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4000年前出现的这个行业,在科技和数据量狂飙突进的当下,将迅速甩掉“旧、慢、贵”的标签 | 造就Talk·朱伟

 造就Talk 2020-07-21


朱伟

Axinan创始人兼CEO

Grab前CTO

大家好,今天我作为一个科技极客来和你们聊聊,如何利用科技和大数据,让保护我们、保护我们的财产变得更容易?

之所以说我是一个科技极客,是因为我的大部分工作经验都在科技行业,直到三年前,我才开始进入保险行业,创立了一家保险公司Axinan。

接下来,我将作为一个技术专家分享关于保险,以及如何通过机器学习和大数据改变保险业的一些观点。

朱伟在造就演讲

01 为什么保险如此重要

却不受待见?

四千年前,巴比伦时代的海运商人开始使用保险

四千年前的巴比伦时代,保险就已经出现了,那时候主要针对的是海运商人。古代的主要运输工具是帆船,而天气是不可预测的,什么情况都可能发生,因此商人们开始向给他们贷款的公司或个人支付额外费用,这样万一发生意外导致货物受损或者没有按时送达,商人就不必承担巨额赔偿。

今天看来,保险与社会各行各业都密不可分,但有趣的是,它在人们心中的名声却并不好。

人人应有却无人想要的保险

你做很多事情时都会被要求买保险,比如买车、买房,但事实是几乎没人喜欢保险。为什么呢?

现在的年轻人对与推销员交流毫无兴趣,也不喜欢签十年、二十年的保险合同,或者去花时间了解保险政策,因为他们觉得自己并不需要。另外,对大部分人而言,保险挺好的,但无奈价格太贵。除此之外,买保险容易,但理赔实在太困难了。

02 科技与数据量突飞猛进,

保险将摆脱“旧、无聊、慢”

几年前,当有人问我保险是什么的时候,进入我脑海的词是“旧、无聊、慢”,这有点像早期的交通行业。2009年前,提起出租车,人们脑海中也会蹦出无聊、古老、慢、不方便等印象,但Uber通过技术(智能手机、数字技术、互联网等)彻底颠覆了这个行业。之后,其他企业紧随其后,有了滴滴、Grab、Go Jack……

Uber的诞生颠覆了交通行业

保险业是不是也会有这样的变化?我和很多保险公司的首席执行官交流过,几乎所有人都很焦虑,由于数字革命、网络、人工智能的快速发展,大家不知道未来会发生什么。

新浪潮来临,保险业将被改变还是被颠覆?

从一个技术极客的角度来说,我坚信并期待着保险行业即将到来的巨大变革。针对人们觉得保险时间太长、很多人认为自己没有需求等问题,保险业可以相应做出改变,比如让保险期变短,让它有需求。如果你是一名司机,我们可以在你开车时为你提供保险;如果你去滑雪,我们可以让你在滑雪时购买滑雪保险;如果发生了一些不可抗原因导致物价上涨,也可以有价格飙升保险。

过去150年里,科技与数据发展迅猛

随着互联网的发展、智能手机及大型公司(谷歌、脸书)的出现,人们正在生成海量数据,这可以让保险业变得更好吗?我认为答案是肯定的。如果我们在保证信息安全的前提下使用数据,将会让人们的生活变得更美好。

人工智能和机器学习让我们更了解客户

你可能遇到过一些销售向你推荐某个保险产品,除了价格高昂,一切听起来都让你心动。然而,或许在数据的支持下高昂的价格可以得到改变。第一,以前的保险行业里,通常客户付费的30%到40%都是付给营销机构的,这对于消费者和保险业来说都不划算。但现在有了正确的数据和机器的伟大创新,我们可以通过聊天机器人、嵌入式场景等方式让买保险这件事变得更容易,客户也不用支付额外的费用,大大降低购买保险的成本。

无需保险经纪人,快速引导客户

第二,有了大数据和机器学习新技术,理赔起来也更容易了。我们试图建立一个真正的实时风险引擎,它由神经网络驱动,在承保的时候计算风险,这样理赔时机器学习就可以自动过滤那些有骗保嫌疑的案例,让绝大多数人的理赔过程更顺利快捷。

第三,还可以根据海量真实数据来设定个性化的动态定价。过去,保险把所有的东西放在一个桶里,不管你是一个怎样的司机、怎样的商人都不重要,它只会估算出这个大群体发生坏事的平均概率,然后为每个人建立统一的价格,这造成了很多不公平。很多人都觉得被骗了,比如有人抱怨:“他开起车来就像个疯子,为什么我要和他付一样的的价钱?这不合理。”

投保人个性化设定

现在我们试着把事情做得更好,高水平的技能精算师会根据很多类别把不同的人放进不同桶里,比如年龄、住址等,但这仍然十分有限,因为有可能我们俩住得很近且年龄相仿,但我开车很谨慎,而他开车很疯狂,我为什么要跟他付一样的保费?当我们有了神经网络、深度学习等技术时,我们可以取一百万向量作为因子,然后利用机器学习深入研究和创造个性化的风险评估。

个性化动态保费

比如,根据商品名称判断退货风险。阿里巴巴、亚马逊等企业有数百万产品,但每一件被退货的风险截然不同。机器学习发现产品名称其实会影响退货率。如果有一双鞋叫阿比达斯,那么它被退货的风险极高,因为人们看了吊牌就知道自己收到的是山寨版,所以退货风险高也就不足为奇了。当面对数百万产品时,机器学习可以非常准确地预测风向,作出风险评估,这样对于投保人来说也可以个性化投保。

同理,我们可以在很多领域做同样的事情,比如一个人特别喜欢旅行,然而一些城市经常会堵车,这时就需要保险,它可以预测风险,假如飞机延误就可以理赔。

即时风控

03 保险行业未来

会面临哪些挑战?

一切看起来都很完美,但仍然有很多挑战,比如监管。现有的保险政策、监管法律与大数据、机器学习无法匹配,向监管者解释价格结构等都比较困难。

保险公司面临的挑战

再比如数据隐私的问题,脸书之前因为隐私泄漏受到了很大的负面影响,事实上,我最初也曾是脸书构建的架构师,参与了很多数据API接口设计的工作,但当时的我并没有想到,2007年处理的数据会在未来美国大选中发挥作用,但这确实发生了。

我们生活在一个非常不确定的世界,如果历史可以借鉴的话,我想将来会发生越来越多的变化,每个人的生活也都会变得更复杂,我们需要生活得更简单一点,比如,如果有一个助理可以为你处理每天的琐事(旅行、网购、记账等),那么快捷、简单且可以满足需求的保险方案可能会给人们带来内心的平静。

我们无法减少不确定性,但我们可以管理它,希望新技术和大数据可以在这方面发挥积极作用。

(本文未经造就授权,禁止转载。

文字 | 欢欢;视频 | 金松
版面 | 田晓娜


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