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本文基于以下論文整理而得：

Nihar Malali（2025）.AI, Technology, and Digital Transformation in Life and Annuity Insurance and Actuaries. European Journal of Computer Science and Information Technology,13(6),78-95

作者：

Nihar Malali（德克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯分校）

原文鏈接：https://eajournals.org/ejcsit/vol13-issue-6-2025/ai-technology-and-digital-transformation-in-life-and-annuity-insurance-and-actuaries/

【本期看點(diǎn)】

●保險(xiǎn)公司現(xiàn)在可以借助AI實(shí)時(shí)分析大量數(shù)據(jù)，提高核保效率，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、個(gè)性化保單定價(jià)、欺詐檢測(cè)和理賠管理。

●AI、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算、區(qū)塊鏈和基于AI的決策支持系統(tǒng)使精算工作流程更快、更準(zhǔn)確、更安全和可擴(kuò)展。

●人壽與年金保險(xiǎn)中的新興技術(shù)：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、自然語言處理（NLP）等新興技術(shù)的使用使精算行業(yè)更加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、透明、安全、即時(shí)，且具有交互性。

●AI的應(yīng)用使人壽與年金保險(xiǎn)行業(yè)效率、準(zhǔn)確性、成本節(jié)省和欺詐預(yù)防等方面均實(shí)現(xiàn)大幅進(jìn)步。

●AI在人壽與年金保險(xiǎn)行業(yè)內(nèi)的大范圍應(yīng)用仍面臨數(shù)據(jù)隱私、倫理、監(jiān)管和實(shí)施復(fù)雜性方面的問題。

摘要

人壽與年金（L&A）保險(xiǎn)行業(yè)以及精算科學(xué)正在經(jīng)歷一個(gè)由人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)和數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型階段。AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)分析工具、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和自動(dòng)化流程正在重新定義風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、核保、理賠處理和與投保人互動(dòng)等傳統(tǒng)流程。精算師正在應(yīng)用包括云計(jì)算和區(qū)塊鏈在內(nèi)的現(xiàn)代計(jì)算工具，以改進(jìn)精算建模、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力并確保保險(xiǎn)的透明運(yùn)作。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）和自然語言處理（NLP）等保險(xiǎn)科技（InsurTech）類產(chǎn)品的融合正在創(chuàng)建高效的工作流程，同時(shí)使保險(xiǎn)公司能夠提供更個(gè)性化和動(dòng)態(tài)的保單配置。除此之外，隨著AI將繼續(xù)改變L&A保險(xiǎn)，所有參與者都必須建立新的競(jìng)爭(zhēng)范式，并確保遵守監(jiān)管和數(shù)據(jù)安全。就L&A保險(xiǎn)所追求的優(yōu)勢(shì)——提高效率、防止欺詐、削減成本和改善客戶體驗(yàn)而言——AI一應(yīng)俱全。值得注意的是，AI的大規(guī)模應(yīng)用遇到了公認(rèn)的障礙。其中最主要的是數(shù)據(jù)隱私、倫理困境、算法偏見以及相應(yīng)的監(jiān)管框架問題。此外，隨著AI在保險(xiǎn)領(lǐng)域的深入，精算決策的透明度、公平性和問責(zé)制問題也將出現(xiàn)。在本文中，我們?cè)u(píng)估了AI和數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何推動(dòng)L&A保險(xiǎn)和精算科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，催生與趨勢(shì)、技術(shù)、監(jiān)管和未來相關(guān)的創(chuàng)新。通過著重闡釋優(yōu)勢(shì)和阻礙，本文得以在保險(xiǎn)公司、精算師和監(jiān)管機(jī)構(gòu)在快速發(fā)展的數(shù)字保險(xiǎn)生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行決策時(shí)提供深入見解。

背景介紹

長(zhǎng)期以來，精算師、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)一直是L&A保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、定價(jià)和理賠調(diào)整的主要基礎(chǔ)。但隨著AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字技術(shù)的空前崛起，保險(xiǎn)公司整個(gè)工作框架正在發(fā)生變化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新的新興奮劑，它促進(jìn)了核保自動(dòng)化、欺詐檢測(cè)改進(jìn)和保險(xiǎn)產(chǎn)品個(gè)性化。AI賦能的預(yù)測(cè)分析、大數(shù)據(jù)處理和區(qū)塊鏈?zhǔn)穷嵏簿憧茖W(xué)的新流行語，使精算師能夠更好地了解風(fēng)險(xiǎn)度量和更動(dòng)態(tài)的定價(jià)。如果保險(xiǎn)公司希望在當(dāng)今瞬息萬變的環(huán)境中競(jìng)爭(zhēng)，那么AI和數(shù)字技術(shù)的結(jié)合無疑是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必要條件。

