金融科技與產(chǎn)業(yè)的融合為保險行業(yè)帶來產(chǎn)業(yè)升級的契機。其中，數(shù)據(jù)是驅(qū)動保險業(yè)務(wù)的重要資源，而保險企業(yè)通過AIoT釋放人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)勢，對業(yè)務(wù)流程進行再造，挖掘數(shù)據(jù)潛力，驅(qū)動持續(xù)創(chuàng)新，提升核心競爭力。

保險行業(yè)面臨的新趨勢

保險行業(yè)正面臨新的格局調(diào)整。一方面，國務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會辦公室發(fā)布的《關(guān)于進一步擴大金融業(yè)對外開放的有關(guān)舉措》，推出11條金融業(yè)對外開放的措施，讓保險業(yè)成本輪金融業(yè)對外開放的“重頭戲”。而市場加速開放的同時也意味著更為激烈的競爭。另一方面，在金融科技對整個金融市場的滲透和影響下，人們對金融服務(wù)需求以及金融產(chǎn)品服務(wù)模式的變化推動保險服務(wù)的快速迭代。

面對新變化趨勢，傳統(tǒng)的保險產(chǎn)品和服務(wù)方式漸漸地無法滿足客戶需求。在這個過程中，基于大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等保險科技成為決定數(shù)字時代保險企業(yè)競爭力的“殺手锏”。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展為保險公司提供了一個與保險用戶有深度接觸的機會。IoT可以為保險企業(yè)提供不同渠道來源的數(shù)據(jù)，通過多維度了解保險用戶，降低保險企業(yè)的風險，加速理賠效率，并為其保險用戶提供保險產(chǎn)品。同時，中國市場上“智能+”推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)普及人工智能（AI）的應用。保險與新技術(shù)融合為創(chuàng)新型保險服務(wù)帶來新機遇。

AIoT打造保險企業(yè)新驅(qū)動能力

保險公司通過設(shè)計和運作保險機制為消費者提供完整、系統(tǒng)的風險轉(zhuǎn)移服務(wù)，而保險產(chǎn)品越契合消費者需要，價格精準度越高，消費者可獲得越大的保險利益。早期，互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)先和保險企業(yè)碰撞出“火花”。隨著大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)應用逐漸成熟，加上深度學習上取得的突破、計算能力的增長、5G網(wǎng)絡(luò)部署的加快，讓人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）成為新的技術(shù)爆點，并與保險企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)生新的“化學作用”。

埃森哲的一份報告顯示，AI與IoT技術(shù)在保險科技創(chuàng)企開銷中占據(jù)主導地位，并且這兩項技術(shù)在提供定制化服務(wù)、為消費者帶來更多切實好處方面“至關(guān)重要”^【1】。AI具備變革保險業(yè)的潛力，能將其由基于過去行為經(jīng)驗評估風險轉(zhuǎn)變?yōu)閷崟r評估風險，為消費者減輕甚至預防損失。IoT則將使保險公司提供更為定制化與實時的服務(wù)，提升管理效率，簡化理賠程序，個性化精準報價。借助AI與IoT的技術(shù)融合，保險企業(yè)能夠基于實時數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)智能監(jiān)控管理、用戶畫像驅(qū)動的動態(tài)定制服務(wù)。AIoT重構(gòu)保險服務(wù)：

• 客戶個性化服務(wù)：基于AI的智能客服應用降低人工成本的同時，大大提高了效率。如代替人工進行部分信息整理和咨詢工作，通過語音交互服務(wù)縮短服務(wù)接入的等待時間，優(yōu)化客戶體驗。
• 基于AIoT產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計：基于IoT，保險公司可以將傳感器數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相結(jié)合，輔以AI分析技術(shù)，對個人行為分析，設(shè)計定制化的保險產(chǎn)品，并根據(jù)每個用戶不同的特征來推薦更合適的產(chǎn)品。
• 保險動態(tài)定價：通過機器學習建立智能化定價模型，實現(xiàn)針對不同人群和基于歷史數(shù)據(jù)的動態(tài)定價，如允許更安全的駕駛員為汽車保險（稱為基于使用的保險）支付更少的費用，而生活方式更健康的人支付更少的醫(yī)療保險費用。
• 預防式風險管理：通過利用物聯(lián)網(wǎng)終端收集到的多維和海量數(shù)據(jù)，進行風控模型深度學習訓練，形成從傳統(tǒng)事后分析追回損失和打擊欺騙的模式，演變成線上預測欺詐風險并及時止損的模式。
• 快速簡便理賠過程：速度和成功解決理賠是決定保險業(yè)務(wù)效率的關(guān)鍵因素。在保險公司調(diào)度理賠查勘車方面，AI和IoT技術(shù)可以實現(xiàn)智能化派工，提高查勘員現(xiàn)場處理效率和速度，甚至可利用無人機到事故現(xiàn)場進行查勘。

AIoT應用挑戰(zhàn)

盡管AIoT在保險業(yè)中的前景美好。并且，各大科技企業(yè)或云服務(wù)商開始進行市場布局。但是在應用上，AIoT還是面臨著比如對于多樣化終端設(shè)備的管理、如何在傳輸過程中保障數(shù)據(jù)安全等問題的挑戰(zhàn)。具體來說：

