探秘保险业新力量：机器学习专利大解析，中国平安与泰康如何引领变革？
文章主题：保险, 机器学习, 专利创新
作者 | 严井池 来源 | 零壹财经
🏆💻机器学习：智能的引擎🔥🔍 让机器理解世界，模仿人类智慧，这就是机器学习（ML），AI的心脏地带！💡它通过海量数据挖掘模式，为决策和预测提供无尽可能。🌍无论金融的风控、工业的进步，还是医疗的精确诊断，或是互联网的个性化推荐，处处可见其身影。📈 在保险业，这一颠覆性技术正扮演着革新者角色——保险公司利用ML来精确诊断风险，优化理赔流程，甚至预测潜在客户的需求。📊数据的力量，让保障更精准，服务更高效。💡 SEO优化提示：使用”机器学习在保险中的应用”、”AI驱动的决策优化”等关键词，提升搜索引擎可见度。别忘了，每一次点击都可能开启一个全新的智能时代！🌐—原文已根据要求进行了改写和优化，保留了原意但去掉了具体信息，同时加入了SEO相关的词汇。
🌟保险行业的革新力量💪：预见未来，价值驱动！🔍传统上，保险公司聚焦于精准预测各类潜在风险，从理赔损失到定价策略，每个环节都离不开严谨的分析。而现在，机器学习正以超乎想象的力量颠覆这一模式。📈它通过深度的数据挖掘与解析，为保险业带来了革命性的变革。特别是在索赔审计这块，机器学习算法能够敏锐地捕捉异常行为，大大提升了效率和准确性，减少了欺诈风险。 önboarding智能工具，就像一双锐利的眼睛，无时无刻不在守护着公正。🛡️同样，在风险评估中，它能从海量数据中抽丝剥茧，帮助保险公司更精确地锁定高危人群，为定制化保险方案提供依据。📈反欺诈策略也因机器学习的加入而更加精准和高效，让每一份保单都安心无忧。🛡️总的来说，机器学习正在重塑保险业的未来，以数据驱动的价值导向，引领行业走向一个更智能、更透明的时代。🚀让我们期待这场科技与保险的深度交融，共创更美好的明天！🌟
🌟探究中国保险业的AI专利实力与实践🚀通过深入研究保险公司的专利数据及实际业务应用，本文揭示了他们在机器学习领域的创新动态和广泛部署。👩💻探索保险科技子公司如何将这股技术洪流转化为业务优势，实例解析将带领你一窥其智慧转型的秘密。💡无论是智能风险评估、客户服务优化，还是新兴的区块链保险应用，这些领域都见证了我国保险公司对AI专利的积极采纳与创新实践。让我们一起紧跟行业步伐，见证保险科技的未来力量！🌐SEO关键词：保险、机器学习专利、AI应用、区块链保险
01
保险行业如何利用机器学习技术？
🌟💡面对海量且多元化的保险数据海洋，专业人士需娴熟驾驭数据舵，精准导航理赔航道。🌍📊无论是车险的点滴痕迹，还是人寿的健康档案，亦或是财产的保障记录，每一种类型的保险都带来了独特挑战，要求企业必须高效地提取、分析和利用这些信息。🚀💻数字化转型不仅是应对复杂性的必要步骤，更是驱动业务增长的关键引擎。通过强大的数据工具和策略，保险公司能实现精细化管理，确保每个索赔都能得到精确无误的处理，同时支持公司的核心使命。🏆📊#保险科技 #大数据应用 #业务优化
🌟机器学习的力量重塑保险业！📈通过智能算法，保险公司能高效地应对理赔挑战，精准管理风险，甚至防患于未然的反欺诈行动。🚀这项创新技术正在推动保险行业的深度转型，让数据驱动的决策成为常态，为客户提供更个性化、便捷的服务。🌍无论在国内还是全球，智能化保险正以前所未有的速度改变游戏规则！🌐
以下是机器学习在保险业务上的主要应用。
潜在客户管理
🌟保险业巨头如何巧妙运用机器学习驱动销售增长🔍🚀通过深度挖掘大数据，保险公司正逐步掌握精准营销的秘密武器——机器学习！🎯借助这项技术，他们能洞察客户行为的微小变化，预测潜在需求，实现个性化推荐，让每一份保单都独具吸引力。📈销售人员不再盲目推销，而是精准定位，针对客户的过往轨迹和偏好，定制化的对话策略让沟通事半功倍。💬每一次互动，都是建立信任的绝佳机会，大大提高了成交率。🎯实例展示：通过分析购买记录，系统能自动识别高价值客户，为他们提供专属优惠，从而锁定潜在利润。💰同时，对于首次接触保险的新手，也能通过智能引导，让他们轻松理解并接受服务。🚀拥抱机器学习，保险公司和销售人员正步入一个数据驱动、客户导向的销售新时代。🌟—原文已改写，保留了原意但去掉了具体信息，强调了利用机器学习进行精准营销和提升销售效率的主题，并加入了SEO优化的词汇和emoji符号。
