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CB Insights談未來財險:虛擬車險理賠興起 AI對話機(jī)器人純屬炒作?

 

 

 

 

2019-01-14 16:35:38

CB Insights研究了14項財險領(lǐng)域的大趨勢,涵蓋了從地理空間分析到商業(yè)汽車聯(lián)網(wǎng)等各個細(xì)分領(lǐng)域。 以下框架圖,通過評估各類趨勢的市場強(qiáng)度和行業(yè)應(yīng)用,將它們分為必要性、實驗性、突破性暫時性區(qū)間。該框架為企業(yè)帶來了對新興趨勢的進(jìn)一步了解,并能根據(jù)企業(yè)對風(fēng)險的適應(yīng)程度指導(dǎo)其決策。本文節(jié)選自《CB Insights P&C Insurance Trends 2019》,下文選取部分趨勢進(jìn)行分析。


框架圖

       
       
       


必要性技術(shù)及趨勢


地理空間分析


深度學(xué)習(xí)&機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,以及航空成像的普及,為財產(chǎn)保險創(chuàng)造了機(jī)會。


首先,在圖像領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)和機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)正在快速發(fā)展。在2012年的ImageNet挑戰(zhàn)賽中,多倫多大學(xué)(University of Toronto)的一個團(tuán)隊發(fā)明了一種名為‘SuperVision’的算法,該算法利用深度學(xué)習(xí)對1.2M高分辨率的圖像進(jìn)行分類。SuperVision以16.4%的錯誤率獲勝(2010年獲勝者的錯誤率為28.2%)。


其次是廉價的圖像技術(shù)開始大規(guī)模擴(kuò)散。如今,許多提供商都提供高分辨率衛(wèi)星圖像,包括數(shù)字全球(DigitalGlobe)、谷歌,以及NearMap,后者垂直覆蓋率超過美國總?cè)丝诘?1%。


       


地理空間分析提供商正在使用計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如屋頂狀況和財產(chǎn)規(guī)模,并啟用再保險用例,如在保險定價和業(yè)務(wù)監(jiān)控期間對財產(chǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)驗證。例如,2017年,Cape Analytics與全球最大的保險連結(jié)證券(ILS)管理公司Nephila Capital合作,在其分保人投資組合中提供個體風(fēng)險的數(shù)據(jù)。 慕尼黑再保險(Munich Re)與創(chuàng)企Betterview合作,將其保險客戶推薦給房地產(chǎn)數(shù)據(jù)分析提供商。到目前為止,地理空間分析提供商的目標(biāo)并不是取代傳統(tǒng)財產(chǎn)查勘,而是賦予其更加智能的決策和高效的行動。


如今,服務(wù)于該行業(yè)的提供商們面臨的挑戰(zhàn)之一,將是成長為獨(dú)立的大型公司。去年美國直接房屋保費(fèi)收入為940億美元,而排名前50位的保險公司承保了總額的86%。隨著地理空間圖像數(shù)據(jù)的廣泛使用,供應(yīng)商之間的差異化競爭將歸結(jié)于人工智能的復(fù)雜性、云平臺組合和垂直專業(yè)技術(shù)。


虛擬汽車索賠


由于集成化的智能手機(jī)技術(shù),以前需要幾天才能解決的車險索賠問題,現(xiàn)在只需幾個小時。


虛擬汽車索賠,即利用軟件和智能手機(jī)攝像頭幫助保險公司自動索賠在事故中受損的汽車。

 

隨著越來越多的保險公司采用虛擬理賠技術(shù),這種轉(zhuǎn)變不可避免地會減少汽車?yán)碣r過程中的人員接觸。 例如,好事達(dá)保險(Allstate)已逐步淘汰其900多家免下車通道式汽車檢測站


在好事達(dá)2018年第二季度的財報會議上,個險業(yè)務(wù)總裁Glenn Shapiro強(qiáng)調(diào)了QuickFoto應(yīng)用對索賠過程的影響:


“從歷史上看,大約有一半的工作是把定損人員送到事故地,或者把事故車送到定損處; 從某種程度上說,我們必須讓定損員在事故車面前寫出一份評估報告。QuickFoto基本上消除了前一半的工作。


注:Allstate的QuickFotoClaim移動應(yīng)用使客戶能夠?qū)④嚀p照片直接提交給保險公司,消除了人員必須前往理賠點(diǎn)進(jìn)行定損的麻煩,加快了保險估算流程,同時還將索賠償付周期從幾天或幾周縮短為幾小時,甚至是幾分鐘。


       


