保险业是一个竞争激烈的行业，代表着一个估计5070亿美元，占美国国内生产总值的2.7%。随着客户越来越有选择性地根据自己的独特需求购买保险，领先的保险公司正在探索机器学习(ML)如何改善业务运作和客户满意度。
最大的机会似乎在于，也许不足为奇，索赔和承保。根据我们的AI景观机会在保险，AI的大约46％的索赔和承保43％，保险业提供解决方案的供应商。
没有其他来源都采取在AI的主要保险公司在美国间的影响综合来看，我们研究这个部门深入解答相关疑问商界领袖今天都在问：
- 什么类型的ML应用目前正在由领先的保险公司，如Allstate保险公司和渐进用？
- 在领先的保险公司实施的ML应用中，报告了什么(如果有的话)切实的结果?
- 是否有自己的创新工作中的任何共同趋势 - 怎么可能这些趋势影响保险的未来？
本文旨在全面介绍四大保险公司及其人工智能的应用。我们的“前四名”排名是基于保险专员协会2016年排名排名前25位的保险公司。
通过事实和数据，我们的目标是为对机器学习如何影响保险业感兴趣的商业领袖和专业人士提供相关的见解。
我们开始探索每家公司之前，我们将展示在我们的研究认为出现这个部门的共同模式。
机器学习在保险公司 - 深入分析了前面
从目前使用AI前四名的行业领导者最流行的AI应用似乎是：
- 聊天机器人/ AI助理：响应内部代理询问并提供有关业务协议的指导(请参阅下面的Allstate，或参阅我们以前的文章客户服务AI应用案例)。
- 驱动程序性能监测：机器学习算法正被应用于客户数据，以帮助为保险客户开发产品提供信息。(参见下面的State Farm和Liberty Mutual)。
- 保险市场的分析：机器学习算法被应用于解释，努力监控市场趋势的驱动器数据和识别商业机会（见下文逐行）。
（注：对于超出保险的兴趣ML资金使用情况的读者，请参阅我们的在金融机器学习应用“概述”文章。)
在下面的完整的文章中，我们将逐一探讨各保险公司的AI应用。我们将与国家农场的基础上，2016年全国保险专员居排名第一的保险公司开始。
国营农场
在努力探索的计算机视觉识别司机分心的能力，国营农场展开在线竞赛在2016年的竞争导致了1,440参与者与公司共$ 65,000分为3个奖项分别提供的。
由国营农场提供的数据集由描述为司机的照片“2D仪表板摄像机的图像。”参与者被质疑使用列表十大类，包括分类，每个司机的感知行为的任务：
- 安全驾驶
- 发短信
- 操作无线电
- 在讲电话
比赛分数是用a来计算的日志丢失度量范围从0到1的机器学习模型的目标最大值最小值是实现一个分数，是接近零越好，其表示给定模型的准确度等级。
该首先应用程序这就实现了比分的0.08739利用神经网络模型，并主要集中在两个主要的照片区域图像分类：头部区域，并在驾驶者的手通常出现在右下角的四分之一。
从商业战略的角度来看，a专利申请而公司的安全驾驶和节省程序提供证据表明，驾驶员的数据收集和解释将发挥农垦的方法越来越重要的作用，以定制保险方案，并提供客户折扣。这种改进数据的使用是一致的最重要的一个大趋势的AI和保险（我们已经写了深入的前面）。
自由相互
在2017年一月，利宝互助宣布计划开发的AI能力和产品旨在提高驾驶安全性的汽车应用。阳光室实验室，一个由Liberty Mutual建立的创新孵化器，已经启动了一个开放的API开发者门户，该门户集成了该公司的专有知识和公共数据，以告知这些技术将如何开发。应用程序接口或API本质上是一个工具包，它为构建软件应用程序提供了蓝图。
保险公司报与新的应用程序来参与车祸帮助司机试验快速评估使用智能手机摄像头实时他们的车的损失。该应用程序的AI部件将在数千名车祸，因此也可以提供特定的损伤修复成本估算图像的培训。
这是考虑到一个及时的举措2016年机动车交通事故死亡人数达到40200人的峰值;金额最高的记录在近十年。从经济角度看，在一个单一的一年，估计医疗费用总额超过$ 80十亿。劳工统计局估计2016年，评估汽车损坏的保险理算员的工资中位数为63510美元。
在2016年5月，利宝互助公布推出其$ 150亿美元的风险资本举措，利宝互助的战略风险投资公司（LMSV）的。早期阶段的风险投资基金将专注于创新的技术和服务，专为保险行业设计。
风险投资公司已经投资的公司，如Snapsheet，智能手机应用程序，据说可以让用户在24小时内收到来自当地汽车修理厂汽车修理投标。Snapsheet总裁CJ Przybyl有所述该AI和机器学习用于支持该公司的数据分析过程。
“科技板块一直是股市中波动最大的板块之一。科技公司面临更大的风险，因为它们的收入和/或收益往往更难以预测，一些公司可能会遭受重大损失……尽管如此，云计算、数字广告、人工智能和互联设备等领域未来的增长潜力仍然引人注目。因此，利宝互助银行继续强调在这些和其他领域的投资，我们认为在这些领域有机会利用科技领域迅速出现的趋势。”-2016年年度报告
好事达
