根据定义，保险恰好是一个主要围绕风险建立的行业，公司在很大程度上取决于他们预测个人，公司或组织所代表的风险的能力。凭借大量准确数据库，他们更有可能做出正确的预测，节省资金或赚取额外收入。
保险业正面临动荡的时代，技术塑造了它的运作方式。而且，为了涵盖在保险行业中灌输人工智能和机器学习的可能性和挑战，我们已经在此系列的前3个部分中学到了很多东西。
前3个部分是：
第1部分--保险中的人工智能如何解决行业面临的主要挑战？
第2部分--保险业的人工智能如何帮助欺诈检测和索赔管理？
第3部分--AI，区块链和物联网在保险索赔管理流程中的效果如何？
在第1部分，我们分析了保险行业的现有情景，考虑了当今面临的挑战，并略过了AI为消除数字化道路上的保险障碍所带来的机遇。
我们接着发表了第二篇深入的文章，详细介绍了人工智能如何帮助保险行业防止欺诈和虚假声明--这是该领域组织面临的紧迫挑战。我们在报告中总结了人工智能和保险公司交叉路径的可能性。
接下来，我们阐述了人工智能，区块链和物联网在索赔管理中的作用。作为目前最具影响力的领先技术，人工智能，区块链和物联网超越了传统系统的限制，可以防止欺诈并促进有效的索赔管理。
作为关于AI在保险中的应用，机遇和障碍的密集系列的结论，我们来看一些更多的用例，并发现聊天机器人和AI为保险业带来的机会。
聊天机器人和保险业
今天，聊天机器人受雇于各个行业，也为保险业提供了大量的机会。他们是数字助理，可以与人进行自然对话，从而进行初步交流，消除了在开始阶段对人力劳动力的需求。
Facebook Messenger和基于网站的聊天机器人是当今最流行的类型之一。根据BusinessInsider的一份报告，四个顶级信使应用程序的用户总数超过35亿，超过了四大社交网络的总体用户群。
最近对全球6000人进行的一项调查显示，十分之九的用户希望使用信使应用与企业互动。消息传递是全世界消费者的首选渠道，它只意味着更好，更有意义的聊天机器人在保险行业的应用。
保险业的人工智能与机器学习
安德森网络（Anderson Network）公司的史蒂夫.安德森（Steve Anderson）说，机器学习能力已经以自动政策写作的形式用于保险领域。
考虑到保险行业人工智能和机器学习的范围，这只是海洋中的一个下降流，史蒂夫（Steve）评论说，这些功能很快将用于简化内部（帮助员工获取信息）和外部（改善客户体验）的流程。然而，史蒂夫（Steve）补充说，传统系统是希望实施最新技术的保险公司的障碍。
让我们来看看保险行业中AI和ML的潜在用例--
1. 潜在客户管理--人工智能可以帮助营销人员和销售人员通过从可能遗漏的数据中提取有价值的见解来找出潜在客户。保险公司可以通过跟踪潜在客户并使用支持AI的解决方案管理潜在客户来获得竞争优势。AI还可以使用从社交渠道或博客流收集的信息来丰富数据。AI可以根据购买历史，潜在支出个性化对买家的推荐，从而提高交叉和追加销售的机会。AI还可以在呼叫中心定制主要互动，带来新的收入并通过定制内容留住客户。
2. 欺诈分析--预计保险公司的索赔支出将增加10％，预计其欺诈相关成本将增加10亿。人工智能可以帮助保险机构在索赔处理时查询所谓的事故事件。如果汽车司机声称他们的车辆因恶劣天气而发生故障，人工智能软件可以重新确认天气报告。可以防止欺诈声明，因为AI软件将确认所声称的声明是否属实。如果需要，人工保险座席可以进一步挖掘索赔请求。
3. 声明管理--AI可以帮助生成结构化集合以组织声明数据并更快地处理它们。智能解决方案可以推荐传入索赔的模板，帮助保险公司一次性捕获所有数据。基于语音的声明可以在AI设备的帮助下转换为书面文本，使文档和声明管理更容易，更有效。通过聊天机器人与受保护用户进行交互，帮助他们在没有人为干预的情况下报告事件，从而使人力资源远离初始索赔流程。允许AI通过处理被保险人在事故发生地点捕获的图像来衡量事故严重程度。
4. 金融资产--保险业受到政府政策，预算和法规的影响。通过人工智能系统提高您对变化趋势的反应速度，发现机遇和挑战，分析新闻和社交媒体趋势并寻找潜在迹象。利用AI根据市场分析制定投资组合决策，向高净值人群推荐财务行动并发现市场问题。允许员工与数字助理合作，挖掘财务数据细节。此外，与资产提供商分析投资者电话，以便尽早发现异常情况。支持AI的软件可以帮助保险公司有效地管理资产。
5. 自动输入管理--自动化的智能输入管理解决方案可以帮助保险公司管理日益增长的数据库，并使可用信息更有用，更有价值。通过输入识别，路由和集群等流程，保险公司可以避免手动数据处理和数据管理。高效的输入处理将自动将问题路由到保险公司内的正确解决方案提供商。
6. 智能虚拟助手--聊天机器人一直在协助公司的现场座席。客户欣赏点击式界面，结合DIY解决问题。随着自然语言处理的进步，人工智能解决方案将能够很好地处理与用户的更复杂的通信。智能聊天机器人的使用将证明需要精通，快速的解决方案，因为在自然语言和人工智能之间存在差距。
保险业有哪些必须改变的地方
