人工智能是可能影响到保险的整个景观，因为我们知道这一点。变化是在这里，更多的是来了。今天，T他的保险市场是巨大的民族品牌和原有产品线已基本不几十年演变为主。这种停滞历来认为它是被破坏一个行业的成熟。
保险企业知道这一点。在Emerj，人工智能研究与咨询公司，我们有希望能够充分利用其广泛的客户和索赔数据的积压赢得市场份额，实现保险企业工作数据主导地位。
事实上，保险是一个行业风险资本家考虑中断使成熟的柠檬水，一个总部位于纽约的公司insurtech的创始人提出的最大的种子轮在历史上的一个简单地说话。这不只是创业的人群。沃伦·巴菲特已经在纪录说，这些自主车辆的到来将损害伯克希尔拥有Geico的保费。
巴菲特可能已指2015年毕马威报告其预测，“从根本上更安全”的车辆，包括无人驾驶技术，将在未来25年内缩小车险业更是大跌60％。读者应该注意，汽车保险是保险业的40％以上为一体。
（对于在AI的其他金融应用的强烈兴趣的读者，请参阅我们的文章全文在金融机器学习应用。）
人工智能保险 - 深入分析了前面：
发展趋势，企业领导人应该知道。在这篇文章中，我们看三个关键方面是AI将带动储蓄保险公司，经纪公司和投保人，插入到保险业中存在的转换：
- 行为定价策略：物联网的泛在联网（IoT）的传感器会提供个性化的数据来定价的平台，允许更安全司机少付汽车保险（被称为基于使用的保险）和人健康的生活方式，以少付医疗保险
- 客户体验及媒体报道个性化：AI将使自动无缝购买体验，使用可拉客户的地理和社会数据的个性化互动聊天机器人。运营商也将允许用户自定义覆盖范围的具体项目和事件（被称为点播保险）
- 更快，定制理赔：网上接口和虚拟理赔将使其更有效地在事故发生后结算及支付索赔，同时降低欺诈的可能性。客户也将可以选择其保费将被用来支付他们的要求（被称为对等网络（P2P）保险）。
保险作为全球市场往往与公众的不信任有关的（一个澳大利亚的评选中排名性工作者比保险行业更值得信赖），这可能呈现独特的挑战，以创新技术 - 通过AI或其他方式。
因此，引进新技术，一个关键问题将是说服公众，自动化不只是否认他们的要求了木马 - 一个担心，60％消费者表达了对通过聊天机器人采购范围，根据最近的调查由Vertafore。
Emerj人工智能研究对AI的保险山水广泛写入。有兴趣的读者建议，探讨我们对报告AI的当前使用情况，在美国最大的保险公司。
三个电流AI应用趋势在保险/ Insurtech：
我们将看看在所有三个主要的AI保险的发展趋势一个接一个，在目前的技术状态检查，变化正在进行，以及潜在的导致产业转移。我们将用“行为定价”开头：
1 - 行为溢价：物联网传感器将保险从Proxy到源数据
的三个关键方面是物联网的数据将使个性化的保险定价物联网数据打开转换：
- 付出什么，你的风险：远程信息处理和可穿戴式传感器数据使较少危险行为较低的保费，包括少开车和行使更
- 捆绑政策与防损硬件：智能家居企业将给予政策优惠来的传感产品的防损技术的用户，从而实现设备和保险的交叉销售
- 检查，清理债权：物联网数据市场将使运营商更快地访问验证风险管理信息，而不是依赖于昂贵的评估和审计
假设：物联网扰乱保险数据的科学已经扰乱金融以同样的方式：从代理移动分析的源数据。
在旧世界：财务模型曾经依赖于过去的业绩来预测未来结果的统计抽样。
今天：数据科学，使基于真实事件，实时，使用大型数据集，而不是样品做出最好的猜测预测。
在旧世界：保险公司依靠使用统计抽样构建风险池。
今天：物联网传感器允许保险公司根据真实事件，实时价格范围，使用链接到个人，而不是链接到组数据的样本数据。
大图：在每一个行业，我们是从代理的数据移动（约合类别）至（关于个人）的源数据。
看到一个模式？无论资产是股票投资组合或'09本田思域，债券或货船，在如何资产价值预计将移由数据技术可以提供分析的类型驱动。
下面是一个例子：基于使用或支付每英里的汽车保险证明了这个逻辑。远程信息处理传感器允许的标的资产（汽车）允许转出的相关保险市场（车险）的新生产线的实时跟踪通过个性化的被保险事件风险（出车祸）。
什么，这实际上意味着？更安全的驾驶者可以少付的政策，任何驾驶者可以通过支付英里。投保人不是一个风险池的一部分，更多的 - 他们支付他们的风险是什么。这是一种全新类型的保险产品，通过远程信息处理的基础技术启用。
唯一的缺点？你在你的汽车上加装远程信息处理传感器。而且你必须比一般驾驶更安全，比平均水平英里。一些人认为，这是一个伟大的讨价还价。对于其他人，没有这么多。
这就是为什么保险公司正在成为五金企业：传感器。采取Neos的风险投资公司，这与家庭保单一起提供智能家居监控和紧急援助物联网的公司。我们的想法是，如果近地天体能提供技术，使燃气泄漏，水害家庭入侵的可能性较小，那么他们就可以在较低的保费为他们的客户的形式转嫁给这些储蓄。
