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
生成了一些虛構的客戶數據，並且創建了一個簡單的線性回歸模型來預測風險分數。數據集的前五條記錄如下：
模型的性能可以用均方誤差（MSE）來衡量，對於這個模型，MSE大約是 106.74106.74。這個數值在實際情況中可能高或低，這取決於風險分數的範圍和分布。
這個模型可以用來預測新客戶的風險分數，只要我們有他們的駕駛行為數據。這對於保險公司來說是很有用的，因為它可以幫助他們根據客戶的風險水平設定更精準的保費。
3. 聊天機器人和虛擬助手
AI驅動的聊天機器人和虛擬助手可以提供24/7的客戶服務，並且能夠即時回答客戶的問題。例如，Progressive的虛擬助手“Flo”就可以回答客戶的保險問題，幫助他們選擇合適的保險產品。
4. 欺詐偵測
AI和ML技術也可以用來偵測和預防保險欺詐。這種技術可以分析大量數據，並從中找出可能的欺詐模式和異常行為。例如，Shift Technology就是一家專門使用AI來偵測保險欺詐的公司。
5. 保險銷售和營銷
AI和ML也可以用來優化保險銷售和營銷策略。通過分析客戶數據，AI和ML可以幫助保險公司理解客戶的需求和行為，並提供更個性化的保險產品和營銷策略。例如，ZhongAn Online P&C Insurance在中國使用AI來分析大量數據，以制定更有效的營銷策略和提供更適合的保險產品。
結論
人工智慧和機器學習已經在保險業中扮演了重要的角色，並將繼續推動這個行業的創新和發展。然而，值得注意的是，這些技術的具體效果可能會根據公司的具體情況和市場環境有所不同。未來，我們可以期待看到更多利用AI和ML的創新應用，為保險業帶來更多的效率和客戶價值。
作者：黃翊鈜 Roy Hwang
經歷：ML engineer , AI engineer
