期待保险行业：数据+AI开启经验规模化复制时代

期待保险行业 数据+AI开启经验规模化复制时代 19December2023 数据+AI开启经验规模化复制时代目录 焦点透视：AI狂潮中的大变革 •AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 •可能问题头脑风暴 洞察问题，探寻本源 •定义核心问题 •洞见问题本质 设定锚点，行动实践 •找到本质解 •制定解决方案 报告摘要 人工智能正在经历新的发展浪潮。某头部公司正在转向AIAgents支持平台，结合第4代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。AIAgents有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力和商业价值。随着平台的发展，新的AIAgents涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持 续化的服务。人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。保险行业面临挑战，AI的突破为其带来新的应对方向。 •保险业面对AI变革的焦点问题分析：建议采用《U型思考》方法，从初始问题出发，深入挖 掘其本质，以找到精准的解决方案。通过聚焦主要原因并进行必要的升维/抽象化，可以找到问题的根本原因，使问题具有通用性。 •保险行业参考系的构建：包括关注六大方向、分析科技周期和文化适应度、以及中观周期对行业和产业的影响。同时，也强调了AI技术对保险行业的影响深远，将改变保险公司的运营模式和服务效率和质量，为服务规模化提供重要的支持。未来，随着技术的不断发展，AI技 术将推动科技产业价值规律的变化，更加注重应用的创新与服务的提升。 •保险公司在应用AI技术方面的优势和能力：保险公司可以通过分析自身优势并利用AI技术提高运营效率，包括在产品设计、市场营销、核保及理赔等环节。AI应用研发框架的流式会话能力可以提高前后端开发的效率。 •保险公司应用AI技术可参考的方法论：通过价值飞轮、价值网和画布等方法，企业可以更好 地理解业务逻辑，识别关键驱动力，并实现更全面的优化。这些方法提供了有效的工具，帮助企业理清思路，找准业务发展的核心驱动力，确立清晰的策略逻辑。同时，画布法可以将价值网中的各个要素以图形化的方式呈现出来，更直观地揭示它们之间的关系和互动。这些方法可以提高企业的运营效率和价值创造，并避免对旧价值网的依赖，持续优化和改进价值 网，实现更高的效率和价值。 2 期待保险行业：数据+AI开启经验规模化复制时代 焦点透视：AI狂潮中的大变革 一 自1956年人工智能问世以来，历经了多次繁荣与衰退的周期，科学家们将其形象地称为“人工智能的夏天”和“人工智能的冬天”。尽管每次技术革新都为智能机器的创造指明了新的方向，但最终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关注这一领域的最新进展，与各界共同探讨如何利用这一技术，推动创新与发展，为我们的未来创造更多可能性。 目前，某头部人工智能研发公司正在将人工智能的发展重点转向AIAgents支持平台，以该公司研发的人工智能模型作为前身，结合第4代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。通过AssistantsAPI，开发者可以轻松地将第4代人工智能模型功能引入应用或平台，提高效率和激发创造力。AIAgents的出现有望为商业领域注入新的活力，展示人工智能的潜力和商业价值。这些技术将引领人工智能技术的新发展方向，助力企业和个人实现更高效、智能的创新应用。随着平台的发展，新的AIAgents各种涌现，它们各具特色，并提供着专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。人工智能的这一波革新，不仅涵盖了生成内容（AIGC），更拓展到了生成服务（AIGS）的领域。这正是目前追求的目标：用AI生成服务，改变世界。 