人工智能在保险业的应用现状与规划 - 许多保险公司已使用人工智能进行风险评估、欺诈检测和理赔处理，且该应用预计将持续扩展[1] - 分别有88%的汽车保险公司和70%的家庭保险公司报告称，他们正在使用、计划使用或探索使用人工智能[2] - 尽管人工智能应用广泛，但其不会完全取代保险业务，人类仍将参与其中[2] 客户服务与交互的优化 - 人工智能将使得获取保险报价的时间从数小时缩短至数分钟[4] - 更智能的聊天机器人可提供全天候即时相关答复，并在必要时转接人工客服代表[5] - 人工智能驱动的数字代理能根据客户描述理解需求，并自动填写申请表，使申请流程更无缝[6] 数据验证与风险评估的改进 - 人工智能工具可预先验证保单申请数据，确保无遗漏或错误细节，从而减少后续因文书错误导致的承保问题[7] - 新的AI工具（如Flyreel）允许房主使用自导式移动检查应用程序捕获房屋内外细节，AI评估图像并标记潜在风险，减少实地查勘需求[7] - 通过减少实地现场检查，AI工具有助于保险公司改进风险评估、简化承保并加速理赔[8] 个性化定价与承保 - 保险公司多年来使用机器学习（AI的一种）筛选数据以帮助预测和定价保单[8] - 生成式AI的进步使保险公司能将更多数据转化为模型可用形式，从而实现更精细的定价，而非基于宽泛类别[9] - AI工具帮助像Honeycomb Insurance这样的房地产保险公司更细致地评估单个物业，为维护良好的物业提供承保，这在传统上因建筑年龄导致高风险分类而难以实现[10] - AI能够快速处理大量数据点并做出准确决策，而人工承保虽可行但成本效益低[11] - 保险公司开始根据真实世界数据（如来自远程信息处理技术的驾驶行为和智能家居传感器数据）定制保险覆盖范围[11] 理赔处理的加速 - 对于简单理赔（如车辆撞鹿损坏），使用AI及照片、位置和车辆远程信息数据可几乎立即解决[12] - 对于复杂理赔（如涉及伤亡和多车的车祸），AI用于简化流程并将理赔解决时间缩短数天[13] - AI可将人身伤害律师长达50页或更长的理赔要求文件汇总成清晰精确的1-2页文档，帮助理赔师更快决策[14] - 理赔师可使用AI虚拟代理收集所有数据，而传统上人工理赔师需登录多个不同来源和应用程序自行搜索和编译信息[14] - 当前AI虚拟代理是辅助工具，未来可能发展为代表人类理赔师的工作流程执行者和协调者[15] 人工智能发展的制约因素 - 保险业受到高度监管，各州有各自的法律和规则，公司需确保合规并与监管机构保持一致[16] - 公司必须确保其使用的海量数据安全，并且算法不会无意中引入偏见或做出不透明的决策[17] - 保险公司需要能够解释消费者数据的使用方式、自动化在理赔中的应用以及决策背后的理由[18] - AI的性能取决于其获取的数据，即使最佳系统也可能困惑犯错，而错误的成本对公司和消费者都极高，因此测试、控制和人类参与至关重要[19] - 最佳保险公司利用AI辅助专家，而非取代他们[19]