唯一的缺点？您必须安装新的摄像头和传感器，在您的家。
假设：为了在未来十年的市场中取得成功，保险公司将不得不迅速从定价的类别，根据个人的实际行为定价的可能的行为动。这是消费者将如何体验从代理移动源数据。
穿戴式和GPA都可能推动变革。作为维克拉姆Renjen，对萨瑟兰保险高级副总裁笔记：“随着补充GPS数据，可穿戴设备可以监控和遵守残疾申请人的康复治疗报告。更好地遵守会缩短时间，直到恢复工作“。（这是关于工作场所COMP）。
调查显示，消费者希望这种变化。有消费者表示愿意改过面部，甚至生物特征数据更便宜的产品，一项调查由游吟诗人研究与咨询发现消费者的近一半将来自数据身打扮交给保险公司。BioBeats和Fitsense有两种解决初创企业健康保险穿戴式设备的数据，重点是个性化的员工健康计划。
仍然有很多的基于使用的保险后端的不确定性。从保险专员协会一个2017年的报告中指出：“...... UBI是一个新兴的领域，因此仍有周围的驾驶数据的选择和解释的不确定性，并且该数据应如何集成到现有的或新的价格结构，以保持盈利“。
但谁试过大多数客户似乎都喜欢它。了2016调查机构JD Power＆Associates的发现：“...UBI参加者提供了更积极的建议，更多的时候表示，这些建议导致从他们的保险公司与那些谁没有使用UBI程序的客户相比，朋友，亲戚或同事购买。”一些保险公司提供的基于使用的保险计划，以收集千里值得监测的驾驶数据的参与折扣。然后，他们可以使用这些数据来衡量他们自己的风险评分模型的其他业务。
大致与市场的五分之一甚至不感兴趣。21% of customers declined to participate in a UBI program when it was available and 81% of those respondents did so because they didn’t want their driving monitored, didn’t think they’d save money, or didn’t think their premiums would decrease. People with long commutes, who frequently drive long distances or who savor speeding on the open road would hardly benefit from their insurance company tracking their behavior.
仅仅因为一些运营商也越来越传感器数据并不意味着他们正在使用它。正如我们已经看到的机器学习，可靠性，丰富性和延迟源数据的许多企业应用程序 - 旁边的分析的能力 - 变得至关重要。这就是平台市场中像下一代平台（NGP）的奥克信息通信进来，对驾驶员行为的分数，崩溃和要求分析为一起车队经理和汽车租赁公司的专业风险分析提供车险运营商提供的应用平台接口（API）。
传统的玩家是缓慢的改变。2017年卓越的风险管理报告发现“...明显缺乏认识对现有技术和新兴技术，包括远程信息处理，传感器，物联网（IOT）互联网，智能建筑和机器人技术，及其相关的风险许多风险专业人士“。
市场可能开始移动速度快，因为消费者交易物联网数据较低的保费。作为管理公司财务总监KPMG乔施耐德写道，详细介绍在汽车保险业的转变：“一旦大规模的市场混乱的开始和传统保险商业模式上下翻转，我们预计显著动荡。”
这是关于传感器数据。任何人试图基准传统玩家对新人要回答这个问题：如何以及是定位于利用传感器数据的起源来自他们的政策的潜在资产公司的业务线？
对于任何新技术有风险，这可能是一件好事。在许多方面传感器数据降低风险，当然，它也引入了一些新的漏洞。漂亮的传感器多的东西可以很容易受到黑客攻击，以及任何易受黑客攻击可能会引发下数据泄露的法律处罚。这些漏洞可能允许运营商开发承销紧急风险的新业务线，为牛市网络保险已经证明。
2 - 客户体验及媒体报道个性化：AI接口允许更好的客户入职培训
这里有三个主要途径是AI会提高保险的购买体验：
- 聊天机器人会认识到你：先进的图像识别和社交数据可用于个性化的销售对话
- 平台将验证您的身份：自动化的个人身份验证可以加快认证必要引用和绑定
- 运营商可以定制范围：机器学习可以在网上充分允许或应用为基础的购物体验
（有明确的兴趣会话接口读者可能需要阅读我们关于全文7，现在正在聊天机器人的使用案例。）
现在，您可以用自拍购买保险。在2017年一月寿险启动Lapetus通过提供服务，为人们购买人寿保险的头条新闻使用自拍。由于生活习惯，如吸烟是寿命的强预测，Lapetus可以使用面部分析快速分配风险评分没有冗长或繁琐的体检。微笑（吸烟者指示和生活方式估计）方法是该公司的“关于”页面上解释说：
