朱偉，Axinan創始人兼CEO、Grab前CTO
大家好，今天我作為一個科技極客來和你們聊聊，如何利用科技和大數據，讓保護我們、保護我們的財產變得更容易？
之所以說我是一個科技極客，是因為我的大部分工作經驗都在科技行業，直到三年前，我才開始進入保險行業，創立了一家保險公司Axinan。
接下來，我將作為一個技術專家分享關於保險，以及如何通過機器學習和大數據改變保險業的一些觀點。
朱偉在造就演講
01 為什麼保險如此重要
卻不受待見？
四千年前，巴比倫時代的海運商人開始使用保險
四千年前的巴比倫時代，保險就已經出現了，那時候主要針對的是海運商人。古代的主要運輸工具是帆船，而天氣是不可預測的，什麼情況都可能發生，因此商人們開始向給他們貸款的公司或個人支付額外費用，這樣萬一發生意外導致貨物受損或者沒有按時送達，商人就不必承擔巨額賠償。
今天看來，保險與社會各行各業都密不可分，但有趣的是，它在人們心中的名聲卻並不好。
人人應有卻無人想要的保險
你做很多事情時都會被要求買保險，比如買車、買房，但事實是幾乎沒人喜歡保險。為什麼呢？
現在的年輕人對與推銷員交流毫無興趣，也不喜歡簽十年、二十年的保險合同，或者去花時間了解保險政策，因為他們覺得自己並不需要。另外，對大部分人而言，保險挺好的，但無奈價格太貴。除此之外，買保險容易，但理賠實在太困難了。
02 科技與數據量突飛猛進，
保險將擺脫「舊、無聊、慢」
幾年前，當有人問我保險是什麼的時候，進入我腦海的詞是「舊、無聊、慢」，這有點像早期的交通行業。2009年前，提起計程車，人們腦海中也會蹦出無聊、古老、慢、不方便等印象，但Uber通過技術（智慧型手機、數位技術、網際網路等）徹底顛覆了這個行業。之後，其他企業緊隨其後，有了滴滴、Grab、Go Jack……
Uber的誕生顛覆了交通行業
保險業是不是也會有這樣的變化？我和很多保險公司的執行長交流過，幾乎所有人都很焦慮，由於數字革命、網絡、人工智慧的快速發展，大家不知道未來會發生什麼。
新浪潮來臨，保險業將被改變還是被顛覆？
從一個技術極客的角度來說，我堅信並期待著保險行業即將到來的巨大變革。針對人們覺得保險時間太長、很多人認為自己沒有需求等問題，保險業可以相應做出改變，比如讓保險期變短，讓它有需求。如果你是一名司機，我們可以在你開車時為你提供保險；如果你去滑雪，我們可以讓你在滑雪時購買滑雪保險；如果發生了一些不可抗原因導致物價上漲，也可以有價格飆升保險。
過去150年里，科技與數據發展迅猛
隨著網際網路的發展、智慧型手機及大型公司（谷歌、臉書）的出現，人們正在生成海量數據，這可以讓保險業變得更好嗎？我認為答案是肯定的。如果我們在保證信息安全的前提下使用數據，將會讓人們的生活變得更美好。
人工智慧和機器學習讓我們更了解客戶
你可能遇到過一些銷售向你推薦某個保險產品，除了價格高昂，一切聽起來都讓你心動。然而，或許在數據的支持下高昂的價格可以得到改變。第一，以前的保險行業里，通常客戶付費的30%到40%都是付給營銷機構的，這對於消費者和保險業來說都不划算。但現在有了正確的數據和機器的偉大創新，我們可以通過聊天機器人、嵌入式場景等方式讓買保險這件事變得更容易，客戶也不用支付額外的費用，大大降低購買保險的成本。
無需保險經紀人，快速引導客戶
第二，有了大數據和機器學習新技術，理賠起來也更容易了。我們試圖建立一個真正的實時風險引擎，它由神經網絡驅動，在承保的時候計算風險，這樣理賠時機器學習就可以自動過濾那些有騙保嫌疑的案例，讓絕大多數人的理賠過程更順利快捷。
第三，還可以根據海量真實數據來設定個性化的動態定價。過去，保險把所有的東西放在一個桶里，不管你是一個怎樣的司機、怎樣的商人都不重要，它只會估算出這個大群體發生壞事的平均機率，然後為每個人建立統一的價格，這造成了很多不公平。很多人都覺得被騙了，比如有人抱怨：「他開起車來就像個瘋子，為什麼我要和他付一樣的的價錢？這不合理。」
投保人個性化設定
現在我們試著把事情做得更好，高水平的技能精算師會根據很多類別把不同的人放進不同桶里，比如年齡、住址等，但這仍然十分有限，因為有可能我們倆住得很近且年齡相仿，但我開車很謹慎，而他開車很瘋狂，我為什麼要跟他付一樣的保費？當我們有了神經網絡、深度學習等技術時，我們可以取一百萬向量作為因子，然後利用機器學習深入研究和創造個性化的風險評估。
個性化動態保費
比如，根據商品名稱判斷退貨風險。阿里巴巴、亞馬遜等企業有數百萬產品，但每一件被退貨的風險截然不同。機器學習發現產品名稱其實會影響退貨率。如果有一雙鞋叫阿比達斯，那麼它被退貨的風險極高，因為人們看了吊牌就知道自己收到的是山寨版，所以退貨風險高也就不足為奇了。當面對數百萬產品時，機器學習可以非常準確地預測風向，作出風險評估，這樣對於投保人來說也可以個性化投保。
同理，我們可以在很多領域做同樣的事情，比如一個人特別喜歡旅行，然而一些城市經常會堵車，這時就需要保險，它可以預測風險，假如飛機延誤就可以理賠。
即時風控
03 保險行業未來
會面臨哪些挑戰？
一切看起來都很完美，但仍然有很多挑戰，比如監管。現有的保險政策、監管法律與大數據、機器學習無法匹配，向監管者解釋價格結構等都比較困難。
保險公司面臨的挑戰
再比如數據隱私的問題，臉書之前因為隱私泄漏受到了很大的負面影響，事實上，我最初也曾是臉書構建的架構師，參與了很多數據API接口設計的工作，但當時的我並沒有想到，2007年處理的數據會在未來美國大選中發揮作用，但這確實發生了。
我們生活在一個非常不確定的世界，如果歷史可以借鑑的話，我想將來會發生越來越多的變化，每個人的生活也都會變得更複雜，我們需要生活得更簡單一點，比如，如果有一個助理可以為你處理每天的瑣事（旅行、網購、記帳等），那麼快捷、簡單且可以滿足需求的保險方案可能會給人們帶來內心的平靜。
我們無法減少不確定性，但我們可以管理它，希望新技術和大數據可以在這方面發揮積極作用。
（本文未經造就授權，禁止轉載。）
文章來源: https://twgreatdaily.com/K0hCVXIBiuFnsJQV5py0.html