陳哲

疫情沖擊短期內(nèi)給保險企業(yè)的業(yè)績增長增加了不確定性，但從長期來看不會改變保險行業(yè)整體向上的發(fā)展趨勢，相反還會加速行業(yè)爆發(fā)變革的進程。經(jīng)受過這一次疫情的洗禮，保險行業(yè)脫節(jié)的數(shù)字化，或者說科技能力不足的現(xiàn)狀必將得到極大改善，加速保險科技的全面滲透，促進經(jīng)營走向線上與線下的融合。

云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等關(guān)鍵技術(shù)的日益成熟為保險行業(yè)各環(huán)節(jié)價值鏈的重塑再造帶來機遇。從實際的落地情況來看，保險科技在產(chǎn)品研發(fā)環(huán)節(jié)的應用程度相對較淺，主要是在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上輔助精算師進行風險定價以及定制化產(chǎn)品開發(fā)；其次在保險營銷環(huán)節(jié)由于其痛點較多并且業(yè)務(wù)場景更有利于人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的落地，因此成為目前保險科技落地最多的環(huán)節(jié)；而在核保和理賠環(huán)節(jié)，保險科技的價值在于幫助企業(yè)提升風控能力和效率以及改善用戶體驗，而這也是保險企業(yè)未來的核心競爭力。

云計算降低重資產(chǎn)投入

云計算從服務(wù)模式上分為IaaS、PaaS和SaaS，其中IaaS提供的是基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。與傳統(tǒng)IT架構(gòu)不同，IaaS的優(yōu)勢在于能夠?qū)τ布Y源進行快速且動態(tài)的調(diào)配，以滿足業(yè)務(wù)擴展需求。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，中國保險業(yè)2018年IT硬件投入為161.4億元。整體而言，當前中國保險業(yè)的信息化水平仍處于低位，隨著保險信息化進程的加快，公有云IaaS的價值會逐步體現(xiàn)。

當然，在傳統(tǒng)IT架構(gòu)上運用虛擬化技術(shù)也能夠一定程度上地實現(xiàn)資源池化，從而提升資源利用率，因此云計算更核心的優(yōu)勢在于PaaS和SaaS。PaaS是在基礎(chǔ)設(shè)施之上提供平臺級的服務(wù)，運用PaaS服務(wù)能夠使得保險企業(yè)開發(fā)人員更加專注于業(yè)務(wù)邏輯，無需關(guān)注底層資源和系統(tǒng)的維護，同時基于PaaS實現(xiàn)業(yè)務(wù)的敏捷開發(fā)。而SaaS顧名思義就是能夠直接獲取具體的業(yè)務(wù)應用，例如保險理賠系統(tǒng)、展業(yè)出單系統(tǒng)等，因此SaaS是保險科技公司在云計算領(lǐng)域的主要切入點，也是目前更容易向行業(yè)內(nèi)進行技術(shù)輸出的部分。

大數(shù)據(jù)改變傳統(tǒng)運營方式

過去保險公司對用戶信息的掌控主要停留在一些基本信息和投保信息上，存在很大的局限性，而數(shù)據(jù)源的擴充是大數(shù)據(jù)技術(shù)得以發(fā)揮價值的基礎(chǔ)。在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)能夠進一步提煉出用戶畫像、用戶需求以及風險識別等信息，這些信息能夠為保險公司在產(chǎn)品設(shè)計、渠道分銷和核保理賠環(huán)節(jié)上提供幫助，從而通過產(chǎn)品的合理定價、精準營銷、反欺詐實現(xiàn)企業(yè)降本增效的目標。

人工智能改善盈利水平

作為新一輪科技革命及產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，人工智能正逐漸體現(xiàn)出其巨大的商業(yè)價值。在保險行業(yè)，人工智能的應用將改變定價、分銷、承保、理賠、投后服務(wù)等各個環(huán)節(jié)，從而達到提升業(yè)務(wù)效率，降低運營成本的目的。