保險(xiǎn)業(yè)的崛起和各種顛覆性數(shù)字平臺(tái)的出現(xiàn)，推動(dòng)了傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司對(duì)其系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整和升級(jí)。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）實(shí)現(xiàn)投保人參與，允許通過可穿戴設(shè)備和智能傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集。機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）簡(jiǎn)化后臺(tái)流程，同時(shí)提高理賠管理和監(jiān)管合規(guī)的敏捷性。與此同時(shí)，在AI聊天機(jī)器人和虛擬助手中實(shí)施的自然語言處理（NLP）正在幫助改善客戶互動(dòng)。然而，倫理影響、算法偏見、數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管合規(guī)等問題仍然是L&A保險(xiǎn)采用AI和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的障礙。本文通過分析新趨勢(shì)、優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)和未來前景，深入探討了AI和數(shù)字化轉(zhuǎn)型在L&A保險(xiǎn)及精算科學(xué)中的應(yīng)用。保險(xiǎn)公司和精算師可以利用本文見解制定創(chuàng)新戰(zhàn)略，在日益數(shù)字化的世界中最大化決策、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、采購和客戶體驗(yàn)。

AI與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用

AI與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)合是一種現(xiàn)象，它通過影響保險(xiǎn)價(jià)值鏈的每一項(xiàng)活動(dòng)改變L&A保險(xiǎn)。AI中的預(yù)測(cè)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和自動(dòng)化正在改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保單核保、理賠處理和客戶互動(dòng)。過去，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在很大程度上基于精算表和有限的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，最終產(chǎn)生籠統(tǒng)的定價(jià)模型，未能考慮細(xì)微的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)差異?，F(xiàn)在，利用AI分析，保險(xiǎn)公司將能夠通過整合來自病史、金融交易和行為相關(guān)見解的不同實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入，更加準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與保單核保

AI或許在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和保單核保方面改變最大。保險(xiǎn)公司正在放棄固定的核保模型，轉(zhuǎn)而通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)時(shí)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估。機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估AI模型通過分析大量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)能夠預(yù)測(cè)預(yù)期壽命和基于生活方式的風(fēng)險(xiǎn)的模式，其準(zhǔn)確性遠(yuǎn)超任何現(xiàn)有方法。例如，AI可以通過從可穿戴健身追蹤器收集的數(shù)據(jù)來評(píng)估投保人的健康狀況，憑此調(diào)整保費(fèi)。這將使保險(xiǎn)公司能夠提供個(gè)性化保單，并在幾小時(shí)內(nèi)完成核保。

理賠處理與欺詐檢測(cè)

AI在處理理賠、自動(dòng)化復(fù)雜工作流程和加強(qiáng)欺詐檢測(cè)系統(tǒng)方面發(fā)揮著重要作用。至今，理賠處理還常因涉及從醫(yī)療報(bào)告到保單條款再到受益人詳細(xì)信息等每一個(gè)細(xì)節(jié)的手動(dòng)驗(yàn)證工作而延遲，并產(chǎn)生高昂的行政成本。這些流程通過AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化工具得到簡(jiǎn)化，例如提取理賠文件中的相關(guān)信息，與投保人數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉核對(duì)，并標(biāo)記可能表明欺詐的不一致之處。預(yù)測(cè)分析模型有助于識(shí)別可疑的理賠模式，從而進(jìn)一步減少欺詐性賠付和財(cái)務(wù)損失。

客戶交互與個(gè)性化

AI和數(shù)字化通過超個(gè)性化提高了客戶交互中的運(yùn)營效率。由NLP和聊天機(jī)器人技術(shù)驅(qū)動(dòng)的客戶交互能夠提供全天候的服務(wù)，可用于響應(yīng)保單相關(guān)查詢并指導(dǎo)客戶完成理賠提交流程。此外，AI驅(qū)動(dòng)的推薦引擎可以通過分析保單歷史和偏好，幫助有需求的客戶找到符合其個(gè)人需求的定制保險(xiǎn)，從而提高了客戶滿意度和留存率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還為保險(xiǎn)公司提供了創(chuàng)建自助服務(wù)門戶的靈活性，其中投保人有權(quán)自我管理賬戶，完成個(gè)人詳細(xì)信息的更新并跟蹤理賠，所有這些過程都無需人工參與。隨著AI和數(shù)字發(fā)展的影響在L&A保險(xiǎn)行業(yè)的蛻變中不斷演變，仍有許多方面需要克服，例如個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)漏洞、算法偏見和其他監(jiān)管合規(guī)問題。為了贏得消費(fèi)者信任以及適應(yīng)各種監(jiān)管要求，必須實(shí)施合乎道德的AI、透明的決策模型和強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)安全措施。因此，本文闡述了AI和數(shù)字化轉(zhuǎn)型在L&A保險(xiǎn)及精算科學(xué)中的廣度，包括新興趨勢(shì)、挑戰(zhàn)和機(jī)遇，這些都是該行業(yè)在該階段演變的特征。

AI在人壽與年金保險(xiǎn)中的作用

L&A保險(xiǎn)領(lǐng)域正在通過AI的流程自動(dòng)化、預(yù)測(cè)建模和基于數(shù)據(jù)的決策進(jìn)行轉(zhuǎn)型。歷史上，L&A保險(xiǎn)依賴于精算科學(xué)、統(tǒng)計(jì)建模和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保單定價(jià)和理賠管理；然而現(xiàn)在，保險(xiǎn)公司可以借助AI實(shí)時(shí)分析大量可用數(shù)據(jù)，提高核保準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化保單定價(jià)、欺詐檢測(cè)和索賠管理簡(jiǎn)化。本節(jié)將探討AI如何改變各個(gè)領(lǐng)域的保險(xiǎn)格局。