與此同時,總部位于芝加哥的初創(chuàng)公司Snapsheet致力于打造虛擬保險索賠交易平臺,優(yōu)化汽車維修的評估過程,提高了從提交現(xiàn)場照片到費(fèi)用估算以及修理和理賠等環(huán)節(jié)的效率。 目前,Snapsheet已與70多家保險商達(dá)成合作。據(jù)悉,Snapsheet在2013年處理了5萬份索賠,而到2016年數(shù)量已突破50萬。


當(dāng)虛擬理賠技術(shù)已逐漸被美國消費(fèi)者接受,成為汽車?yán)碣r流程中的一部分,服務(wù)于現(xiàn)有企業(yè)的技術(shù)供應(yīng)商將需要尋找鄰近產(chǎn)品的機(jī)會,并向新的地域市場擴(kuò)張


實驗性技術(shù)及趨勢


工業(yè)可穿戴和追蹤設(shè)備


利用可穿戴設(shè)備和傳感器來防止工傷的做法在工傷保險領(lǐng)域獲得越來越多的關(guān)注。


美國的工傷保險市場規(guī)模為530億美元,覆蓋了醫(yī)療費(fèi)用和因工傷造成的工資損失。從保費(fèi)和責(zé)任風(fēng)險來看,工傷保險具有長尾效應(yīng),因為受工傷的工人有時需要數(shù)年才能重返工作崗位。根據(jù)國際勞工組織(International Labor Organization)的數(shù)據(jù),每天有6300人死于工傷事故或疾病,相當(dāng)于每年有230多萬人死亡。在The Hartford 金融服務(wù)集團(tuán)最近一次財報會議上,總裁Doug Elliot指出,低失業(yè)率和較長的工作時間增加了工傷風(fēng)險。


密歇根大學(xué)(University of Michigan)教授SangHyun Lee的研究顯示,可穿戴傳感器不僅可以提高工人在風(fēng)險作業(yè)(如建筑)中的安全性,還可以通過提供工人健康數(shù)據(jù)來降低成本。 Lee的研究集中在高級信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何從可穿戴設(shè)備中獲得有用的信息,包括識別壓力、身體需求和風(fēng)險感知水平。根據(jù)Lee的發(fā)現(xiàn),建筑公司、工人和保險公司都看到了安全改善的潛力,但程度不同。對于可穿戴設(shè)備,年輕員工更容易理解其價值,當(dāng)他們看到同事使用它們時,也更愿意佩戴它們。


對于P&C保險公司來說,可穿戴設(shè)備和傳感器在工傷領(lǐng)域的應(yīng)用還處于起步階段,盡管一些公司已經(jīng)在這一領(lǐng)域取得了長足進(jìn)步。2018年2月,Argo保險集團(tuán)與可穿戴設(shè)備商Kinetic合作開展了一項試點(diǎn)項目。在該項目中,零售商、餐廳和超市的員工將佩戴一種智能運(yùn)動設(shè)備,當(dāng)他們要以錯誤的方式搬運(yùn)某樣?xùn)|西時,該設(shè)備會震動提醒。據(jù)報道,該設(shè)備有助于為員工建立風(fēng)險檔案,并讓管理者了解培訓(xùn)需求,進(jìn)而幫助員工改善風(fēng)險行為。


       


最終,其他的無摩擦技術(shù)也可能進(jìn)入工傷市場。例如,移動安全管理SaaS平臺SafetyCulture為逾1.5萬家機(jī)構(gòu)提供了一個基于b2b安全檢查清單的APP – iAuditor。企業(yè)可以使用該應(yīng)用創(chuàng)建清單,進(jìn)行現(xiàn)場檢查,實時分析數(shù)據(jù)。最終,SafetyCulture的數(shù)據(jù)可以用于開發(fā)基于其客戶質(zhì)量和安全記錄數(shù)據(jù)集的職工工傷保險風(fēng)險檔案。


超本地化天氣分析


超本地化天氣和氣候數(shù)據(jù)的分析可以改善承保和保險定價。


瑞士再保險(Swiss Re)和RMS的數(shù)據(jù)顯示,2017年全球承保巨災(zāi)損失預(yù)計超過1000億美元。正如達(dá)信全球風(fēng)險總裁John Drzik對《紐約時報》所說,“在你為風(fēng)險定價時,盡可能爭取最好的科學(xué)支持無疑增加了風(fēng)險賭注?!?/strong>


企業(yè)希望獲取更精準(zhǔn)全面的天氣和氣候預(yù)測,進(jìn)而評估在不同地區(qū)開展業(yè)務(wù)的風(fēng)險,而新技術(shù)正在探索超本地化氣象數(shù)據(jù)分析。例如,Understory擁有并運(yùn)營一個地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò),在美國5條地鐵的500個站點(diǎn)收集粒狀天氣數(shù)據(jù)。Pacific Specialty等保險公司正在使用數(shù)據(jù)商Understory的技術(shù)來更好地管理冰雹事件。


