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CB Insights談未來財險:虛擬車險理賠興起 AI對話機器人純屬炒作?

 

 

 

 

2019-01-14 16:35:38

CB Insights研究了14項財險領域的大趨勢,涵蓋了從地理空間分析到商業汽車聯網等各個細分領域。 以下框架圖,通過評估各類趨勢的市場強度和行業應用,將它們分為必要性實驗性突破性暫時性區間。該框架為企業帶來了對新興趨勢的進一步了解,并能根據企業對風險的適應程度指導其決策。本文節選自《CB Insights P&C Insurance Trends 2019》,下文選取部分趨勢進行分析。


框架圖

       
       
       


必要性技術及趨勢


地理空間分析


深度學習&機器學習的發展,以及航空成像的普及,為財產保險創造了機會。


首先,在圖像領域,深度學習(Deep Learning)和機器學習(Machine Learning)正在快速發展。在2012年的ImageNet挑戰賽中,多倫多大學(University of Toronto)的一個團隊發明了一種名為‘SuperVision’的算法,該算法利用深度學習對1.2M高分辨率的圖像進行分類。SuperVision以16.4%的錯誤率獲勝(2010年獲勝者的錯誤率為28.2%)。


其次是廉價的圖像技術開始大規模擴散。如今,許多提供商都提供高分辨率衛星圖像,包括數字全球(DigitalGlobe)、谷歌,以及NearMap,后者垂直覆蓋率超過美國總人口的71%。


       


地理空間分析提供商正在使用計算機視覺和機器學習提取結構化數據,如屋頂狀況和財產規模,并啟用再保險用例,如在保險定價和業務監控期間對財產進行精準驗證。例如,2017年,Cape Analytics與全球最大的保險連結證券(ILS)管理公司Nephila Capital合作,在其分保人投資組合中提供個體風險的數據。 慕尼黑再保險(Munich Re)與創企Betterview合作,將其保險客戶推薦給房地產數據分析提供商。到目前為止,地理空間分析提供商的目標并不是取代傳統財產查勘,而是賦予其更加智能的決策和高效的行動


如今,服務于該行業的提供商們面臨的挑戰之一,將是成長為獨立的大型公司。去年美國直接房屋保費收入為940億美元,而排名前50位的保險公司承保了總額的86%。隨著地理空間圖像數據的廣泛使用,供應商之間的差異化競爭將歸結于人工智能的復雜性、云平臺組合和垂直專業技術


虛擬汽車索賠


由于集成化的智能手機技術,以前需要幾天才能解決的車險索賠問題,現在只需幾個小時。


虛擬汽車索賠,即利用軟件和智能手機攝像頭幫助保險公司自動索賠在事故中受損的汽車。

 

隨著越來越多的保險公司采用虛擬理賠技術,這種轉變不可避免地會減少汽車理賠過程中的人員接觸。 例如,好事達保險(Allstate)已逐步淘汰其900多家免下車通道式汽車檢測站


在好事達2018年第二季度的財報會議上,個險業務總裁Glenn Shapiro強調了QuickFoto應用對索賠過程的影響:


“從歷史上看,大約有一半的工作是把定損人員送到事故地,或者把事故車送到定損處; 從某種程度上說,我們必須讓定損員在事故車面前寫出一份評估報告。QuickFoto基本上消除了前一半的工作。


注:Allstate的QuickFotoClaim移動應用使客戶能夠將車損照片直接提交給保險公司,消除了人員必須前往理賠點進行定損的麻煩,加快了保險估算流程,同時還將索賠償付周期從幾天或幾周縮短為幾小時,甚至是幾分鐘。


       


與此同時,總部位于芝加哥的初創公司Snapsheet致力于打造虛擬保險索賠交易平臺,優化汽車維修的評估過程,提高了從提交現場照片到費用估算以及修理和理賠等環節的效率。 目前,Snapsheet已與70多家保險商達成合作。據悉,Snapsheet在2013年處理了5萬份索賠,而到2016年數量已突破50萬。


當虛擬理賠技術已逐漸被美國消費者接受,成為汽車理賠流程中的一部分,服務于現有企業的技術供應商將需要尋找鄰近產品的機會,并向新的地域市場擴張


實驗性技術及趨勢


工業可穿戴和追蹤設備


利用可穿戴設備和傳感器來防止工傷的做法在工傷保險領域獲得越來越多的關注。


美國的工傷保險市場規模為530億美元,覆蓋了醫療費用和因工傷造成的工資損失。從保費和責任風險來看,工傷保險具有長尾效應,因為受工傷的工人有時需要數年才能重返工作崗位。根據國際勞工組織(International Labor Organization)的數據,每天有6300人死于工傷事故或疾病,相當于每年有230多萬人死亡。在The Hartford 金融服務集團最近一次財報會議上,總裁Doug Elliot指出,低失業率和較長的工作時間增加了工傷風險。


密歇根大學(University of Michigan)教授SangHyun Lee的研究顯示,可穿戴傳感器不僅可以提高工人在風險作業(如建筑)中的安全性,還可以通過提供工人健康數據來降低成本。 Lee的研究集中在高級信號處理和機器學習技術如何從可穿戴設備中獲得有用的信息,包括識別壓力、身體需求和風險感知水平。根據Lee的發現,建筑公司、工人和保險公司都看到了安全改善的潛力,但程度不同。對于可穿戴設備,年輕員工更容易理解其價值,當他們看到同事使用它們時,也更愿意佩戴它們。


