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深度 | 宣称专注做技术的蚂蚁金服,到底为保险公司输送了哪些“弹药”?

本文作者:谷磊 2017-07-03 21:28
导语:《麻省理工科技评论》2017 年度全球 50 大最聪明公司榜单发布,蚂蚁金服作为唯一一家金融科技公司位列49,排在拥有1700名AI专职员工的百度之前。

6月27日,《麻省理工科技评论》2017 年度全球 50 大最聪明公司榜单发布,蚂蚁金服作为唯一一家金融科技公司位列49,排在拥有1700名AI专职员工的百度之前。上榜评论为:探索使用AI进行信贷业务,以及通过区块链提高安全性。

说起金融科技,大家会很容易联想到Fintech这个词,但蚂蚁金服CEO井贤栋曾表示,尽管Fintech已经变成一个热门词汇,但我们更愿意用“Techfin”而不是“Fintech”来定义自己。他说:“这不是玩概念,而是从根本上的理念的不同。金融的核心是管理风险,“Techfin”是用技术,数据能力去助力金融,去服务那些普通消费者、普通商户,去提升金融机构的风险管理能力,帮助他们全面升级。

深度 | 宣称专注做技术的蚂蚁金服,到底为保险公司输送了哪些“弹药”?

蚂蚁金服保险事业群总裁:尹铭

6月27日的几乎同一时间,蚂蚁金服在北京面向保险行业发布了一款重磅的人工智能产品——“定损宝”。雷锋网对此产品和发布会进行了详细的报道,该产品用 AI 模拟车险定损环节中的定损员作业流程,这也是图像定损技术首次在车险领域实现商业应用。

其实,蚂蚁金服在保险方面战略定位的达成也是一波三折,今年5月,在给员工的内部信中,蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭梳理了他赴任蚂蚁至今的完整心路历程:从希望帮保险公司卖保险,到研究保险买卖两难中的沟壑,再到清晰指出蚂蚁金服保险平台今后只做一件事:专心做好技术。

那么宣称专注做tech的蚂蚁金服,到底为保险公司输送了哪些“弹药”呢?今天雷锋网就为大家盘点一二。

基本情况

据雷锋网了解,蚂蚁金服保险服务平台,在公司内部被称为保险事业群,正式成立于2015年,它的定位是“用技术助力保险机构,以此更好服务个人消费者和中小企业(Tech-Insurance)”。 

一方面,它通过人工智能等技术,支持和助力保险行业实现转型升级。目前已经同80余家保险机构深度合作,合作领域包括:区块链技术精准扶贫、数据共创定价参考系统、图像识别技术提效理赔、数据分析反欺诈打黑产等。

另一方面,通过技术助力保险机构,更好服务个人消费者和小微企业,目前参与合作的保险机构通过蚂蚁金服生态体系内各平台服务消费者3.9亿,其中80后90后占比超过80%。2016年全年线上理赔超过1亿笔,智能客服实现千万人次量级的保险教育、为新兴共享经济提供保障、消费保险使中小企业经营成本大幅下降等。

据悉,目前蚂蚁金服保险事业群超过200人的团队中,近70%为技术和数据分析岗位。此外保险数据团队还与蚂蚁金服集团的人工智能、驻美国硅谷数据研究院组成“保险数据科技实验室”,该实验室拥有62项技术专利,汇集蚂蚁金服集团全部技术资源为保险行业服务。

一、区块链技术

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区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。是中本聪2008年在比特币白皮书中提出地概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

据维基百科介绍,区块链技术基于去中心化的对等网络,用开源软件把密码学原理、时序数据和共识机制相结合,来保障分布式数据库中各节点的连贯和持续,使信息能即时验证、可追溯、但难以篡改和无法屏蔽,从而创造了一套隐私、高效、安全的共享价值体系。

2016年7月,全球咨询巨头麦肯锡于发布了一份区块链研报,阐述了区块链技术对保险业产生的影响。报告指出当时有20多家区块链创业公司正在专注于研究区块链在保险业的应用。麦肯锡将“最有前途的保险相关用例”分为三类:促进增长、提高效率和通过将关键程序自动化来降低成本,报告称这些都对保险公司有积极的影响。

最后麦肯锡认为区块链技术完全适合保险商进行探索。但是这种技术的推广还有很长一段时间要走,因为区块链是一种分布式系统,它的价值主要取决于与竞争对手、供应商或其他人的合作。

