中新經緯1月15日電 (孫慶陽)近日，國家金融監督管理總局發布了《銀行保險機構數據安全管理辦法》，該辦法旨在全面強化保險機構的數據安全保護力度。它從數據安全治理、個人信息保護等多個維度進行了詳細規範，明確要求保險機構採取有效措施，確保客戶信息和金融交易數據的安全無虞。此舉是為了更好地應對數字化變革中日益複雜且嚴峻的數據安全風險挑戰。
在數字化轉型加速的背景下，AI(人工智能)作為技術創新的核心力量，正為保險行業帶來前所未有的發展機遇。中新經緯《大咖說》對中國保險資產管理業協會和中國精算師協會聯合黨委委員、中國精算師協會副秘書長商敬國進行了獨家專訪，探討AI如何助力數字保險建設，推動行業向更高效、更安全的方向發展。
商敬國(受訪者本人供圖)
數據之重
近年來，隨着人工智能、大數據等技術的快速進步，保險業迎來了數智化轉型的風口。科技賦能保險業數智化趨勢正在顯現。商敬國指出，數字化不僅革新了保險產品的設計、定價和分銷模式，還通過大數據與AI技術顯著提升了風險評估的精確度。例如，傳統保險產品設計往往依賴於行業經驗和歷史數據，產品種類相對固定，難以滿足不同客戶群體的個性化需求。而數字化後，保險公司能夠利用大數據分析客戶的行為、健康狀況、生活習慣等多維度信息，精準識別客戶的風險特徵和保險需求，從而設計出更加個性化的保險產品，如針對不同年齡段、職業和健康狀況的客戶，推出定製化的健康保險、意外險等。
在定價方面，商敬國認為，過去保險產品的定價主要基於統計模型和精算假設，對風險的評估較為粗略，容易導致定價偏差。數字化後，保險公司可以藉助人工智能算法和大數據分析，實時分析客戶的動態風險變化，實現精準定價，如車險公司通過分析客戶的駕駛行為數據，為安全駕駛的客戶提供折扣，激勵客戶保持良好的駕駛習慣。
然而，保險業在數字化轉型過程中面臨著諸多挑戰，其中數據管理與治理問題是重中之重。商敬國認為，“保險行業高度依賴數據並追求風險的精準管理，隨着個人數據保護法規的日益嚴格，如歐盟的GDPR(《通用數據保護條例》)和中國的《中華人民共和國個人信息保護法》，保險業必須確保數據處理活動的合規性，並提升數據收集、存儲和使用的透明度。”他強調，保險業積累的大量敏感客戶數據使其成為數據安全的高風險領域，任何數據泄露都可能導致嚴重的財務和聲譽損失。
因此，商敬國建議，保險業應採取一系列措施來應對這些挑戰。包括加強數據隱私和安全培訓以提高員工意識；投資先進的數據加密和訪問控制技術以保護數據安全；建立嚴格的數據治理框架以確保合規性；並利用AI和機器學習技術提升數據監控和異常檢測能力，及時發現並響應潛在的數據安全事件。通過這些努力，保險業可以更好地管理和保護數據資源，滿足監管要求並維護客戶信任。
值得注意的是，在諸多挑戰之中，保險業在數據利用方面也蘊含著巨大的機遇。商敬國提到，通過數據挖掘，保險公司可以發現新的業務增長點，例如，分析客戶數據後發現某一特定群體對某類保險產品的需求尚未被充分滿足，便可針對性地開發新產品，拓展市場。同時，利用數據更好地滿足客戶需求，如根據客戶的購買歷史和偏好，精準推送保險產品和服務，提升客戶滿意度和忠誠度，從而為保險業的發展提供更多的思路和建議。
效率之變
作為AI技術的高級形態，大模型在保險行業中應用的潛力更是巨大。通過自然語言處理和機器學習技術，大模型能夠高效處理和分析海量的保險索賠數據，實現理賠流程的自動化，不僅大幅縮短了人工審核時間，還顯著提升了處理的準確性和效率。據福布斯2019年報道，埃森哲的一項研究顯示，僅以100名全職員工規模的健康保險公司為例，通過利用人工智能技術簡化管理流程，僅僅將日常任務自動化，就能節省高達1500萬美元。
