人工智能在保险服务智慧交通领域的应用研究 人保财险青岛市分公司 王兵
时间：2024-02-19 10:39 来源：【青岛市保险学会】 摘要：随着欧美和中亚地区保险科技对传统保险经营与服务模式的集中变革，人工智能已成为推动保险产业实现结构升级和保险科技服务创新的重要因素。通过人工智能技术的应用，促进保险业务的智能化和数字化转型。同时，智慧交通的快速发展正对保险业产生全新的机遇与挑战。本文介绍了人工智能技术的在车辆保险领域的发展与应用现状，探讨了未来人工智能技术在服务智慧交通领域中的有效应用。从定价精算、渠道营销、核保理赔三个方面分析了人工智能在保险行业中的应用探索。充分发挥人工智能技术的作用，升级传统的保险模式，使车辆保险风控端更加精准有效，承保与理赔端更加快捷效率，满足被保险人的生活需求，实现城市现代化建设。不断创新和升级人工智能技术，完善车辆保险服务交通，加快城市化进程，助力金融科技与智慧交通的双向发展。
关键词：车险、人工智能、定价、营销、科技
一、人工智能、保险科技与智慧交通的发展现状
（一）人工智能的定义
人工智能技术是计算机信息技术发展过程中的一项全新的技术，涵盖计算机、数学、语言学等多学科技术，以大数据作为驱动，通过模型设计和机器学习，实现跨媒体认知，完成人机协同，智能自主化的一系列工作作为一项新型的技术，人工智能依靠机器学习算法来进行自主学习和自我修复。这种创新的方法能够在算法技术领域内自动调整模型结构和操作参数。因此，人工智能有潜力克服与人类表达技能和人工计算能力相关的限制，从而扩大算法技术应用的深度和广度。人工智能对包括金融、教育、医疗、交通等在内的行业和领域具有重大影响，与这些领域的应用融合有可能产生巨大的新应用价值，包括但不限于帮助简化和优化金融交易、加强教育指导和评估、改善医疗保健的诊断和治疗结果。人工智能技术给众多行业与领域的创新和转型带来了新的希望，并在未来成为首屈一指的研究和开发领域。
（二）保险对于智慧交通的意义
智慧交通指的是将人工智能、云计算、物联网等先进科学技术与交通领域相融合，以创建一个稳健高效的管理系统。目前，人工智能在智慧交通中的主要应用为通过控制所有路线的交通状况、采集和分析交通信息数据，有效识别交通网络中存在的问题，并采取改进措施加强管理，提高交通系统的运行效率。与此同时，智慧交通也引发保险业发展环境的深刻变化。在大数据盛行的保险领域，人工智能可以从细节处帮助管理者发现经营痛点，进行研究创新，解决难点问题，推动保险公司服务模式与经营模式转型升级。譬如，通过运用车辆出险后报案信息，推送警保联动服务平台，提升事故处理与损失理赔效率，保障道路安全；UBI(Usage-Based Insurance)车险的发展实现了驾驶过程数据的收集和分析，并通过平台预警，引导人们形成良好的驾驶习惯，促进了交通安全，成为了智慧交通的天然“催化剂”；理赔端车辆零整比和汽车维修负担指数等数据，促进了汽车主机厂和零部件厂的积极开发改进产品，提升资源使用效率。
（三） 人工智能在保险领域的影响与应用方式
随着世界保险科技在欧美和东亚地区的集中变革，人工智能作为保险科技风口的主要推动力，在保险领域的应用愈加广泛。在公司战略选择、产品研发、承保销售、理赔维修、客户服务等方面，均有不同程度的人工智能应用，以科技力量推动保险行业转型升级推动保险公司实现降本增效，推进车辆防灾防损，提升保险销售渠道效能。目前，在保险领域，人工智能技术主要应用于智能客服系统、投保出单系统、OCR识别纠正等，利用大数据技术和人工智能技术，对相关保险数据进行分析和纠偏，优化保险公司运营效率，提升服务水平。人工智能在保险领域有无限宽广的发展前景，目前在保险行业的运用已经入加速阶段，预计分别在2025年，2030年和2036年，将达到25%、50%、和75%的行业运用率。
二、课题研究内容
（一）研究背景及目的
车辆保险具有标准化程度高、业务分散性强、承保理赔数据体量较大等特点，是在保险公司经营过程中适合使用科技手段来降本增效和实现行业跃进的产品。当前，随着人工智能、万物互联等技术在汽车相关行业高速发展，科技赋能保险发展越来越明显。车险经营者需要对新型技术赋能于交通行业保持高度敏感。随着人工智能的发展，智慧车险经营将面临何等的机遇与挑战，人工智能服务如何改善保险业务的效率和用户体验，如何确保人工智能服务的公正性和安全性，都是车险从业人员面临的首要课题。因此，本课题围绕保险公司经营的定价精算、核保理赔和渠道营销三个核心环节，分析并探索过去、现在和未来人工智能在保险服务智慧交通领域的应用方法，创新人工智能在保险服务智慧交通领域的应用模式，实现金融科技与智慧交通的联动，更好的面对车险行业在AI技术发展迅速时代的机遇与挑战。
(二）研究方法
通过案例研究、实地调研、文献研究和实证研究等多种方法，获取人工智能在车险行业中应用的相关数据和信息。利用统计学方法对数据进行分析，得出相应的结论和建议，分析结果的可行性和局限性，提出进一步研究的建议和方向，并通过报告、论文、PPT等形式呈现研究结果。积极推进研究结果用于保险公司的实际业务中，促进人工智能服务在保险服务智慧交通领域的应用和推广。
三、人工智能在车险行业定价端的应用
（一）丰富风险因子，实现更精准、灵活定价