2016年年底,区块链的创新和试验应用被列为「十三五」国家信息化规划的重点。

同年,蚂蚁携手图灵奖唯一华人获得者,清华大学交叉信息研究院院长姚期智,成立数字金融科技实验室,双方在区块链技术、人工智能、智能投顾等领域开展研究。

对于蚂蚁金服而言,有一个区块链应用于公益保险的经典案例:

100元现金捐赠,只能解决贫困家庭几周之需,但100元保险,则可让贫困家庭患难时具备一定经济保障,甚至获得“救命钱”。

2016年7月,苏北贫困县泗洪县政府尝试联合中国人寿、人保公司和蚂蚁金服共同尝试“互联网+保险”精准扶贫计划。为低收入户投保综合型保险,人均保费100元,保障范围涉及疾病、意外伤害、家庭财产和教育。

保费由当地政府和蚂蚁金服公益平台联合筹措,赔付、查询都可在支付宝APP中完成。这样的尝试,提高了扶贫效率,也促进了扶贫行为从粗放向精准转型。截至2017年6月20日,共2224人次获得理赔,理赔总计近759万元。

该平台引入区块链技术,捐赠者可实时查看到捐款金额、理赔额度、运营开销等全部流程数据,而捐赠保险获得者可查询保险保障范围、理赔进度。区块链技术应用在保险扶贫领域,让捐赠更透明,让公益更高效。

该模式很快得到复制。2017年1月,蚂蚁金服上线“益起保”公益保险服务平台,与公益机构合作,为更多人群筹措保险资金。首个项目与“大病医保”公益基金会合作,为湖南贫困县新晃的4万名儿童募集大病保险费用,每份保额20万元,承保公司为中国人寿。

二、人工智能

2016年3月AlphaGo用几盘棋将人工智能推到了媒体和大众面前,而此时蚂蚁金服的人工智能团队早已有大咖坐镇。

2014年,一位专注于机器学习和人工智能的专家加盟阿里巴巴并组建AI团队,他就是蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远。

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蚂蚁金服首席数据科学家:漆远

漆远是麻省理工媒体实验室博士,普渡大学计算机系终身教授,担任过机器学习权威杂志Journal of Machine Learning Research的执行编辑和全球机器学习顶级会议ICML的领域主席,获得过微软牛顿研究奖和美国科学基金NSF Career奖。他的专业方向是大规模机器学习和贝叶斯推理。

2017年初,蚂蚁成为美国加州伯克利大学RISE实验室合作伙伴,共同致力于为AI提供安全实时智能决策计算平台的研发。

2017年3月,蚂蚁金服在基础科学上的布局成为阿里巴巴NASA计划的一部分。NASA计划旨在动员全球两万多名科学家和工程师投身新技术战略,面向未来20年组建强大的独立研发部分,建立新的机制体制,为服务20亿人储备核心科技。

不久前的5月27日,素有人工智能教父之称的迈克尔·欧文·乔丹加盟蚂蚁金服的科学智囊团并出任首任主席。乔丹执教于加州大学伯克利分校,是美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士,是人工智能领域唯一一位获此成就的科学家,也是机器学习领域的开创者之一。他桃李满天下,吴恩达、Yoshua Bengio都是他的得意门生。

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全球人工智能教父:迈克尔·欧文·乔丹

目前在蚂蚁金服,AI技术已在广泛应用于智能客服、交易风控、贷款模型、智能投顾、图像定损等场景中。

1、智能客服

人工智能技术有一项重要组成被称之为“对话集成”,主要应用在客服部门实现人机对话。例如每年“双十一”,千亿级别的交易额需要数百万次客服咨询,而智能客服承载了其中95%的咨询量,目前人机对话的水平已经不止于实时高频问题回复、相似问题归集,更多探索语义分析和模拟有思考的人机对话,并已投入保险领域的应用。

2017年4月,支付宝推出线下支付送健康险功能,60岁以下的消费者,每进行一次线下支付,就能领取一份健康险保额,保额可以随着支付笔数不断累加,自己额度积满后还可将额度转赠给他人。到目前,主动领取健康险的用户有3000万。

健康险是有专业理解门槛的金融产品,科普的最好方式,可能是让用户人人可感知、体验并完成实时互动。这些用户绝大部分是90后,产品是最好的教育工具,互联网保险的体验,直接决定年轻一代对保险的感知。

目前,平均每天有4万人通过智能客服人机对话了解保险相关知识,“健康险是什么”“怎么提升保障额度”“健康险可以理赔几次、赔多少”“哪些病赔哪些不赔”为提问率最高的问题。

