车险人伤理赔中的人工智能应用初探

【摘要】中国汽车保险发展至今已经历了三十年，在人民生活水平不断提升的过程中，科技发展速度也不断加快，汽车的保有量和使用量也大大提高，出险频率也逐年增长，特别是出险案件大部分涉及到三者的伤残，所以，若要完成车险伤人理赔工作，保险公司的作用是尤为重要的，传统的人伤理赔程序和机制已无法满足当今的理赔现状，则保险行业引进了XXX下的产物-人工智能[1]。

本文主要采用文献研究法、实地考察法、案例分析法三大方法，研究保险公司推出的人工智能应用如何作用于车险人伤理赔。

在人工智能加持下的车险人伤理赔时效同比和环比皆有不小的提高，在缩减人工成本的同时还推动了企业利润的增长；员工的压力相对减轻，对公司的归属感增强；帮助三者更快速拿到合理的赔偿，提升了服务质量和水平。车险行业的生存环境得到改善。

【关键词】 智能；远程识别；时效；理赔

1前言

目前，保险和人工智能已经渗透到生活中的方方面面，车险在财产保险中占有最大的份额，在科技时代的发展下与人工智能的结合已成必然。交通事故频发不仅加重社会的不稳定性，同时也滋生了低犯罪成本的保险诈骗，甚至已经发展成具备一定规模的保险诈骗链。[2]由于交通事故的随机性和不确定性，保险公司一时间内无法从根本上解决高频的保险诈骗事故，尤其涉及到人员伤亡的，对保险公司来说更加是雪上加霜。在交通事故中，多方出险往往会牵扯到人员伤亡，出现人伤的交通事故涉案金额大意味着赔付金额高，伴随着周期长、赔付关系复杂，容易引发赔偿纠纷，对车险市场乃至社会发展的稳定性造成重大影响。以往的车险人伤理赔需要依靠大量的专业理赔人员人工执行各项理赔事宜，理赔过程还不乏种种机械、繁琐、重复性的程序，加上人伤案件的复杂情况，导致专业理赔员纷纷转行离职，保险企业人力成本大大增加，人工智能的引进是大势所趋，也是保险行业今后发展方向的转折点。

本文将从车险人伤理赔现状，结合保险公司出台的人工智能政策，着手分析人工智能如何融入车险人伤理赔以及产生的作用和意义。

本文数据和案例的收集不仅局限于保险公司，更是深入保险企业的基层理赔员以及保险事故的第三方中去，直接参与基层的车险人伤理赔作业，直接接触到人伤交通事故双方的一手数据，体现了本文的真实性和客观性。

人工智能应用于车险人伤理赔，对企业、员工、客户以及事故第三方都有着重要的意义。本文同样会以不同角度，从不同方面阐述人工智能如何应用于车险人伤理赔，产生了怎样的影响。

2 传统车险人伤理赔

为了能够融合保险理赔和人工智能两方面的因素进行集中分析，本章将陈述传统车险人伤理赔的作业程序缺陷和不足之处，比较我国同拥有成熟保险市场体系国家在车险人伤理赔处理上的相同点和不同点，正确看待我国同他国保险市场间存在的差距，结合当今社会发生交通事故前后的各种因素，分析我国当下传统的车险人伤理赔、处境[3]。

2.1 传统人伤理赔的痛点

传统的理赔服务，一般是由专业的理赔员实时跟进，大致流程如下：客户出险→接到报案→查勘→出具赔偿方案→理赔→结案→归档。

我们先看看理赔审核步骤：

1、审核被保人的身份

2、审核材料是否齐全、正确、真实

3、审核诊疗信息、保险事故信息等

4、根据客户的以上信息做出准确的审核结论

除却上述流程外还有更多复杂的流程内容，所以传统车险的理赔及出险过程都存在着重重困难，不仅手续复杂而且处理缓慢。但是上文中所记载的流程却又具有不可替代的作用，要对此系统进行调整也是同样困难。想象一下，如果让一个理赔员每天重复做这几个步骤，周而复始，做一天，一周，一个月，一年后会是怎样。

以平安财产保险公司佛山分公司为例，当客户出险并且涉及到人员伤亡时，会配备一名专业的理赔员跟进，起初保险公司一般规定理赔员一对一从出险到结案一直跟进，后来随着案件量的增多，并且人伤的理赔周期一般较长，因此细分出了小案岗/大案岗，根据案件的具体情况先统一由查定一体小案岗的理赔员接手，实地查勘后有涉残或者死亡的情况下再转手大案岗，整个流程下来无一不需要人工处理。