车险产品经营中积累了大量数据，但在车险定价精算模型中，通常仅选取部分相关性较强的因子，构建风险定价模型，然后应用于车险销售算价环节。当前模式下为在当前算力下较为合理的一种风险定价模式，但凭借着人工智能强大的计算能力、深度学习能力，使计算机能够快速收集数据并进行分析处理，深入挖掘车险销售、承保、理赔端数据，聚合相关风险因子，通过分析和挖掘大量历史数据中潜在模式与趋势，来发现新的风险因子，更好的了解业务的风险特征。再将这些因子纳入到定价模型中，持续更新和优化定价模型来适应不断变化的市场和客户需求，提高车险定价的精准度和灵活性。
同时，传统车险的风险因子主要为从车因素，以车辆品牌、型号、车辆价格等因素为依据确定基准风险保费，从人因素因其难以识别和量化，无法形成有效风险因子嵌入模型中识别。人工智能为从人因素的车险风险定价模型的建立提供了技术基础。凭借人工智能技术的计算能力，可以快速识别、分析、量化从人风险因子，丰富风险定价模型风险因素，更精准、灵活定价。智慧交通是以驾驶员为核心进行发展，对驾驶人定价因子的识别和量化能力的提升，将大大提升不同驾驶员精准定价能力。
（二）提升模型运算效率，加快车险风险定价模型修正速度
目前的车险经营中，风险定价模型的修正主要依靠人工计算并修正各风险因子中的差异率来实现，差异率调整频率和效率均无法得到保证。凭借人工智能的高计算能力和迭代能力联动承保、理赔数据，提升模型运算速度，分析赔付上浮主要原因，快速修正风险定价模型，摆脱依靠人工按时间进行调整、修正的频率，加快模型修正速度，并应用于承保销售前端，推动定价准确率提升。
（三）改变费率厘定模式，使车险产品更符合用车场景
相较传统模式下，智慧交通对车险产品经营的主要改变就在于风险定价的核心从从车向从人从车转移。智慧交通利用其先进的车联网技术，实现了车辆、驾驶员、乘客和周围环境之间的无缝互联。该技术依靠车辆上的嵌入式信息处理系统收集驾驶行为数据，例如车速、制动频率等。而后通过分析这些数据来识别驾驶员行为模式，并将这些模式作为新的定价因素纳入汽车保险定价模型中。通过全新的费率厘定因子，车辆保险企业能够更准确地评估车辆的风险概率与可能发生的事故规模。这些新因子的加入可以大大提高定价模型的准确性和粒度。并且全新的因子可以激励驾驶员养成更安全的驾驶习惯，从而降低风险并减少索赔，如在定价系统中引入体现车辆不同交通违法类型，违章次数的交通分，通过经济手段引导车主减少交通违法行为，降低事故发生率，形成客户、社会、企业多方获益的良好局面。
此外，随着无人驾驶和自动驾驶的兴起，安全驾驶的责任不再仅限于驾驶员，也包括车辆制造商和技术提供商。因此，这些利益相关者还需要考虑如何将这些驾驶行为因素融入技术和设计中，以进一步提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。同时，对无人驾驶与自动驾驶车辆的风险费率厘定，需要车险精算建立新的、与科技供应商相关的费率因子，且该类因子要在费率厘定中占较大权重。为了优化自动驾驶汽车保险的适应性，应采用综合的定价模型，该模型应该包含多个关键定价因子，包括自动驾驶时长偏好占比、自动驾驶系统安全系数、自动驾驶环境的安全系数、驾驶员安全系数和车辆里程数。通过综合该类因子为依据，保险公司可以更加有效地评估自动驾驶汽车所带来的风险，从而为这一新兴技术制定公平且高效益的保险政策支持。
四、人工智能在车险核保理赔端的应用
（一）改善营业车辆承保难问题
营运车辆的正常运转是智慧物流、智慧交通领域的重要环节。2022年，青岛车险市场96.57亿元，同比增长5.52%，其中营运货车占比约为7.97%，增速-3.52%。车险综合改革实施后，由于单均保费下降，车险业务赔付率上涨，且保费增长也面临较大压力。在此背景下，营运车辆因其出险率高、长尾明显、赔付成本高等原因非但没有成为财险公司缓解保费压力的增量市场，反而更令财险公司避之不及。营运车辆目前遭遇的投保难题，从市场的角度来看，是风险对价的真实反映。面对当下的营业车辆承保难题，人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，对营业车辆的风险进行准确的评估。通过分析历史事故数据、车辆使用情况、驾驶员记录等信息，可以识别高风险车辆和驾驶员，提高保险公司的风险管理能力。同时，通过对营运车出险、赔付和驾驶行为数据的分析，能够明确导致营运车辆出险赔付的高危驾驶行为和驾驶路线，通过主动预警和提高高危驾驶行为成本，可以有效降低营业车辆高危驾驶行为，降低其承保风险。这就要求保险公司对大数据、车联网等新技术手段的应用进行深入的探索，必要时应选择与科技公司或第三方平台进行合作，以弥补在分析预测和数据应用治理上的短板，加强企业自身风险管理水平，保证保费的公正性和客观性，在行业层面推动营业货车风险减量管理，以此作为控制业务风险的有效手段。
（二）提高核保效率，提升高风险业务识别能力
目前车险核保环节中面临的主要问题一是大量的人工核保，二是面对虚假材料识别困难。大量的人工核保主要在于对某类风险因素无法准确识别，因此转人工审核。在人工智能的辅助下，可通过承保录入相关车辆、人员的数据，抓取潜在风险因子，按照特定规模运算、运行后，系统可以自动识别是否可以承保，并同步潜在风险至承保端，加强风险监控。在虚假材料识别方面，人工智能的OCR技术能够在精准识别图像信息的同时叠加图片运算，比对承保图片库精准识别是否存在PS痕迹和原图情况，降低客户欺诈带来的风险。同时，可通过人工智能在车险核保端对车辆信息、客户信息进行精准识别和分析，快速判断是否属于可承保范围和承保资料是否完整，并作出风险提示和补充要求，提升审核速度和精准度。
