人工智能對保險行業(yè)的挑戰(zhàn)與展望
一、挑戰(zhàn)
人工智能的發(fā)展對保險行業(yè)的影響無疑是巨大的。近幾年來，越來越多的保險公司正加大對人工智能技術的研發(fā)投入力度，希望實現智能化的服務，以提高運營效率和用戶體驗等。但就目前情況來看，人工智能在保險領域的發(fā)展過程中還存在不少的挑戰(zhàn)。
(一)真智能VS偽智能
在保險領域上，有不少保險科技初創(chuàng)企業(yè)以人工智能為噱頭開發(fā)手機應用，表示能針對用戶需求自主設計、推薦產品，實則只是事先制定幾個類型的產品，然后針對用戶的信息選擇性的推送。
所謂真智能是能夠結合環(huán)境的變化，利用計算的算法模型和大數據的深度學習，去建立一種概率判斷網絡，實現一個給定的目標函數。
(二)傳統保險業(yè)務的市場危機
當人工智能發(fā)展到較為完善時，市場上人為因素引起的事故必將減少，而這也將使得保險業(yè)面臨市場份額受蠶食的問題。如當前無人駕駛汽車技術的出現，一個普遍的觀點是其會對財險市場產生較大沖擊。
(三)技術和人才成熟度問題
人工智能作為一個處于發(fā)展中的新興技術，到目前為止和保險行業(yè)的結合還不夠成熟。例如，我們目前所能看到的大部分系統還停留在規(guī)則的引擎階段，人工智能最大的優(yōu)勢在于深度學習，需要大量的案例和經驗來對人工智能系統進行訓練，這就需要相關的人才，但就當前來看，精通軟件的工程師不了解保險行業(yè)日新月異的規(guī)則，而保險企業(yè)又缺少精通人工智能的軟件工程師。
(四)數據缺乏和割裂性嚴重
在保險領域，庫卡機器人，諸如保險智能顧問、產品精準營銷等人工智能技術，都需要海量的用戶數據。而對于新成立的保險初創(chuàng)企業(yè)來說，其所擁有的數據遠遠不夠應用層面所需要的量。此外，由于數據一直以來都被認為是核心機密，共享性較弱，即便是從已經有多年業(yè)務歷史的傳統保險公司層面看，依舊存在著割裂性的問題，幾乎沒有哪家公司擁有完整的用戶數據。
(五)產品運作責任問題
由于目前科技的不完全可靠性以及智能系統可能存在先天設計的缺陷，人工智能產品在運作過程中容易產生責任歸結的糾紛，這會使得對應承保產品的理賠過程變得更加復雜。
(六)保險行業(yè)的應對緩慢
從國外保險公司看，尤其是大型的國際保險機構已經在人工智能領域進行布局，而我國傳統保險公司的行動較少。
就目前來看，國內保險科技所獲得的資金投入主要來源于風險資本，而相較于非保險業(yè)的私募和風投資本，保險公司對整個保險行業(yè)的價值鏈和業(yè)務流程更為熟悉，因此其對保險科技尤其是人工智能技術在應用領域上的投資，更加精準也更加重要。
(七)社會倫理問題
現代人工智能作為互聯網技術在大數據驅動模式下的進一步發(fā)展形式，其主要還是建立在大量數據的積累之上，而隱私問題一直以來都是數據資源開發(fā)和利用的頭號威脅，因此人工智能也不能很好避免這一社會倫理問題。
此外，庫卡機器人，從某種意義上來說人工智能在保險領域運用得越充分，對疾病較多、理賠率越高的弱勢群體，如老年人群體，越不利。這些行為在商業(yè)領域的確屬合理的盈利模式運用，但從社會倫理角度看其公平性是值得商榷的。
二、展望
隨著國內政策紅利的浮現，行業(yè)對新技術的關注度不斷提升，同時資本的加速涌入也推動著技術的高速發(fā)展，在可預見的未來，人工智能將在保險領域大放光彩。
(一)政策紅利支持，庫卡機器人，行業(yè)關注度提升
中國對人工智能的運用與發(fā)展高度重視，有關人工智能的宏觀政策數量逐年增長。
(二)人工智能技術高速發(fā)展
人工智能的概念從提出到現在已有幾十年的光景，但最近這幾年，該技術實現了爆發(fā)式的增長，這主要得益于大數據、云計算等數字技術的快速發(fā)展，其核心在于數據和算法的進步。
(三)克服傳統保險業(yè)痛點，提升運作效率
人工智能的引入將幫助傳統保險公司解決困擾多年的行業(yè)痛點。例如，傳統模式下投保人購買一份保險，往往需要諸多環(huán)節(jié)，不僅時間冗長，而且透明度不高，用戶難以直接了解自身投保情況。而人工智能的出現，可以很好地解決這一系列問題。
(四)資本助力人工智能在保險領域發(fā)展
近期隨著人工智能熱潮的崛起，資本對其的關注度也不斷提升。雖然當前國內傳統保險公司對人工智能投入不如國外發(fā)達國家，但呈現出一個加速趨勢，這無論是對人工智能在保險領域的開發(fā)還是應用都起到了很好的推動作用，預計未來隨著國內保險公司重視度的提升、資金研發(fā)投入力度的加大，這一趨勢將更加凸顯。