索赔管理
保险行业的索赔处理是出了名的艰巨和耗时。在索赔处理的各个环节中，都可以使用机器学习技术来处理海量数据，自动化处理很多流程，从而提升工作效率。比如，某些索赔案件提供“快速通道”服务，降低处理的整体时间，在提升客户体验的同时还能够降低成本。
风险管理
机器学习可以分析保险行业过去索赔的数据，并评估未来索赔的风险，使保险公司能够更好地管理其整体风险敞口。通过机器学习，保险公司可以识别数据中的模式和趋势，例如哪些类型的索赔最有可能发生，哪些客户最有可能提出索赔，从而进行风险管理，并为客户提供更具竞争力的保险选项。
欺诈检测
欺诈检测是机器学习在保险领域的一个重要应用。机器学习技术可用于开发比依赖交易规则和人工审查的系统更快、更准确的自动欺诈筛选系统。机器学习可以区分正常和欺诈行为，并根据数据中欺诈模式的变化随着时间的推移而适应。与传统方法相比，机器学习具有发现完全新的欺诈类型的能力，这使保险公司能够“将欺诈扼杀在萌芽状态”，并将欺诈索赔的财务影响降至最低。
02
机器学习专利申请总量：中国平安、泰康保险大幅领先
从国内保险公司机器学习专利申请数量看，中国平安以1343件排名第一，泰康保险以289件位居第二。从授权数量看，中国平安、泰康保险集团分别以65件和36件再次位列前二，遥遥领先于其他保险公司。2022年12月上市的阳光保险则以56件机器学习专利申请数排名第三。
拓展到整个人工智能领域，中国平安和泰康保险的专利储备仍然大幅领先，分别以2478件和377件申请量位列前二，阳光保险位居第三。通过榜单可以看出，几乎所有保险公司机器学习专利申请数占人工智能专利申请数一半以上，说明了机器学习技术在保险数字化发展中的重要地位。
上榜保险公司中排名靠前的多为大型上市保险机构，它们在人工智能上的布局具有领先优势。互联网保险公司众安在线以16件机器学习专利申请数位列第七。榜单中还有中外合资的保险公司如京东安联、光大永明人寿和招商信诺人寿。
中国平安申请的机器学习专利中，属于平安人寿的共有747件，平安财险533件，平安健康44件，平安养老19件。其中，平安财险与其科技子公司平安科技共同申请2件。
泰康保险集团申请的机器学习专利中，分别有20件、25件和76件与其子公司泰康人寿、泰康养老和泰康在线共同申请。
表1：保险公司机器学习及人工智能专利*申请及授权情况
*统计时间截止为2023年3月31日，包含保险公司和其科技子公司共同申请的专利
数据来源：智慧芽，零壹智库
中国平安聚焦核心技术研究和自主知识产权掌握，不断加强研发团队建设。根据公司2022年可持续发展报告显示，截至2022年12月末，公司科技专利申请数较年初增长7657项，累计达46077项，金融科技、数字医疗、人工智能领域的专利申请量连续两年保持全球第一。
例如，其旗下子公司平安寿险在核保核赔环节创新融合文本识别抽取（OCR）、自然语言处理（NLP）、机器学习等技术，辅助资料识别、案件审核，支持近1600种疾病的核保风险识别、超1500种疾病的医疗险理赔审核，核保效率较传统模式提升近30%，理赔效率提升近20%，大幅度缩短用户等候时间。
泰康保险是保险行业里最早拥抱人工智能的公司之一，其与百度智能云合作，已经孵化出人脸识别平台、OCR平台、医疗影像识别等人工智能平台，应用在健康险、养老等多个业务领域，取得了一定的成果。
03
平安系科技子公司机器学习专利申请数排名靠前
从保险科技子公司机器学习专利申请数来看，平安科技以3304件排名第一，其次为金融壹账通和众安科技。可以看出，排名靠前的多为中国平安旗下的科技子公司。
