人工智慧和機器學習在保險業的應用：提升服務效率和客戶體驗

2023/11/05閱讀時間約 10 分鐘

人工智慧和機器學習在保險業的應用：提升服務效率和客戶體驗

人工智慧（AI）和機器學習（ML）正在各種行業中產生深遠影響，保險業也不例外。在這裡，我們將探討五種使用AI和ML提高服務效率和客戶體驗的保險業案例。

自動理賠

AI和ML可以大大改善理賠過程的效率和準確性。一個很好的例子是Lemonade，這家公司使用AI來處理保險理賠。客戶可以直接在手機應用程式中提交理賠，AI會立即評估和處理。在許多案例中，理賠可以在幾分鐘內完成，大大提高了服務效率並改善了客戶體驗。舉個例子

展示一個使用 Python 模擬自動理賠的例子，我們可以建立一個簡單的流程，這個流程可能包括以下步驟：

接收理賠請求：使用者輸入理賠的基本信息，例如保險類型、事故日期、損失金額等。
初步驗證：AI 模型會檢查請求的有效性，比如日期是否合理，金額是否在可接受的範圍內。
詐騙檢測：利用機器學習模型分析理賠請求的模式，判斷是否有詐騙的可能性。
決策支持：基於規則或預測模型，推薦是否批准理賠請求。
通知客戶：向客戶提供理賠決定的結果。

import random

# 模擬一個簡單的理賠處理流程

# 假設我們有一個基於規則的系統來判斷理賠是否合理
def is_claim_reasonable(claim_amount, claim_type):
    # 假設汽車和健康保險的理賠上限分別為10000和20000
    limits = {
        '汽車': 10000,
        '健康': 20000
    }
    return claim_amount <= limits.get(claim_type, 0)

# 模擬詐騙檢測的函數（在現實中這會是一個複雜的ML模型）
def detect_fraud(claim_details):
    # 簡化模型：隨機返回詐騙的概率
    return random.random() < 0.05  # 5%的概率被判斷為詐騙

# 模擬一個自動決策支持函數
def make_decision(claim_amount, claim_type):
    if is_claim_reasonable(claim_amount, claim_type) and not detect_fraud({'amount': claim_amount, 'type': claim_type}):
        return "批准"
    else:
        return "拒絕"

# 用戶輸入理賠詳情
claim_type = '汽車'  # 保險類型
claim_amount = 5000  # 理賠金額

# 自動處理理賠請求
decision = make_decision(claim_amount, claim_type)

# 輸出決策結果
decision

結果
'批准'

這範例模擬了一個簡化的自動理賠流程。在這個例子中，用戶提交了一筆類型為「汽車」的理賠請求，金額為 5000。系統進行了以下步驟：

檢查理賠金額是否在合理範圍內（對於汽車保險，上限設為 10000）。
進行了一個簡化的詐騙檢測，這裡使用了隨機概率來決定是否可能為詐騙（設置為 5% 的概率）。
根據這些條件，系統決定是否批准理賠。

2. 預測模型

使用AI和ML，保險公司可以創建精確的預測模型，以預測客戶的風險水平並相應地定價保險產品。例如，Metromile是一家提供按里計價汽車保險的公司，它使用AI來預測客戶的駕駛行為和風險水平，為客戶提供更加個性化的保險方案。以下為簡易的駕駛人數據範例

要創建一個預測客戶駕駛行為和風險水平的模型，我們需要有一定數量的歷史數據，包括駕駛行為的各種指標，例如：

駕駛里程數
駕駛時間（例如，夜間駕駛可能風險更高）
硬剎車次數
急轉彎次數
超速次數
事故歷史

這些指標可以幫助我們預測駕駛者未來的風險水平。在這個假設的例子中，我們將創建一個簡單的模型，它將使用一些虛構的數據來進行演示。我們將使用Python中的scikit-learn庫來構建一個線性回歸模型，這個模型會根據駕駛行為的數據來預測風險水平。

以下是創建這個模型的步驟：

生成一些虛構的數據。
拆分數據為訓練集和測試集。
使用訓練集數據訓練模型。
用測試集評估模型的性能。
使用模型對新的數據點進行風險預測。

讓我們開始實現這個流程。首先，我們將生成一些虛構的數據來模擬這個過程。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 為了可重現性設置隨機種子
np.random.seed(0)

# 生成合成數據
# 假設我們有1000位客戶的數據
# 列包括：行駛里程、行駛時間、硬剎車次數、急轉彎次數、超速罰單、事故以及風險分數

# 為了簡化，風險分數將是特徵的線性組合加上一些噪音
miles_driven = np.random.normal(12000, 2000, 1000)  # 每年平均行駛里程
hours_driven = miles_driven / 30  # 粗略估計：平均時速30英里
hard_brakes = np.random.poisson(5, 1000)  # 平均硬剎車次數
sharp_turns = np.random.poisson(5, 1000)  # 平均急轉彎次數
speeding_tickets = np.random.poisson(1, 1000)  # 平均超速罰單數
accidents = np.random.poisson(0.2, 1000)  # 平均事故數

# 風險分數 = 基礎風險 + 因子 * (特徵) + 噪音
base_risk = 50
risk_factors = np.array([0.01, 0.03, 0.1, 0.1, 0.5, 1.0])
features = np.column_stack((miles_driven, hours_driven, hard_brakes, sharp_turns, speeding_tickets, accidents))
noise = np.random.normal(0, 10, 1000)

# 計算風險分數
risk_score = base_risk + np.dot(features, risk_factors) + noise

# 創建一個DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'MilesDriven': miles_driven,
    'HoursDriven': hours_driven,
    'HardBrakes': hard_brakes,
    'SharpTurns': sharp_turns,
    'SpeedingTickets': speeding_tickets,
    'Accidents': accidents,
    'RiskScore': risk_score
})

# 將數據分成訓練集和測試集
X = data.drop('RiskScore', axis=1)
y = data['RiskScore']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化並訓練線性回歸模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 預測測試集的風險分數
y_pred = model.predict(X_test)

# 計算模型的均方誤差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 顯示數據集頭部和均方誤差
data.head(), mse