       


其他公司則利用線上線下渠道收集并分析數(shù)據(jù),提供動態(tài)化的風(fēng)險預(yù)測模型。Jupiter Intelligence是一家專業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)商,將機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)集,主要預(yù)測和管理氣象、海平面上升、風(fēng)暴加劇和氣候性溫度變化帶來的風(fēng)險。該公司最近與昆士蘭保險集團(tuán)(QBE) 合作,協(xié)助提供承保、定價和彈性管理專業(yè)知識。


雖然這些氣候風(fēng)險分析工具還處于萌芽階段,但保險公司似乎很愿意利用新興技術(shù)來擴(kuò)充和增強(qiáng)現(xiàn)有的方法。


突破性技術(shù)及趨勢


智能家居傳感器


雖然智能家居技術(shù)在家庭保險領(lǐng)域落地開花,但改革之路任重道遠(yuǎn)。


過去幾年,保險公司頻繁與Nest、Canary和Ring等智能家居設(shè)備制造商合作,向在家中安裝這些設(shè)備的消費(fèi)者提供保險折扣。隨著美國保險巨頭American Family、USAA和Liberty Mutual等紛紛出手,Ring、August、Flo Technologies和concept等智能家居初創(chuàng)公司的融資規(guī)模不斷擴(kuò)大。


雖然智能家居傳感器一直承諾要改革家庭風(fēng)險預(yù)測,但由于行業(yè)對數(shù)據(jù)和隱私的擔(dān)憂,該行業(yè)的應(yīng)用一直低于預(yù)期。對于技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的投資仍然是一大難點(diǎn),這限制了對智能家居數(shù)據(jù)的規(guī)?;治觯煌瑯拥奶魬?zhàn)還包括在投保家庭中獲得足夠多的設(shè)備來收集數(shù)據(jù)。某些供應(yīng)商則選擇B端保險公司而非C端消費(fèi)者,如家庭監(jiān)控系統(tǒng)Notion和智能漏水探測器提供商Roost。 其中,Roost與超過15家保險公司合作,包括USAA、Desjardins和Bankers Insurance。


不過,保險公司對智能家居技術(shù)的興趣依然存在,尤其是科技巨頭在這一領(lǐng)域發(fā)揮更大作用之際。旅行者保險(Travelers)最近在亞馬遜開設(shè)了一個數(shù)字保險店鋪,銷售智能家居解決方案。客戶可以選擇三種不同的智能家居產(chǎn)品套件并獲得房屋保險折扣,這些套件包括安全攝像頭、水傳感器、運(yùn)動檢測器等(如下所示)。另外,旅行者還單獨(dú)向新客戶提供免費(fèi)的Echo Dots服務(wù),以推動智能家居的普及。


       


暫時性技術(shù)及趨勢


會話機(jī)器人


保險行業(yè)的聊天機(jī)器人可能更多是炒作,而非實質(zhì)內(nèi)容。


總體來說,保險公司對會話人工智能(conversation AI)的使用相對普遍 —— 這是一種通過語音指令或文本聊天模擬人類對話的計算機(jī)程序,能夠推動客戶參與。


保險創(chuàng)企Lemonade使用名為Maya的聊天機(jī)器人界面,為租客和房東保險提供報價,而另一個機(jī)器人Jim則專門處理索賠。與此同時,許多保險商已與多家創(chuàng)企合作,在保險業(yè)務(wù)流程中添加對話AI界面。


信利保險XL Catlin與RightIndem合作,為北美的一個在線海上保險索賠報告工具提供支持,讓客戶實時共享事故的詳情和可視化信息。瑞士保險公司Helvetica與Rasa Technologies合作,創(chuàng)建了一個新的銷售渠道,并利用基于文本的聊天機(jī)器人促進(jìn)交叉銷售。英國專業(yè)保險公司Hiscox與Hi Marley合作,使其客戶能夠分享照片,接收索賠的最新信息,更加方便地進(jìn)行溝通。


圍繞聊天機(jī)器人技術(shù)的炒作似乎在前年達(dá)到了頂峰,在2017年8月,被提及的新聞數(shù)量創(chuàng)下了月度新高。盡管保險公司繼續(xù)推出新的聊天機(jī)器人,但一些金融機(jī)構(gòu)的參與效果并不理想。


       


初創(chuàng)公司Next Insurance和Hippo在早些時候發(fā)布公告,已經(jīng)放棄了它們的機(jī)器人。 因此,保險業(yè)人工智能對話的整體市場機(jī)會可能是短暫的。

     

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編輯:張國棟
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