（三）智慧交通下的高效理赔
传统车险的定损环节在整个车险理赔流程中起着至关重要的作用。车辆定损不仅影响到投保人的直接利益，还与保险公司的赔付成本密切相关。因此，车辆定损要涉及复杂的管理流程，传统的定损方法需要定损员在事故发生后前往事故现场进行车辆损失评估，这一过程要求大量的查勘定损人员覆盖一个城市的所有交通事故现场，这导致了大量的劳动需要和运输成本。此外，每个事故的损失评估都由不同的查勘人员进行定损，不同人员的不同主观因素或导致定损结果不一致。车辆保险事故通常会导致车辆损伤，并且损伤有一定的重复性和规律性，如常见的划痕、凹陷、穿孔和撕裂。智慧交通系统中提供了大量与事故相关的数据，包括图像和其他相关信息，将这些海量数据信息集合整理，给人工智能理赔算法模型提供训练集。对理赔资料构建图像识别模型并利用智慧交通系统中的海量数据进行深度学习，形成根据事故图片分辦事故类型、创伤类型、创伤程度并对应相应理赔数据的系统。通过反复迭代，不断调整实验参数和模型结构，提高图像识别、语音识别与人证核对能力，可以促进车险定损智能化、线上化。通过智能化技术，自动化处理索赔，从而节省人工操作的时间和成本，提高索赔效率。被保险人在发生事故后只需要将制定信息上传自助定损系统即可完成快速线上理赔。在面对必须前往事故现场的情况时，车联网可以快速定位出险地点，将传感器、测试器所接收的信息上传系统，并提醒保险公司及时处理，解决了传统理赔环节耗时长、流程繁琐等痛点问题，提升企业的效率和口碑，使每位客户都能获得优质的保险消费体验。
五、承保渠道端
（一）精准定位个性化产品
目前，由于保险属于较为复杂的金融产品，保险营销工作大多是依靠人海战术来开展。人工智能在保险营销中发挥的主要功能大多为机器人客服、智能报价与分销等。但车险在保险产品中相对较为单一，能够做到以人工智能为底层逻辑，拓展全新的营销模式。充分利用其强大的数据分析、建模和统计学习能力，保险公司可以精准定位客户的需求，为客户带来专业且个性化的产品服务。目前，国内外越来越多的险企开始聚焦搭建基于人工智能的营销平台，以用户画像为基础，在营销端为客户进行产品的量身定制，并以符合客户自身环境的保险产品入手，吸引客户投保并在后期实现跨产品的销售联动。人工智能销售平台搭建完毕后，解决保险公司过度依赖人海战术实现保费规模扩大的痛点，并有效地缓解保险企业因人员流动过块导致的队伍不稳定情况，从而促进保险公司经营管理效率的提升。
（二）实现精准营销，促进低成本获客
传统险企在营销中存在的痛点主要为信息不对称与无法充分了解客户需求。因此，了解顾客的需求是营销的首要任务，精准识别客户需求才能做到向顾客推荐合适的产品及搭配。智慧交通的发展为车险营销带来了技术支持，如使用自然语言技术，与客户对话后基于客户兴趣提供个性化服务，允许客户快速选择适合自己的产品，以大数据与机器学习技术为基底，有效提高营销活动的效率与准确性。首先，大数据技术对包含着客户年龄、性别、车辆品牌型号、车龄、行驶里程数和事故发生率等等的海量客户数据进行分析，建立出包含客户的需求偏好、价值风险和客户行为的用户画像，根据其特点为客户介绍相应的保险产品，为保险营销赋能。通过分析客户行为的数据，在获取到客户产生购买车险意向的行为是及时进行展业，可以做到免去中介费的低费率获客。其次，在线上营销过程中充分利用人工智能进行引导交互，智能化完成线上营销活动。
（三）传统车险营销模式受到动摇
传统车险营销渠道主要由电销、直销、车商、修理厂及中介业务等。随着车险营销模式变化，电销、车商成为车险销售的两大主要渠道，均为依托劳动力或生产资料的渠道，展业成本高且受第三方影响较大。然而，随着市场中80、90后车主占比的提升，互联网销售渠道提供的自助化、无接触化的线上投保方式愈发受到欢迎。各家险企纷纷选择建立自己独家的直营平台，并且于互联网保险代理平台开展合作，开放费率计算接口，投放政策资源，吸引客户投保。因此，智慧交通的发展为车险带来了便捷的投保流程和精准的费率厘定。由于信息时代消息的透明化与传播的快速化，客户对中介体系的运作越发了解，因此，相同价格下，客户倾向于在互联网中介平台“货比三家”后再前往保险公司直营平台购买保险。除此之外，随着人工智能与智慧交通的不断普及，未来直接能够获取客户与车辆信息的企业，如智能化车辆制造商与智能驾驶技术系统开发商，会选择直接下场加入保险中介平台或供应商，凭借业务规模扩大而收集到的大量用户偏好与车辆状况信息等数据优势搅动车险营销市场。
（四）推动渠道升级，开拓转型升级新路径
