□单鹏
保险科技正在以独有的内涵、目标指向和边际价值重新塑造保险价值链，彰显了技术与业务场景融合创新的魅力，致力于构造一套线上化、智能化、精准化的全新风控体系，深刻推动一场保险自我革命。
被金融科技掩盖的特性
历史上，全球每一轮信息技术进步均在不同程度上引发了新一轮金融创新浪潮，通过金融与科技的相互融合，创造出新的业务模式、新的应用、新的流程和新的产品，从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式形成极大的影响。
在中国，金融科技已成为最为时髦的专业词汇，这种金融和技术的“联姻”得到了金融机构、互联网企业、风险投资机构以及资本市场的青睐。国内金融科技的主要展现形式如下：（1）新型的支付手段。借助于移动互联、生物识别、信息安全的技术进步，短信支付、扫码支付、NFC支付、生物识别技术支付等众多支付手段在更多场景替代传统的支付业务。（2）网络借贷。借助电子商务、支付技术和大数据技术，以众筹和P2P为代表的网络借贷有效实现了线上化融资，弥补了传统金融对长尾客户和消费金融群体服务的短板。（3）智能金融理财服务。大数据和自动化技术在信息搜集、处理中的应用、人机交互技术在确定投资目标和风险控制过程中的应用，以及人工智能算法在投资决策中的运用，促进金融财富管理服务的智能化、成本的集约化、业务的线上化。（4）大数据风控和征信。依托金融机构、企业和互联网庞大的消费者数据，从多个维度构建起个人的信用画像，全面地反映个人信用状况和风险偏好。运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示，进而形成一套新的大数据风控体系。此外，依托区块链去中心化的分布式技术，探索金融自动化交易与信息共享，提高结算效率、信息交互的安全性，比如依托区块链开展贸易结算、贸易提单传递、智能合同交易等。
从概念来讲，保险科技从属于金融科技，其发展根植于金融科技发展的基础和背景。金融科技所创造的新型支付、交易清算、结算等市场设施是保险科技应用和创新的基础，人工智能、区块链、大数据、物联网等新科技也将在保险特殊的业务场景和风控链条中发挥独特的作用。我们可以将保险科技理解为金融科技的子范畴，是金融科技衍生发展出的细分和专有概念。
保险科技的兴起晚于金融科技，两者在运用人工智能、大数据、区块链、云计算等底层技术上是雷同的，但由于保险风险管理的业务本质要求，保险科技主要指向对标的物风险管理的技术创新，因此在众多热捧的新技术中，物联网是保险科技创新的技术依托，只有物联网才能产生反映和防范标的物风险的大数据，只有在大数据基础上人工智能、区块链、移动互联才能在保险风险管理场景中释放技术的力量。金融科技的业务目标是去中心化、定制化与金融“脱媒”，保险科技在区块链创新领域有类似的倾向，但其核心是构造新的风险识别与计量、转移与分散、干预与控制的全流程风控体系，不但没有改变甚至强化了保险风险管理的本质。可以说，保险科技是对传统保险模式的一个“全面升级改造”，其影响是极为深远的，相对金融科技可能具有更大的边际价值和作用力。
各保险运营环节的科技应用
作为一种保险流程的科技再造，目前全球保险科技实践已经在销售、承保、理赔、客服、风控、再保险等各个保险运营环节中，表现出鲜明的作用形式和强大的作用力度。
销售端
保险科技指向多元化的网络销售渠道。移动互联技术的快速普及和发展，带动了保险销售与其网络化、线上化和自动化水平，保险公司通过官方网站、电商平台、移动端APP、微信公众号均实现了线上投保，个别保险公司开发研制了保险功能自助机，实现保险投保、保全、理赔的全自助化。汽车、医疗健康、出行旅游等一些垂直网站利用其用户流量优势，通过APP客户端、微信等载体，向其客户推送定制化的车险、健康险、意外险投保与续保服务。以保险比价、促销为主题的第三方平台日益兴起，他们将各保险公司的保险产品条款、价格等数据收集到一起，通过网站、移动端APP等渠道让消费者可以比较不同产品的优劣，通过网上直接交易（有代理资质）和网页跳转保险公司官网的方式，实现线上投保和线下送单服务。新型网络销售逐步成为重要的保险销售渠道，保险科技在这一过程中发挥着信息交互、信息撮合的作用。
承保端