在处理理赔事宜的过程也滋生出许多问题。员工方面，案件量堆积过多专业的理赔员的数量与新发案件的速度不成正比，直接导致员工压力增加，理赔人才大量流失；客户方面，出险后理赔员对接、跟进不及时，导致部分筹备资金比较棘手的客户对保险公司失去信心，进而影响保险公司未来及潜在的利润来源；第三者方面，伤者无法预付、垫付高昂的医疗费用时是能求助于理赔员，特别是紧急情况下继续一笔资金，否则会错过最佳治疗时间，且不说理赔员无法对每个案子跟进的面面俱到，理赔款的上报也需要层层审批，消耗了太多时间，对于伤者而言则会给人一种拖延、不伤心的直觉，进一步恶化保险与三者的关系。传统的车险人伤理赔几乎建立在理赔员的基础之上，脱离了所谓的基础，则理赔环节难以高效推进，寻找安全且高效的人伤理赔“助手”越来越被重视[4]。

联系到2020年初我国湖北省爆发的新型肺炎病毒，以雷霆万钧之势席卷全国，平安财产保险公司佛山分公司出台相关规定，不到万不得已时，出险后的住院案件，理赔员不得进入医院接触伤者，一切工作改为线上作业为主。试想，如果没有理赔员亲临医院查勘，是否会引发道德风险，从而导致不法分子专门骗保获利。

2.2同成熟保险市场的差距

中国近现代保险起步发展至今仅不足百年，车险更是仅有近30年历史，目前我国多数保险公司仍处于发展阶段，初步形成完成体系，但任有许多不足的地方，如理赔时效太慢，人力成本过大利润空间过小，监督体系尚不完善等弊端。

在国外，理赔服务方面推行“秘书型”理赔服务，也就是在客户提出理赔后，保险公司会派遣导赔员对客户进行跟踪服务，在客户提出问题时积极予以解答，要求在各个环节中坚持跟进，在必要时提醒客户应做之事和应该准备的材料。一些公司也提供上门收件服务，客户的理赔过程就此变得十分简洁高效。[5]一些发达国家还针对理赔前后的各环节进行了调整，定损员可以现场搜集后续理赔材料，如此客户就省去了亲自前往保险公司的麻烦。随着客户满意度的提升，保险公司自身的营业效率也随之提高。碍于我国人民群众的保险意思尚未完全覆盖和普及，许多中老年人闻保色变，相对而言，青年群里更容易理解和接纳保险，甚至出现逆选择，主动寻购符合自身的保险，大部人情况下任然需要各大保险公司通过人力物力的宣传来吸引客户。

此外，国外保险公司承保的车险险种也十分细化，条款琳琅满目但客户出险时却能够有条不紊地处理理赔事宜，可见国外车险已经发展到相对成熟的阶段，在我国，车险出险后发生的人、物纠纷不在少数。我国保险行业也在不断改进服务机制，妥善处理理赔事宜。[6]

最后，理赔管理软实力欠缺，理赔专业度不够。人伤理赔员的从业要求和一般行业不同，此类从业人员通常需要具有各行各业的专业知识才能够应付其日常工作任务，例如医学、法律以及基础的保险业务知识等都需要有所了解。不过这只是一种完美的构想，多数保险公司都缺少此类专业性较强的人才，法律工作人员、医务人员等都较为缺失。[7]如果遇到涉及医疗费用、法律法规内容的案件，保险公司方面则很容易产生审核困难。人伤理赔领域的工作人员在专业能力上存在较大的差异，而且整体的从业能力相对较低，保险公司也大多没有建立针对性的人伤理赔管理体系，不能对此类数据进行全面分析和管控，管理机制的专业化程度不足。其中，司法部以及医疗市场尚未与保险行业形成合理合法，通力合作的有效架构，任有不法分子游走于法律边缘从三者中牟取利益，加之法律并未有明文规定和明确的处罚条款，使得不法分子获利后仍可全身而退，在这边方面我国需要加强监管，加大对钻漏洞的持戒力度，为保险业的发展扫除必要的障碍。

3 人工智能时代

在科学技术不断发展的进程中，人工智能时代也接踵而至。量变引起质变，各种各样的因素造就了人工智能时代

3.1 人工智能的定义

人工智能是计算机科学领域中的重要组成部分，是一种具有智能化优势的机器，可通过对人类智能的模仿转而为人类服务，例如语言、图像等识别工作就都是当代人工智能设备所具有的能力。人工智能中蕴含着丰富的人类智慧，可以对人的意识和思维信息过程进行模拟，人工智能不是抽象的“人的智能”，也不是具体的智能人，但却能像人一样思考，甚至超过人[8]。