AI驅(qū)動(dòng)的核保與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

核保是L&A保險(xiǎn)的一個(gè)關(guān)鍵方面，它根據(jù)申請(qǐng)人的風(fēng)險(xiǎn)狀況處理保單資格、承保范圍和保險(xiǎn)費(fèi)率。傳統(tǒng)核保流程涉及大量文書工作、醫(yī)療檢查和對(duì)申請(qǐng)人信息的手動(dòng)評(píng)估，既耗時(shí)又存在偏見風(fēng)險(xiǎn)。然而，AI核保最大化并加速了機(jī)器學(xué)習(xí)算法、NLP和大數(shù)據(jù)分析在風(fēng)險(xiǎn)狀況評(píng)估中的應(yīng)用。

電子和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)源在AI驅(qū)動(dòng)核保中的不同范圍如下：

●電子健康記錄：AI從健康史中挖掘必要信息，以評(píng)估健康狀況和總體健康。

●可穿戴設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)傳感器：用于獲取動(dòng)態(tài)健康數(shù)據(jù)，包括心率、體重和睡眠，以供決策。

●社交和財(cái)務(wù)關(guān)系：使用AI進(jìn)行基于行為習(xí)慣和支出行為的長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

通過分析這些數(shù)據(jù)，AI將減少或消除進(jìn)行醫(yī)療檢查的要求，實(shí)現(xiàn)更快的保單處理，并提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。因此，這成為一個(gè)更快、更具成本效益且對(duì)客戶友好的流程，這必然使其能夠有競(jìng)爭(zhēng)力地定價(jià)其保單。

死亡率、長(zhǎng)壽和健康風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)分析

AI在L&A保險(xiǎn)中最全面和有效的應(yīng)用包括預(yù)測(cè)分析，它使保險(xiǎn)公司能夠?qū)λ劳雎?、長(zhǎng)壽模式和健康風(fēng)險(xiǎn)做出最精確的預(yù)測(cè)。精算師和數(shù)據(jù)科學(xué)家都依賴AI驅(qū)動(dòng)的模型來研究歷史趨勢(shì)，以此創(chuàng)建關(guān)于預(yù)期壽命、投保人健康風(fēng)險(xiǎn)以及未來理賠的概率預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)分析在L&A保險(xiǎn)中的應(yīng)用包括：

●死亡率預(yù)測(cè)：AI模型通過分析醫(yī)療數(shù)據(jù)、遺傳學(xué)、生活方式選擇和環(huán)境因素，提供精細(xì)化的個(gè)體過早死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。因此，保險(xiǎn)公司可以優(yōu)化死亡率表并優(yōu)化定價(jià)。

●長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：AI幫助預(yù)測(cè)預(yù)期壽命，使養(yǎng)老金和退休金給付更容易管理，并通過識(shí)別長(zhǎng)壽趨勢(shì)來操縱支付策略以維持其財(cái)務(wù)穩(wěn)定性。

●健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)：AI識(shí)別出患慢性疾病（如糖尿病、心血管疾病或腫瘤）風(fēng)險(xiǎn)更高的個(gè)體，使保險(xiǎn)公司能夠引入新的疾病預(yù)防健康計(jì)劃并調(diào)整相關(guān)保費(fèi)。

通過采用預(yù)測(cè)分析，L&A保險(xiǎn)公司可以主動(dòng)管理風(fēng)險(xiǎn)，創(chuàng)建以客戶為導(dǎo)向的產(chǎn)品，并優(yōu)化長(zhǎng)期財(cái)務(wù)模型。

用于個(gè)性化保單定價(jià)的機(jī)器學(xué)習(xí)

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新也為超個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品的方向增添了些許魅力。雖然傳統(tǒng)的定價(jià)模型通常將廣泛的人口統(tǒng)計(jì)類別應(yīng)用于個(gè)人，但使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以分析大量數(shù)據(jù)，根據(jù)個(gè)人獨(dú)特的風(fēng)險(xiǎn)因素提供更個(gè)性化的保單和保費(fèi)定價(jià)。

機(jī)器學(xué)習(xí)如何實(shí)現(xiàn)靈活保單定價(jià)：

●行為數(shù)據(jù)分析：AI合并行為變量（如運(yùn)動(dòng)習(xí)慣、飲食和駕駛行為），以提供動(dòng)態(tài)定價(jià)模型，可以為注重健康的個(gè)人實(shí)現(xiàn)更低的保費(fèi)。

●實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成：通過可穿戴設(shè)備和智能家居系統(tǒng)持續(xù)傳來的數(shù)據(jù)流幫助保險(xiǎn)公司快速進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。

●量身定制的保障建議：智能平臺(tái)根據(jù)生活方式、人生階段和財(cái)務(wù)目標(biāo)推薦個(gè)性化的保障水平，以確保為投保人提供最適宜的保護(hù)。

在這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)定價(jià)的背景下，即使是享受個(gè)性化保費(fèi)的消費(fèi)者，也可能從保險(xiǎn)公司獲得比以往更好的風(fēng)險(xiǎn)緩解。