蚂蚁金服保险事业群产品专家许卫杰称,现在每天都需要向蚂蚁保险数据科学实验室输送用户反馈的保险知识和问答素材,供机器深度学习。他认为,赠送的健康险保额虽然不高,但意义在于让数千万人在短时间内就感知到了健康险。未来,人工智能在分析语音语意、跟用户交互上的作用会越来越大。

2、车险分

2017年5月底,蚂蚁金服保险数据科学实验室发布“车险分”技术。以商业车险改革为契机,蚂蚁金服将海量“从人”信息通过人工智能等技术进行挖掘,对车主进行精准画像和风险分析,量化为300-700不等的分数,分数越高,风险越低,从而来帮助提升保险行业的风险识别能力。这在美国等国际市场是已经成熟的技术。

越注重安全、风险低的车主,可以获得越便宜的车险报价;而越便宜的保费,可以激励车主更关注风险,促进社会更安全。这是金融与好的社会良性互动的目标,但之前,保险行业只有与“车”相关的数据,缺少与“人”相关的数据样本和技术分析,较难精准的实现“千人千面”的精准定价。

互联网时代下,越来越多纬度数据可积累、可分析,这让保险业的风控体系更严密。车险分通过利用大数据、人工智能、数据建模等方面的技术,通过与保险公司数据共创,得出针对每家公司不同用户群的科学定价机制。

2016年的数据显示,全国有1.5亿私家车主,涉及54%的家庭。但作为财险公司的主要业务,去年多数公司并没有从车险赚到钱。公开数据显示,2016年只有14家公司车险承保盈利,41家公司共计亏损63亿元,行业亏损比例达到75%,其中,在定价方面没有优势的中小财险公司亏损尤其严重。

近期保险行业商车二次费改政策,进一步扩大了保险公司可自主定价的浮动范围,车险分为尤其是中小保险公司的定价参考提供了更有效的工具。

人保财险总核保师兼车险部总经理方仲友认为,以前车险的定价较为简单甚至“粗暴”,随着不停的改革和复杂数据计算,车险经营的效率又相对降低,而引入车险分后,车险可达到简单之后的高效状态。他相信未来会有更多公司都使用车险分,不是为了竞争,而是为了是给用户最好的体验。

目前,首批参与车险分合作项目的保险公司有人保产险、太保产险、国寿财险、中华联合、太平产险、大地保险、阳光产险、华安产险、安盛天平车险等9家保险公司。

3、图像识别

技术和数据正在保险的产品开发、销售、承保和理赔等全链路当中有很深的应用。

例如,在与电商消费保险的理赔环节,超过九成是依靠后台技术识别和判定,只有一成的案件需要人工干预。以蚂蚁金服保险平台为例,图片识别技术是核赔流程重要应用之一。

图片识别技术首先会对用户报案图片进行清晰度识别,识别图片中理赔标的物的有效信息并实时做出反馈,例如商品标签代码、货品破损程度等。

更重要的环节是对图片相似度的识别,传统保险领域,企图骗保的人,可能会拿着网上下载的图片,在多家保险公司报案理赔。但在生鲜腐烂、化妆品过敏这些消费保险上,技术可以在一个庞大的图片库中,比对识别出报案人上传的是真实拍摄图片,还是重复使用了别人皮肤过敏的图片,亦或是网上下载了腐烂水果的图片。结合对理赔者信用程度的判断,绝大多数理赔都可以在短时间内在线完成,无需任何人工干预。

4、深度学习

图像定损技术体现在最近发布的车险“定损宝”上,此前雷锋网(公众号:雷锋网)也有详细报道。

在交通事故发生后,传统的车险理赔流程是:用户打电话给保险公司,后者派查勘员现场查勘并拍照,然后定损员根据照片评估损伤情况及赔偿金额。在这样的流程中,保险公司收到事故照片后,需要核赔,核价,往往最快半小时后才能确定理赔金额。

据蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭介绍,“定损宝”所做的工作和上面流程中定损员的工作相同,它应用了深度学习图像识别检测技术,通过部署在云端的算法识别事故照片,与保险公司连接后,在几秒钟之内就能给出准确的定损结果,包括受损部件、维修方案及维修价格。

总结

至此,蚂蚁金服在保险领域的布局战略已经非常清晰,它无意利用支付宝入口的优势对保险公司取而代之。正如尹铭所说,蚂蚁金服保险平台不为卖保险,今后将专注于做好技术,和保险公司一起互为生态,通过技术和科技助力保险公司。

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