人工智能是一门极富挑战性的科学，该学科包罗万象，正因为如此，人工智能才饱受时代的青睐。

3.2 科技更迭下的时代产物

随着科技的变更，人类简单重复性的劳动或思考活动已经逐步被机器取代。人类的生活方式也正因为人工智能的存在而产生着明显的变化，传统行业纷纷转型。保险作为老牌的传统金融行业之一，同样面临着XXX下人工智能所带来的的巨大冲击。[9]

人工智能范围很广，我们暂且将其狭义的限制在保险界，再细分到财产保险中的车险分支。随着人民生活水平提高，越来越多汽车流入市场，流入日常生活的同时，交通事故发生的概率也越来越高，小则刮擦磕碰，大则受伤甚至死亡。当出现人伤时，查勘及理赔的时效显得至关重要。以往发生人伤的情况下基本上人工查勘和理赔，有极大的主观色彩，容易发生道德风险，保险公司在理赔环节引入人工智能后，情况将大大改变。

3.2.1 人口红利收紧

众所周知，我国人口红利越发收紧，人工智能渐渐取代传统人工机械化操作的制造业，不仅如此，智能手机，智能机器人，自动驾驶技术等高科技智能型技术更新迭代十分迅速，以保险等金融行业为代表的第三产业恐怕也难以跟时代摆脱干系，换言之，想要在这个时代站稳脚步，总得跟人工智能“搞好关系”。

3.2.2 政策红利扩张

2015年xxx发布《中国制造2025》（国发[2015]28号），至2017年xxx颁布《新一代人工智能发展规划》（国发[2017]35号）；2016年国家发改委、科技部、工信部、网信办联合下发《关于印发<“互联网+”人工智能三年行动实施方案>的通知》（发改高技[2016]1078号），到2017年工信部下发《关于印发<促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）>的通知》（工信部科[2017]315号）；从《2017年XX工作报告》，到《2018年XX工作报告》，在XX、宏观规划及具体实施方案三个层面，可见人工智能已经能够逐步促进政策红利增长。平安集团响应国家政策，明确对外公布，预期将投资1000亿人民币用以支持科研工作。[10]

3.2.3 科技型消费者倒逼

消费者主力军逐渐科技化，消费格局由“传统”转变为“科技”。2019年8月，我国互联网络信息中心发布统计报告，可知截至当年6月，我国国内网民数量为8.54亿，与上年相比增加人次为2598万人，互联网普及率显著提升。

显然，如果传统车险人伤理赔无法成功转型，那么难免在科技时代下遭挤兑甚至被淘汰。

4理赔中的智能应用

周而复始的工作十分机械，枯燥，有道是“熟能生巧”，但在保险行业尤其是理赔部门，重复性的工作往往给员工造成了极大的精神压力。

4.1 智能加盟理赔

“科技时代号”巨轮搭载着人工智能，抛出橄榄枝，三大金融支柱之一的保险行业已做好在二十一世纪乘风破浪的准备。

金融网数据显示，二十世纪初，各大保险公司已陆续引进人工职能，结合各大部门面临的人力资源窘境，开拓出源源不断的智能应用帮助企业提高效率。[11]理赔部门作为保险作业系统中的核心部门之一也紧跟时代步伐，近年来先后尝试研发和引进各种智能应用，本文将平安产险佛山分公司作为主要研究案例，结合在该单位的实习所见所得，展示车意理赔部中人伤理赔如何做到与人工智能的融合，分析人工智能在车险人伤理赔中的实际应用。

不同元素的碰撞通常会产生新的产物，人工智能的发展和传统人工劳动形式的碰撞自然也会擦出亮眼的火花。浅显来看，人工智能至少在以下3个方面跟车险人伤理赔有所挂钩。

4.1.1 人脸识别和语音识别技术

在理赔工作中，其重要任务之一就是要确定理赔对象的身份，人工智能设备可以通过语音和人脸识别技术定位人脸的特征，如此便能够确定对方是否是正确的理赔对象，是不是事故第三方。如今，人脸识别甚至可以精确到虹膜的识别以及其他高难度的、肉眼难以分辨的一系列识别。科技网显示，人工智能在对人脸等生物特征的识别用时仅需3秒钟，正确度却高达98.3%。这是依靠肉眼难以实现的；此外，语音识别也逐步融入到车险人伤理赔的应用中，通过投保人或者被保险人人购买保险是录制的语音片段，储存在智能语音识别系统的“备忘录”中，同样为日后的身份确认起到重大的辅助判断作用。

