在过去，我们探索过保险公司需要适应千禧一代的购买偏好通过提供定制的策略和更加个性化的客户体验。人工智能可以帮助实现这些目标，但怎么做呢保险公司达到这一点AI转型？
根据一项由埃森哲在美国，82%的保险公司高管认为，为了在未来几年保持竞争优势，他们的公司需要创新。这篇文章强调了人工智能和数据科学策略，保险公司可以实现从早期的人工智能项目中产生ROI，并在他们的行业中使用人工智能进行创新。
保险的Nexus托管保险的Nexus AI和分析美国首脑会议2020年该公司称，这一活动将促进人工智能和保险数据科学领域的创新专家之间的对话。专家们将在会上讨论公司在创新新技术时保持灵活的重要性。
本文包含在2019峰会从音箱的见解，其中包括李伍创新，副总裁游客、美国家庭保险公司(American Family Insurance)人工智能与机器学习首席研究科学家冯国伦(Glenn Fung)和QBE Ventures董事总经理特德AI执行指南。
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购买保险中的人工智能产品
当涉及到保险采用AI，载有两种选择：从AI厂商那里购买或建造内部的AI应用。前者不一定需要在一家保险公司在行业创新。
运营商可以从供应商那里购买一个人工智能应用程序，如果它能很好地将其整合到自己的工作流程中，从而降低成本、增加收入，或者冒险进入一个新的商业机会，那么运营商就可以看到强大的投资回报率，而不必从零开始构建任何东西。
Shane Zabel是雷神公司人工智能部门的负责人，在我们的访谈中他强调了这一点AI在工业播客。他说：
想想......你的AI技术空间的方式是弄清楚你适合在市场中...什么是市场的一部分......你想成为......领导，有很多在AI和ML组件，你可能不想把它们都在内部。
一个例子是您的数据战略。如果你是销售某些类型的产品营销的...你不想去，并且建立自己的数据湖技术。这可能是一个伟大的地方合作伙伴，因为这不是你的核心鉴别。It’s an enabling technology that you have to have, but its not something you are going to build a [part] of your business around….You may want to partner with all of the technology, and…your discriminator is that you are an integrator.
扎贝尔建议，企业可以购买自己的人工智能技术，并利用它在市场上更好地定位自己。例如，保险公司可以购买一个机器视觉应用程序，该程序允许客户对他们的汽车损坏情况进行拍照，并立即获得保险公司将支付给他们多少修理费用的估计。
保险公司可以在内部构建这样的应用程序，但也可以购买它，并将更多的注意力放在营销产品上，以吸引新客户。这在某些情况下是有道理的，但从供应商那里购买人工智能产品也有风险:
购买人工智能保险时要考虑的风险
AI厂商重新定位自己常
人工智能公司通常会重新定位自己，寻找最适合自己技术的产品——市场。没有人能保证AI供应商会继续经营下去，或者继续致力于他们目前所拥有的特定种类的算法。这可能会让从供应商那里购买产品的保险公司无法解决问题或更新其购买的产品，尤其是在保险公司没有聘请内部数据科学家或没有在概念层面理解人工智能的领导层的情况下。
供应商买来的AI产品仍然需要工作很多整合
通常情况下，从供应商处购买一个AI产品仍需要客户端保险公司之前它的运作的一部分了大量的工作。即使产品自带90％有效的“开箱即用”，是大多预先训练算法，该保险公司仍极有可能招致陡峭的集成成本。
具体而言，保险业可能难以整合人工智能产品，不仅是因为技术挑战，还因为业务挑战。Stucky回忆了一个例子，一个公司花在集成AI系统上的80%的时间都花在了把它集成到现有的业务工作流程上:
实际的模型本身工作非常良好开箱，解释医生的笔迹，并在未来的不同形式。有99％的准确率。这是不是“让我们的部队全部[用户]使用相同的形式。”这是永远不会发生的过程。让我们只处理我们被赋予什么，做最好的吧。
Stucky的前半句话强调了“购买”可能为保险公司带来的敏捷性好处。购买人工智能产品可能意味着购买至少在技术层面上能够解决业务问题的产品。
然而，斯塔基的言论下半年揭示了挑战，保险业面临其建立激励机制对员工的信任，一个AI产品将解决他们遇到任何比他们现有的系统更好的问题。
这是困难的部门在大型企业从他们的业务走向一个新的方法，可能会或可能不会比他们习惯的方式更好的方式旋转。
至少，建立一个人工智能项目需要保险公司培养一种文化，这种文化可能会让员工过渡到一种新的、支持人工智能的工作方式，这种工作方式不那么唐突，也更容易接受。本文后面将更详细地讨论这种文化动态。
