手,保費容易上規模,投資人也看好。”但是田立文認為這樣做沒有意義,“大家想的太近,眼光太短,選擇的都是掙保費,但是這種方式下,只能充當中介角色,而且保費收入再多也比不上保險公司”。

從長遠來看,他堅信,在某一個階段,用戶的風險意識將會覺醒,為了能夠熬到那時候,需要現在就開始做功課。

所謂的“功課”,除了AI、大數據等技術,還有堅持從C端消費者入手,創新服務,拓寬服務領域。

傳統的保險產品,基于保險公司的統計理論,離用戶遠,對用戶需求不敏感。而大象保險的做法是,通過網站、公眾號以及與其他B端渠道合作,一點點捕捉用戶需求,從用戶需求出發,與保險公司合作反向定制產品。

比如通過與B端渠道合作,用戶在該渠道的信息能夠通過接口傳向大象保險;大象保險再基于這些需求,“告訴保險公司在某個渠道、某個地區,有多少用戶,這些用戶在哪方面的保險需求比較多”。通過這種方式,一款保險產品可以在一兩個月內設計出來,遠遠快于傳統的線下渠道。

“大象保險最核心是面向C端,把最后一公里握在手里,基于用戶做AI產品設計,提供服務。” 田立文總結道。

另一方面,在“互聯網+保險+大健康”的指引下,大象保險在售后側重于為用戶提供更多服務,比如鼓勵用戶在APP上打卡,為他們提供基因檢測、疾病篩查等服務,提高用戶轉化。

關鍵字:保險專家數據大象

本文摘自:獵云網

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