安永：期待保险行业：数据 + AI开启经验规模化复制时代

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期待保险行业 数据 + AI开启经验规 模化复制时代 19 December 2023 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 • 可能问题头脑风暴 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问 题都有哪些 • 定义核心问题 • 洞见问题本质 洞察问题，探寻本源 • 找到本质解 • 制定解决方案 设定锚点，行动实践 人工智能正在经历新的发展浪潮。某头部公司正在转向AI Agents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。AI Agents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AI Agents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。 报告摘要 2 一 焦点透视：AI狂潮中的大变革 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。 期待保险行业：数据 + AI开启经验 规模化复制时代 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AI Agents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 Assistants API，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。AI Agents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AI Agents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。 • 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。 AI的突破：保险行业的创新挑战与机遇 3 二 面对本次AI热潮，保险行业的焦点问题都有哪些 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。 • 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 Assistants API，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？ …… 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？ 三 洞察问题，探寻本源 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。 遇到初始问题 遇到初始问题 解决问题 解决问题 发现问题的本质 找到本质解 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 问：定义核心问题 ►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因 ►用WHAT提出问题：发现本质，聚焦靶心 初始问题 初始问题 初始问题 根本原因 Why Why Why 4 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？ • 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。 WHAT 5 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。 构建保险行业的参考系 18 December 2023 人工智能赋能保险业 Page 6 • 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。 法规与政策环境 02 市场与行业动态 01 技术发展趋势 03 消费者行为与需求 04 风险管理与合规 05 长期视角 06 • 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。 • 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。 • 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。 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 导入期 转 折 展开期 泡沫之路 新一轮康波 狂热阶段 协同阶段 成熟阶段（动能衰竭） 产能过剩 爆发阶段 新范式与旧经济的分裂； 旧产业的衰落和失业问题 的加剧 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 贫富分化 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 下一次康波 资料来源：《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学》 科技革命与金融资本 导入初期：开放型文化受益 展开期：集体型文化受益 技术变革初期，需要合适的创新环境，多样化 的需求，开放包容的文化将主导这个时期的技 术走向。 技术变革进入到中后阶段，集群协作型的文化 与技术阶段更适宜，将会释放出技术变革的最 后潜能。 构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观） 通过分析科技周期和文化适应度，可以分析出目前保险行业处于怎样的发展期，从而面向宏观视 角制定出更加明智的策略。 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。 