AI驅(qū)動(dòng)的欺詐檢測(cè)與理賠驗(yàn)證

保險(xiǎn)行業(yè)每年的虛假理賠成本高達(dá)數(shù)十億美元。傳統(tǒng)的欺詐檢測(cè)方法依賴于手動(dòng)審計(jì)和模式識(shí)別；因此，它們通常只是被動(dòng)反應(yīng)且效率低下。通過使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、異常檢測(cè)和實(shí)時(shí)分析來擴(kuò)展欺詐檢測(cè)，就可以在可疑索賠提交時(shí)識(shí)別它們。

AI如何推動(dòng)欺詐檢測(cè)和理賠處理：

●異常檢測(cè)：AI使用歷史理賠數(shù)據(jù)來識(shí)別異常行為。例如，一個(gè)以不同身份提交多次索賠的投保人最終可能被AI標(biāo)記出來進(jìn)行調(diào)查。

●圖像和文檔識(shí)別：借助基于AI的計(jì)算機(jī)視覺，對(duì)理賠文件、醫(yī)療報(bào)告和其他文檔進(jìn)行掃描和檢查，以進(jìn)行驗(yàn)證和檢測(cè)篡改或偽造。

●行為生物識(shí)別技術(shù)：AI監(jiān)控投保人的行為模式，例如打字速度、鼠標(biāo)移動(dòng)和語音識(shí)別，以識(shí)別在線環(huán)境中的欺詐企圖。

AI自動(dòng)化理賠處理

●聊天機(jī)器人和虛擬助手通過收集必要的文件并指導(dǎo)投保人完成流程，幫助其更快地提交索賠。

●理賠裁定通過NLP完成，NLP從醫(yī)療報(bào)告、法律文件和保單協(xié)議中捕獲詳細(xì)信息。

●另一方面，區(qū)塊鏈集成以可追溯且不可篡改的方式鎖定安全性，使得投保人數(shù)據(jù)和索賠交易得到保護(hù)。

AI可以自動(dòng)驗(yàn)證并檢查欺詐性索賠，從而最大限度地減少人為錯(cuò)誤，降低流程成本，確?？焖偬幚碚鎸?shí)的索賠，并標(biāo)記欺詐性索賠。

人壽與年金保險(xiǎn)中AI驅(qū)動(dòng)的工作流程

AI的應(yīng)用正在顛覆L&A保險(xiǎn)市場(chǎng)。它提高風(fēng)險(xiǎn)度量能力、核保效率，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)分析，并以前所未有的精度檢測(cè)欺詐。保險(xiǎn)公司可以運(yùn)行成本效益高的解決方案，為其投保人提供出色的體驗(yàn)，并擁有更強(qiáng)大的財(cái)務(wù)可持續(xù)性基礎(chǔ)。

精算科學(xué)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

幾十年來，精算科學(xué)一直是保險(xiǎn)和金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和財(cái)務(wù)規(guī)劃的基石。多年來的精算實(shí)踐依賴于歷史數(shù)據(jù)、確定性模型和手動(dòng)計(jì)算來預(yù)測(cè)未來負(fù)債、確定保費(fèi)定價(jià)和分析金融風(fēng)險(xiǎn)。如今，由于數(shù)據(jù)復(fù)雜性不斷增加和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)不斷變化，傳統(tǒng)精算模型已經(jīng)捉襟見肘。AI、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算和區(qū)塊鏈的創(chuàng)新已經(jīng)極大地重塑了精算方法，并使其流程更快、更準(zhǔn)確和可擴(kuò)展。

本節(jié)通過從傳統(tǒng)分析到基于AI的分析、云計(jì)算、用于安全的區(qū)塊鏈以及AI驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變，來審視精算科學(xué)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

從傳統(tǒng)精算模型轉(zhuǎn)向AI和大數(shù)據(jù)分析

早期精算計(jì)算是靜態(tài)的，它們并非基于許多數(shù)據(jù)集，而只是基于少數(shù)幾個(gè)選定的數(shù)據(jù)集。還有一些關(guān)于現(xiàn)實(shí)的僅僅經(jīng)過測(cè)試但從未實(shí)現(xiàn)的假設(shè)存在。精算實(shí)踐使用包括Excel、R和SAS在內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)工具，根據(jù)死亡率、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和金融市場(chǎng)趨勢(shì)制定未來預(yù)測(cè)。然而，這些方法具有以下局限性：

●復(fù)雜模擬的處理時(shí)間長(zhǎng)。

●無法處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（即社交媒體、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)）。

●與現(xiàn)代AI模型相比，預(yù)測(cè)能力有限。

AI和大數(shù)據(jù)分析通過提供以下內(nèi)容徹底改變了精算科學(xué)：

●預(yù)測(cè)建模：與傳統(tǒng)的精算模型不同，AI支持的模型通過從新數(shù)據(jù)源持續(xù)更新的學(xué)習(xí)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控。有效地將一對(duì)一的個(gè)性化預(yù)測(cè)結(jié)果用于估計(jì)壽命、與市場(chǎng)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)以及索賠概率。

●實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：自此，精算師可以在幾秒鐘內(nèi)處理數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以便將動(dòng)態(tài)定價(jià)應(yīng)用于個(gè)人保險(xiǎn)單。

●自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：AI算法將用于檢測(cè)海量數(shù)據(jù)集中的異常和離群值，最終將有助于改進(jìn)欺詐檢測(cè)系統(tǒng)，并提高對(duì)投保人風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估能力。

