想必很多人都有这样的体验，在现实生活当中自己总是想买保险却又在买保险这件事情犹豫再三，甚至最后干脆不买了。究其原因就是保险行业的的痛点实在俯拾皆是：代理人素质低、条款复杂、产品需求不匹配、理赔难、过度营销……每一条都让消费者望而却步，也让保险行业从业者头痛不已。而AI的入局，虽不说能够短时间之内将问题全部解决，但确实能打破传统保险业的“玻璃屋顶”。
1、差异化定价逐步成为可能选项
“我开车少，平常遵守交通规则，一年很少违章，为什么还要和别人交一样的保费？”传统“一刀切”式的车险定价不仅让车主困惑，也让保险行业思考，如何才能如何让客户的风险状况与保费相匹配？
人工智能在保险业的试水，“从人”本身入手，采用大数据分析，对不同的投保人进行差异化定价或者说精准营销。
去年，蚂蚁金服保险数据科技实验室推出的“车险分”，可以对车主进行精准画像和风险分析，量化为300—700不等的车险标准，分数越高代表风险越低。
比如，已婚已育人群的风险往往比单身人士低；长期在两个地点之间往来的人群，比没有固定出行线路的人群要低。类似这样通过一系列不同车主包括驾驶习惯在内等多维度因子的考量，保险业总体的精准定价能力得到提高。
对客户个人来说，可以进行最匹配其自身情况的投保，避免不必要的支出；对企业来说，提供更有竞争力的服务和价格，可以使它们在自由市场之中实现从亏损到盈利的转变。
2、AI反欺诈能力破局传统人工识别
人工智能在我国保险业的反欺诈运用中同样添了一笔。保险人士曾做过估算，目前我国因保险诈骗产生的费用占保险公司支出费用的15%—20%。
美国金融科技公司ZestFinance，利用机器的深度学习，从传统反欺诈的脆弱点着手，通过机器收集大量异构、多源化信息，形成共享库。之后，发挥机器学习的功能，搭配模型算法技术，可以从传统历史数据中量化抽取风险特征指标，建立人工智能反欺诈模型。
这一模型已经在国外的银行业实现了实时在线对交易数据进行欺诈识别。但事实上，在国内，目前将人工智能的深度学习技术与反欺诈相结合的应用还比较少，如果未来国内保险行业能引入这一技术，无疑将向市场健康化发展迈进一大步。
3、AI搭配共享经济模式建立理赔资源云平台
中小企业保险企业由于规模，人力资源，品牌效应等的不足，在运营成本和客户服务两者之间常常难以取舍。以车险为例子，在进一步的车险降费之后，保险公司收的保费减少，而保险责任却增加，保险行业老三家的竞争优势更为明显，中小险企由于较高的赔付压力盈利颇为艰难。
AI+共享经济的新模式，通过互联网大数据，人工智能处理车辆出险查勘派单、赔付等流程，为中小保险公司机构、人员配置的瓶颈问题开辟了新的道路。2017年12月18日，北京地区行业车险理赔共享服务网点正式启动。此前，“中保协”牵头，蚂蚁金服、滴滴参股的“中保车服科技服务股份有限公司”也采用了共享经济模式，拟打造一家开放式共享的互联网车险理赔平台，服务对象直指中小财险公司。
过去，中小保险公司服务网点网点全面覆盖和人员产能不足之间的矛盾得到了一次全新意义上的解决，这些新生企业或不会再为理赔能力跟不上而被客户抛弃。
4、虚拟代理人喊话去掉尾大不掉的复杂机构
面对现实世界当中千变万化的财富和风险情况，尽管保险正变得越来越复杂，但保险机构或可以趋向越来越精简的模式。在互联网和现代科技工具的作用之下，保险行业的服务能力渐达饱和，引入AI虚拟保险代理人代替产能较为薄弱的机构，可以让过去保险业尾大不掉的局面大为改善。
美国保险公司lemonade，采用名叫“Maya”的人工智能程序为投保人计算保险利率。“Maya”可以完成回应消费者的咨询，对保险条款进行解读，发送保险计算报价等一系列传统保险代理人的主要工作内容。
当然，AI的作用不仅仅是代替，还是在职业能力上新量级的提升。人工智能可以通过数据的录入和训练迅速成为保险专家，做到专业的人工代理人所无法做到的定制化保险产品。
马萨诸塞州的保险科技创业公司Insurify推出的线上保险代理智能机器人Evia，通过用户提供的一张车牌照片可以为客户提供量身定做的保险推荐，其具体的过程是：公司人工智能系统接受照片—开始搜索保户的个人纪录—判断其个人信息和驾驶记录—最后，将用户风险特征和保险公司便好进行智能匹配。Evia 所完成的每一份保单都是私人定制，并将解决客户问题的过程一步步推至完美。
不管是向所有保险客户都出手低保障、高收益率的同一类保险产品，还是依靠人工经验来区别保险诈骗等等，站在现在看，都属于保险业粗放发展的突出表现。而人工智能的入局将使保险业更加专业化，同时带来中国保险业市场由粗放走向精细。在人工智能帮助保险公司细分服务、细分市场、细分群体之后，保险业这个朝阳产业将有望在社会上散发更温暖的阳光。