创新对于人工智能朝向希望的结果
针对特定的业务问题进行创新也是必要的。例如，保险公司可能想要缩短客户收到赔偿的时间。
接下来，运营商会问，它想要进行的这类改进是否真的需要人工智能。通常，在没有人工智能的情况下，企业可以成功地削减成本或在某个特定领域增加收入。
载体可以，例如，只寻找它需要客户收取付款时适度降低，这可能通过简化工作流程来完成，实现机器人过程自动化软件（这是很少能AI），或数字化索赔表单与老派的光学字符识别。
在保险避免AI“玩具应用”
为了人工智能而采取人工智能行动，只会带来灾难和金钱浪费。当一家公司制造一款人工智能产品只是为了“勾选人工智能选项”时，它就是在制造我们在Emerj所说的那种产品。玩具应用。” When it comes to starting an AI initiative, Ng remarks:
你有一个失败的宽容，但无能无法容忍。你需要更多的自律，而不是创新，只是因为，除非你在你的心中你是如何设定那个实验很清楚，你是在浪费你的时间运行的项目。
测量AI项目在保险的投资回报率
为了与人工智能一起创新以解决特定的业务问题，保险公司必须首先提出一个假设，即人工智能可能会带来一些成本降低、收入增加或新的业务机会。具体来说，载体需要为AI项目确定可度量的成功度量。如果目标是减少客户收到索赔的时间，这些指标可能包括:
- 衡量客户在人工智能系统到位时收到付款的速度，以及在人工智能系统到位之前他们收到付款的速度
- 当AI系统是到位的客户收到的支出如何准确的对他们是如何准确和以前的AI系统是到位的衡量
- 投资回报率的AI系统上的措施，考虑到系统的集成成本和多少开销，降低了实施该系统
用吴昌俊的话说，不称职，在考虑如何衡量成功之前，会先启动一个人工智能项目。吴恩达解释说:“你的主要目标是学习、调整，并决定是否要进行更大的投资。”因此，如果一个人工智能项目阻止了保险公司的学习，那么这个公司就是“不合格的”。“然而，如果运营商发现人工智能项目无法达到预期的目标投资回报率，那么该项目就是失败的，但运营商并非无能。”
从这一点来说，运营商可以从项目的失败中学习。它可以遍历该项目或取消，仍然有获得的知识是什么，他们尝试过没有工作和技能AI，试图在未来的一次。
在开发保险公司为AI收养关键能力
吴的言论得到投资回报的核心，公司在AI项目时服用常常忽略的一个，这是企业发展的能力关键能力在未来很长一段时间内采用人工智能。当一家公司发展了它的关键能力，它就建立了在未来十年乃至更长的时间里利用人工智能所需的技能、资源和文化。
这些技能之一是关于给定项目需要多少数据科学家的知识，以及从公司内部培养数据科学人才的远见。公司不可能请进一家咨询公司，然后指望它们像保险公司的实际员工那样，在充分的背景和战略“诀窍”的指导下运作。保险公司将希望在公司内部培养人工智能人才，让他们考虑到运营商的利益，并与运营商的动机保持一致。
最初的人工智能项目做得很好，也建立了建立核心数据访问、存储和质量的关键能力。人工智能计划需要大量维护良好的数据，而保险公司需要意识到，一个能让它们更好地清理、协调和存储数据的项目会带来不可思议的好处。
人工智能项目可能会“失败”，因为保险公司意识到其数据存储方法不够成熟，或者没有收集足够的数据来实现项目的任何ROI。这样的失败可能会导致运营商建立新的数据基础设施和创建新的数据收集方法，其结果是，其人工智能下一个项目更有可能产生投资回报率。
当涉及到关键能力，一个主要弱点具体到保险业的是，它并不一定要有创新文化的核心。它是建立在内部政策和战略规划的产业;迭代包括不断的改变和重新调整思路。这两种想法都反对。据伍：
其中最大的变化是迭代你一起去。这是诅咒对许多运营商，因为他们更习惯来制定商业计划，然后执行，因为它们发生质疑的任何偏差。创新并不遵循这个整齐的计划。
这可能是保险公司在未来十年为AI的行业内潜在的解锁克服了最困难的挑战，这是一个挑战，在很大程度上需要领导将首先解决自己。
结论对创新有了人工智能和数据科学思想保险
保险载体，其建立其AI采纳关键功能早期可以建立一个产品或客户体验，在同行业中真正的创新。
这就是说，建立关键功能本身并没有创新;在保险公司强烈的批判能力的基础仅仅提供了成功的最佳机会的AI行动。
在保险业真正的创新将来自自上而下的AI策略与领导团队中的AI冠军开始。这些领导人将带领他们的企业走向与AI项目实验，测量他们的成功，并从他们的失败中学习。在这样做，他们将建立与鼓励新技术迭代来解决业务问题，赢得市场份额文化更加灵活的组织。
这篇文章是由保险关系赞助的，是根据我们的《透明》杂志编写、编辑和出版的Emerj赞助内容指南。了解更多关于到达我们的ai集中执行观众的信息Emerj广告页面。
标题图片来源：数字企业