在2021年出版的《千脑智能》（A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence）中，杰 夫·霍金斯（Jeff Hawkins）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。 6 在图示这个参考系中，企业需要通过衡量当前自己处在哪个大周期中，以及这个大周期中的一波 科技潮流处在什么阶段。同时，企业需要考虑自己所处的文化与科技之间是冲突还是相融。这样 才能判断这样的科技在环境世界中能否顺利开展，并且开展的深度是怎样的。这个大周期需要通 过规模化去定义，因为人类社会发展通常会经历三个主要阶段：生产规模化、服务规模化和创意 规模化。在每个阶段中，无数小技术创新不断涌现并逐渐融合，最终促成一次重大的科技革新周 期。 生产规模化 工业革命促使了大规 模生产制造，实现将 服务装进了产品中， 满足大众用户的日常 需求。 服务规模化 创意规模化 AI+云计算+大数据正在 发生的新一轮变革，未 来将会是产品放在服务 中，实现规模化，提供 便宜且个性化服务。 在更远一些的未来阶段， 人与AI实现异构分工， 加速新研究、新技术、 新应用不断爆发。 我们认为，当前保险行业技术发展位于服务规模化展开前期，其重要特征是逐步由服务集成在产 品中，向产品嵌入到服务过程中转变。这个特征突出了工业革命和当前技术革命之间的根本区别， 即它们各自对“产品”和“服务”的关注焦点。具体表现可以从以下几个方面来看： 01 • 在工业革命期间，主 要的创新和发展集中 在物理产品的制造上。 这个时期的突破，如 批量生产、标准化和 机械化，都是围绕着 提高产品生产效率和 降低成本。 • 在这个框架内，服务 （比如维护、销售、 支持等）被视为一种 对产品的补充，是产 品的附加部分。 工业革命的产品中心性 02 当前技术革命的 服务导向 03 从产品到服务的转变 05 长期影响 04 技术的作用 • 当前的技术革命更加侧 重于服务。这里的“服 务”指的是提供给消费 者的价值，它可以是数 字化的，也可以是更传 统的服务），但它们都 通过技术得到增强和创 新。 • 在这个观点中，“把产 品放在服务中”意味着 产品成为提供服务的一 种手段，而不再是最终 目的。 • 这种转变标志着从以 产品为中心转向以用 户体验和需求为中心 的转变。 • 在现代经济中，消费 者不仅仅在乎产品本 身，他们更关心的是 产品如何为他们提供 持续的价值和体验。 因此，服务成为连接 产品和消费者的关键 要素。 • 当前的技术进步，尤 其是在数字化和互联 网领域，使得服务可 以更加个性化、高效 和广泛。 • 云计算、大数据、人 工智能等技术使服务 能够在更大规模上并 且以更低的成本提供， 同时保持或提高质量。 • 从“以产品为中心”到 “以服务为中心”的转 变对企业战略、市场 营销、产品设计等各 个方面都有深远的影 响。 • 要求企业不仅仅关注 产品的制造和销售， 而是要考虑如何通过 服务为客户创造持续 的价值。 当前对服务的重视、不仅改变了产品的角色、也重新定义了企业与消费者的关系 在大周期中，影响科技应用的社会因素也是不容忽视的，这里以“创新扩散理论”，说明技术创新 改变社会的规律。 除了将科技周期和文化适应度纳入考量，帮助企业更好地洞察保险行业的未来走向。三轮规模化 变革，则为企业提供了更为清晰的行业技术发展规模路径： 卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez）的研究总结了科技革命与金融系统的规律。 ►一系列技术革命组成的科技大周期呈现S型的扩散曲线，整体可以分为两个阶段：【导入期】 与【展开期】，新技术导入社会与全面展开间，存在一段社会体系崩溃到重组的过程。 ►金融资本在导入期加速科技研发进而引发投资狂热，持续引发金融/债务周期的循环。 7 资料来源：创新扩散论 技术 创新 扩散 度 行为改变 习惯改变 文化改变 100 50 0 75 25 早期大众 34% 晚期大众 34% 落后者 16% 早期采用者 13.5% 创新者 2.5% 突破阶段 关键阶段 自我推动阶 段 从众阶段 Page 8 现在，从AI技术的发展视角，更深入地探讨这些科技新趋势对保险行业的影响，以及对未来保险 行业的展望。 科技宏观大周期底层，先进技术通过组合创新与模式变革来进行扩散 采用 主导 技术 新模式 变革 以早期采用者为重点，适应和支持企业战略和管理革新的措施 导入 技术创新改变社会 美国传播学者埃弗雷特·罗杰斯（Everett Rogers）的“创新扩散理论”： ►技术创新改变社会分为：行为改变、习惯改变和文化改变。 ►用户可以分为：创新者（Innovators）、早期使用者（Early Adopters）、早期大众（Early Majority）、晚期大众（Late Majority）、落后者（Laggards）。 ►新技术刚进入市场时，只有创新者和早期使用者才会去考虑它。而这两类用户有非常鲜明一致 的特征和需求，比如都是愿意接受风险、收入较高的年轻人，都愿意在自己的群体里与其他人 进行紧密的互动分享等。但是随着更加谨慎的早期大众逐渐开始接受新技术，一个基数更大、 但是需求更加多元化的消费者群体便会形成。 在深入探究构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观）视角之后，需要将视野收紧到更为中观 的角度来进行进一步的分析。中观周期是指行业和产业受到技术发展影响的周期。人工智能的爆 发是因为前期在算力、算法和数据等方面进行了长时间的铺垫，这些条件现在逐步成熟，人工智 能便应运而生，对行业和产业产生影响。 科技新趋势 构建保险行业的技术发展趋势参考系（中观） 8 采用 新模式 变革 以早期采用者为重点，适应和支持企业战略和管理革新的措施 导入 人工智能 数 字 化 大 数 据 互 联 网 AI Agent AI 机器人 AI 助手 在人工智能的发展中，算力 是基础，因为它决定了数据 处理和算法运行的速度和效 率。 算法是指导AI处理数据和做 出决策的程序和规则。高效 的算法能够改善AI的学习效 率，提升其预测、分类、识 别等功能的准确性和速度。 数据是训练AI模型的原料。大量、 高质量的数据是构建准确和有效AI 系统的关键，因为机器学习算法依 赖于数据来学习和模式识别。 AI技术可以被集成到软件应 用中，提供智能化服务，如 推荐系统、语音识别等。 在保险行业，AI可以根据个 人历史数据和行为模式来评 估保险申请人的风险，从而 定制保险产品和定价。 AI可以自动生成文章、