美国保险科技创新企业lnsurify在2016年推出了线上人工智能保险代理机器人Evia（Expert Virtual Insurance Agent，虚拟保险代理专家），用户提供的车辆牌照和驾驶证照片后，Evia将询问几个关于汽车与驾驶人的问题，将用户的保险公司偏好进行智能计算后，利用算法技术将车辆和驾驶员的风险状况与保险公司预先设置好的产品分类和费率层级相匹配，继而提供定制化的保险产品与报价供客户挑选。通过人工智能产品为客户答疑解惑，推动保险的自助化销售，使购买车险像在超市挑选商品一样简单。然而，目前国内的保险渠道大多需要前期的大量投入：投入大量外勤人员进行保险营销，并投入大量物力来开展培训，提升业务人员对车险产品的认知和展业能力，同时为每单业务支付高额佣金，还面临着编造索赔事故、骗取保险金等保险欺诈行为。但随着ChatGPT这类人工智能技术驱动的自然语言处理工具的兴起，拥有多维度的知识库且能够顺畅与投保人沟通的智能保险顾问相信会在不久的将来面世。人工智能产品通过提供的培训内容结合互联网上的资料进行深度学习，就能够理解和掌握车险产品相关知识、营销话术和投保流程。结合在互联网前端与客户互动获得所需信息，精细地分析客户的投保需求，为其提供专属定制化保险产品，科学高效的提供服务。
六、行业面临的挑战
（一）明确风险责任，主动完善监管
人工智能和商业车险两个不同领域融合所带来的跨界风险，是对商业车险现行监管标准的一大挑战。工智能技术的成功与否取决于它所使用的数据和算法。如果这些数据有偏差或算法有缺陷，那么人工智能模型可能会出现误判和不公正的情况。一是模型失误风险，车险企业应积极识别风险因子明确风险责任并做好相关风险准备工作，做到事先预防、事中控制和事后改进。监管机构需要确保这些模型公正和透明，并对其进行监督和审查，也应主动完善相关法律法规进行积极监管，更要探索与人工智能等新技术特点相适应的体系化和规范化的监管标准。二是商业车险行业可能使用自动化系统和人工决策制定来处理理赔申请。这种人机混合可能导致不一致性和不公正性。监管机构需要确保这些系统能够有效运作，并对其进行监督和审查。三是技术依赖问题，商业车险行业需要不断地更新和维护其技术基础设施，以确保其系统能够正常运行。然而，人工智能技术的发展速度非常快，商业车险行业可能会很快落后于技术进步。监管机构需要确保行业的技术基础设施得到充分的更新和维护，以防止技术落后所带来的风险。因此，监管机构需要密切关注人工智能和商业车险行业的融合，以确保行业的运作和监管能够跟上技术的进步。监管机构需要制定针对性的规定和标准，以确保商业车险行业的公平、透明和可持续性。同时，商业车险行业也需要积极采取措施，加强自身的监管和管理，确保人工智能技术的应用不会对行业造成负面影响。
（二）保障数据安全
车联网信息系统的发展为车险企业带来了机遇，但机遇常常伴随着挑战，数据安全问题变得尤为突出。通过车联网系统收集到的包含着用户个人隐私的海量数据信息，一旦造成泄露，不仅会损害保险用户的个人利益,也会给保险公司的信誉与经营带来巨大的损失。因此保险公司应该认识到数据安全的重要性，采取积极措施加强数据保护，保障用户的个人隐私。数据保护措施包括建立专业的数据保护机制，与互联网公司的合作，借助互联网公司的技术优势，建立牢固的数据保护体系，包括加密技术、身份认证、访问控制、安全审计等，以确保数据的安全性和保密性。同时，保险公司应当建立并发展企业数据信息安全保护中心，负责对数据进行分类、整理、存储和处理，确保数据的完整性、保密性和可用性。另外，保险公司应当加强内部裴谞和意识教育，提高员工的数据安全意识和敏感性。让员工了解保护用户隐私的重要性，遵守保密协议，加强数据安全的管理和保护。企业与企业员工在数据的采集、存储、使用和共享过程中，必须保证用户的知情权、选择权和控制权，确保数据的安全和合法性，严格遵守相关法律和行业规范，合法合规地使用数据。
（三）重视人才培养
当今科技的快速发展为数字保险行业带来了新的机遇和挑战。这种技术进步为保险公司提供了更多数据分析、风险评估和业务优化的机会。然而，成功地将这些技术应用于保险业务需要同时具备技术和专业知识的复合型人才，这些人才能够将科技创新与保险产品和服务相结合，从而更好地满足客户需求。因此，保险业急需这样的复合型人才来推动业务发展和创新。因此，为促进产业界、学术界和研究界之间的紧密联系，企业应建立产学研一体培养体系，高校可以发挥其教育和科研的优势，提高最新的理论知识和技术支持，车险企业则可以提供实际的应用场景和数据，让高校的研究成果得以更快地转化为实际应用，并通过与高校的合作来培养企业需求的专业人才。同时，企业应重视复合型人才的培养与引进，建立合理的人才培养体系，引进拥有交叉学科背景的复合型人才，积极与高校合作，通过培训、轮岗和高校继续学习等方式定期鼓励员工进行知识能力的更新升级，更加灵活的应对市场需求，提高企业竞争力。
七、总结
随着保险科技的发展和智慧交通的快速发展，人工智能将成为推动保险产业实现结构升级和保险科技服务创新的首要因素。本课题研究从定价精算、渠道营销、核保理赔三个方面表明，保险公司需要利用人工智能技术来提高车辆保险的风险管理、核保、理赔等方面的效率和精度，以更好地服务保险客户，满足城市现代化建设的需求。总体来说，人工智能在保险服务智慧交通领域的应用已经取得了一定的进展，并且在未来将继续得到广泛应用。然而，由于涉及到隐私和数据安全等问题，还需要加强相关法律法规和技术保障，以确保人工智能在智慧交通保险领域的应用安全和可靠。
参考文献
[1] 付文卓.大数据时代我国商业车险发展研究[J].时代金融,2016,(24):
352-353.
[2] 唐金成,刘鲁.“AI+车险”模式应用研究[J].上海保险,2020,(01):
52-58.
