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保險行業“黑燈工廠”樣版：120個智能機器人突顯AI創變魔法
證券日報新聞記者 鄧蒼鷹
人工智能技術（AI）對各個領域造成影響，金融業也是如此。AI大模型紅遍全球背后，是新一輪智能化浪潮洶涌而來。
從智能語音識別到AI在線客服規模性普及化，再從AI保險公司理賠智能機器人一年365天節假日不放假……AI在金融行業運用逐漸深層次。金融業正行走在運用新技術的應用最前沿，那樣，AI是怎樣改變金融行業的？AI能不能代替人？證券日報新聞記者以保險業為突破口進行了調研。
在接受媒體采訪時，多名車險公司有關負責人表示，由于AI技術性逐漸變得成熟，AI已經成為保險業最有效科技創新賦能工具之一。但處理一些涉及到想像力、協商等方面高端繁雜情景時，人的角色仍無可取代。最少現階段來講，AI不太可能真真正正取代我們工作中。將來，二者也會更加密切協作。
黑燈工廠
的120個智能機器人
位于上海桂林路929號的一棟寫字樓二樓，一間辦公室間里放置了100好幾個工序，期間空無一人，僅有一臺臺電腦在工序上傳出嗡嗡的聲音。歡迎來到太保產險“RPA（智能機器人流程自動化）黑燈工廠”所在城市。
RPA的核心就是智能機器人效仿人們工作個人行為，根據計算機語言實行重復根據規矩的每日任務。“黑燈工廠”即流程自動化聚合運營管理平臺，說白了關了燈也可以不斷運作，全自動工作且24h不休。
6月份一天早上，證券日報記者走進這家廠子時，“汽車保險生產車間”的一臺電腦已經自動完成汽車保險案子的零配件上傳，這也是定損單全自動預錄“智能機器人”在作業。數分鐘前，定損單全自動預錄“智能機器人”接受到來源于一線理賠員的上傳每日任務。只看見計算機自動打開“每人必備”玩法——全自動查看、手工錄入零配件編碼信息，ms間，一張包含10好幾個配件名稱價格的定損單就衍生出了。
車輛定損單預錄“智能機器人”是太保產險“RPA黑燈工廠”活躍著的120個智能機器人之一。和傳統認知里的要行走、講話的人工智能不一樣，滲透到商業保險經營流程中的人工智能是通過RPA智能系統和一串串編碼組成。
太保產險CEO孫峰介紹說，由于AI技術性逐漸變得成熟，AI已經成為保險業最有效科技創新賦能工具之一。在太保產險那樣頭部人身險組織，AI運用逐漸從斑點狀自主創新向系統化的深化應用延展。
據統計，2020年太保產險宣布合理布局RPA廣泛應用。2021年4月20日，太保產險“RPA黑燈工廠”上海市總公司宣布運作，接著各自設立了華南地區、成都市、山東省等三個生產基地。此后發展，太保產險的AI運用從各個線零星戰斗進到專業化、產業化環節。
在日漸成熟的AI技術性支撐下，運用效果稱得上令人震驚。比如，經營運行中，根據OCR（文字識別技術）、自動化技術流程機器人的引進，提高上傳高效率，保證總體作業效率；顧客服務階段，通過線上智能客服系統的推廣運用，大大提高了人工客服電話的建筑容積率，也提高了服務資源投放精確性和實效性。
目前為止，太保產險“RPA黑燈工廠”上海市總公司的120個智能機器人可以同時經營440好幾個RPA商品，在其中活躍性商品230個，基本上遮蓋人身險全部業務線。
批量作業魔法
在強化技術革新的中小企業車險公司中，AI運用早已滲透到經營流程的眾多重要環節。一個經典案例是國泰產險，做為螞蟻金融集團旗下人身險企業，國泰產險純天然具備連接前沿技術基因。
蔡莉敏是國泰產險賠付部門領導，擁有超過30年賠付工作經歷，在多個大中型保險經紀公司從事多年有關工作。對她來說，AI的批量作業能力成為了賠付最大的一個創變支撐點之一。
蔡莉敏告知證券日報新聞記者，多年以前，商業保險訂單量比較有限，賠付工作中全是手工制作進行，時限要求也不是很高。伴隨著領域迅速發展，市場對服務項目時效性的需要顯著增加，理賠人員逐漸必須24個小時不關機、隨叫隨到。如今，伴隨著網上投保普及化及其國際業務的擴展，就算理賠人員無休無止投入工作，也無法跟上持續增長的項目需求。“現在基本上收到要求，第一反應就是能否通過智能控制系統來達到。”她講。
以賠付審批為例子，基本前提下，每日每個人一般能完成200～250件案子審核，每一件均值用時2～3min。但是，由于該企業賠付單位每月的審批量打破了7千件，純粹人力解決已經無法滿足要求。在這種情況下，該企業通過圖象核對技術以及智能風控規矩的置入，顛覆了傳統審批的作業方式，具有與此同時解決不計其數筆賠案的水平，且更快秒級審結，并且在好幾個需求場景里廣泛運用。