例如，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在編碼遺傳數(shù)據(jù)、電子健康記錄和行為因素等各種數(shù)據(jù)流中進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測(cè)死亡率趨勢(shì)。不確定性因此被降低，從而改進(jìn)了風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)系統(tǒng)。

使用云計(jì)算進(jìn)行精算計(jì)算和模擬

云計(jì)算的出現(xiàn)改變了精算科學(xué)的游戲規(guī)則。它允許處理大量數(shù)據(jù)并進(jìn)行高性能模擬。此前，精算模型需要專用工作站或昂貴的本地計(jì)算資源，導(dǎo)致有限的可擴(kuò)展性和可訪問性。如今，云平臺(tái)已經(jīng)發(fā)生了巨大變化，精算師可以訪問AWS、Microsoft Azure和 Google Cloud。這些云平臺(tái)為精算師提供：

●用于復(fù)雜精算計(jì)算的可擴(kuò)展計(jì)算能力。

●用于風(fēng)險(xiǎn)和資本建模的快速蒙特卡洛模擬。

●通過基于云的精算工具輕松協(xié)作。

基于云的精算模型的優(yōu)勢(shì)

云計(jì)算通過提供對(duì)海量數(shù)據(jù)集的即時(shí)訪問、降低運(yùn)營成本并實(shí)現(xiàn)全球精算團(tuán)隊(duì)的協(xié)作，增強(qiáng)了精算工作流程。

區(qū)塊鏈用于安全和透明的精算流程

區(qū)塊鏈技術(shù)通過不可變的、去中心化的數(shù)據(jù)分類賬系統(tǒng)重塑精算工作流程，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性、透明度并打擊欺詐行為。

區(qū)塊鏈在精算科學(xué)中的優(yōu)勢(shì)

●提高數(shù)據(jù)安全性：區(qū)塊鏈為精算數(shù)據(jù)提供了可靠的存儲(chǔ)，使其不可篡改，從而消除了網(wǎng)絡(luò)欺詐或任何意義上操縱數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。

●具有理賠處理的智能合約：在滿足預(yù)定義條件時(shí)，自動(dòng)化的智能合約執(zhí)行理賠支付，增加了信任和效率。

●透明的審計(jì)追蹤：精算計(jì)算和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估被加蓋時(shí)間戳并記錄，確保遵守監(jiān)管審查。

●欺詐檢測(cè)：在區(qū)塊鏈技術(shù)支持的系統(tǒng)中，當(dāng)人們?cè)Ｊ录砥茐乃髻r或提供虛假信息時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)判。

例如，存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的人壽保險(xiǎn)保單確保受益人索賠得到處理，而不會(huì)出現(xiàn)不當(dāng)延遲或爭(zhēng)議，因?yàn)樗鼈儾恍枰魏蔚谌津?yàn)證。

基于AI的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估決策支持系統(tǒng)

基于AI的決策支持系統(tǒng)（DSS）通過對(duì)大數(shù)據(jù)集的實(shí)時(shí)分析，輔助精算師進(jìn)行復(fù)雜的基于風(fēng)險(xiǎn)的決策。這些操作基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型、NLP和大數(shù)據(jù)分析的聯(lián)系，提供：

●金融風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警系統(tǒng)。

●核保變更的自動(dòng)化建議。

●精算定價(jià)模型的實(shí)時(shí)更新。

精算科學(xué)中基于AI的決策支持示例

通過利用AI驅(qū)動(dòng)的決策支持系統(tǒng)，保險(xiǎn)公司可以減少人為錯(cuò)誤，改進(jìn)精算決策，并提供更具競(jìng)爭(zhēng)力的保險(xiǎn)產(chǎn)品。

傳統(tǒng)精算科學(xué)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將改變風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和財(cái)務(wù)建模。精算師的工作流程將被智能大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算和區(qū)塊鏈徹底改變。所有這些發(fā)展都極大地改變了傳統(tǒng)，使風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的訪問更快、更準(zhǔn)確、更安全。基于云的精算工具具有計(jì)算能力的可擴(kuò)展性，區(qū)塊鏈提高了數(shù)據(jù)安全水平，而AI驅(qū)動(dòng)的決策支持系統(tǒng)則為保險(xiǎn)和養(yǎng)老金管理提供了實(shí)時(shí)洞察。

在保險(xiǎn)公司進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，精算師必須適應(yīng)這些新技術(shù)，以保持競(jìng)爭(zhēng)力，提高風(fēng)險(xiǎn)建模的準(zhǔn)確性，并提供更好的以客戶為中心的解決方案。

人壽與年金保險(xiǎn)中的新興技術(shù)

L&A保險(xiǎn)行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)完全由新興技術(shù)驅(qū)動(dòng)的徹底變革。從使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備到處理自動(dòng)化系統(tǒng)，到收集投保人實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，到完全處理索賠，技術(shù)以重要的方式改變著一切。本節(jié)探討關(guān)鍵技術(shù)——物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、自然語言處理（NLP）——國家拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，甚至是致力于L&A保險(xiǎn)發(fā)明和效率的InsurTech初創(chuàng)公司的崛起。