史蒂夫.安德森（Steve Anderson）认为AI和区块链在保险方面的使用仍处于起步阶段。他说，“区块链是影响保险业的另一个领域。虽然，我认为需要花费几年时间才能了解区块链实施对保险组织的好处。一些保险公司正在花费大量时间测试区块链，以确定如何利用它来消除消费者互动中的'消除交易'。”
保险业的变化速度和数字化转型速度是缓慢的。史蒂夫（Steve）对希望采用新技术的公司的建议是在整个组织价值观中设置思维模式。他补充说，厌恶风险对保险公司没有好处。大多数公司都在破坏他们的增长，担心技术丰富的解决方案。
下面是保险业在过去的变化--
（i） 今天，保险公司根据个人的具体数据和历史记录定制费率。人工智能正在帮助他们实现这种个性化规模。
（ii）保险公司还可以为每个用户分别捆绑服务和产品，因为他们需要。
（iii）由于销售和营销部门能够更好地了解客户利益和购买行为的见解，因此可以根据买方意图进行销售。
（iv）人工智能系统可以分析数据并提供有关客户满意度的宝贵见解，使客户服务代表能够更有效地处理问题。
聊天机器人--一种改变游戏规则的保险策略
通过构建聊天机器人或助手来创建竞争优势，从而使您的人力资源从重复和单调的工作中解放出来，帮助他们专注于发展和拓展业务。
要开始聊天机器人和随后的AI，应用这五个有效的原则--
1. 简单性--由于聊天机器人可以帮助实现很多目标，因此需要与组织中的每个人进行无缝交互。消除任何复杂性并使您的虚拟助手保持简单，以帮助您的员工使用它执行任务。如果使用聊天机器人意味着很多麻烦，那么您的员工将会采取其他措施。
2.独特性--在保险领域，聊天机器人和虚拟助理都不常见。两者都将目睹未来的发展。因此，为了最大限度地提高竞争优势，请寻找方法让您的聊天机器人脱颖而出。聊天机器人的显着特征可以是其可用性或外观或实现。
3.一致性--聊天机器人从不是一个独立的功能。旨在将其与您组织内部和周围的系统无缝集成。这将有助于用户在他们用来与您互动的任何平台和设备上访问您的聊天机器人。通过他们的互动模式与每个用户交谈并提供一致的体验。
4.安全性--当牵涉到安全问题时，很多事情都会受到威胁。如果用户对您实施的安全策略和实践不完全满意，则不会使用您的聊天机器人。在保险业的情况下尤其如此。您的聊天机器人开发人员必须首先考虑强大的安全性，以防止任何品牌诽谤。
5.连接性--您的聊天机器人需要使用他们使用的语言与您的用户进行交互。如果复杂的聊天机器人无法理解客户使用的语言和常用短语，那么其复杂的语言就毫无用处。了解您的受众以及他们彼此之间以及与设备互动的方式，以便在个人层面上创建与他们连接的聊天机器人。
聊天机器人距离独立处理所有沟通还有很长的路要走。但是，我们需要从某个地方开始。我们可以帮助您更好地了解您的保险业务在与AI集成时需要什么。
最后的话
当我们向Eos Venture Partners Ltd.的执行合伙人Sam Evans询问保险行业采用人工智能和机器学习所面临的重大挑战时，值得信赖的权威专家有几点要说--
1. 保险业长期处于技术投资不足的状态，落后于金融服务业
2. 保险公司处理有限的参与点，发现很难捕获和利用数据
3. 保险公司面临不信任和分散的分销链
然而，Sam很快指出，许多保险公司已开始大量投资AI等未来技术，并且已经看到了成果。
当被问及区块链在保险中的可见应用时，Sam说，“区块链也在从实验阶段转向保险的具体用例。例如，马士基（Maersk）宣布为其海上保险提供区块链解决方案。区块链财团RiskBlock推出了许多模块，包括保险证明和代位求偿（恢复）。”
如果您希望投资领先技术以促进增长，请考虑Sam的三点建议--
（a） 关注可以利用外部功能的地方，因为内部团队在数字转型及其带来的快速变化方面是不够的。
（b）为年轻公司制定新的流程，并不反映大型全球组织所遵循的流程。
（c）为您的企业制定人工智能能力战略，以便有形的结果回流给您。没有投资回报率的创新是一种浪费。
人工智能是保险行业公司成功的关键因素，我们增强了这些公司利用技术进行欺诈检测，理赔管理，分析和客户体验个性化。
随着未来10年技术的快速发展，我们将看到保险领域的颠覆性变化。基于人工智能的保险的获胜者将是采用新技术创建产品或简化流程的运营商，以便利用来自不同数据源的认知学习洞察力，简化流程并降低成本，并超越客户对个性化和动态适应的期望。
随着智能手机用户群的不断增加和数字化趋势的不断发展，人工智能有望实现更大的增长。智能机器人正在取代人类，从而为保险公司节省了相当于全职的费用，特别是在销售和客户服务垂直方面。
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作者：Mitul Makadia
原文网址：http://customerthink.com/everything-you-need-to-know-about-artificial-intelligence-and-machine-learning-in-the-insurance-industry/
