在近期召开的2024国际保险科技创新与应用论坛上，律商联讯风险信息（以下简称“律商风险”）全球数据科学助理副总裁Alan O'Loughlin发表了主题为《人工智能在保险中的应用》的演讲。他分享了人工智能在保险行业中的实际应用及其面临的挑战，并就如何通过人工智能优化业务流程、提升客户体验提供了深刻见解。
O'Loughlin在演讲中指出，人工智能正在推动保险行业的创新发展，尤其在风险评估、承保流程自动化、欺诈检测以及客户体验提升方面发挥着关键作用。通过利用大数据和智能技术，保险公司可以更精准地进行风险定价、简化决策流程，并有效识别潜在的欺诈行为。然而，尽管人工智能技术日益进步，实际应用和推广却相对缓慢。据统计，目前只有约20%的保险公司成功将其应用投入生产，这也反映出行业在技术落地方面的现实困难。
O'Loughlin分析了保险公司在实施人工智能时所面临的四大关键挑战：首先，传统系统和数据整合问题使得数据的聚合与准备变得复杂。其次，严格的监管合规要求对数据隐私和安全提出了高标准，这些可能限制了某些人工智能解决方案的部署。第三，人工智能和保险行业双向了解的人才稀缺，这使得技术的专业性难以充分体现。最后，组织内部对新技术的抗拒心理也成为阻碍落地的主要因素。
为帮助行业突破这些瓶颈，O'Loughlin强调了人工智能透明性的重要性。他指出，许多人对其抱有“黑箱思维”，倾向于将其视为复杂的未知事物。通过回顾自己在数据科学领域的职业经历，他阐释了人工智能的本质和基本应用方式，提倡一种更为开放和透明的应用观。他以自己的人工智能优化模型为例，展示了数据和模型优化的重要性，并建议行业从基础步骤入手，逐步构建透明的AI框架。
在演讲的后半部分，O'Loughlin深入探讨了AI在保险理赔支出、定价和承保模型中的应用。他分析了英国、爱尔兰和中国在风险预测方面的不同因素权重，并就如何在不同市场中平衡这些因素提出了建议。他指出，中国市场的风险预测目前主要依赖车辆数据，而在英国和爱尔兰，风险因素更均衡地分布在车辆、人员和环境三个方面，以实现更个性化的定价。O'Loughlin建议，中国市场可以考虑更加多维的数据整合，从而提升风险预测的准确性和公平性。
演讲最后，O'Loughlin提醒保险公司要重视人工智能实施中的潜在陷阱。他列举了数据质量、模型过拟合和客户体验等问题，并强调人工智能项目需要具备良好的数据治理能力和严格的问责机制。他进一步提出，律商风险已经确立了五大应用原则，包括关注解决方案对人的影响、防止偏见、保证透明度、建立问责机制以及尊重隐私。这些原则有助于保险公司在快速发展的市场环境中维持品牌声誉并创造竞争优势。
O'Loughlin总结道：“在人工智能的应用中，拥有高质量的数据比拥有一个复杂的模型更加重要。通过与律商风险合作，保险公司可以确保获取最优质的数据，从而使AI成为推动业务创新和提升客户体验的真正引擎。”他呼吁保险行业专注于将人工智能从研发和概念阶段推向生产应用，利用人工智能来解决实际问题，而非为了技术而技术。在演讲的结尾，O'Loughlin再次表达了对保险行业未来AI发展的信心，并鼓励行业各界积极拥抱AI带来的变革。
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