目前，保险行业面临着多方面的挑战和困境，包括全球自然灾害风险的增加、风险保障仍然存在巨大缺口、全球经济衰退风险、通胀对理赔成本的影响、资产配置风险和回报等。AI的突破发展，为保险行业带来新的启示和应对方向。 AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 •关注保障缺口，调整增长战略：全球巨灾风险不断上升，险企应该更加关注自然灾害风险的变化与影响，创新产品设计推动可持续发展。运用人工智能和建模工具，发展新型产品（如：指数保险等），关注保障缺口，实现全球风险降低与险企增长战略的结合。 •实践更加优化的社会风险管理：人口变迁与经济衰退将进一步带来社会风险，新的保险产品应 该关注特定客户群体需求，针对性定制化满足客户的财务健康和安全保障。 •创新迫在眉睫：新的业务模式核心考量就是对客户风险保障与高增值服务的结合。此外，所有的创新都需要采用ROI模型评估回报，AI的突破发展将使得创新更加容易。 •善用生态圈力量：保险公司需要更加善于利用生态伙伴的力量，技术发展使得险企与科技公司、 另类资本提供方、消费品供应商、零售商、汽车制造商等的深度合作变得容易，充分结合生态伙伴力量可以更加突显保险的价值。 •加强网络信息与数据安全：保险公司需要通过提高对网络攻击的认知、分享风险管理专业知识 以及鼓励投资于风险减少等措施来加强网络保护与信息安全。 3 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 二 •采取必要的精简：保险公司需要简化销售和运营流程，并消除不必要的步骤。险企可通过AssistantsAPI，将第4代人工智能模型引入服务流程。其在自然语言处理领域具有强大的能力，可以帮助更快速、更准确地处理大量的文本数据，提高效率并减少人工错误。 AI在保险行业的应用进展如何？ AI在保险业的应用主要集中在哪些方面？AI对保险行业的革新体现在哪些方面？ AI路线五花八门，哪些技术最适合保险行业？保险公司该如何培养和布局AI能力？ …… 在AI技术的驱动下，保险行业站在了充满机遇与挑战的十字路口。关键问题接踵而至，这些问题不仅深刻影响着行业的运营模式，还在决定着未来的发展方向。面对这些问题，进行深入思考，探讨有效的应对策略。 类似的问题层出不穷，而线性地回答问题似乎总是无法满足需求，甚至会让答案更加迷茫。在这种情况下，读者可能会开始质疑自己的常规思维方式是否合理。然而，问题的核心往往隐藏在表面之下，需要大家进行更深入的思考和探索才能发现。那么，为解决问题应该如何采取行动呢？ 洞察问题，探寻本源 三 U型思考方法论是一个找准问题、看透本质、谋定而后动的思考模型 遇到初始问题 解决问题 遇到初始问题 解决问题 发现问题的本质 找到本质解 面对复杂问题，建议参考《U型思考》方法论，从初始问题出发，洞察其背后的本质，进而精准地解决问题。 问：定义核心问题 ►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因 初始问题 Why 初始问题 Why 初始问题 Why ►用WHAT提出问题：发现本质，聚焦靶心 定义核心问题的过程中，以保险行业里一个热门的问题为出发点，试图通过WHY、WHAT的方式找到问题真正的本质。先提出一个问题，然后分析该问题的原因，再进一步思考为什么会有这些原因存在，最后深入思考这些原因具体是什么。通过这样不断拆解问题的思考方式，企业可以更加全面地了解问题的本质和解决方法。 在当前不确定的环境中，保险 企业在经营上面临的挑战之一是消费者行为的不断变化，这些变化都包括什么？ • WHAT 数字化互动增加：消费者 更倾向于通过数字渠道进行沟通和购买保险产品。 •个性化需求：消费者希望得到更加个性化的服务和产品，以适应他们特定的风险和生活方式。 •价格敏感：经济压力可能使消费者对保险产品的价格更加敏感，寻求性价比更高的解决方案。 •服务期望提升：消费者期望获得更快速、更便利的服务，包括索赔流程的简化。 •保险知识和教育的需求：消费者寻求更多关于保险产品的信息和教育，以做出更明智的购买决策。 