[3] 许智琛,陈金鹏,全梓菊,陈妍秀,庞贤伟.人工智能在商业车险领域的应
用研究[J].互联网周刊,2021,(18):40-42.
[4] 钱林浩.营运车辆投保难题何解[N].金融时报,2021-12-15(012)l
[5] 张益林. 物联网及人工智能在保险业的应用及展望[J].今日财富,2022,
(07):43-45.
[6] 高雨菡,丁少群.智慧交通对传统车险的影响[J].中国保险,2022,(05)
:21-24.
关键词：车险、人工智能、定价、营销、科技
一、人工智能、保险科技与智慧交通的发展现状
（一）人工智能的定义
人工智能技术是计算机信息技术发展过程中的一项全新的技术，涵盖计算机、数学、语言学等多学科技术，以大数据作为驱动，通过模型设计和机器学习，实现跨媒体认知，完成人机协同，智能自主化的一系列工作作为一项新型的技术，人工智能依靠机器学习算法来进行自主学习和自我修复。这种创新的方法能够在算法技术领域内自动调整模型结构和操作参数。因此，人工智能有潜力克服与人类表达技能和人工计算能力相关的限制，从而扩大算法技术应用的深度和广度。人工智能对包括金融、教育、医疗、交通等在内的行业和领域具有重大影响，与这些领域的应用融合有可能产生巨大的新应用价值，包括但不限于帮助简化和优化金融交易、加强教育指导和评估、改善医疗保健的诊断和治疗结果。人工智能技术给众多行业与领域的创新和转型带来了新的希望，并在未来成为首屈一指的研究和开发领域。
（二）保险对于智慧交通的意义
智慧交通指的是将人工智能、云计算、物联网等先进科学技术与交通领域相融合，以创建一个稳健高效的管理系统。目前，人工智能在智慧交通中的主要应用为通过控制所有路线的交通状况、采集和分析交通信息数据，有效识别交通网络中存在的问题，并采取改进措施加强管理，提高交通系统的运行效率。与此同时，智慧交通也引发保险业发展环境的深刻变化。在大数据盛行的保险领域，人工智能可以从细节处帮助管理者发现经营痛点，进行研究创新，解决难点问题，推动保险公司服务模式与经营模式转型升级。譬如，通过运用车辆出险后报案信息，推送警保联动服务平台，提升事故处理与损失理赔效率，保障道路安全；UBI(Usage-Based Insurance)车险的发展实现了驾驶过程数据的收集和分析，并通过平台预警，引导人们形成良好的驾驶习惯，促进了交通安全，成为了智慧交通的天然“催化剂”；理赔端车辆零整比和汽车维修负担指数等数据，促进了汽车主机厂和零部件厂的积极开发改进产品，提升资源使用效率。
（三） 人工智能在保险领域的影响与应用方式
随着世界保险科技在欧美和东亚地区的集中变革，人工智能作为保险科技风口的主要推动力，在保险领域的应用愈加广泛。在公司战略选择、产品研发、承保销售、理赔维修、客户服务等方面，均有不同程度的人工智能应用，以科技力量推动保险行业转型升级推动保险公司实现降本增效，推进车辆防灾防损，提升保险销售渠道效能。目前，在保险领域，人工智能技术主要应用于智能客服系统、投保出单系统、OCR识别纠正等，利用大数据技术和人工智能技术，对相关保险数据进行分析和纠偏，优化保险公司运营效率，提升服务水平。人工智能在保险领域有无限宽广的发展前景，目前在保险行业的运用已经入加速阶段，预计分别在2025年，2030年和2036年，将达到25%、50%、和75%的行业运用率。
二、课题研究内容
（一）研究背景及目的
车辆保险具有标准化程度高、业务分散性强、承保理赔数据体量较大等特点，是在保险公司经营过程中适合使用科技手段来降本增效和实现行业跃进的产品。当前，随着人工智能、万物互联等技术在汽车相关行业高速发展，科技赋能保险发展越来越明显。车险经营者需要对新型技术赋能于交通行业保持高度敏感。随着人工智能的发展，智慧车险经营将面临何等的机遇与挑战，人工智能服务如何改善保险业务的效率和用户体验，如何确保人工智能服务的公正性和安全性，都是车险从业人员面临的首要课题。因此，本课题围绕保险公司经营的定价精算、核保理赔和渠道营销三个核心环节，分析并探索过去、现在和未来人工智能在保险服务智慧交通领域的应用方法，创新人工智能在保险服务智慧交通领域的应用模式，实现金融科技与智慧交通的联动，更好的面对车险行业在AI技术发展迅速时代的机遇与挑战。
(二）研究方法
通过案例研究、实地调研、文献研究和实证研究等多种方法，获取人工智能在车险行业中应用的相关数据和信息。利用统计学方法对数据进行分析，得出相应的结论和建议，分析结果的可行性和局限性，提出进一步研究的建议和方向，并通过报告、论文、PPT等形式呈现研究结果。积极推进研究结果用于保险公司的实际业务中，促进人工智能服务在保险服务智慧交通领域的应用和推广。
三、人工智能在车险行业定价端的应用
（一）丰富风险因子，实现更精准、灵活定价
车险产品经营中积累了大量数据，但在车险定价精算模型中，通常仅选取部分相关性较强的因子，构建风险定价模型，然后应用于车险销售算价环节。当前模式下为在当前算力下较为合理的一种风险定价模式，但凭借着人工智能强大的计算能力、深度学习能力，使计算机能够快速收集数据并进行分析处理，深入挖掘车险销售、承保、理赔端数据，聚合相关风险因子，通过分析和挖掘大量历史数据中潜在模式与趋势，来发现新的风险因子，更好的了解业务的风险特征。再将这些因子纳入到定价模型中，持续更新和优化定价模型来适应不断变化的市场和客户需求，提高车险定价的精准度和灵活性。