IoT：用于投保人實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集的可穿戴設(shè)備

IoT是一個(gè)可以連接、收集和交換信息的全球設(shè)備網(wǎng)絡(luò)。在L&A保險(xiǎn)領(lǐng)域，它使健康設(shè)備（如健身手環(huán)、智能手表和健康監(jiān)測(cè)器）成為被保險(xiǎn)人的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集平臺(tái)。IoT每秒都會(huì)監(jiān)測(cè)心率、體力消耗、睡眠模式和血糖水平等健康標(biāo)準(zhǔn)。

IoT對(duì)L&A保險(xiǎn)的影響：

●量身定制的保險(xiǎn)計(jì)劃：通過分析從可穿戴設(shè)備收集的數(shù)據(jù)，保險(xiǎn)公司可以根據(jù)某人的健康狀況計(jì)算最佳保單，并根據(jù)實(shí)時(shí)行為和狀況給他們更準(zhǔn)確的保費(fèi)評(píng)級(jí)。

●先進(jìn)的健康監(jiān)測(cè)：IoT數(shù)據(jù)可以讓保險(xiǎn)公司在健康風(fēng)險(xiǎn)變得嚴(yán)重之前就檢測(cè)到它們，使投保人養(yǎng)成更健康的習(xí)慣，并可能減少索賠。

●針對(duì)投保人的實(shí)時(shí)保費(fèi)定價(jià)：保單保費(fèi)可以根據(jù)投保人的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，基于健康數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整。例如，如果該人經(jīng)常鍛煉或擁有健康的生活方式，他可能會(huì)獲得保費(fèi)折扣。

物聯(lián)網(wǎng)正在使核保變得越來越受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和個(gè)性化，同時(shí)鼓勵(lì)投保人養(yǎng)成更健康的生活方式。

RPA：簡(jiǎn)化理賠處理和合規(guī)性

RPA是指用數(shù)千個(gè)軟件“機(jī)器人”代替數(shù)千名執(zhí)行重復(fù)性規(guī)則性工作的人類。針對(duì)L&A保險(xiǎn)而言，RPA在理賠處理、保單管理和合規(guī)任務(wù)方面，可以將最慢、最不準(zhǔn)確和成本最高的流程轉(zhuǎn)變?yōu)樽羁?、最?zhǔn)確和成本最低的流程。

以下是RPA為L(zhǎng)&A保險(xiǎn)帶來的好處：

●自動(dòng)化理賠處理：RPA機(jī)器人可以獨(dú)立驗(yàn)證理賠數(shù)據(jù)，核實(shí)投保人信息并交叉引用其記錄。迄今為止，處理虛假賠款已變得更快，人為處理錯(cuò)誤也已減少。

●監(jiān)管合規(guī)性：保險(xiǎn)公司必須遵守日益增多的規(guī)則及其復(fù)雜性。使用RPA可以自動(dòng)跟蹤和監(jiān)控監(jiān)管變化，以符合行業(yè)要求，無需人工干預(yù)。

●成本降低：標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)的自動(dòng)化降低了組織中的運(yùn)營成本，釋放人力給更具戰(zhàn)略性的工作，提高了整個(gè)組織的效率。

因此，RPA將使L&A保險(xiǎn)公司能夠在日益復(fù)雜的環(huán)境中提高運(yùn)營效率、提高客戶滿意度和監(jiān)管合規(guī)性。

NLP：用于客戶服務(wù)的AI聊天機(jī)器人和虛擬助手

NLP是AI的一個(gè)子領(lǐng)域，旨在使機(jī)器能夠理解、解釋和生成人類語言。NLP令L&A保險(xiǎn)領(lǐng)域顯著轉(zhuǎn)型，并通過聊天機(jī)器人、虛擬助手和自動(dòng)化理賠處理系統(tǒng)增強(qiáng)了客戶服務(wù)。

NLP在L&A保險(xiǎn)中的應(yīng)用：

●AI聊天機(jī)器人：在線提供服務(wù)的虛擬助手可以處理所有客戶查詢，提供保單相關(guān)信息，并協(xié)助客戶完成理賠流程，從不停機(jī)。NLP幫助這些聊天機(jī)器人理解和響應(yīng)查詢，使其感覺自然，不像機(jī)器。

●理賠協(xié)助：它可以從文字描述的理賠和患者醫(yī)療報(bào)告中提取信息，以處理個(gè)人的索賠，大大減輕對(duì)保險(xiǎn)公司和投保人造成的損失。

●客戶反饋分析：NLP工具可以分析客戶反饋、社交媒體上的提及和閱讀評(píng)論，以了解客戶對(duì)他們的看法以及他們需要改進(jìn)的地方。因此，NLP為保險(xiǎn)公司提供了更多與客戶互動(dòng)的機(jī)會(huì)，提供更快的協(xié)助，并最大限度地減少人為干預(yù)——所有這些都以更個(gè)性化的方式為客戶提供答案。