4.1.2 智能识别证件，光学字符识别技术

目前，平安已经成功的运用了这项技术（理赔作业系统延伸出一个OCR识别技术，针对各种证件，识别出有效信息，大大缩减了工作时间）。人的身份是不可复制的，正如每一张人民都有其对应的编码，身份证就是每个独立个体的象征，身份证号码就是每个人的识别码，身份证的制作，无论是国徽、号码还是特殊的材质在制作过程都有严格的把控，而人工智能可以十分快速地精确识别证件上的信息以及防伪标志。传统的保险公司理赔人员在针对理赔、审查等工作时，需要一步一步确认身份信息提交审核，浪费了大量的时间，在用户提交理赔资料时则可以迅速定位数据信息，通过对证件数据的分析识别个人信息，从而完成整个审核过程。

4.1.3 风控模型可以提高效率

通过使用风控模型和大数据模型，风控规则便能够得以产生，并且可以查询客户档案中的征信和出险数据。如果其中的某些案件存在问题和疑点，那么则需要通过人工审核的方式来处理此类疑似欺诈类案件，从而提升风控水平和保险公司的服务意识。

相比大家对“碰瓷”这个词汇并不陌生，自打问世以来，碰瓷事件已经慢慢演变出了“人碰车”、“车碰车”、“车碰柱”、“维修厂碰保险公司”等一系列专业的，规模化的作业模式，一旦碰瓷成功，将会给不法分子带来不菲的赔偿金，以现在的车险人伤赔偿方式计算，实际伤残赔偿金已接近十万元，以此类推，巨大的利益必定趋势着越来越多人投入到碰瓷队伍中，保险公司可能会因此经遭受较为严重的损失，更是污染了社会的公序良俗。保险公司为了杜绝碰瓷事件发生，引入人工智能，收集大数据，搭建车险人伤的风险模型，针对出险频繁的车辆、驾驶员、经常发生事故的责任第三方采取必要的预警措施，对该类人员加大警戒和监控力度是避免“碰瓷”之风愈演愈烈的必要举措之一，而这些数据的收集和整理，依靠人工是难以在当地乃至全国来操作的，人工智能却完美实现了这一意义重大的不可能事件。

东财网数据显示，未引进智能风控模型之前，我国每发生三起交通事故就有一起涉嫌“碰瓷”，并且在最终的协商过程保险公司需要赔付的碰瓷个案竟超过50%，每年“碰瓷”案给我国各大保险公司带来的损高达数十亿元。在引入该项技术后，“碰瓷”事件稳步下降，保险公司得以在事实以及真相中掌握主导权。

4.2 人工智能应用于车险人伤理赔的实例分析

利用校企合作项目，有幸参与到平安财产保险佛山分公司车意理赔部的工作中，本文将介绍利用在理赔基层学习的机会，通过咨询，实地考察，翻阅文献，收集参照数据等方式所获得的人工智能应用于车险人伤理赔工作中的各种实例，并且分析其所带来的影响及其意义。

以人伤理赔为例，下列举措已经在平安车险理赔中广泛利用并且取得不俗的成绩。

4.2.1 OCR智能识别证件

只需要将身份证，驾驶证，银行卡等证件的照片上传到平安的理赔系统，点击OCR智能识别，将自动识别和提取出证件上有用的信息内容，比如身份证号码，银行卡账号等，而不需要传统的手动录入再反复校对，只需要识别出来检查有无错漏即可。以身份信息为例，将对应的身份证正反面拍照上传系统，系统会自动提取信息，自动填充身份，包括身份证号码，出生年月日，籍贯等关键信息。同时，当客户或者责任第三方不方便上门处理理赔事宜是，也可以通过拍摄清晰的证件照发给理赔员，节省了上门提交资料的时间。

4.2.2人脸识别

平安的人脸识别技术在人伤理赔中主要运用在两大板块，但只能在手持终端上实现其作用，分别针对理赔员以及伤者。

平安财产保险佛山分公司车意理赔部为每一位理赔员配置对应的手持终端，可以简单理解为专门进行理赔作业的手机，一人一机，需要安装平安理赔所需要的各种系统和APP，而进入这些软件需要刷脸，只能识别人脸并根据提示完成相应的动作才可以进入操作界面处理理赔事宜，这加强了员工的责任感以及作业规范，也避免了员工间不正当恶性行为，同时也防止手机丢失或被盗抢流入不法分子手中从事非法活动的可能。

另一方面，在发生事故后人伤查勘员需要到医院实地查勘，对符合赔偿标准的伤者提供垫付服务，需要收集伤者本人的信息并且确认，申请后拍下伤者照片，上传审核，通过后伤者需要刷人脸识别是否为本人，只要识别无误后方可领取垫付款，流程简单许多。除此之外，还有诸如声音识别，虹膜识别等智能识别系统正在紧锣密鼓开发中，其中已有部分新型识别系统应用到人上理赔中。

