2021·北大创新评论“创新引领·数智变革”保险数字经济论坛于6月10日在北京大学博雅国际酒店召开。本次论坛聚焦保险产业和科技创新驱动的发展模式，关注数字化、智能化技术对于保险产业市场价值的提升和变革。国内具有行业代表性的保险企业与科技企业齐聚一堂，百位专业嘉宾共同参与。
北京大学校长助理、总务长、经济学院院长董志勇教授为大会致辞，他表示在党的百年华诞之际，保险界与科技界的专业人士齐聚一堂共同探讨跨界融合极具意义；面对汹涌发展的数字化浪潮，金融界包括保险界下一步应该走向何处，值得引发行业深入思考。
本次论坛邀请到中国保险行业协会党委委员、秘书长商敬国、泰康在线副总裁兼首席信息官陈玮、合众人寿总经理助理兼首席信息官顼颂、中国人寿财险保险股份有限公司金融科技中心总经理助理丁锐、科大讯飞副总裁、智能服务事业部总经理解飞等嘉宾，围绕保险业数字化能力变革，深度解读数字技术为保险行业发展带来的机遇与挑战。
其中，科大讯飞副总裁、智能服务事业部总经理解飞受邀带来了“系统性创新驱动保险科技智能应用”的主题分享，深度解析了“AI智能”助力金融机构营销获客、客户服务、运营风控、管理培训等多个领域的应用，指出技术往深度发展的时候，最需要的还是基础底层的创新。保险行业数字化转型应该坚持构建系统性的创新，寻求应用场景的突破，并以明确的业务为诉求为导向。
技术顶天：A.I.技术创新方兴未艾
“于科大讯飞而言，下一个五年是系统性创新。我们觉得AI场景到系统性创新有三个因素，第一要素是具备单点核心技术的跨越鸿沟；第二个核心点在创新链条上面关键技术融合能力，做A.I.出身的算法其实在很多系统性端到端的业务场景打通和建设中感觉非常吃力，这个过程中涉及到传统集成商的能力，有我们自己业务规划的能力，甚至包含真正有什么样的机制驱动它，能够使我们规划进行落地的问题；第三点则是重大系统性命题的洞察解析能力。”解飞向与会嘉宾介绍了科大讯飞四大关键创新点的同时，明确在人工智能2.0时代，解决社会发展中的重大命题，需要的是系统性创新能力。
从“能听会说”到“能理解会思考”，人工智能发展史上，科大讯飞推动了一个个里程碑。成立22年，科大讯飞既要在一个又一个新的技术领域单点突破、开辟阵地，不断地在技术无人区探索，更要通过系统性创新形成独一无二的核心竞争能力，从而在战略根据地上达成整体创新，形成自己的行业品牌优势。
应用立地：A.I.赋能保险科技应用
随着A.I.技术的更新迭代，科大讯飞也为保险行业带来了智慧金融解决方案，赋能保险科技应用，重塑保险价值链。
在A.I.+客服方面，以AI中台为核心，数据运营平台为抓手，构建集智能应用、数据分析、训练优化为一体的全闭环客服体系。以千人千面智能导航场景应用为例，用户画像业务占比57.02%，来电平均导航交互次数从1.8次下降到1.3次，单次交互解决率从23%提升到53%。
“第二个跟大家分享的场景是声纹技术应用，声纹技术有不同的应用场景，我们把它分为固定文本，就是你讲话的密码跟你验证的密码是一样的；第二个是数字密码，因为它是半文本相关的，它能够验证录音的；第三个技术叫做自由说，对于语音文本内容无任何要求，只要说话时长达到要求即可，在客服、理赔、信贷审核等业务中具备广泛的应用场景。”解飞向与会嘉宾介绍，AI声纹识别因“闻声识人”的功能，AI声纹反欺诈成为当下金融领域智能科技应用重大创新实践之一。
当前，车险理赔全流程基本依赖电话及线下服务难以核实真实身份成为了伪造身份骗保的高发场景。在车险反欺诈里面，今年1-5月，科大讯飞与某省保险公司进行全面合作，把所有的报案系统语音进行声纹碰撞，聚类，找到疑似案件，成功确认104起疑似案件中有88起为欺诈案件，涉案金额860余万元。
在保险信贷业务方面，科大讯飞与某保险公司信贷业务部门进行合作，在全国范围内贷款审核时，对所有通话录音进行声纹比对，发现其中不同身份贷款成为最大的风险。2020年9月至今，声纹技术应用累计阻断风险放款超4000万元月均阻断风险放款超500万元。
在保险业营销获客领域，“智能语音+语义”深入电销应用场景，科大讯飞智能外呼机器人可进行健康险业务介绍和客户意向筛选，人工配合跟进意向客户，人机耦合机制有效替代90%无效呼叫任务，大幅提升人工营销坐席的绩效表现；基于A.I.+大数据+讯飞医疗，提供保前“精准获客”、保中”智能承保“、保后”智能理赔+健康服务管理“的全链路产品体系，提升运营效率和效能。在A.I.技术的赋能下，惠民保险“皖惠保”推广采用线上线下协同联动的混合营销模式，以及基于A.I.的智能化的业务流程，上线100天总参保人数突破230万，单日参保量峰值达18万。
在此次论坛上，政产学研汇聚共论保险业在数字化浪潮中的增长机遇和战略位置，从顶层角度探讨保险产业创新与科技融合发展之路，引领中国保险产业数字经济的发展，共同培育更具数字创新能力的保险产业，对未来保险业的创新发展提供行业借鉴和价值参考。
文中数据来源：智能服务金融业务线项目实际运营数据
