保险业面临五大问题——AI并非其中之一

行业专家指出了保险业巨头面临的技术困境以及解决办法

尽管全球保险业客户已高达数十亿人,但保险行业本身正面临着生存危机。

近年来,自然灾害频繁发生、破坏力越来越强,造成的损失更是屡创纪录,保险费用和免赔金额也因而迅猛上涨。在一些高风险地区,由于投保人纷纷申请赔付,保险公司决定退出这部分市场,尽管在此过程中遭到了客户的激烈反对。与此同时,分析师警告称,为应对这些市场状况,保险公司采取了上调保费和非费率类承保措施,但从长期来看这些措施都是不可持续的。

为了快速解决这一危机问题,一些大型保险公司把希望寄托在生成式人工智能(AI)之上。然而,有批评者认为,算法缺陷将导致保险公司做出不公正的拒保决定,并声称AI令原本严峻的形势雪上加霜。

SAS风险与欺诈管理&合规解决方案高级副总裁Stu Bradley认为,保险业实际面临的形势更为微妙。

Stu Bradley表示:“在提高分析能力的过程中,保险业巨头必然会遇到障碍,但AI本身并不是拦路虎。相反,缺乏对其数据的理解以及AI的潜在风险才是问题的根源。如果建立了适宜的道德准则和人类监督机制,保险业可以采用值得信赖的AI作为解决方案,因为它为保险业提供了重新定义该行业所需的洞察力和敏捷性。”

在这一潜在的转折点上,SAS专家已经审视了保险业面临的五大问题并提出了相关见解,而AI的使用并不是其中之一。正视并解决保险业当前面临的技术挑战,不仅能够使AI更充分地发挥其全部潜力,也将有助于该行业未来更好地发展。

1.数据管理混乱,亟需出台法规规范

由于目前缺乏AI使用管理方面的法律法规和监管条例,当数据点涉及到个人信息时,用户可能会对隐私保护产生担忧——尤其对于保险业这样一个监管和合规要求非常严格的行业来说。欧盟《人工智能法案》、中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》和美国保险监督官协会(NAIC)《人工智能模型公报》是各国针对保险业AI使用所发布的首批法规文件。然而,随着监管格局的不断变化,传统保险公司和互联网保险公司开始针对隐私保护问题提出自主管理方案。

SAS英国和爱尔兰AI与伦理主管Prathiba Krishna参与编写了自愿遵守的《人工智能行为准则》。他表示:“为了符合未来的监管要求,保险业必须像银行业一样,在其AI能力范围内优先考虑数据沿袭和数据治理。对保险公司来说,从大型数据集获取有价值的洞察固然重要,但清除这些数据中的错误和不一致的部分也同样重要。这有助于确保数据的可重用性、提升决策的准确性、提高生产力并加强结果的可靠性。”

“AI培训也是一个关键因素,它决定着AI能否成功部署并为未来合规做好准备。在企业内部培养员工的数据素养,使企业上上下下能够讨论、理解并最终拥抱合乎伦理道德的AI实践。”

2.AI大爆发给风险管理带来压力

随着AI和生成式AI的爆炸式增长,保险行业也正在经历着快速的数字化转型。在此背景下,尤其是在保险业巨头争先恐后地提升AI生产率并将其转化为长期商业价值的情况下,风险管理人员必然会担心机器人算法的潜在风险。

AI原型设计看起来很有前景,但打造生产用途的AI则需要建立强大的基础设施,以确保安全、可信任的部署。与此同时,定制化受到限制的“黑匣子”AI解决方案,可能会因为简单易懂而得到高管的青睐,但由于其缺乏透明度和可解释性,企业将面临巨大的AI使用风险。

Terisa Roberts是SAS风险建模与决策全球主管,也是《风险建模:人工智能、机器学习和深度学习的实际应用》一书的作者。他表示:“保险公司必须深刻意识到将AI与现有系统集成的重要性,同时制定能发挥强大治理能力的企业AI战略。保险公司还必须考虑除了大语言模型外,生成式AI有哪些更广泛的用例范围。例如,对合成数据生成的有效应用可加强对数据隐私的保护,同时优化定价模型、偿付准备金模型和精算模型。”

3.狭隘的理赔思维阻碍了发展与合作

保险业正在酝酿转变其运营范式,这取决于该行业能否触及关键的普罗大众。科技行业预计,保险公司的角色将发生变化——从被动赔付者转变为投保人、消费者和企业等的主动合作伙伴。

世界卫生组织的近期报告显示,全球30%以上的癌症死因和80%的慢性病都与本可避免的不良健康习惯有关,这些比例高的惊人。与此同时,保险公司已收集了大量的客户健康数据,以为其提供相匹配的保险服务。这些数据为什么不加以利用呢?