蔡莉敏表示，到2023年底，預估這家公司的“跨境電商安心退”全自動智能化系統審批率能夠達到70%之上，為客戶帶來了更快的時效性和感受，有效解決了保險理賠流程長、時效性慢等困擾。
保險業可以利用AI科技的工作節點許多，包含全自動標價、風險控制置入、物流信息管理、庫房勘察、自動化技術智能審批、全自動審結及其全自動質量檢驗等多個方面。
做為中國第一家互聯網技術保險公司眾安在線，也一直在人工智能技術層面有非常大的資金投入，并且在保險承保、賠付、在線客服等環節適用業務發展。
比如，眾安在線現階段新零售連接智能客服系統，在其中手機服務器端智能化語音機器人遍布超出300個需求場景，客戶滿意度鑒別準確度達97%，手機自助式占比超35%，人力連接率下降至10%，合理分攤人力話務量的了解市場需求。與此同時，線上服務器端，根據人機對戰智能協同，該企業網上客服人工智能技術的利用率已經超過85%，售后問題處理率超90%。利用AI圖像識別算法，該企業碎屏險智能化賠案審批對比視頻審核效率提高60倍。
眾安保險在寵物險購買保險之中應用了AI技術性，包含運用小寵物人臉識別技術性、小寵物鼻紋智能識別技術等創建小寵物數據庫系統。
在眾安在線計算機科學應用商店責任人施興天看起來，金融業與生俱來是數據驅動領域，因此AI技術性一直扮演著關鍵業務流程推進器的功效，不論是精細化營銷做增加量，或是精確風險控制做降賠，或者自動化營銷提效能，都真真切切的增添了業務價值的提高。
應用領域也有提升區域
在施興天看起來，在沒有大語言模型以前，金融企業早就在廣泛使用機器學習算法和AI計算方法，來改變整體上的效率和客戶體驗。伴隨著AIGC（生成式AI，意指人工智能技術形成具體內容）的崛起，AI對現有過程的危害更明顯。以智能客服系統情景來說，根據AIGC改善的智能客服系統得到更好的難題邏輯思維能力，與此同時回答也更擬人。
“如今行業里面的業務員對業務AI模型觀念都已擁有大幅度提高，伴隨技術的發展，技術性與應用已是互相救贖的態勢了。”施興天說。
孫峰表明，在保險業中，基本AI實力的應用已經非常普及化，在提升工作效率和作業效率層面，起到一定的功效，但關鍵還是用一些集成化能力，和場景式融進水平還不足，這依靠大量數據資料提前準備、技術性技術研究等前期投資。
在他看來，將來，伴隨著各個領域智能化水平的不斷深入，一定存在很多種運用方法。比如，風險評估剖析始終都是保險業中重點課題之一，本質上能通過深度神經網絡等新技術，對顧客提供的信息、保險理財產品及國家標準數據信息開展學習和模型推理，迅速得出非常完整的風險評價，減少核賠偏差，提升核賠高效率。
孫峰與此同時提示，AI技術性好似一把“雙刃刀”，假如運用不合理，就可能帶來隱私和安全性等方面風險性。怎樣在運用中兼具個人隱私保護，保證安全、靠譜、可控性是一項亟需關心的重要問題。在未來的AI運用的時候需要更加重視和強化顧客個人信息安全和數據防泄漏工作。
AI沒法真真正正機器代替人工
設備的廣泛應用會不會取代人力？伴隨著AI技術發展，這種情況又被提了出去。
孫峰覺得，當今AI技術性還處在發展過程。AI具備解決海量數據、快速分析、檢驗詐騙等優勢，能提高保險公司效率精確性。可是，在處理一些涉及到想像力、人際交往、協商等方面高端繁雜情景時，人的角色依然無可取代。伴隨著AI技術發展與應用，將來會出現新的崗位，對人力形成新的規定。
他指出，將來AI與人類也會更加密切協作。AI將飾演協助我們工作中的人物角色，協助人們開展數據統計分析、風險評價等方面工作，給予更快更精準的決策分析。人們將承擔關鍵的項目商談、管理與服務、顧客商談等相關工作；與此同時，人們將想著如何掌控與應用人工智能技術，這幾個方面必須人的天賦、經驗與細致入微的時間。
蔡莉敏覺得，根據本企業AI科技的演變，在低層次的賠付基礎性工作已逐漸被智能名片取代。而涉及到客戶個性化需求，想要在合情合理范圍之內確保客戶商業保險消費者權益，還需人力開展可選擇性解決.在確保工作效率的前提下更大化確保用戶權益，非常符合“保險姓保”的前提條件。
施興天表明，當只有人跟網絡資源語言表達有交互界面時，很有可能才要大語言模型。因此AIGC的誕生，更重要的是對可重復性、低想象力的工作開展提質增效，因此對于一部分人而言，替代品應該不是AI自身，只是可以掌控AI得人。
“因此開發人員和使用人盡快張開雙臂擁抱相對應方法和技巧工作經驗，融合AI技術以及人們分辨，完成最理想的協作實際效果，才算是維持領域或者本身獨特性的關鍵所在。”施興天說。
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