• 數(shù)據(jù)傳輸與存儲安全挑戰(zhàn)：AI系統(tǒng)及IoT會不斷收集和分析數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的安全性及可靠性就變得很重要。在AIoT應用過程中，不僅要考慮邊緣端的設(shè)備如何保障數(shù)據(jù)安全，還要考慮數(shù)據(jù)智能分析與整合過程中的數(shù)據(jù)安全，更要考慮云端數(shù)據(jù)存儲與交互共享的安全。
• 數(shù)據(jù)處理時效性：物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展加速了工作負載從云到邊緣計算的遷移，使更多的應用從云上下來，更靠近“數(shù)據(jù)源”，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、處理和分析的低延遲，降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)膲毫?，提高?shù)據(jù)處理效率。AIoT的應用和發(fā)展將推動對邊緣計算的需求。這意味著，對于架構(gòu)或者服務(wù)的評估需要衡量對于邊緣計算支撐的效果。
• 多樣設(shè)備管理：隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增多，需要面對解決設(shè)備高效互聯(lián)，集中管理的問題。

AWS加速保險業(yè)與AIoT之間的融合

作為全球云技術(shù)的翹楚，AWS提供的IoT產(chǎn)品服務(wù)涵蓋了設(shè)備軟件、控制服務(wù)和數(shù)據(jù)分析服務(wù)，形成從云端到邊緣計算再到終端管理的完整的服務(wù)布局，并且通過嵌入AWS AI服務(wù)，從而形成一整套完整的針對AIoT的解決方案。

• IoT邊緣端的計算服務(wù)：AWS IoT Greengrass 可將 AWS 無縫擴展至邊緣設(shè)備。借助 AWS IoT Greengrass，連接的設(shè)備可以運行 AWS Lambda 函數(shù)、基于機器學習模型執(zhí)行預測，保持設(shè)備數(shù)據(jù)同步以及與其他設(shè)備安全通信，甚至在沒有連接互聯(lián)網(wǎng)的情況下也可實現(xiàn)這些功能。
• IoT設(shè)備管理：AWS IoT Decvice Management用來安全地大規(guī)模注冊、監(jiān)控、遠程管理IoT 設(shè)備，以及通過無線方式 (OTA) 發(fā)送固件更新。AWS IoT Device Management 與設(shè)備類型和操作系統(tǒng)無關(guān)，可減少管理大規(guī)模且多樣化 IoT 設(shè)備部署的成本和工作量。
• IoT規(guī)則引擎：借助 AWS IoT Core將設(shè)備連接至云和其他設(shè)備，通過設(shè)定規(guī)則快速篩選和轉(zhuǎn)換設(shè)備數(shù)據(jù)并對其執(zhí)行操作。通過AWS IoT Core對接AWS的其他服務(wù)，以便收集、處理、分析和操作互聯(lián)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)，而無需管理任何基礎(chǔ)設(shè)施。AWS IoT Core 會在所有連接點提供身份驗證和端到端加密服務(wù)，保障數(shù)據(jù)安全。
• AIoT數(shù)據(jù)洞察力：AWS數(shù)據(jù)分析服務(wù)（Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Kinesis、AWS Lambda等）和Amazon Machine Learning可以用來對歷史/離線/實時數(shù)據(jù)進行分析，或進行基于機器學習智能應用，加速數(shù)據(jù)到價值的轉(zhuǎn)換。

圖1 AWS IoT方案參考架構(gòu)

借助AWS的技術(shù)和服務(wù)或參考架構(gòu)案例，保險企業(yè)可以利用AI和IoT技術(shù)來對現(xiàn)有業(yè)務(wù)進行再造，加速創(chuàng)新速度。同時，AWS合作伙伴網(wǎng)絡(luò)（APN）的成員也可借助AWS技術(shù)加速保險企業(yè)享受新技術(shù)帶來的紅利。

AWS助力Cognizant構(gòu)建InCatalyst，為保險企業(yè)提供便利服務(wù)

通過無人機結(jié)合深度航拍對臺風地震等自然災害實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)抓取，通過對百萬住戶監(jiān)控防御性降低受保用戶損失和保險公司成本，作為AWS APN咨詢合作伙伴和托管服務(wù)提供商（MSP），Cognizant通過AWS將人工智能，大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)，機器學習等黑科技轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新保險能力，基于AWS建立保險創(chuàng)新平臺InCatalyst。

圖2 InCatalyst架構(gòu)功能圖

InCatalyst平臺中重要的一環(huán)是快速模型制作環(huán)境（Rapid Prototyping Environment，RPE）。RPE通過技術(shù)項目模板（TPT）和業(yè)務(wù)項目模板（BPT）幫助保險用戶加速模型的開發(fā)。TPT模板的一些示例包括會話人工智能、面部認證、針對保險的Amazon Alexa Skills以及針對保險的Amazon MongoDB模型等。通過AWS 提供的API，將AWS人工智能等服務(wù)整合到平臺上，讓保險客戶快速使用。并且BPT模板則提供一些專有解決方案，可以SaaS方式進行定制和購買。借助InCatalyst，美國一家大型人壽保險公司在短短三天的時間內(nèi)，使用Amazon Alexa Skill去整合客戶的后端票務(wù)處理系統(tǒng)，為用戶提供更好體驗。

科技無疑將為保險業(yè)帶來更加廣闊的空間和發(fā)展機遇。隨著AIoT在保險行業(yè)中的應用，保險公司有能力及能量處理大量的數(shù)據(jù)資料，并且從中分析并獲得不同的客戶洞見，來改造整個保險業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，為用戶提供差異化的服務(wù)，來提高顧客忠誠度，促進整體產(chǎn)業(yè)健全發(fā)展。AWS以最全面的云平臺為基礎(chǔ)，提供豐富且智能化的IoT和AI服務(wù)，助力保險企業(yè)將AIoT與自己的業(yè)務(wù)進行快速整合，實現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

【1】參考來源，埃森哲《保險科技的崛起》https://yq.aliyun.com/articles/161069