2021年4月29日，商汤智能产业研究院战略生态研究主任杨燕受邀于中国人民保险集团（PICC）做内部课程分享，课程主题为科技（AI）助力保险行业数字化转型，集团内在线观看人数超过万人。

以下为本次课程分享的部分内容，以飨读者：

任何一个行业的数字化转型，都要经历从信息的采集、传输、存储、分析到反馈，这样一个闭环过程。

所谓“保险科技”，即是能够助力打通并实现保险行业“信息闭环”的技术总称。

例如，在“信息闭环”的采集环节，我们通过传感器、摄像头、智能家居等终端感知设备不断获取宏观物理世界的各类信息，将宏观物理世界数字化，如在车险理赔服务中，我们需要通过感知设备去获取相关的驾驶行为信息、交通路况信息等；或者和健康数据的采集相关，我们通过可穿戴设备，以及越来越成熟的基因检测技术，将人体微观世界不断数字化，为我们未来健康保险产品的创新，持续积累丰富的、多维的、海量的数据资源。这些相关技术，以及传输环节的通信类技术，存储环节的云计算、边缘计算，分析环节的人工智能等等，都属于“保险科技”的范畴，只有这些技术联合在一起使用，才能真正的赋能保险行业的数字化转型。

近年来，包括中国在内，全球对保险科技的重视程度从投融资规模上可见一斑，无论是保险科技行业自身的融资情况，还是保险机构在保险科技方面的投入情况，都呈现出持续增长的态势。虽然，当前中国保险科技投入占其保费收入的比例与欧美对比还有一定差距（不到1%，欧美约5%），在保险科技的应用方面才刚刚起步，未来还有很大的发展空间。

从保险科技的渗透情况看，在整个保险业务环节中，销售渠道的数字化程度最高。这主要得益于过去十年消费互联网的快速发展，海量的用户消费行为、消费特征被互联网高度的数字化，而渠道是离消费行为最近的一个环节，当前置环节准备就绪，再叠加智能化分析技术的应用，信息闭环快速完成。

相对而言，理赔环节的数字化程度最低。以车险为例，理赔生态涉及保险公司、汽修厂商、公估公司，以及TPA服务商、配件供应商、道路救援服务等多个利益方参与，目前行业整合相当有限，各方从数据共享和流程整合角度看，基本处于孤立状态，且在数字化方面也各个不一，造成理赔服务的数字化进程很难顺利推动。

从险种的渗透维度看，针对小额、短期的财险和健康险，目前在承保端的数字化程度相对较高，大多数参与者已经开始通过数字化渠道进行产品销售、客户运营，并联合场景与数据方进行产品定制；而占保费极大比例的长期寿险，由于其产品结构比较复杂，一般涉及投资、保障、储蓄等多项功能，客户理解难度较高，一般以线下代理人渠道销售为主，当前的数字化程度相对较低。

我们将保险行业数字化转型过程分为“点、线、面”三个发展阶段：

“点”的阶段，即是过去十年所发生的“保险线上化”。在这个阶段行业中出现了互联网保险平台的主体业态，通过平台搭建，将原本保险产品从线下搬到线上，而移动互联网出现后，针对越来越多的碎片化的场景，一些机构开始向场景中渗透，结合场景需求设计一些颗粒度更高的保险产品。我们可以看到这个阶段的技术渗透，更偏向于零星的“点”的创新，除了渠道外，对整体的保险业务流程并未带来很大的改变。

“线”的阶段，即是正在发生的“保险数字化”。这个阶段的技术应用开始从零星的创新试验走向系统化的工程推进，一方面各大保险公司纷纷将保险科技列为“战略级武器”，开始有意识的加大对保险科技的资金投入，另一方面在企业内部着手“云中台”“数据平台”等基础设施建设，通过构建系统化的中台能力，赋能企业数字化转型，同时，这个阶段的技术应用除渠道环节外，逐渐向产品设计、承保核保、理赔、风控等各个环节扩展，保险行业的业务流程发生改变。

随着前置环节数字化程度越来越高，数据资源不断丰富、数据维度不断扩展，以及分析技术不断迭代，企业对数据价值的挖掘深度、广度也将得到进一步提高，此时，保险行业将走向“全面数据驱动”阶段，整个保险行业底层逻辑将发生根本改变，从传统的事后赔付、被动式的风控管理，转向事前预防、事中监测的主动式的风控模式。此时，保险机构的业务边界将会跳出传统的保障范畴，逐步向健康管理、为客户提供风险管理等服务领域扩展。

在数字化转型中会涉及到多个参与方，包括数字化转型的主体，即保险机构以及互联网保险公司等，还有像商汤这样的技术服务商，以及主要为保险产品创新、理赔服务优化等提供数据资源的生态合作方，包括医疗机构、健康管理公司，车企等等，对于保险机构来说，与它们的深度合作，并获取持续的数据资源，将决定未来保险公司的产品竞争力水平。

今天企业和企业之间已从规模竞争转向效率竞争，如何充分利用科技，帮助企业去构建竞争壁垒是今天所有行业面临的共同命题。保险产业的数字化转型，通过保险科技的导入，一是从供给侧提高企业的运营水平；二是从需求侧优化客户的保险旅程。

在供给侧提高企业的运营水平：一是通过技术应用去提升整个保险系统的运营效率，让整个系统在面对迅速变化的需求时，反应更加敏捷；二是通过对代理人赋能，提高代理人的展业效率，譬如利用OCR技术可以自动识别、自动录入投保人的证件信息，或在车险的查勘过程可以自动录入车牌，汽车VIN码等各种信息，减少代理人的工作负荷等，再譬如人工智能也可以帮助保险机构高效筛选代理人，识别留存率高的代理人候选群体；三是加强企业风控能力，譬如智能定损，或者通过语音或面部情绪识别甄别报案人是否有欺诈可能，或是结合活体识别技术，在寿险生存金的领取环节，可以远程判断被保人是否活着；四是降低企业综合成本，例如通过智能客服代替传统人工客服，减少人力成本的投入，或结合用户画像的精准营销降低保险产品的渠道支出，或低成本KYC识别优质客户来降低保险赔付支出；此外，结合科技应用也可以更高效的满足监管的合规要求，譬如智能双录系统的应用，或是建设可视化回溯系统。

在需求侧提高客户的保险体验：一是针对客户痛点进行优化，例如智能定损、车检闪赔服务即是针对理赔环节的流程优化；二是帮助客户降低自身风险，例如为客户提供健康管理服务，同时也帮助险企降低未来的保费支出；三是实现公允定价，当我们有更多维度的数据后，例如结合动态健康数据进行动态产品定价，可以鼓励用户主动进行健康管理，这对降低用户保费支出、保障用户健康，以及降低险企赔付成本方面实现共赢；四是提供基于场景的全方位服务，譬如房屋险与智能家居结合，车险与UBI结合等，还有很多寿险产品和养老服务打通，形成对被保人全生命周期的服务，这些都已超出传统保险的服务范畴；五是提供更加人性化的服务，例如利用AR数字人与客户进行远程的自然交互，并且在交互的过程中机器还可以对数据不断的学习，可以根据用户特征去提供更加具有针对性的服务等等。