拓展到整个人工智能领域，平安各科技子公司排名仍然靠前。其中，平安科技以5218件申请数再次排名第一，金融壹账通和众安科技仍然位列第二和第三名。可以看出，保险科技子公司机器学习专利申请数仍然占人工智能专利申请数一半以上。
表2：保险科技子公司机器学习及人工智能专利*申请及授权情况
*统计时间截止为2023年3月31日
数据来源：智慧芽，零壹智库
人工智能是平安科技的核心技术之一，目前已形成包括预测AI、认知AI、决策AI在内的系列解决方案。在机器学习方面，平安科技构建了以深度学习为基础的医学大脑，将数据文献知识转变为医疗知识图谱，从而实现智能化的诊疗。
众安科技是为数不多排名靠前的非平安系保险科技子公司。众安科技基于人工智能、大数据、云计算等前沿技术的探索与研发，融合众安生态优势，打造了“科技 服务”的价值交付体系，助力客户加速数字化转型升级，已向银行、保险、券商、高端制造、互联网平台等多行业进行科技输出。
04
保险机构及其科技子公司机器学习专利典型案例
（一）平安科技克瑞斯
平安科技克瑞斯是面向金融等行业的一站式大数据应用和人工智能平台，为AI零基础和算法从业者提供可视化机器学习建模服务。平台内封装了丰富的数据挖掘组件和机器学习算法，配置了可快速应用的业务场景解决方案，能够实现客户洞察，促进业务持续增长。
克瑞斯服务于平安集团内外部银行、保险、投资、互联网等多类型业务线，提供可快速落地的精准营销、智能风控、智能选址等行业解决方案，为传统行业数字化转型提供强有力的技术支撑。在精准获客方面，该平台累计提升百亿资产管理规模，模型准确率高达90.8%。在助力风控反欺诈方面，累计降低千万风险成本，模型准确率高达90.3%。
（二）泰康人寿个性化营销支持系统
泰康人寿的个性化营销支持系统，通过机器学习的各种算法，实现对客户的群体划分、产品精准化营销以及客户流失概率分析，深层次地变革了现有的营销模式，从而使泰康各级保险业务人员能够更加敏锐地感知市场动态，更为精准有效地开展营销活动。
这个营销支持系统使泰康人寿在业内率先实现了大数据平台上基于全量数据的机器学习和一线信息穿越。首先，大幅缩短了数据信息提供窗口，数据处理由原来的30多个小时缩短至约3小时。其次，该系统大大降低了运维工作量，提高了保险业务人员的营销水平。最后，通过数据下沉和决策下沉服务一线保险业务员，明显提升了客户服务水平。
（三）爱保科技“智慧车险”
爱保科技提出的一套“智慧车险”解决方案，着力解决定损难、理赔慢、纠纷多、服务差、产品单一等问题。该解决方案通过机器学习识别损伤车辆的外观条件和分析定损数据，能够快速向C端用户提供自主化理赔定价，为车主提供差异化的增值服务。
“智慧车险”使得车险赔案处理时间从传统线下30-50分钟缩短至5分钟以内，极大缓解了因交通事故造成的交通拥堵。
(四)众安科技X-Eva策略分析平台
众安科技X-Eva策略分析平台是一款针对风控策略优化的智能技术产品。基于众安5年来积累的大数据技术与实践经验，X-Eva策略分析平台将机器学习算法与传统风控策略结合，贯穿贷前、贷中、贷后的全流程，通过底层数据自动整合及可视化操作界面，实现对风控模型及规则的高效分析、优化配置、实时部署，有效提升风控的灵活性、针对性和时效性。
X-Eva策略分析平台提供策略、规则、模型、变量等多维度进行在线分析和优化的功能，同时集成丰富的机器学习算法，让分析师可以快速进行模型训练及验证。使用该平台，可以节约90%的技术部署时间、节省60%的算法分析师人力，缩短80%的建模时间。未来，该平台还将紧跟行业变化不断完善产品和服务体系，加速机器学习算法与传统风控规则的进一步结合，助力金融风控健康良性发展。
严井池
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