一切都在中国数字更大。图像识别也是在insurtech启动中安的商业模式的核心。中安是中国第一只在线保险供应商，自2013年以来目前销量已达720十亿的保险产品，以4.29亿的客户。因为他们永远只能满足他们的客户在网上，他们依靠机器学习，以防止欺诈行为，保证个性化的客户体验。
成功的电子商务是所有关于客户。最个性化的客户体验是客户最直接的一个。这就是思维的背后Allianz1，在意大利市场上，让买家通过混合和安联13条不同的业务线配套打造自己覆盖产品的web界面。
Insurtech喜欢聊天机器人。据埃森哲调查显示，在其经营的某一段保险业利用聊天机器人的受访者为68％。
聊天机器人一样的品牌和人的名字。著名的保险聊天机器人现在包括Geico公司的凯特和柠檬水的AI吉姆，谁定居索赔。还有从聊天机器人下一个，谁通过Facebook Messenger和销售商业保险以私人教练Trov，谁点播为个人财产保险个人销售。
3 - 更快，定制理赔：AI尘埃落定权利要求更快，同时减少欺诈
速度和成功地解决索赔是保险业效率的关键因素，以及对这里有两个关键的方法是AI会提出索赔后，提高客户满意度：
- 速度解决索赔：这一次到结算的指标最终会被很重要的哪些业务线的客户更喜欢使用。
- 减少欺诈的可能性：这减少舞弊指标将最终成为重要的解决方案，其中保险公司更喜欢使用。
AI的优势似乎是在理赔最为明显。柠檬水的AI吉姆在据称沉淀了要求在2017年1月份的头条新闻不到三秒钟。这一次到结算的是性能度量客户最关心，根据由JD Power＆Associates的，其排名第一的保险公司主频在11天调查。
这就是几个数量级的增量。这意味着排名第一的保险公司的理赔部门需要较长的时间316800次，比定居柠檬水的AI吉姆索赔。再次，时间到结算是一致的指标是客户最关心的。
最保险的高管已经明白，AI会彻底改变他们的行业。在2017年4月埃森哲调查发现，保险高管79％的人认为：“...AI将彻底从他们的客户的方式保险公司增益信息和互动“。
AI可能会带来更快的理赔欺诈下降。这两个重点领域是潜在的最大的“低挂的果实”为AI保险的机会之一。由于被限制在中国的保险公司和医院之间的数字信息流，众安依靠人工智能解决方案来处理保单持有大量纸件信息。韦恩许，众安首席运营官说明：“我们一直在使用机器学习做欺诈检测，处理硬拷贝和数字化的信息。”
这是一个巨大的节能空间 - 有或没有聊天机器人。保险公司常规报告$ 80十亿在甚者。保险诈骗最常见的形式是身份盗窃，其中保险和身份资料被盗备案无投保人不知情或不同意索赔的目的。已经在被检测欺诈数据安全和支付/交易欺诈，以及类似的应用将继续作出自己的方式进入保险业。
欺诈检测是一个AI技术的趋势，没有人忽略。这是原因之一，为什么欺诈检测技术是通过在保险行业中发展最快的地区之一，有超过75％的行业报告到2016年已经使用了自动化的欺诈检测技术。移技术是一个启动帮助保险公司避免欺诈，最近穿越8200万个索赔分析。
结论：在保险标杆AI解决方案
客户评价保险产品的性能时，他们需要支付，而不是当他们进行购买。不同于其他产品或服务，客户只能是一个保险公司提供当被保险人对事件的发生，形成一个关于价值判断。因此，作为CEO和insurtech公司Livegenic的创始人亚历克斯·波利亚科夫，写“保险最重要的指标，因此，是客户后要求的客户满意度测量“。
这应该是颠覆性的AI核心指标。由于许多如柠檬水和接下来只有几年的历史，我们目前缺乏足够的数据，以确定这些企业是否能够大规模提供卓越的客户体验。不可否认，许多客户购买过程与保险公司是“平庸”，并有可能在需要重大改进和简化。时间会告诉我们这些变化将如何体现对客户体验。
购买保险或提出索赔，只有少数的点击有不可否认的吸引力。正因如此，国家汽车金融（STFC）的首席执行官Mike拉罗卡，在有这个消息的同胞保险高管一月，2017年：“改变的力量就要来了，如果我们看不到它，我们可以死了。”
似乎有一个共识：现状保险业务的日子已经屈指可数。在2017年4月埃森哲的调查发现，这种看法很普遍：”保险业高管认为，人工智能（AI）将显著改变他们的行业在未来三年“。无论是远程信息处理，自主车，聊天机器人或定制平台，市场很可能会走向企业，它们能够去利用AI来提高入职要求和管理过程中的客户移动。
Emerj保险企业
保险企业使用EmerjAI景观机会发现他们如何使用他们的数据开发和购买的是赢得更多的业务来自千禧世代，赢得整体市场份额AI应用，并降低风险。AI景观机会帮助保险企业评估，其中AI已经在业界和帮助推动价值他们找到AI厂商最有可能实现的投资回报率。
我们的保险客户信任Emerj，帮助他们建立长期的战略AI将确保他们最大限度地发挥他们能得到他们的数据以及到十年的价值。
图片来源：Aagna全球解决方案
