近年來，保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展一直備受關(guān)注。作為金融行業(yè)中至關(guān)重要的一環(huán)，保險(xiǎn)不僅承擔(dān)著風(fēng)險(xiǎn)分散和資產(chǎn)配置功能，還對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定與可持續(xù)發(fā)展起到了十分積極的推動(dòng)作用。而如今，在信息技術(shù)迅猛發(fā)展的時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)分析技術(shù)已然成為引領(lǐng)未來風(fēng)向的核心力量。

在過去, 傳統(tǒng)保險(xiǎn)模式主要依賴于精算師根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行理賠評(píng)估、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和價(jià)格制定等工作。然而, 隨著大數(shù)據(jù)、人工智能及云計(jì)算等新興科技應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域, 以往單純依靠人工處理海量復(fù)雜數(shù)據(jù)顯得捉襟見肘. 數(shù)據(jù)分析技術(shù)因此被廣泛運(yùn)用到了保險(xiǎn)行業(yè)之中，并取得了舉足輕重的地位。

首先從市場(chǎng)營(yíng)銷角度看, 基于消費(fèi)者畫像及行為習(xí)慣構(gòu)建出更加準(zhǔn)確客觀全面 的用戶需求預(yù)測(cè)模型；其次是從風(fēng)控管理方面考慮, 則可以利用大規(guī)模實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)快速診斷潛在風(fēng)險(xiǎn)并采取相應(yīng)補(bǔ)救措施; 再者則是通過精準(zhǔn)報(bào)價(jià)服務(wù)提高效率同時(shí)滿足客戶多元化需求……

事實(shí)上這些只是冰山一角：隨著區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等前沿科學(xué)技術(shù)逐漸深入到我們生活方式當(dāng)中，它們所帶來變革將進(jìn)一步改變整個(gè)商業(yè)流程甚至產(chǎn)生全新商機(jī)——比如基于車載傳感器收集駕駛員安全記錄再結(jié)合自動(dòng)索賠系統(tǒng)即無須第三方介入就可完成理賠程序…… 這種“黑盒子” insurance 投放策略正在逐步打開.

但值得注意: 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路上也存在挑戰(zhàn). 對(duì)龐雜多樣源自外部或內(nèi)部來源信息進(jìn)行有效治理呢？ 如何平衡公共利益和私密性問題? 又有哪些法規(guī)政策需要跨界協(xié)調(diào)?

尤其許多專家認(rèn)同一個(gè)觀點(diǎn): 踐 行責(zé)任 AI 是必經(jīng)之路! 不管怎么說都不能把所有判斷權(quán)交由AI 算法完