同时，传统车险的风险因子主要为从车因素，以车辆品牌、型号、车辆价格等因素为依据确定基准风险保费，从人因素因其难以识别和量化，无法形成有效风险因子嵌入模型中识别。人工智能为从人因素的车险风险定价模型的建立提供了技术基础。凭借人工智能技术的计算能力，可以快速识别、分析、量化从人风险因子，丰富风险定价模型风险因素，更精准、灵活定价。智慧交通是以驾驶员为核心进行发展，对驾驶人定价因子的识别和量化能力的提升，将大大提升不同驾驶员精准定价能力。
（二）提升模型运算效率，加快车险风险定价模型修正速度
目前的车险经营中，风险定价模型的修正主要依靠人工计算并修正各风险因子中的差异率来实现，差异率调整频率和效率均无法得到保证。凭借人工智能的高计算能力和迭代能力联动承保、理赔数据，提升模型运算速度，分析赔付上浮主要原因，快速修正风险定价模型，摆脱依靠人工按时间进行调整、修正的频率，加快模型修正速度，并应用于承保销售前端，推动定价准确率提升。
（三）改变费率厘定模式，使车险产品更符合用车场景
相较传统模式下，智慧交通对车险产品经营的主要改变就在于风险定价的核心从从车向从人从车转移。智慧交通利用其先进的车联网技术，实现了车辆、驾驶员、乘客和周围环境之间的无缝互联。该技术依靠车辆上的嵌入式信息处理系统收集驾驶行为数据，例如车速、制动频率等。而后通过分析这些数据来识别驾驶员行为模式，并将这些模式作为新的定价因素纳入汽车保险定价模型中。通过全新的费率厘定因子，车辆保险企业能够更准确地评估车辆的风险概率与可能发生的事故规模。这些新因子的加入可以大大提高定价模型的准确性和粒度。并且全新的因子可以激励驾驶员养成更安全的驾驶习惯，从而降低风险并减少索赔，如在定价系统中引入体现车辆不同交通违法类型，违章次数的交通分，通过经济手段引导车主减少交通违法行为，降低事故发生率，形成客户、社会、企业多方获益的良好局面。
此外，随着无人驾驶和自动驾驶的兴起，安全驾驶的责任不再仅限于驾驶员，也包括车辆制造商和技术提供商。因此，这些利益相关者还需要考虑如何将这些驾驶行为因素融入技术和设计中，以进一步提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。同时，对无人驾驶与自动驾驶车辆的风险费率厘定，需要车险精算建立新的、与科技供应商相关的费率因子，且该类因子要在费率厘定中占较大权重。为了优化自动驾驶汽车保险的适应性，应采用综合的定价模型，该模型应该包含多个关键定价因子，包括自动驾驶时长偏好占比、自动驾驶系统安全系数、自动驾驶环境的安全系数、驾驶员安全系数和车辆里程数。通过综合该类因子为依据，保险公司可以更加有效地评估自动驾驶汽车所带来的风险，从而为这一新兴技术制定公平且高效益的保险政策支持。
四、人工智能在车险核保理赔端的应用
（一）改善营业车辆承保难问题
营运车辆的正常运转是智慧物流、智慧交通领域的重要环节。2022年，青岛车险市场96.57亿元，同比增长5.52%，其中营运货车占比约为7.97%，增速-3.52%。车险综合改革实施后，由于单均保费下降，车险业务赔付率上涨，且保费增长也面临较大压力。在此背景下，营运车辆因其出险率高、长尾明显、赔付成本高等原因非但没有成为财险公司缓解保费压力的增量市场，反而更令财险公司避之不及。营运车辆目前遭遇的投保难题，从市场的角度来看，是风险对价的真实反映。面对当下的营业车辆承保难题，人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，对营业车辆的风险进行准确的评估。通过分析历史事故数据、车辆使用情况、驾驶员记录等信息，可以识别高风险车辆和驾驶员，提高保险公司的风险管理能力。同时，通过对营运车出险、赔付和驾驶行为数据的分析，能够明确导致营运车辆出险赔付的高危驾驶行为和驾驶路线，通过主动预警和提高高危驾驶行为成本，可以有效降低营业车辆高危驾驶行为，降低其承保风险。这就要求保险公司对大数据、车联网等新技术手段的应用进行深入的探索，必要时应选择与科技公司或第三方平台进行合作，以弥补在分析预测和数据应用治理上的短板，加强企业自身风险管理水平，保证保费的公正性和客观性，在行业层面推动营业货车风险减量管理，以此作为控制业务风险的有效手段。
（二）提高核保效率，提升高风险业务识别能力
目前车险核保环节中面临的主要问题一是大量的人工核保，二是面对虚假材料识别困难。大量的人工核保主要在于对某类风险因素无法准确识别，因此转人工审核。在人工智能的辅助下，可通过承保录入相关车辆、人员的数据，抓取潜在风险因子，按照特定规模运算、运行后，系统可以自动识别是否可以承保，并同步潜在风险至承保端，加强风险监控。在虚假材料识别方面，人工智能的OCR技术能够在精准识别图像信息的同时叠加图片运算，比对承保图片库精准识别是否存在PS痕迹和原图情况，降低客户欺诈带来的风险。同时，可通过人工智能在车险核保端对车辆信息、客户信息进行精准识别和分析，快速判断是否属于可承保范围和承保资料是否完整，并作出风险提示和补充要求，提升审核速度和精准度。
（三）智慧交通下的高效理赔
