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資料來源:螞蟻金服,iThome整理

人工智慧的金融應用中,保險也是其中一個重要的領域,因為保險業是一個高度仰賴數據的行業。在保險業務的每一個環節,從人群的定位、身分識別、反詐欺、產品設計、定價,再到後續的賠償,數據在每一個過程都可以發揮很重要的作用。

傳統保險產品也能再創新

螞蟻金服首席技術官程立表示,即使是一些比較傳統的產品,例如車險,也會因為螞蟻金服可以獲得一些過去保險業者無法獲得的數據,而讓保險產品有創新。以車險為例,若電腦系統能跟物聯網、穿戴裝置結合,就能獲得用戶用車的使用數據及使用習慣,即可依其使用量及使用習慣給予用戶更多彈性的定價,而非傳統車險僅能以性別、年齡及過往的事故率來定價。而健康險也是類似的道理,可用大數據的手法獲得更多的數據,提供傳統保險更大的助力。

在新興的網際網路保險方面,程立表示,更重要的是可以完全基於數據提供全新的保險服務。例如在電商的應用,淘寶網即有針對退貨的運費險,在去年雙11購物節的時候,一天就賣了3億筆運費險。然而,這項退貨運費險在前幾年卻一直處於虧損的狀況。

大數據定價讓運費險轉虧為盈

淘寶網剛推出退貨運費險時,保費定價依照賠償運費的5%費率計算,平均每筆保費低於5毛人民幣,由於保費過於低廉,許多用戶就一口氣買了多項商品,最後只留下一件喜歡的,其他則全都退貨,使得這項保險虧損連連。

為了防堵惡意用戶的行為,退貨運費險改採保險業傳統的保險精算定價方式,以過去的出險率來定價,接著再進展到數據分析模型定價,以超過30個統計因素來建立定價模型。

然而上述方法都沒有徹底解決問題,最終則是透過大數據分析來定價,藉由分析百萬個帳號特徵、即時特徵分析,與機器學習的方法,可以即時分析出險率、即時核保,針對不同狀況制定合理的保費,終於讓退貨運費險轉虧為盈。

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