保险科技指向场景化的产品定制。传统的保险定价方法和数据处理主要依托保险历史索赔经验数据。大数据分析处理技术、移动互联技术可辅助保险公司更精准刻画和识别客户的风险画像。以车险承保端的保险科技应用为例，一方面，可以引入互联网行为的从人因子。如蚂蚁金服推出的“车险分”，互联网行为因子与从车传统因子相结合，用于更加准确识别单个车辆和客户的风险，实现精准定价和精准营销。一方面，引入物联网大数据。一些保险公司特别是互联网保险公司通过安装车载智能设备，依托手机APP应用，收集时间、里程、“三急”次数等行车数据，综合人、车、环境因素，利用UBI大数据精算模型，获得驾驶行为评分，构建出以驾驶行为风险为导向的定价模型，驾驶行为越好则得分越高，车主获得的额外驾驶奖励也越多，享受的费率优惠就越多，同时提供车辆保养年历、安全监测等增值和风控服务。
理赔端
保险科技指向智能化的线上定损。由于保险理赔具有复杂性、专业性，原有理赔程序和专业要求相对于消费者而言是十分烦琐的，移动互联和智能手机的发展以及以客户为中心的市场行为驱动，客观要求理赔环节实现自动化、线上化、便捷化的客户体验，利用人工智能解决这一问题是保险科技的一个主攻方向。利用人工智能中的深度学习和图像识别技术，通过算法高精度识别事故照片，运用深层学习算法，基于上万条风险规则和数百个风控模型等定损，几秒内就能提供受损部件、维修方案以及维修价格等定损结果，实现简单高效的自动定损。此外，人工智能在保险公司调度理赔查勘车方面，可以实现分钟级智能化派工，提高查勘员现场处理效率和速度，甚至可利用无人机到事故现场进行查勘。比如计算机视觉公司Linkface联合多家保险公司推出了鹰眼验车系统和鹰眼辅助核损系统，主要针对核保验车（决定是否承保）和核损理赔（勘验损伤情况、看是否存在欺诈），核保环节主要涉及车身划痕识别和自然场景下的光学字符识别技术（OCR）识别。
客服端
保险科技指向智能化和增值化的客户体验。人工智能也正在快速普及到保险公司客服呼叫中心的服务应答中。用一个现实和虚拟化的机器人替代业务员在网点和网络销售保单现在已经不是什么新鲜事儿了。美国的ClaimBot公司为保险公司开发了一款理赔聊天机器人软件，用于代替客服中心和客户沟通，可以对常见问题进行解答，提供无间断、零时滞、一站式的陪伴式理赔咨询服务。软件可以嵌套在短信、聊天软件等平台上，方便快捷，从而提高了客户的满意度。例如，美国保险经纪公司Insurify使用人工智能模拟保险代理人Evia，与客户进行简单交流，如询问车辆情况、咨询保险计划等，借此发送适合客户需求的保险方案，复杂的情形将自动转接人工服务。日本富国生命保险公司引入watson人工智能系统用于读取医疗证明和文件，收集理赔所必需的信息，核对客户的保险合同，从而有效预防赔付疏漏，并因此计划裁减30%的理赔评估人员。
风控端
保险科技指向大数据风控模型。借助大数据分析技术，保险公司自身及第三方服务机构、行业组织都致力于采用多维和海量数据中，将属于某一个体的所有信息识别整合到一起，整理并分析个体之间的关系。这种关联分析将彻底改变保险欺诈的风控模型，并从原来的事后分析追回损失和打击欺骗的模式，演变成线上预测欺诈风险并及时止损。国际上普遍认为车险欺大致诈占保费收入的20%～30%，车险欺诈在保险诈骗犯罪中最为典型和普遍，而更多关于车辆、人和事故的网络大数据为构建反欺诈分析模型奠定了基础，社会关系网络分析等大数据分析算法为车险反欺诈提供了技术手段和分析方法。比如Carpe Data公司通过构建系统管理平台，获取社交数据，运用大数据技术构建定价和反欺诈模型，评估客户承保过程中的风险，该平台不仅能提高承保效率，而且有助于降低欺诈风险。
再保险端
此间，保险科技指向自动化交易的区块链联盟。保险销售渠道在所谓去中介化的同时，又形成了第三方电商和专业平台等新的网络中介，而真正的去中介化未来将通过区块链技术和理念予以实现。区块链将在再保险领域落地，再保险领域比如劳合社的再保模式也存在流程高度中介化、运营成本高、信息无法及时更新的问题，导致效率无法满足市场期望。区块链的分布式账本、智能合约、通信加密、数据存储与共享将在这一领域找到应用场景，通过去中心化的技术可信高效地实现“下单、协商、审核、索赔、理赔”全自动化流程。国际上已建立了再保险的区块链联盟B3i，通过基于区块链的智能合约实现参与联盟的保险和再保险交易，使得保险、再保险业务撮合流程透明化和自动化，降低交易过程中信息造假的可能性，提高保险、再保险业务的效率，节约了大量的运营成本。
（作者单位：中国保险信息技术管理有限责任公司）