商敬國進一步分析，大模型的應用不僅僅局限於理賠流程的優化，它還能深入挖掘客戶數據，為不同風險偏好的客戶量身定製保險解決方案。“這種個性化的服務顯著增強了客戶的滿意度和忠誠度，為保險公司贏得了更多的市場信任。”他提到，隨着大模型技術的逐步應用，保險業將逐步從勞動密集型向技術密集型轉型，既減少了對傳統理賠和客服人員的依賴，又催生了對數據科學家、AI專家等高技能人才的新需求。同時，大模型的應用還推動了保險產品的創新，如基於行為數據的動態定價保險等新業務模式應運而生，為保險業開闢了新的市場和收入渠道。
在組織管理層面，商敬國認為大模型的應用同樣帶來了革命性的變化。《中國保險行業數字化轉型指數報告》顯示，我國保險行業在數字化合規與安全、前台、中台、後台業務數字化、基礎設施數字化等五大維度指數全面上升，數字化整體水平顯著提升。他強調，大模型作為這一轉型過程中的核心驅動力，通過深度學習和自然語言處理技術，能夠深入剖析員工行為和業務流程，為管理層提供精準的決策支持。例如，在保險經營模式上，大模型能夠構建精準的客戶畫像和行為預測模型，便於保險公司提供更加個性化的保險方案，實現精準營銷。
同時，大模型也有助於降低勞動力成本並提升競爭力。商敬國以中國太保的數字勞動力戰略為例，該計劃通過大模型應用，助力突破員工的效率瓶頸和能力瓶頸，進而實現更合理的成本結構和更優的客戶體驗。預計到2025年，該戰略將覆蓋1萬名員工，使勞動生產率提升30%以上。這充分展示了大模型在促進多工種崗位融合、提升工作方式靈活性和高效性方面的優勢。
除了中國太保的案例，其他保險公司也在大模型應用方面取得了顯著成效。例如，平安產險通過大模型技術優化車險理賠流程，利用車輛事故現場的圖片和相關數據進行深度分析，快速準確地判斷事故責任和損失程度，從而大幅縮短了理賠時間，提高了客戶滿意度。陽光保險客服機器人已覆蓋車險報案、續期回訪等場景，無人工服務的客戶滿意度超九成。這些案例進一步證明了大模型在提升保險業效率方面的巨大潛力和實際應用價值。
未來之路
展望未來，商敬國指出，AI在保險業的應用場景將更加廣闊。在健康保險方面，像智能手環、智能手錶這類常見的可穿戴設備，通過持續收集並監測數據，AI能夠深入分析用戶的健康狀況和生活模式。例如，如果一個用戶的運動步數長期偏低，且睡眠質量不佳，AI可以據此給出適合該用戶身體狀況的個性化運動建議，以改善睡眠和提升身體素質；而健康風險較低的用戶可能獲得相對較低的保費。在財產保險中，AI與物聯網技術的結合將實現實時監控和預防性維護，從而減少損失。在壽險領域，AI通過分析社交媒體信息和在線行為，能更全面地了解客戶的生活習慣、消費偏好、社交圈子等多維度信息。基於這些深入的洞察，保險公司可以設計出更精準的人壽和年金產品，這些產品在保障範圍、保費金額、給付條件等方面，更貼合客戶的實際需求和風險狀況。
在商敬國看來，為了更好地利用AI技術實現可持續發展，保險業需要持續關注和投入技術研發，加強與科技企業的合作，共同探索AI在保險領域的創新應用。同時，保險業還應注重人才培養，培養具備AI、大數據和保險業務知識的複合型人才，以適應未來保險業發展的需求。此外，保險業還應加強行業交流與合作，分享AI應用的最佳實踐和經驗，共同推動保險業的數字化轉型和智能化升級。
麥肯錫全球研究院的報告指出，生成式人工智能對保險行業生產力的提升預計可帶來數十億美元價值。目前，AI在風險評估、欺詐檢測、客戶服務和個性化定價等方面已展現出顯著成效。未來，隨着AI技術的進一步發展和應用，保險業將迎來更加廣闊的發展空間和機遇，為社會和經濟的發展作出更大的貢獻。(中新經緯APP)
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責任編輯：宋亞芬 張芷菡