厄雷信息科学（EIS）是一个机构据称可以帮助企业通过数据分析提高性能结果。Allstate保险公司与EIS合作开发虚拟助理叫能(好事达商业保险专家)。开发ABIe(发音为“Abbie”)是为了帮助好事达保险公司的代理人寻找有关好事达商业保险(ABI)商业保险产品的信息。
在ABle被部署之前，代理商习惯于销售个人产品，如健康保险或房屋保险。然而，当公司决定将重心转向销售商业保险时，许多代理人都经历了陡峭的学习曲线，并在获取与潜在客户有效沟通所需的信息方面遇到了挑战。因此，好事达发现，他们的销售支持电话中心不断收到来自代理商的咨询，最终“漫长的等待时间”就意味着“失去了商业机会”。
能干，谁出现作为头像，据说提供了一步一步的指导剂“报价和发布ABI产品”使用自然语言。EIS声称能够处理每月25000个查询。
该公司的战略举措与对齐研究由波士顿咨询集团和摩根斯坦利出版的保险趋势。该报告预测，个人线条的使用将会越来越少，“到2030年，个人汽车保险市场将减少65%“。这一趋势的一个因素是自主车的预期登场。
在好事达的2017年年度报告在美国，该公司讨论了一项为期数年的努力，以磨练其代理人的专业技能，目标是将他们定位为客户的“可信顾问”。
“为了确保机构所拥有的资源，能力，并且支持在这个水平，以服务客户需要，我们正在部署的技术，工艺，教育和支持重点放在关系开始，保险和退休的专业知识。这包括继续努力加强与客户为中心的技术机构能力，同时简化和自动化服务流程，使机构以顾问的角色将更多的时间“。- 2017年年度报告
进步
进保险是基于客户端驱动程序收集的数据报利用机器学习算法进行预测分析。进步索赔其远程信息处理（电信的集成和IT操作通过网络远程设备）的移动应用，快照他收集了140亿英里的驾驶数据。渐进式激励为“大多数司机”提供汽车保险优惠，在使用6个月后平均为130美元。
“我们正在收集更多的数据，它正以更快的速度向我们袭来。我们看到的一个痛点是我们的时间去洞察，我们决定使用机器学习算法作为一种更好地理解数据的方法，这样我们就可以对保险市场上正在发生的事情做出预测。过去，这是我们无法满足其他业务部门的瓶颈，但现在，我们实际上可以满足他们的数据科学和预测建模需求，因为我们的模型的吞吐量要快得多，我们能够产生的业务价值也要高得多。”- 帕文Divakarla，数据和分析的商业领袖，进步
与目前的汽车保险的发展趋势，在渐进的2016一致年度报告从2014年到2016年，该公司的商业线路从零增长到9%。相比之下，据报道，在同一时期，个人台词从2%增加到6%。2016年总收入为234亿美元。
H20.ai开发的进保险利用开源机器学习平台软件。H20.ai声称其软件正在使用9,000多家机构和80000数据科学家。迄今为止，总部位于加州的软件公司据说在系列A和B的资金募集亿$ 33.6。
结论对ML的思考保险业
人工智能正在保险行业兴起，并被应用于多个领域，包括数据解释、业务操作和驾驶员安全。提高驾驶员安全的策略尤其及时，因为保险公司试图在最近汽车事故的激增和汽车保险费率的提高之间取得平衡。
汽车保险公司也挑战与认真监测驾驶员趋势，技术成为汽车行业内越来越多地采用。通过机器学习数据解释将在未来几年在不断变化的市场寻找商机的一个重要应用。
然而，人工智能也存在一些阻力，因为自动驾驶汽车有望减少汽车事故，从而降低对汽车保险的需求。知名作家、为领先保险公司提供技术创新的战略顾问丹尼尔•伯罗斯(Daniel Burrus)认为，“风险正在从驾驶员转移到汽车制造商和设计智能技术的公司。”Burrus认为，对保险的需求并没有被消除，保险公司必须准备好适应这些新的商业机会。
阿南德饶，普华永道和全球人工智能铅断定，而自动化技术的某些元素已经融入许多车辆，这将需要大约12年的汽车部件彻底改变，15年至20年完全自动化的车辆撞伙伴市场。Emerj对自主车的研究在自动驾驶技术上已经显示出相当大的资金分配，包括福特和丰田数十亿美元的投资。
当涉及到保险公司应如何为这种转变做好准备，AI技术专家弗朗西斯科科雷亚强调，保险公司“应该是准备好与新的数据类型和适应他们的模型和基础设施完全接受AI的潜在智能互动。”他认为，这个行业应该迎来新的“文化观念”，因为它是“最大的障碍，早日通过保险上下文AI的解决方案。”
我们将继续监控保险行业的发展，因为我们预计该领域将继续受到人工智能的影响。
Emerj保险专业人员
大型保险公司使用EmerjAI景观机会评估什么是可能的，什么是与人工智能在他们的行业。这使得他们能够在诸如索赔处理、欺诈检测、承保和客户服务等领域首先选择高投资回报率的人工智能项目。AI机会景观允许保险公司探索AI供应商在保险中的排名，为他们选择有经验的AI供应商提供一个起点，有最好的机会交付价值。Emerj还对顶级保险公司的人工智能举措进行了全面分析，而这些资源只是其中的一小部分。联系我们了解更多。
标题图片来源：5I解决方案公司