對于P&C保險公司來說,可穿戴設備和傳感器在工傷領域的應用還處于起步階段,盡管一些公司已經在這一領域取得了長足進步。2018年2月,Argo保險集團與可穿戴設備商Kinetic合作開展了一項試點項目。在該項目中,零售商、餐廳和超市的員工將佩戴一種智能運動設備,當他們要以錯誤的方式搬運某樣東西時,該設備會震動提醒。據報道,該設備有助于為員工建立風險檔案,并讓管理者了解培訓需求,進而幫助員工改善風險行為


       


最終,其他的無摩擦技術也可能進入工傷市場。例如,移動安全管理SaaS平臺SafetyCulture為逾1.5萬家機構提供了一個基于b2b安全檢查清單的APP – iAuditor。企業可以使用該應用創建清單,進行現場檢查,實時分析數據。最終,SafetyCulture的數據可以用于開發基于其客戶質量和安全記錄數據集的職工工傷保險風險檔案。


超本地化天氣分析


超本地化天氣和氣候數據的分析可以改善承保和保險定價。


瑞士再保險(Swiss Re)和RMS的數據顯示,2017年全球承保巨災損失預計超過1000億美元。正如達信全球風險總裁John Drzik對《紐約時報》所說,“在你為風險定價時,盡可能爭取最好的科學支持無疑增加了風險賭注。”


企業希望獲取更精準全面的天氣和氣候預測,進而評估在不同地區開展業務的風險,而新技術正在探索超本地化氣象數據分析。例如,Understory擁有并運營一個地面傳感器網絡,在美國5條地鐵的500個站點收集粒狀天氣數據。Pacific Specialty等保險公司正在使用數據商Understory的技術來更好地管理冰雹事件。


       


其他公司則利用線上線下渠道收集并分析數據,提供動態化的風險預測模型。Jupiter Intelligence是一家專業數據分析服務商,將機器學習和人工智能應用于大型數據集,主要預測和管理氣象、海平面上升、風暴加劇和氣候性溫度變化帶來的風險。該公司最近與昆士蘭保險集團(QBE) 合作,協助提供承保、定價和彈性管理專業知識。


雖然這些氣候風險分析工具還處于萌芽階段,但保險公司似乎很愿意利用新興技術來擴充和增強現有的方法。


突破性技術及趨勢


智能家居傳感器


雖然智能家居技術在家庭保險領域落地開花,但改革之路任重道遠。


過去幾年,保險公司頻繁與Nest、Canary和Ring等智能家居設備制造商合作,向在家中安裝這些設備的消費者提供保險折扣。隨著美國保險巨頭American Family、USAA和Liberty Mutual等紛紛出手,Ring、August、Flo Technologies和concept等智能家居初創公司的融資規模不斷擴大


雖然智能家居傳感器一直承諾要改革家庭風險預測,但由于行業對數據和隱私的擔憂,該行業的應用一直低于預期。對于技術基礎設施的投資仍然是一大難點,這限制了對智能家居數據的規模化分析;同樣的挑戰還包括在投保家庭中獲得足夠多的設備來收集數據。某些供應商則選擇B端保險公司而非C端消費者,如家庭監控系統Notion和智能漏水探測器提供商Roost。 其中,Roost與超過15家保險公司合作,包括USAA、Desjardins和Bankers Insurance。


不過,保險公司對智能家居技術的興趣依然存在,尤其是科技巨頭在這一領域發揮更大作用之際。旅行者保險(Travelers)最近在亞馬遜開設了一個數字保險店鋪,銷售智能家居解決方案。客戶可以選擇三種不同的智能家居產品套件并獲得房屋保險折扣,這些套件包括安全攝像頭、水傳感器、運動檢測器等(如下所示)。另外,旅行者還單獨向新客戶提供免費的Echo Dots服務,以推動智能家居的普及。


       


暫時性技術及趨勢


會話機器人


保險行業的聊天機器人可能更多是炒作,而非實質內容。


總體來說,保險公司對會話人工智能(conversation AI)的使用相對普遍 —— 這是一種通過語音指令或文本聊天模擬人類對話的計算機程序,能夠推動客戶參與。


保險創企Lemonade使用名為Maya的聊天機器人界面,為租客和房東保險提供報價,而另一個機器人Jim則專門處理索賠。與此同時,許多保險商已與多家創企合作,在保險業務流程中添加對話AI界面。


信利保險XL Catlin與RightIndem合作,為北美的一個在線海上保險索賠報告工具提供支持,讓客戶實時共享事故的詳情和可視化信息。瑞士保險公司Helvetica與Rasa Technologies合作,創建了一個新的銷售渠道,并利用基于文本的聊天機器人促進交叉銷售。英國專業保險公司Hiscox與Hi Marley合作,使其客戶能夠分享照片,接收索賠的最新信息,更加方便地進行溝通。


圍繞聊天機器人技術的炒作似乎在前年達到了頂峰,在2017年8月,被提及的新聞數量創下了月度新高。盡管保險公司繼續推出新的聊天機器人,但一些金融機構的參與效果并不理想


       


初創公司Next Insurance和Hippo在早些時候發布公告,已經放棄了它們的機器人。 因此,保險業人工智能對話的整體市場機會可能是短暫的。

     

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編輯:張國棟
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