我热爱国际象棋游戏，当 IBM 的深蓝国际象棋机在 1997 年击败世界国际象棋冠军时，我感到非常震惊。那场震撼人心的事件让世界因兴奋和对思维机器未来的恐惧而分裂。 在这两个帖子的第一篇中，我调查了人工智能的剖析及其对保险的影响。
人工智能的魅力
历史表明，人类对创造一台可以复制人类思维的机器的关注实际上已经酝酿了几个世纪。 18 岁末日 世纪，土耳其人，一款国际象棋机引起了全世界的关注。 事实证明这是一场骗局，机器背后有一名人类玩家。 1847 年，George Boole 首次描述了用于逻辑推理的形式语言，1936 年，Alan Turing 描述了图灵机。
随着 1950 年代信息技术的爆炸式增长，“人工智能”(AI) 一词由约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 于 1956 年创造。在深蓝 (Deep Blue) 取得成功后，IBM 再次登上头条新闻，IBM 沃森 (IBM Watson) 是一种能够回答问题的人工智能系统用自然语言提出的问题，当它赢得了与人类冠军的智力竞赛节目 Jeopardy 时。 AI 发展的持续进步导致今天的 AI 定义具有多个类别和特征。
人工智能的早期版本能够进行预测建模（例如，根据您之前的选择推荐类似的 Netflix 节目）或机器人技术（例如，开发车辆周围物体的距离图以实现半自动驾驶）。 不久之后，AI 的功能扩展到语音和自然语言处理，例如 IBM Watson，以及图像识别，现在广泛用于解锁手机和其他生物识别安全。 预测建模、机器人、语音和图像识别这四类统称为基于算法的人工智能或判别式人工智能。 它代表 AI 可以筛选数据并通过学习边界将它们划分为（属性）类。 它用于返回基于条件概率的预测或结果。
生成式人工智能的出现
最近，出现了一种新的人工智能类别，激发了人类的想象力（和恐惧）。 生成式人工智能是可以创造新内容的人工智能。 它席卷了世界。 ChatGPT 在发布后的两个月内获得了 1 亿用户。 不久之后，谷歌、微软、Snapchat 和 Salesforce 发布了竞争产品。 学术界对作者身份的原创性争论不休，政府甚至开始禁止其普遍使用。
判别式 AI 试图根据数据的属性对数据进行分类以识别对象，而生成式 AI 则试图将属性的分布映射到示例上并操纵这些属性以创建新示例。 这种操纵属性和创建新示例的能力为 AI 添加了一个新维度——创造力。
人工智能应用于保险
保险业一直广泛使用数据和算法，例如计算保险费。 保险业务模型本身基于使用数学和统计方法来处理个人和非个人数据，以承保风险和为保单定价、量化损失、支付客户索赔以及识别和防止保险欺诈。 人工智能的影响，无论是判别式还是生成式，都对保险业务产生了直接和长期的影响。
人工智能的部署可以在承保、理赔、客户服务和防欺诈等多个方面为保险公司提供帮助。 以下是一些典型的用例，并展示了对内部流程自动化和改进客户服务的主要影响。
客户服务和对话式 AI
这是保险公司在早期采用人工智能方面最先进的领域。 基于自然语言处理的对话式人工智能可以解释人类口头和书面语言并做出相应的反应。 它为客户和保险公司的系统提供了以类人方式进行交互的方式。 聊天机器人和语音助手已经在提供全天候服务的同时保持服务质量。 我们将继续看到更先进、更专业的对话式人工智能的发展，以处理更复杂的对话，尤其是在索赔处理方面。 生成式人工智能将使对话更加方便和相关。
理赔自动化
理赔处理流程中的人工智能工具可以加快理赔处理速度，加快结算速度。 AI 的图像识别可以自动读取、解释和处理文档和图像（例如，从医疗记录中提取信息、识别车辆类型或评估损坏）。 通过收集大量历史数据，Discriminative AI 可用于进行合理性评估，并确保调整过程的质量和一致性。 作为补充，生成式 AI 将能够帮助调整者汇总数据并生成初步报告。
欺诈识别
人工智能可用于分析来自多个来源的大量数据，以发现异常模式作为欺诈迹象。 车辆损坏数据的模式识别可用于检测欺诈案件。 它还可以检测会引起怀疑的操纵图像。
定价和承保
人工智能为保险公司的定价和产品设计提供了新的可能性。 通过数据的结合，可以开发出新的风险特征，以提供更准确的保险保障。 在愿意并同意分享个人私人数据的情况下，可以为每个客户更精确地定制产品。
例如，医疗数据的可用性不断提高，再加上医学的进步，现在可以为患有严重既往疾病的人提供定期人寿保险。 利用 Generative AI 的能力，可以利用个人医疗数据的贡献来承保独特的个人人寿保险单。 除了医疗数据，其他公共数据，如气象数据，利用人工智能处理大数据的能力正在对财产保险产生影响。
前方的路
如今，人工智能在保险业中的应用仍处于初期阶段。 人工智能仍是一项新兴技术，落地之路将充满挑战。 然而，人工智能在社会中的使用正变得越来越普遍。 保险公司必须采用人工智能来保持与客户的相关性，并在短期内利用采用人工智能带来的成本节约优势。 忽视人工智能代价高昂。 朝着采用 AI 的方向迈出一步。 列出您对人工智能如何改进保险管理方式的想法。 在下一篇文章中，我将探讨我们面临的 AI 局限性和挑战，以及我们如何在实施和扩展人工智能的使用时减轻它们。