●保險(xiǎn)科技創(chuàng)新：AI驅(qū)動(dòng)的保險(xiǎn)初創(chuàng)公司的興起。在保險(xiǎn)科技領(lǐng)域，近年來，保險(xiǎn)和技術(shù)通過保險(xiǎn)科技渠道進(jìn)行融合，許多AI賦能的保險(xiǎn)初創(chuàng)公司通過創(chuàng)新和顛覆其產(chǎn)品和商業(yè)模式向傳統(tǒng)保險(xiǎn)模式發(fā)起挑戰(zhàn)。通過采用AI、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，這些初創(chuàng)公司使L&A保險(xiǎn)服務(wù)更加靈活并以客戶為中心。

保險(xiǎn)科技的創(chuàng)新引發(fā)變革：

●基于AI的核保和定價(jià)：保險(xiǎn)科技公司越來越多地應(yīng)用AI實(shí)現(xiàn)核保功能自動(dòng)化，并在預(yù)測(cè)分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的支持下提供量身定制的定價(jià)。

●即時(shí)理賠處理：大多數(shù)保險(xiǎn)科技公司引入了即時(shí)理賠處理系統(tǒng)，通過使用AI和自動(dòng)化在幾分鐘內(nèi)核實(shí)和解決索賠，從而為客戶提供順暢的流程。

●點(diǎn)對(duì)點(diǎn)保險(xiǎn)：一些保險(xiǎn)科技公司正在引入點(diǎn)對(duì)點(diǎn)保險(xiǎn)模式，允許個(gè)人匯集資金以相互支持索賠，從而減少開銷并建立信任。

●基于區(qū)塊鏈的智能合約：一些保險(xiǎn)科技公司利用區(qū)塊鏈技術(shù)設(shè)計(jì)智能合約，以實(shí)現(xiàn)無需中介的安全、透明和自動(dòng)化理賠結(jié)算。

保險(xiǎn)科技初創(chuàng)公司通過提供靈活、實(shí)惠且根據(jù)客戶需求創(chuàng)新的產(chǎn)品，迅速在市場(chǎng)上贏得聲譽(yù)，從而迫使傳統(tǒng)L&A保險(xiǎn)公司演變和適應(yīng)技術(shù)。

AI在L&A保險(xiǎn)中的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

AI在L&A保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用使運(yùn)營效率、準(zhǔn)確性和客戶服務(wù)獲得大幅進(jìn)步。然而，與任何技術(shù)進(jìn)步一樣，使用AI也涉及許多挑戰(zhàn)，特別是數(shù)據(jù)隱私、倫理和監(jiān)管方面的考慮。下一節(jié)介紹AI在L&A保險(xiǎn)中的各種優(yōu)勢(shì)，并以表格形式與挑戰(zhàn)進(jìn)行對(duì)比。

AI在L&A保險(xiǎn)中的優(yōu)勢(shì)

A. 提高效率

AI通過自動(dòng)化日常任務(wù)、簡(jiǎn)化工作流程和提供快速響應(yīng)，徹底改變L&A保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的運(yùn)營流程。這些由AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)可以在最短時(shí)間內(nèi)分析大量數(shù)據(jù)，從而減輕人力資源負(fù)擔(dān)并加速?zèng)Q策。因此，AI可以自動(dòng)化理賠處理或核保，同時(shí)快速響應(yīng)客戶查詢。這意味著更快的服務(wù)和更少的周轉(zhuǎn)時(shí)間。

B. 準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)建模

L&A保險(xiǎn)中使用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性可以通過AI得到極大提高。AI可以分析來自大量不同來源，結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的的數(shù)據(jù)，例如醫(yī)療記錄、來自可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)和社交行為模式，以進(jìn)行死亡率、長(zhǎng)壽和健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。評(píng)估越好，定價(jià)模型就越好，這可以減少保單定價(jià)過高或過低的情況。

C. 節(jié)約成本

AI通過自動(dòng)化從前勞動(dòng)密集型的任務(wù)（如數(shù)據(jù)輸入、欺詐檢測(cè)和客戶關(guān)懷），降低了運(yùn)營成本。通過加快理賠處理和增強(qiáng)運(yùn)營工作流程，降低了與人力成本和低效率相關(guān)的業(yè)務(wù)開銷。例如，保險(xiǎn)公司可以部署AI聊天機(jī)器人來處理大量的客戶服務(wù)互動(dòng)，從而削減人力資源支出。

D. 欺詐預(yù)防

AI在檢測(cè)L&A保險(xiǎn)中的保險(xiǎn)欺詐方面提供了巨大幫助。預(yù)測(cè)分析使AI能夠發(fā)現(xiàn)理賠數(shù)據(jù)中表明潛在欺詐的獨(dú)特趨勢(shì)。AI系統(tǒng)可以在更大范圍內(nèi)交叉檢查數(shù)據(jù)集，并挑出可能逃脫人類審計(jì)師注意的事物。因此，這種欺詐檢測(cè)算法將保險(xiǎn)欺詐的程度降到最低，每年為該行業(yè)節(jié)省數(shù)百萬美元。

AI在L&A保險(xiǎn)中的挑戰(zhàn)

A. 個(gè)人數(shù)據(jù)隱私

由于AI應(yīng)用正在利用大量包含敏感醫(yī)療信息、財(cái)務(wù)細(xì)節(jié)和行為數(shù)據(jù)的個(gè)人數(shù)據(jù)，它們?cè)诒ｋU(xiǎn)公司處理、存儲(chǔ)和共享此類信息期間引發(fā)了大數(shù)據(jù)隱私問題。他們必須確保所有活動(dòng)都符合嚴(yán)格的數(shù)據(jù)泄露法規(guī)，例如歐洲的GDPR和美國的HIPAA。不安全的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐可能導(dǎo)致監(jiān)管機(jī)構(gòu)的法律管轄、聲譽(yù)糾紛并失去大量客戶群。