4.2.3智能助手

就平安而言，运用到理赔中的主要有智能语音助手，该智能助手是嵌入在平安的理赔和工作APP中的，囊括了了理赔过程中会出现的种种问题的解答，包括理赔流程、索赔所需要的材料及需要办理的手续、提供保险知识普及等，这对不了解保险的伤者而言可谓是百科全书，遇到不懂的直接可以在软件中输入，智能助手则会一一解答，伤者也不再需要每天追问理赔员处理的进度以及五花八门的保险知识。

对于理赔员而言，一方面来自伤者的提问会少很多，很大程度避免了伤者干扰其他案件进度的情况。另一方面，遇到特殊或者典型案例时，理赔员也可以通过智能助手寻求解答，利用大数据查阅案件，参考同类案件的解决方案从而做出合理的赔偿方案。

此外，智能系统还会实时跟进理赔进度，分别提醒处于不同进度的伤者或者理赔员，及时跟进处理。结案后，智能平台可以对伤者进行回访，咨询恢复状况以及采集伤者对理赔服务的满意程度，将收集到的信息反馈给公司后台，以便完善和改进理赔服务，同时向客户及伤者普及更多保险知识，一定程度上还可以提高保险保障意识。

4.2.4 损失程度智能化判定

人工智能通过模仿人类的功能和工作方式为人类提供服务，例如信息、图像识别等都是此类设备具有的突出功能；同时，它也能够跟踪人体信息并进行检测，从而分析特定数据所具有的属性，判断某主体最终的损害程度。如，员工及客户如果只受到了浅表损伤，那么他们只需要通过拍照和上传便能完成人工智能分析。若损伤属于非浅表类，那么则需要上传诊断报告或相关图像，系统也会自动识别诊断和赔偿数据，通过分析此类信息，以智能化的方式进行报价和帮助理赔员处理相关理赔工作。

4.2.5 “双录”设备

保险公司给一线理赔员配置移动终端以及双录设备，双录既录音+录影。当发生保险事故，有人员受伤住院，实地查勘的理赔员就会佩戴好“双录”设备前往医院，开启设备，采集伤者信息，固定好一手证据，有效防止骗保，诈伤等不法行为。录制结束后能够统一上传到公司理赔作业平台存档，同时，合规部门也会根据双录资料来审核员工作业的规范性并且纳入考核，能够有效提高员工的服务水平。

4.3 人工智能有一定抵御外来风险的能力

在全人类与新冠肺炎顽强斗争的进程中，金融系统积极响应，主动担起自身责任，共同助力攻坚克难。在这场看不见硝烟，的防疫战争中，保险业也在积极发挥着自身的能量和作用，并主动承担着社会责任，尽可能地维护着社会的稳定和经济的平稳发展。

2020年初，新冠病毒大面积传播，席卷全国。其中，受灾最为严重的三个省分别为湖北、浙江、广东，疫情当下，XX呼吁广大群众减少外出，积极做好防护措施。根据广东省交通管理局报告显示，广东省内各大交通枢纽车流量同比往年下降40%，环比下降68.7%。在XX的号召下，市民也纷纷响应，但这并不代表着不会有车祸发生。在管制期间，佛山市平均每天的车祸数量仍有数十起，由于疫情来得突然，各大保险公司也纷纷推迟复工，仅安排少数值班员工，就是在这种案件量持续增加，理赔人员轮班的情况下，车险人伤的结案量却节节攀升，理赔时效也保持在平均水准以上，人工智能在特殊时期的重大作用通过本次疫情发挥的淋漓尽致。

在出现疫情之后，平安产险根据国家政策要求积极调整经营政策，依托于自身的科技优势开设绿色理赔通道，不仅为客户提供了高效和便捷的服务，也尽可能地减少了理赔服务的接触，极大地推动了疫情防控工作。防疫期间，公司出台政策，将不必要的人工查勘取消，同时提醒广大客户及在车祸中受伤的人员尽量避免滞留在医院住院，取而代之的是人工智能查勘，理赔员与客户、责任第三方通过内嵌智能平台交沟通，通过视频，语音以及图像识别技术等智能程序在线上达成多方的沟通。

相关资料显示，客户可以足不出户地享受“车险抗疫专项理赔服务”，无需出门便可以办理视频理赔、专家咨询、自主报案等业务。

1.7*24小时自助报案

在发生事故之后，车主可以打开手机APP“好车主”进行自动报案，拍下事故现场照片一键上传，报案程序便能够自动完成。在防疫期间，湖北省内几乎有1/3的平安产险车险理赔案情都是经由客户自助报案上传至系统的。

