人工智能专题：通过AI转变保险（英译中）

本文主要是介绍人工智能专题：通过AI转变保险（英译中），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《人工智能专题：通过AI转变保险（英译中）》。

（报告出品方：VIEWPOINT）

在新时代释放数据的力量

在数据和人工智能（ AI ）融合的推动下，保险格局正处于转型转变的边缘。在一个信息是准确定价核心的世界里，在一个创新占据主导地位的企业里，领导者必须拥抱技术进步，才能在数字时代茁壮成长。在这个观点中，我们开始了一个充满前景的保险未来的旅程，探索人工智能技术如何在这个古老的行业的各个方面彻底改变数据的使用。

设置阶段：数据的作用

几个世纪以来，保险公司一直依靠数据做出明智的决策，并为客户提供量身定制的保险。它是行业的支柱，是推动行业成功的关键功能背后的力量。保险公司使用两种主要类别的数据 - 结构化和非结构化：

1. 结构化数据以表格和电子表格等格式一致地组织，包含定量信息并跟踪个人信息，例如姓名，地址和出生日期，以及日期，金额和原因等索赔详细信息。多年来，它一直是保险业的基石，尽管此类数据的范围和质量受到限制。

2. 非结构化数据没有一致的组织，由文本、图像、声音和其他详细信息组成。它可以为保险公司提供承保前后客户行为和市场动态的全面见解。非结构化数据还可以增强风险评估，并有助于更好地衡量潜在索赔申请的可能性。非结构化数据通过使用网站访问和购买模式等数据来扩展保险公司对客户行为和需求的理解。直到最近，对这种数据类型的访问成本很高，在许多情况下几乎是不可能的。然而，人工智能的最新发展使得快速有效地处理、分类和分析非结构化数据成为可能。保险公司还利用断开的外部数据源，如社交媒体、天气数据、财产评估数据、信用评分和政府数据以增强其内部数据，从而扩大客户理解和风险评估，并实现有针对性的产品供应和营销活动。

未来：保险中的 AI

人工智能技术的快速发展正在重塑保险业的未来（参见图 1 ）。人工智能包含一系列工具，包括但不限于机器学习 (ML) 、自然语言处理 (NLP) 和图像识别 (IR) ，这些工具支持保险公司的能力并彻底改变其运营：

- ML 通过从大量数据集中提供宝贵的见解来增强保险公司的能力。使用支持 ML 的预测建模可以增强行为的准确性预测和风险评估。它支持前瞻性措施，如预测客户需求和提供个性化建议。

- NLP 促进无缝客户interactions。聊天机器人和虚拟助手可快速处理查询并改善服务。 NLP 还通过快速处理政策文档和电子邮件中的非结构化数据来简化承保流程。

- IR 加快索赔评估分析事故现场或财产检查的视觉数据。这是另一个强大的 AI 应用程序，可以减少处理时间并提高整体满意度。

人工智能通过先进的分析和预测建模来提高效率，从而改变保险。例如，人工智能促进了主动欺诈检测、个性化服务和更精确的承保 — — 所有这些都对定价和索赔成本产生了积极影响。保险的未来取决于有效整合数据和人工智能技术。通过战略实施，保险公司可以优化运营，提升客户体验，并保持在动态保险格局的最前沿。为了保持竞争优势，保险公司必须优先考虑强大的数据治理和道德的 AI 实践，以确保负责任的使用并建立信任，同时满监管要求。