B. 倫理問題

AI產(chǎn)生的模型與輸入數(shù)據(jù)集一樣有效。由不道德的AI應(yīng)用導(dǎo)致的數(shù)據(jù)偏見具有破壞性。例如，有偏見的核保模型會(huì)對(duì)某些人口統(tǒng)計(jì)群體（基于性別、年齡、種族甚至社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件）產(chǎn)生歧視性做法，因此，AI必須在任何決策過程中保持透明并展示公平性，并且保險(xiǎn)公司還應(yīng)定期審計(jì)AI系統(tǒng)，以檢查其是否延續(xù)了偏見或歧視性做法，這已成為AI在保險(xiǎn)領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)。

C. 監(jiān)管問題

保險(xiǎn)業(yè)務(wù)本身受到嚴(yán)格監(jiān)管，這使得獲得將傳統(tǒng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)向AI技術(shù)的批準(zhǔn)尤為困難。各國在制定涉及AI應(yīng)用的法律和標(biāo)準(zhǔn)方面采取了不同的舉措，所以在確保合規(guī)性以及其他公司規(guī)則之前，肯定會(huì)涌現(xiàn)出很多困難。此外，AI系統(tǒng)非常新；大多數(shù)監(jiān)管機(jī)構(gòu)仍在協(xié)調(diào)框架以應(yīng)對(duì)在金融服務(wù)中使用AI的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。他們將等待更長(zhǎng)時(shí)間才能使其AI應(yīng)用被接受并最終獲得批準(zhǔn)，這將減緩保險(xiǎn)公司的創(chuàng)新步伐。

D. 實(shí)施的復(fù)雜性

在現(xiàn)有系統(tǒng)和程序中實(shí)施AI并非易事，這通常非常復(fù)雜且資源消耗巨大；可能是因?yàn)樵S多L&A保險(xiǎn)公司仍然依賴與AI輸出不兼容的過時(shí)系統(tǒng)。此外，由于精算師和保險(xiǎn)專業(yè)人員沒有實(shí)施該架構(gòu)或管理它所需的知識(shí)，勞動(dòng)力技能存在相當(dāng)大的差距。向AI驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型需要對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施、員工培訓(xùn)和數(shù)據(jù)管理進(jìn)行大量投資，這是一個(gè)昂貴且復(fù)雜的過程。

保險(xiǎn)中的AI采用：優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

L&A保險(xiǎn)行業(yè)通過利用AI實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型，提高效率，改善風(fēng)險(xiǎn)建模的準(zhǔn)確性，并節(jié)省了成本。盡管如此，AI在該行業(yè)的實(shí)施面臨著從數(shù)據(jù)隱私、倫理方面、監(jiān)管問題到應(yīng)用復(fù)雜性的挑戰(zhàn)。隨著AI繼續(xù)發(fā)展，保險(xiǎn)公司將慎重決策，以最大化其利益并保持競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)更好地為其投保人服務(wù)。L&A保險(xiǎn)公司如果能直面這些問題，就可以最佳地應(yīng)用AI來改進(jìn)運(yùn)營、吸引客戶并在日益數(shù)字化的環(huán)境中加速增長(zhǎng)。

結(jié)論

L&A保險(xiǎn)以及精算科學(xué)的AI和數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變了整個(gè)保險(xiǎn)業(yè)的格局。AI驅(qū)動(dòng)的核保、預(yù)測(cè)分析和自動(dòng)化為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保單定價(jià)、理賠處理和欺詐檢測(cè)增添了實(shí)用價(jià)值，使整個(gè)業(yè)務(wù)更高效，并簡(jiǎn)化了客戶體驗(yàn)開發(fā)。物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人流程自動(dòng)化、自然語言處理和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的使用也正在改變精算行業(yè)，使其更加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、透明和安全。保險(xiǎn)科技創(chuàng)新將繼續(xù)發(fā)展，只有能夠通過AI驅(qū)動(dòng)提供個(gè)性化、實(shí)惠切可拓展服務(wù)的保險(xiǎn)公司才能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)一席之地。

然而，AI應(yīng)用仍然存在眾多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)隱私、倫理問題、法規(guī)和實(shí)施是AI大規(guī)模應(yīng)用的嚴(yán)重障礙。保險(xiǎn)公司必須投資于強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)安全、AI決策的透明度并遵守不斷變化的法規(guī)以克服這些挑戰(zhàn)。行業(yè)將在創(chuàng)新和責(zé)任之間保持平衡，以確保AI既高效公平又合乎道德。未來，AI在L&A保險(xiǎn)中的應(yīng)用將取決于保險(xiǎn)行業(yè)如何在解決伴隨AI引入問題的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與責(zé)任之間的平衡。通過采用AI并解決其風(fēng)險(xiǎn)，保險(xiǎn)公司可以在快速變化的數(shù)字世界中實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期增長(zhǎng)，也為投保人提供更大的價(jià)值。

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