在对每一个问题进行解释回答时，会出现很多的相关因素，需要尽量聚焦主要原因，剪除次要原因。以下图示例为例，首先提出一个初始问题：保险公司该如何布局AI能力？其次，根据抛出的第一个问题去思考相关的答案。比如，保险公司需要通过布局AI来提高其效率和精准度，个性化产品和服务，专注创新和长期发展等。在这些可能的答案里，找到专注创新和长期发展是企业需要布局AI能力的根本因素。然后，再进一步思考保险公司为何要专注于创新和长期发展？进一步探究是因为目前复杂的经济环境和科技变化让企业的未来充满不确定性。当找到了“未来的不确定性”是企业需要关注的重要原因后，再深入去思考这些导致“不确定”因素具体是什么，等等。 上述例子在不断深挖问题的过程中，可能使得问题本身变得破碎，因此，针对每一个问题的解释回答，不仅要聚焦一个重要的因素，同时在一些必要阶段需要进行升维/抽象化，使得最终的问题具有通用性。在这个例子中，最终可能会将问题抽象聚焦为：“看不清楚未来的趋势和规律” “缺乏明确的定位”“无法有效识别机会”等。 挖：洞见问题本质 在2021年出版的《千脑智能》（AThousandBrains:ANewTheoryofIntelligence）中，杰夫·霍金斯（JeffHawkins）基于人类大脑如何工作的最新研究，提出了一个重要概念：参考系。 构建保险行业的参考系 在霍金斯的理论中，参考系是智能体用来存储和处理信息的框架。这些参考系可以是物理的，比如空间坐标系，也可以是抽象的，比如概念框架。从这个观点出发，大脑利用不同的参考系来理解世界，例如通过空间关系来理解物体的位置，或通过抽象的概念来理解复杂的思想。正是由于这种特征的存在，智能体得以从不同角度和层面来理解和处理信息。 目前，构建的保险行业参考系，需关注六大方向。一是市场行业动态，聚焦保险公司市场表现及行业发展；二是法律法规，金融行业不容忽视的维度；三是技术发展趋势，紧跟时代步伐；四是消费者行为变化，洞察市场风向标；五是风险合规情况，确保行业稳健发展；六是企业战略执行情况，提升企业核心竞争力。每个小方向都可作为子参考系，最终汇聚成总体参考系，助力保险业决策者精准决策，实现业务持续发展。 01市场与行业动态 消费者行为与需求04 •市场规模和增长：考察保险行业的总体市场规模、增长率、市场饱和度等。 •行业趋势：分析行业的长期趋势，如保险产品的多样化、服务数字化等。 •竞争格局：研究市场上的主要竞争者、市场份额分布和竞争策略。 02法规与政策环境 •监管框架：了解影响保险行业的法规和政策，如合规要求、消费者保护法律等。 •政策变化：跟踪政策的变化趋势，预测这些变化对行业的潜在影响。 03技术发展趋势 •数字化转型：关注数字技术如何影响保险产品的设计、分销和管理。 •创新技术：评估新兴技术（如人工智能、区块链、大数据）对保险业务的影响。 •购买行为：研究消费者购买保险的习惯、偏好和决策过程。 •需求变化：分析消费者需求的变化趋势，如对个性化保险产品的需求增长。 风险管理与合规05 •风险评估：分析行业内的主要风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。 •合规要求：确保对行业合规要求有深入理解，以适应监管环境的变化。 长期视角06 •可持续发展：考虑环境、社会和治理 （ESG）因素如何影响保险行业的长期发展。 •战略规划：基于各类参考系综合分析，制定长期的业务发展战略和规划。 构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观） 折 泡沫之路 协同阶段 经济发展黄金时期；内生性增长、市场扩张；金融资本与产业资本再度融合，实体经济吸收技术的外部性；新产业创新的就业 成熟阶段（动能衰竭） 技术成熟、市场趋于饱和；有闲阶级和资本的出现；新的投资机会短缺；经济大概率出现“滞胀”；自满与失望并存，社会割裂 狂热阶段 金融资本向新范式的代表性产业集中；脱实向虚， 金融泡沫膨胀镀金时代的新一轮康波 贫富分化 产能过剩 新范式与旧经济的分裂；旧产业的衰落和失业问题的加剧 下一次康波 导入初期：开放型文化受益 技术变革初期，需要合适的创新环境，多样化的需求，开放包容的