2.在线视频理赔

在完成报案后，车主依旧不用亲自至现场办理相关业务，只需要通过视频形式进行理赔，理赔人员也会通过视频形式核查资料和收集相关材料，尽可能快速地赔付事故损失。若出现了人员受伤的情况，双方也可以通过视频形式进行调节，最终达成赔付协议。若出现重大案件，那么勘查员依旧会立即赶往现场进行调查，做好车主的情绪调解和控制工作。

3.在线专家咨询

如果客户在理赔过程中产生疑问，其都可以通过好车主APP和专家连线并进行咨询，智能客服也可以根据其提出的问题提供针对性的服务。在防疫期间，中国通过此APP进行咨询的车主数量已经超过了15000位。

4.绿色通道、简化流程

为了能够快速完成赔付工作，平安产险于防疫期间主动与各客户取得联系，通过减免各类卡证的方式使理赔程序得以简化。在确定了赔款金额后，保险公司方面将会以最快的速度支付完毕，结案时效提高了20%。如果一些客户因为疫情的来临出现了资金周转困难的问题，那么保险公司方面也会尽可能扩大保险责任范围，先为其进行赔付，并允许其在规定期限内补足后续材料。

5.员工无忧

平安产险的自有APP主要包括E理赔、虚拟号和微运营平台等，通过此类在线作业工具，公司能够和客户高效沟通，以线上处理的形式完成单证审核工作，几乎90%的案件都能够通过线上形式处理完毕。而且，平安产险也在防疫期间增添了新冠肺炎风险保障，国内理赔专家的人均保额达到100万人民币。公司方面不仅为客户提供了高效便捷的服务，理赔专家队伍的安全和持续发展也能够同步得以保障。

包括平安财产保险佛山分公司在内的各大保险公司在本次疫情中处理车险人伤理赔任务时效得到XX和社会的广泛认可。

5 人工智能对车险人伤理赔的意义

有的人会困惑，保险理赔得到人工智能的加持，会变得无所不能吗？答案是否定的，但能够确定，人工智能的出现和大范围使用使得保险行业在自身基础上开始发展和创新，在科技大革命的大趋势下顺流而去，而非成为科技时代巨轮下的冤魂。那么人工智能跟保险行业的交融又彰显了什么意义呢。[12]

首先，对于投保了车险的客户来说，当不慎发生事故，出险人员伤亡时，自己无法在短时间内凑到足够的医疗费用，保险理赔环节的“垫付，预赔”可以解决客户的燃眉之急，救援任务几乎是珍分夺秒，换言之，钱凑越快越好，但就是这样危机的关头，在传统保险理赔作业中也必须经过上级领导的层层审批才可以将垫付款，预赔款支付出去，审核过程无非就是几大机械性操作，却又是不得不得审。这机械性的操作，只需要将操作步骤编写为程序运用到人工智能上，再合理设置一到两个人工审批，大大缩短了审批链，解决客户的燃眉之急，体现了保险公司对客户认真负责，处理事情一点都不含糊的表现，增强业务的可持续发展性。

对伤者而言，主要体现在住院期间的垫付，预赔以及出院后整案的理赔上，垫付与，预赔基本与上述一致，出院后的理赔涉及到整个案件的所有损失费用和赔偿款的计算，多少单证需要审核需要计算，多少资料需要核实，如果一位理赔员负责多个案件，可想而知理赔的时效以及赔偿款是否合理都需要打个问号，而只需要将单证扫描后上传系统，人工只能就可以帮你归类并核实单证有效性，既方便了理赔员，又促进理赔时效，不仅在伤者住院期间有及时的救治，伤者出院后又能很快收到合理的赔款，充分体现了保险公司对伤者的服务理念，也在一定程度上杜绝了黄牛介入到伤残案件中，加大理赔难度。

对于保险公司而言，人工智能的投入成本要远远小于人工，在成本降低的同时又能提高服务水平和理赔时效，典型的鱼和熊掌兼得，何乐而不为，并且有数据显示，运用人工智能处理理赔事宜，人均医疗费用大幅度降低，而环节自动化程度却显著提升，提升幅度甚至达到了60%，数据就是最好的佐证。[13]

对社会而言，保险公司相对于其他企业，社会影响力更好，社会责任更加重大，如果能在保险界为国分忧，承当更多的社会责任，对于整个公司乃至整个行业的声誉而言都将得到社会的认可，届时人们对保险的观念是否还会跟现在一样不坚定呢？