當前行業(yè)內(nèi)AI技術(shù)的主要投入方是頭部保險公司，主要方式是自主研發(fā)。由于人工智能研發(fā)需要大量科技人才儲備以及數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施的支撐，目前中小險企的人工智能應用進程相對落后，不過市場上科技公司的保險AI解決方案正不斷成熟，未來中小險企能夠通過采購SaaS服務(wù)或聯(lián)合開發(fā)的方式獲取保險AI的應用，保險企業(yè)與科技公司深度合作將成為趨勢。

在人工智能的商業(yè)化落地中，為企業(yè)降低成本是其最核心的價值之一。保險行業(yè)一定程度上屬于人員密集型行業(yè)，中國保險企業(yè)的人力成本大約占總成本的30%，直接影響了企業(yè)的盈利水平，據(jù)此估算2019年保險行業(yè)的人力成本約在5000億元左右。但實際上，一些重人力的業(yè)務(wù)場景由于其高工作量、高重復率和經(jīng)驗導向的特性，非常適合運用人工智能進行替代（例如呼叫中心、兩核等）。對保險企業(yè)而言，人工智能的應用能夠解決上述場景人力成本高、培訓成本高、人員流動率高的問題。從行業(yè)情況來看，2017年是保險行業(yè)開始大規(guī)模應用人工智能的起點，其中呼叫中心是目前滲透率最高的場景。未來隨著人工智能應用加深，保險企業(yè)的成本將逐漸得到優(yōu)化，從而改善盈利水平。

區(qū)塊鏈解決行業(yè)互信難題

區(qū)塊鏈是一種集合了分布式數(shù)據(jù)存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術(shù)的新型應用模式，從技術(shù)特性上來看，具有去中心化、數(shù)據(jù)防篡改、可追溯、一致性等特點。簡單來說，區(qū)塊鏈能夠建立一套公開透明的可信體系，使得鏈上的參與方以極低的成本達成互信共識，而這一點恰好契合保險長期存在的信任問題，因此保險也是區(qū)塊鏈的重點落地場景之一。

從目前保險企業(yè)的投入情況以及行業(yè)現(xiàn)狀來看，區(qū)塊鏈技術(shù)在保險行業(yè)內(nèi)仍處于探索和嘗試階段，大規(guī)模的應用可能還需要一定的時間沉淀，不過隨著2019年區(qū)塊鏈被提上國家戰(zhàn)略高度，保險監(jiān)管層也在積極推進行業(yè)規(guī)則制定與研究，預計未來5～10年保險區(qū)塊鏈將迎來重要發(fā)展時機。

基于區(qū)塊鏈的諸多技術(shù)特性，目前行業(yè)內(nèi)已經(jīng)在個險、再保險、農(nóng)業(yè)保險等領(lǐng)域有了實際落地的應用。由于區(qū)塊鏈分布式賬本和加密存儲的特點，多方參與者可以在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下實現(xiàn)信息共享，例如各保險公司可以建立區(qū)塊鏈反欺詐聯(lián)盟，打破過去機構(gòu)間的數(shù)據(jù)壁壘，提升欺詐識別和核保風控能力，同時用戶健康信息及醫(yī)療機構(gòu)的信息上鏈能夠極大縮短理賠流程，在引入智能合約后實現(xiàn)賠付條款的自動執(zhí)行，無需人工參與。另外，在再保險領(lǐng)域區(qū)塊鏈能夠解決交易雙方信息流轉(zhuǎn)效率低下和信息不對稱的痛點，促進行業(yè)發(fā)展。

綜合看來，保險行業(yè)的核心環(huán)節(jié)中，現(xiàn)有流程幾乎都有數(shù)字化技術(shù)改變的空間，科技帶來的流程優(yōu)化、線上業(yè)務(wù)的流量爭奪，以及由疫情出發(fā)的新興生態(tài)的構(gòu)建將成為險企戰(zhàn)略布局的核心方向。