传统车险的定损环节在整个车险理赔流程中起着至关重要的作用。车辆定损不仅影响到投保人的直接利益，还与保险公司的赔付成本密切相关。因此，车辆定损要涉及复杂的管理流程，传统的定损方法需要定损员在事故发生后前往事故现场进行车辆损失评估，这一过程要求大量的查勘定损人员覆盖一个城市的所有交通事故现场，这导致了大量的劳动需要和运输成本。此外，每个事故的损失评估都由不同的查勘人员进行定损，不同人员的不同主观因素或导致定损结果不一致。车辆保险事故通常会导致车辆损伤，并且损伤有一定的重复性和规律性，如常见的划痕、凹陷、穿孔和撕裂。智慧交通系统中提供了大量与事故相关的数据，包括图像和其他相关信息，将这些海量数据信息集合整理，给人工智能理赔算法模型提供训练集。对理赔资料构建图像识别模型并利用智慧交通系统中的海量数据进行深度学习，形成根据事故图片分辦事故类型、创伤类型、创伤程度并对应相应理赔数据的系统。通过反复迭代，不断调整实验参数和模型结构，提高图像识别、语音识别与人证核对能力，可以促进车险定损智能化、线上化。通过智能化技术，自动化处理索赔，从而节省人工操作的时间和成本，提高索赔效率。被保险人在发生事故后只需要将制定信息上传自助定损系统即可完成快速线上理赔。在面对必须前往事故现场的情况时，车联网可以快速定位出险地点，将传感器、测试器所接收的信息上传系统，并提醒保险公司及时处理，解决了传统理赔环节耗时长、流程繁琐等痛点问题，提升企业的效率和口碑，使每位客户都能获得优质的保险消费体验。
五、承保渠道端
（一）精准定位个性化产品
目前，由于保险属于较为复杂的金融产品，保险营销工作大多是依靠人海战术来开展。人工智能在保险营销中发挥的主要功能大多为机器人客服、智能报价与分销等。但车险在保险产品中相对较为单一，能够做到以人工智能为底层逻辑，拓展全新的营销模式。充分利用其强大的数据分析、建模和统计学习能力，保险公司可以精准定位客户的需求，为客户带来专业且个性化的产品服务。目前，国内外越来越多的险企开始聚焦搭建基于人工智能的营销平台，以用户画像为基础，在营销端为客户进行产品的量身定制，并以符合客户自身环境的保险产品入手，吸引客户投保并在后期实现跨产品的销售联动。人工智能销售平台搭建完毕后，解决保险公司过度依赖人海战术实现保费规模扩大的痛点，并有效地缓解保险企业因人员流动过块导致的队伍不稳定情况，从而促进保险公司经营管理效率的提升。
（二）实现精准营销，促进低成本获客
传统险企在营销中存在的痛点主要为信息不对称与无法充分了解客户需求。因此，了解顾客的需求是营销的首要任务，精准识别客户需求才能做到向顾客推荐合适的产品及搭配。智慧交通的发展为车险营销带来了技术支持，如使用自然语言技术，与客户对话后基于客户兴趣提供个性化服务，允许客户快速选择适合自己的产品，以大数据与机器学习技术为基底，有效提高营销活动的效率与准确性。首先，大数据技术对包含着客户年龄、性别、车辆品牌型号、车龄、行驶里程数和事故发生率等等的海量客户数据进行分析，建立出包含客户的需求偏好、价值风险和客户行为的用户画像，根据其特点为客户介绍相应的保险产品，为保险营销赋能。通过分析客户行为的数据，在获取到客户产生购买车险意向的行为是及时进行展业，可以做到免去中介费的低费率获客。其次，在线上营销过程中充分利用人工智能进行引导交互，智能化完成线上营销活动。
（三）传统车险营销模式受到动摇
传统车险营销渠道主要由电销、直销、车商、修理厂及中介业务等。随着车险营销模式变化，电销、车商成为车险销售的两大主要渠道，均为依托劳动力或生产资料的渠道，展业成本高且受第三方影响较大。然而，随着市场中80、90后车主占比的提升，互联网销售渠道提供的自助化、无接触化的线上投保方式愈发受到欢迎。各家险企纷纷选择建立自己独家的直营平台，并且于互联网保险代理平台开展合作，开放费率计算接口，投放政策资源，吸引客户投保。因此，智慧交通的发展为车险带来了便捷的投保流程和精准的费率厘定。由于信息时代消息的透明化与传播的快速化，客户对中介体系的运作越发了解，因此，相同价格下，客户倾向于在互联网中介平台“货比三家”后再前往保险公司直营平台购买保险。除此之外，随着人工智能与智慧交通的不断普及，未来直接能够获取客户与车辆信息的企业，如智能化车辆制造商与智能驾驶技术系统开发商，会选择直接下场加入保险中介平台或供应商，凭借业务规模扩大而收集到的大量用户偏好与车辆状况信息等数据优势搅动车险营销市场。
（四）推动渠道升级，开拓转型升级新路径
美国保险科技创新企业lnsurify在2016年推出了线上人工智能保险代理机器人Evia（Expert Virtual Insurance Agent，虚拟保险代理专家），用户提供的车辆牌照和驾驶证照片后，Evia将询问几个关于汽车与驾驶人的问题，将用户的保险公司偏好进行智能计算后，利用算法技术将车辆和驾驶员的风险状况与保险公司预先设置好的产品分类和费率层级相匹配，继而提供定制化的保险产品与报价供客户挑选。通过人工智能产品为客户答疑解惑，推动保险的自助化销售，使购买车险像在超市挑选商品一样简单。然而，目前国内的保险渠道大多需要前期的大量投入：投入大量外勤人员进行保险营销，并投入大量物力来开展培训，提升业务人员对车险产品的认知和展业能力，同时为每单业务支付高额佣金，还面临着编造索赔事故、骗取保险金等保险欺诈行为。但随着ChatGPT这类人工智能技术驱动的自然语言处理工具的兴起，拥有多维度的知识库且能够顺畅与投保人沟通的智能保险顾问相信会在不久的将来面世。人工智能产品通过提供的培训内容结合互联网上的资料进行深度学习，就能够理解和掌握车险产品相关知识、营销话术和投保流程。结合在互联网前端与客户互动获得所需信息，精细地分析客户的投保需求，为其提供专属定制化保险产品，科学高效的提供服务。