6 展望及挑战

通过分析国家政策和科技发展水平，结合当下保险行业面临的各大问题，分别阐述人工智能应用在车险人伤理赔的展望以及所面临的挑战。

6.1 展望

在国内政策红利出现之后，各行业都十分重视新技术的发展和应用问题。而且在资本不断进入后，技术发展速度也随之加快。[14]可知，在未来的行业发展进程中，人工智能将会对保险等行业领域起到明显的推动作用。

1.得益于政策红利，行业关注度提升。中国十分重视人工智能的发展及使用，有关此方面的政策内容也在逐年更新。

2.人工智能技术的飞速发展。人工智能实际上并不是一个新兴概念，在数十年的发展中，人工智能系统已经逐渐趋于成熟。近年以来，人工智能的增长速度突然提升，之所以会出现这种情况，是因为云计算、大数据等先进技术也得到了同步发展，其核心在于数据和算法的进步。

3.提高保险行业运作效率，克服其传统缺陷。在引入人工智能模式之后，传统保险公司中固有的一些问题也将会随之迎刃而解。例如对于传统模型而言，被保人若要购买保险，其必然要经历十分复杂的环节和处理工序，这种处理方式费时费力，透明度不够，用户并不能够较为直接和快速地了解到自己所要购买的保险品种的具体情况。而在人工智能出现之后，这种问题便能够得以迅速解决。

4.要在保险行业中发展人工智能技术，资本的支撑是不可或缺的。近年来，人工智能技术得到了较为完善的发展，获得了资本市场的极大关注。虽然和发达国家相比，中国保险行业和人工智能模式的融合尚存在欠缺，但是其发展趋势却十分可观。人工智能在保险行业的发展得到了较为良好的促进，国内保险公司预计将会针对此方面的工作投入大量的研发资本，从而进一步凸显此种趋势。

6.2 挑战

人工智能的发展和完善会给保险行业带来十分巨大的影响。近年来，越来越多的保险公司都意识到了人工智能所具有的巨大力量并增强了对此类技术的研发力度，期望本公司的产品能够具有更强的人性化优势，从而提升用户体验和企业的运营效率。不过就当前情况而言，保险行业和人工智能的融合过程并不会一帆风顺，现实的挑战依旧存在着。[15]

6.2.1 真智能VS伪智能

在保险行业领域中，许多保险公司都会在宣传过程中加入人工智能元素，表示他们能够立足于客户的需求进行产品开发。但是真正实现人工智能的公司却是少之又少，他们只做到了根据用户需求进行产品信息推送，而且此类产品还是已经提前指定的几种。真正的人工智能应该在环境不断变化的进程中采用正确的计算机算法对大数据进行反应和深度学习，从而对网络环境做出判断，从而实现既定的功能目标。

6.2.2 传统保险业务的市场危机

在人工智能发展相对完善的阶段，市场中因为人类本身引发的事故数量将会明显下降，保险行业的市场也会面临着较为巨大的变动。目前，人们普遍认为人工智能将对财产保险市场产生更大更深更远的影响。

6.2.3 技术和人才成熟度问题

人工智能目前正处于持续发展过程中，其形式依旧是一种新兴技术，并未和保险行业达成完全融合。人们当前所见的保险系统依旧停留在初级发展阶段，人工智能的融合和学习需要大量数据的支撑和训练，这并不是一个能够迅速完成的任务，至少人才储备就是其中极为重要的一个条件。[16]不过就目前情况来看，虽然一些工程师具有深厚的软件知识，但是其未必了解保险行业的变化和发展，而熟悉保险知识的人才却又并不一定拥有编程知识，人才队伍的稀缺已经逐渐成为了各公司不得不注意的发展问题。

6.2.4 数据缺乏和割裂性严重

在保险行业的发展过程中，人工智能技术的应用需要大量用户数据的支撑。但是一些保险公司刚刚创立，其拥有的用户数据远远不够构建一个人工智能数据系统。而且，保险公司的数据本来就是公司内部不可外传的机密，并不能大肆共享。无论是传统或是新兴的保险公司，其与人工智能进行融合过程中的问题一直较为复杂，目前还未有公司能够提供足够完整的用户信息数据。

6.2.5 产品运作责任问题

因为科技发展也具有较大的变动性和不可靠性，智能系统的设计缺陷也同样可能随时出现。因为人工智能产品所具有的特殊性，其运行和使用过程中的纠纷是难以避免的。如果不加以注意，那么各公司的理赔过程甚至可能变得更加复杂。