“通过现有的智能手机软件等渠道,保险公司可为客户提供AI健康服务,定制个性化的健康管理方案,重塑传统的客户体验,从而减少保单赔付,”SAS欧洲、中东、非洲和亚太地区高级保险业务负责人Alena Tishchanka表示:“除了提供健康服务,强烈推荐保险公司考虑发展气候变化、环境、社会和治理(ESG)等合作伙伴关系,以挖掘市场潜力。这些举措不仅有助于解决保险公司的偿付能力问题,还可以极大地提升保险业在公众心目中的形象。”

有了适用的伦理道德准则,保险公司作为合作伙伴的模式绝不是空想。具有前瞻眼光的保险公司将采用这一新的运营模式,在应用尖端保险技术的同时,提供参数保险产品。

4.潜在的数字化风险需要集中式的解决方案

如今,智能手机几乎无处不在,任何有无线网络的市场保险公司都可以触及。对保险公司来说,要想抵消保费上涨对客户带来的影响,投资数字化迁移将有助于在市场上推出面向当代客户的现代化产品。

然而,为了在数字市场上取得竞争优势,保险公司必须为投保人提供越来越个性化的产品和服务。这些定制化服务和便捷的在线投保为保险公司吸引了大量潜在客户,但事实证明喜忧参半。

在线保险业务发展迅猛,保险公司收到了大量的线上投保申请。可惜在核准或拒绝承保的过程中,保险公司并没有足够的时间来调查和识别那些最有可能实施欺诈或本质上存在较大风险的客户。因此,保险公司通常会通过这些客户的投保申请,但殊不知风险也随之而来。

尽管搭建了技术基础设施以准确识别欺诈和其它威胁,传统保险公司和互联网保险公司的发展仍然面临阻碍。保险欺诈时有发生,再加上对风险系数较高客户的承保,保险公司的保险损失率和综合赔付率双双攀升,并最终导致客户保费的上调。

SAS风险与欺诈管理&合规保险解决方案主管Thorsten Hein表示:“理想情况下,在一个基于云的、集成式的生态系统中,数字化保险公司要想取得成功,必须精心规划如何吸引客户,为其提供所需的服务,同时平衡他们所带来的各种风险。”

“如果集中并整合精算师、承保人和欺诈分析师的角色功能,保险公司将能够精准识别赔付风险适度的客户并从中获利,同时根据客户需求定制服务和保障,并平衡各方利益,制定最公平的保费费率。”

5.人寿保险近期盈利低迷,但仍然至关重要

如今,诸多问题困扰着保险行业,人寿险就是一个典型例子。长期以来,寿险公司一直依赖投资商业地产获利。然而,自2019年新冠疫情爆发以来,这些资产的价值一落千丈。因此寿险行业需要创造新的机会。

“谈到保险标的物时,并非人人都有汽车或房屋等资产需要投保,但对生命的保障是必需的,”SAS全球首席保险顾问Franklin Manchester表示:“据健康数据组织预测,到2050年,全球人均预期寿命将增至78岁以上。在一个危机重重、风险日益加剧的世界,寿险公司可以发挥自身作用,积极推动变革。”

“例如,在贫困人口中,贫穷世代相传的源头可能就是某位家庭成员的死亡,以及由此造成的收入或资助的减少。当最坏的情况发生时,去世者的家属往往面临着贫困无援的残酷现实。人寿保险可以极大地减轻经济负担,但可悲的是,由于历史因素造成的边缘化以及缺少接触保险的渠道,许多本可以从寿险保单中获益的人恰恰没有投保。”

如今,通过整合清理后的数据,根据原则框架制定定价决策,以及在全球范围推广数字平台,保险公司可以接触到更多人群、为他们提供保险知识和服务保障,从而有可能打破几代人的贫困循环。

适应市场环境,重塑保险未来

为解决保险业所面临的环境、经济和伦理道德挑战,需要人类利用自己的聪明才智。AI和其他技术则为该行业提供了一个更公平合理的、气候适应性更强的支点,并在此过程中为传统保险公司和互联网保险公司带来了竞争优势。

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