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明天回补3603的缺口 震荡加剧,更大范围的资金调仓

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    保险论坛 | 人工智能在寿险核保中的应用探索

    2021-02-23 16:44:06 来源:环球财富网 作者:佚名
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        人工智能技术日益蓬勃发展,在各领域达到前所未有的关注度。寿险核保是保险公司业务中最重要的核心业务之一,也是寿险公司控制风险、提高业务品质的关键。近几年来,人工智能在寿险核保中得到了深入的应用,对传统保险行业产生了日益深刻的影响。

      一、人工智能的概念

      人工智能由JohnMcCarthy首先提出,他对人工智能的定义是:让机器表现出人的智能行为。我国《人工智能辞典》的定义为:人工智能就是使计算机系统模拟人的智能活动。此外国内外还有许多对人工智能不一样的解释。尽管角度方式各异,说法不尽相同,但通过这些定义,可简单提炼出人工智能的关键特征:(1)人工智能以机器为载体;(2)通过学习使得机器具有人类智能系统,具有人类的认知、思考与表达能力;(3)应用人工智能的目的是获取并更广泛的使用知识。

      二、寿险核保概述

      (一)寿险核保的概念

      在人身保险中,保险公司必须对投保的保险标的(即人的生命或身体)的风险加以审核、评估、筛选和分类,以确定是否接受投保、承保的条件如何或采用何种费率,以使不同风险类别的个体风险达到一致(同质化),从而维护保费的公平合理性,这一风险选择的过程叫核保。

      (二)寿险核保的意义

      寿险核保是寿险公司长远稳健经营的基础,它的意义主要体现在公平性、安全性、预防性及可销售性,维持差别费率的公平合理,体现不同风险不同费率的原则,以防范道德风险和逆选择。

      (三)寿险核保的流程

      寿险公司的核保流程实际是“风险选择”的过程。客户投保需经业务人员简单核保、体检、契约调查、专业核保人员核保等环节,一般通过面见、询问、报告形式开展。在专业核保环节,设定自动核保和人工核保。人工核保仅处理没有通过系统自动核保规则的保单,根据人工核保,保险公司将被保险人划分为标准体、次标准体、延期或拒保等情况。另外,在保全、续期、理赔等多个环节也设置了核保风险的校验规则。

      三、人工智能在寿险核保中的应用探索

      2017年4月,太平人寿智能核保系统问世,揭开了国内寿险核保的新篇章。2017年12月,平安人寿智能核保系统正式上线,该系统打破传统模式,被嵌入营销员展业平台,运用人工智能技术与客户实时互动,在线核实客户情况。2018年,泰康保险首次在微医保上线了智能核保功能,推动定制个性化承保方案,2019年初正式上线首个健康险智能核保系统,实现了全流程AI认知。

      2020年3月27日,中国银保监会通报2019年保险消费投诉情况,显示了保险公司投诉高增长现象,其中包括智能核保产生理赔纠纷情况。目前保险市场上的智能核保犹如一张调查问卷,健康告知被分层细化,后台系统根据预先设置好的核保业务规则,作出相应的承保结论。

      在此背景下,同方全球人寿以科技创新为引擎,寻找智能核保新的突破点,在2020年启动了“智能核保引擎”项目,通过对既往海量医务核保件的数据分析,让人工智能分析、模仿、学习核保员的分析判断,以期实现真正的自主深度学习和自我成长,形成“智能”的核保系统,而不是过度依赖核保业务规则。

      (一)文本交互,智能识别

      同方全球智能核保引擎,独创性地引入表格重建技术,支持各类格式的体检报告识别与关键信息提取,其中OCR识别准确率可达98%以上,NLP对于体检报告检验检查项的键值抽取与文本结构化准确率达90%以上。自然语言处理采用行业先进的BERT预模型来实现语义要素的识别。AI医疗核保采用XGBoost模型快速反馈可解释性结论。

      基于以上特色技术,聚焦医学知识图谱和大数据分析,支持从与保单关联的体检报告输入到健康预测与核保结论输出的全流程,支持保单内包含体检报告、健康告知书等多类型图像信息,不断丰富一个个核保场景,对医学专业性高的影像检查(B超、放射线、心电图等)自动分析解读,对结构化后的文本进行分析,依托AI自主深度学习模型和规则引擎,将传统保险业务中的单点评估问题拓展为多维立体的综合评估问题。同时,基于大量真实世界的病历,可以进一步分析多个因素如何影响不同疾病的发病率,并把这些数据融合进核保预测模型中,不断修正核保结论,训练核保准确率。

      (二)人机耦合,智能核保

      同方全球智能核保引擎可自动解析投保材料,支持全国36000+医疗机构各类版式体检报告影像的全量自动结构化,体检报告检查项达700余种,几乎覆盖市面上的常规检查项目,精准识病,自动识别疾病风险,不用花大量人力,耗费大量时间去分析体检数值。同时,通过核保员的事后反馈,可以帮助系统及时发现、纠正识别和判断中的少量难点问题,不断优化提升智能核保引擎的准确率,帮助开发不断完善系统。目前对于常见的上百种疾病,智能核保结论准确率已可达90%以上,并可通过不断的迭代更新实现对更多病种核保结论的精准输出。在这个过程中,通过人机协同合作,实现了分工协作,可以让核保员从大量简单重复的工作中释放出来,更多聚焦在疑难复杂的工作环节上,从而有效地提升核保效率,降低运营成本,统一核保结论,让寿险核保风控得以健康循环。

      (三)语音交互,咨询推荐

      人工智能还可应用于预核保咨询,学习核保问卷进行友好智能的用户交互。另外,通过数据及客户特征分析,完整记录客户健康状况,描绘客户健康画像,针对个性化需求定制专属寿险产品,支持多险种业务,以满足各类客户个性化需求,实现寿险核保超前服务与行销支持方案,助力业务发展,定向、精准的投放给客户,实现最佳客户体验。

      (四)增值健康管理服务

      同方全球智能核保引擎预植3000+疾病知识库,利用AI技术进行全方位解析,为客户建立唯一健康档案。健康档案不仅可用于指导客户购买其他险种,还可以进行人物、家族关联,为客户提供健康管理服务。

      四、结语

      目前人工智能技术已被广泛应用,面对保险行业核保场景新一轮的挑战,业务扩展要求核保流程的自动化程度更高,客户对于核保的时效要求更快,寿险核保应与时俱进,砥砺前行,积极拥抱变革。

      作者单位:同方全球人寿保险有限公司

      【参考文献】

      [1]人工智能在保险核赔环节应用案例分析[D].首都经济贸易大学,2018.

      [2]郭阳,刘伊明.浅谈我国寿险核保的不足及建议[J].中小企业管理与科技,2017.

      [3]利用大数据提升AC寿险公司核保能力的研究[D].对外经济贸易大学,2017.

      原文刊于《江苏保险》2021年第1期

       

       

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