6.2.6 保险行业的应对缓慢

立足于国外保险公司的发展角度进行研究可知多数保险公司已经开始完善人工智能技术布局工作，不过中国的传统保险公司却并未开展此类工作。就当前情况而言，风险投资是中国保险公司的主要资本投入源，和非保险行业的同类工作相比，保险公司自身的业务熟练度更高，也更为熟悉整个行业的价值链。所以此类公司对人工智能的投资也就显得尤为重要，也更有价值。

6.2.7 社会伦理问题

在大数据等技术的驱动之下，当代的互联网环境得到了进一步发展。随着大数据的不断积累，有关客户信息隐私的问题和矛盾逐渐显现，使数据资源开发工作遭遇难题。[17]而人工智能的出现却能够更加有效地缓解此类问题。而且，人工智能的应用只是一种具有正向作用的探索，并不能认为这是一种放之四海皆准的工具。例如在保险行业融合人工智能功能之后，弱势群体的处境也会更加艰难。他们更容易患病，索赔率也更高。虽然从商业角度来看这种运行方式比较合理，但是从社会公平性角度来看，这种涉及社会伦理的问题依旧有待商榷和探讨。

7结论

本文通过实践，运用掌握的一手数据，结合当下局势，对比了有无人工智能参与的车险人伤理赔模式，从不同角度说明了人工智能对车险人伤理赔的影响，体现了保险公司对科技附着度不断增加的趋势，并且将加大人工智能在车险人伤理赔中的应用，不断探索理赔作业中的空白部分，通过人工智能充分释放人力资源，优化保险人才结构。

然后，通过本次调研，仍然反映出人工智能在车险人伤理赔中不成熟的一面。人工在前，智能在后，说到底人工智能之所以智能，是人工赋予的。因此，人工智能可以发展多高多远，也大致取决于人才的更新迭代。就目前而言，保险公司在车险理赔投入的时间和经历越来越多，应该更加聚焦于科技人才的培养和引进[18]。与此同时，当人工智能技术逐步成熟，也不能忽视车险人伤理赔员工的专业技能和知识的强化，正所谓道高一尺，魔高一丈，新型人伤诈骗案件也势必层出不穷，甚至瞒过人工智能系统，在大力发展人工智能的技术的同事也要兼顾专业理赔员的技能培训。

人工智能的涵盖在于精而不在于多，不能一味追求人工智能有多么全能，而应该重视人工智能在实际车险人伤理赔中可以解决什么问题。

参考文献

朱进元.保险科技[N] .中信出版集团,2018(04).
章小兵,侯立胜.人工智能赋能车险人伤理赔的思考[J].上海保险,2019(02):56-58.
高峙.财产保险利益研究[D].湘潭大学,2005.
姜成峰.借鉴海外经验破解车险理赔难[N].中国保险报,2013-05-16(008).
赵甜.发达国家车险市场管窥[N].方正金融研究院研究员.
朱南军.人工智能与车险理赔风控[N].中国银行保险报,2019-12-20(006).
欧阳卫民.保险业要为广东走在全国前列做贡献[J].金融经济学研究,2019,34(05):3-9.
田泖.车险理赔风控新趋势——智能化、模型化[N].中国保险报,2017-09-13(006).
卢颖荣.论车辆保险人伤理赔的管理[J].保险职业学院学报,2012,26(04):33-36.
Keith H. Coble,Thomas O.Knight,Rulon D.Pope,and Jeffery R.An Expected-Indemnity Approach to the Measurement of Moral Hazard in Crop Insurance[J].American Journal of Agricultural Economics.Vol.79,No. 1,Feb,1997.
尹铭.人工智能等新技术在保险业的运用与展望[J].清华金融评论,2017(12):44-46.
杨娉,尹江鳌,李根.车险人伤理赔存在的问题及对策研究[J].南方金融,2012(01):64-65+16.
贾丽萍.车险人伤案件理赔管控现状、问题与对策[J].中国保险,2010(10):47-49.
肖云,周辉.车险人伤理赔中的“囚徒困境”[J].科技经济市场,2013(06):56-58.
尹芹,鲁晓丽,李璐燕,俞群俊,何梅.某财产保险公司理赔中心车险人伤理赔的问题研究[J].现代商业,2018(08):171-172.
Moschini G and Hennessy D.A. Uncertainty,Risk Aversion and Risk Management for Agricultural Producers [J].American Journal of Agricultural Economics,
孙春英.对车辆保险人伤理赔管理的一些思考[J].经济师,2015(02):67-68.

李伟群.从车险巨亏透视当下我国人伤理赔问题所面临的困境——以上海市理赔乱象的根源分析与制度重整为中心[C].保险法前沿（第二辑）:中国法学会保险法学研究会,2014:95-106.