六、行业面临的挑战
（一）明确风险责任，主动完善监管
人工智能和商业车险两个不同领域融合所带来的跨界风险，是对商业车险现行监管标准的一大挑战。工智能技术的成功与否取决于它所使用的数据和算法。如果这些数据有偏差或算法有缺陷，那么人工智能模型可能会出现误判和不公正的情况。一是模型失误风险，车险企业应积极识别风险因子明确风险责任并做好相关风险准备工作，做到事先预防、事中控制和事后改进。监管机构需要确保这些模型公正和透明，并对其进行监督和审查，也应主动完善相关法律法规进行积极监管，更要探索与人工智能等新技术特点相适应的体系化和规范化的监管标准。二是商业车险行业可能使用自动化系统和人工决策制定来处理理赔申请。这种人机混合可能导致不一致性和不公正性。监管机构需要确保这些系统能够有效运作，并对其进行监督和审查。三是技术依赖问题，商业车险行业需要不断地更新和维护其技术基础设施，以确保其系统能够正常运行。然而，人工智能技术的发展速度非常快，商业车险行业可能会很快落后于技术进步。监管机构需要确保行业的技术基础设施得到充分的更新和维护，以防止技术落后所带来的风险。因此，监管机构需要密切关注人工智能和商业车险行业的融合，以确保行业的运作和监管能够跟上技术的进步。监管机构需要制定针对性的规定和标准，以确保商业车险行业的公平、透明和可持续性。同时，商业车险行业也需要积极采取措施，加强自身的监管和管理，确保人工智能技术的应用不会对行业造成负面影响。
（二）保障数据安全
车联网信息系统的发展为车险企业带来了机遇，但机遇常常伴随着挑战，数据安全问题变得尤为突出。通过车联网系统收集到的包含着用户个人隐私的海量数据信息，一旦造成泄露，不仅会损害保险用户的个人利益,也会给保险公司的信誉与经营带来巨大的损失。因此保险公司应该认识到数据安全的重要性，采取积极措施加强数据保护，保障用户的个人隐私。数据保护措施包括建立专业的数据保护机制，与互联网公司的合作，借助互联网公司的技术优势，建立牢固的数据保护体系，包括加密技术、身份认证、访问控制、安全审计等，以确保数据的安全性和保密性。同时，保险公司应当建立并发展企业数据信息安全保护中心，负责对数据进行分类、整理、存储和处理，确保数据的完整性、保密性和可用性。另外，保险公司应当加强内部裴谞和意识教育，提高员工的数据安全意识和敏感性。让员工了解保护用户隐私的重要性，遵守保密协议，加强数据安全的管理和保护。企业与企业员工在数据的采集、存储、使用和共享过程中，必须保证用户的知情权、选择权和控制权，确保数据的安全和合法性，严格遵守相关法律和行业规范，合法合规地使用数据。
（三）重视人才培养
当今科技的快速发展为数字保险行业带来了新的机遇和挑战。这种技术进步为保险公司提供了更多数据分析、风险评估和业务优化的机会。然而，成功地将这些技术应用于保险业务需要同时具备技术和专业知识的复合型人才，这些人才能够将科技创新与保险产品和服务相结合，从而更好地满足客户需求。因此，保险业急需这样的复合型人才来推动业务发展和创新。因此，为促进产业界、学术界和研究界之间的紧密联系，企业应建立产学研一体培养体系，高校可以发挥其教育和科研的优势，提高最新的理论知识和技术支持，车险企业则可以提供实际的应用场景和数据，让高校的研究成果得以更快地转化为实际应用，并通过与高校的合作来培养企业需求的专业人才。同时，企业应重视复合型人才的培养与引进，建立合理的人才培养体系，引进拥有交叉学科背景的复合型人才，积极与高校合作，通过培训、轮岗和高校继续学习等方式定期鼓励员工进行知识能力的更新升级，更加灵活的应对市场需求，提高企业竞争力。
七、总结
随着保险科技的发展和智慧交通的快速发展，人工智能将成为推动保险产业实现结构升级和保险科技服务创新的首要因素。本课题研究从定价精算、渠道营销、核保理赔三个方面表明，保险公司需要利用人工智能技术来提高车辆保险的风险管理、核保、理赔等方面的效率和精度，以更好地服务保险客户，满足城市现代化建设的需求。总体来说，人工智能在保险服务智慧交通领域的应用已经取得了一定的进展，并且在未来将继续得到广泛应用。然而，由于涉及到隐私和数据安全等问题，还需要加强相关法律法规和技术保障，以确保人工智能在智慧交通保险领域的应用安全和可靠。
参考文献
[1] 付文卓.大数据时代我国商业车险发展研究[J].时代金融,2016,(24):
352-353.
[2] 唐金成,刘鲁.“AI+车险”模式应用研究[J].上海保险,2020,(01):
52-58.
[3] 许智琛,陈金鹏,全梓菊,陈妍秀,庞贤伟.人工智能在商业车险领域的应
用研究[J].互联网周刊,2021,(18):40-42.
[4] 钱林浩.营运车辆投保难题何解[N].金融时报,2021-12-15(012)l
[5] 张益林. 物联网及人工智能在保险业的应用及展望[J].今日财富,2022,
(07):43-45.
[6] 高雨菡,丁少群.智慧交通对传统车险的影响[J].中国保险,2022,(05)
:21-24.
