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3秒確認理賠並支付 保險業釀巨大變革

智富月刊 標誌 智富月刊 2017/5/25 撰文者:賀先蕙

金融業因為累積龐大的數據,預料將是最快受到人工智慧衝擊的產業。高盛證券(Goldman Sachs)就估計,到2025年為止,人工智慧將可為全球金融產業創造每年逾新台幣1兆元的額外收入或成本撙節。這些「額外收入」會創造什麼樣的商機?「成本撙節」又將衝擊哪些舊有的金融營運模式?

從弱特徵數據評估用戶的信用
比傳統銀行更能降低逾放率
當金融業開始運用人工智慧發展新的營運模式,科技與金融的界線將愈來愈模糊。舉例,中國電商龍頭阿里巴巴旗下的螞蟻金服,創立2年半來已發展出支付寶、芝麻信用、餘額寶、花唄等子品牌,提供第三方支付、線上融資、理財投資推薦等十餘種服務(詳見圖1),2016年淨利估計達人民幣數十億元,重點是這些服務都根基於人工智慧的演算法。

第一金全球FinTech金融科技基金經理人唐祖蔭指出,螞蟻金服徹底顛覆了傳統銀行業行之有年的經營模式。其中,最重要環節就是個人信用的取得、評價。「現在如果要在螞蟻金服上借錢,個人信用的評價、取得方式,都跟過去向銀行借貸的方式完全不同!」

過去銀行借貸,消費者要提供個人薪資證明、帳戶餘額、還款紀錄等「強特徵數據」。創新工場董事長李開復在《人工智慧來了》一書中分析,事實上,在個人信用的冰山下,還藏有海量的「弱特徵數據」,例如歷年來的各種交易紀錄、網拍的好評與差評、在網路上的發問等。螞蟻金服透過演算法、加上每個用戶在阿里巴巴歷年來經由交易留下的各種數據,取得傳統銀行業無法接觸到的「弱特徵數據」,藉此評估一個人的信用狀況、理財需求,從而發展出各種線上金融服務。

2015年螞蟻金服推出的「芝麻信用」,就是透過分析一個人的信用歷史、行為偏好、履約能力、身分特質、人脈關係等5個面向,決定一個人的「芝麻分」(即信用分數),介於350至950之間。而若分數達600分以上,就有機會可以使用同集團子品牌「螞蟻花唄」所推出的消費信貸服務。

特別的是,「芝麻分」是一個動態的信用分數,隨著用戶在支付寶上的付款行為、淘寶上的拍賣、是否有實名認證等,都會影響芝麻分的高低。而螞蟻金服也可以透過分析芝麻分高低與花唄還款狀況,來持續改善逾放率,這些都是傳統銀行業透過「強特徵數據」無法做到的。市場因此推估,螞蟻金服上市後,市值可達750億美元,將成為比美國高盛集團市值更高的金融帝國。

從核保到理賠統統可透過AI完成
新創保險公司毋須雇用保險業務員
5月6日在波克夏. 海瑟威(Berkshire Hathaway)公司的股東會上,股神巴菲特(Warren Buffett)談到自動駕駛對波克夏.海瑟威公司保險業務的影響。「如果無人卡車成為普及,一定是因為它們比較安全,這意味著汽車相關損失所造成的整體經濟成本將下降,也意味著Geico(波克夏.海瑟威旗下之保險公司)的保費收入會下降!」

巴菲特提到的衝擊只是冰山的一角。運用人工智慧,保險業從投保、核保到理賠,從產險到壽險,都將產生巨大變革。「我認為保險業是deep learning(深度學習)和大數據運用下,最大的受益者跟受害者。因為保險商品從古自今就是個數據產業。當數據來源、分析和解讀方式出現變化,保險業肯定首當其衝。」唐祖蔭分析。

變革會有多大?美國去年9月上線的新創網路保險公司Lemonade,就是最好的例子。這家公司上線100天時,就賣出2,000張保單,主要販售家庭及租屋險(類似台灣的家庭綜合保險,只提供住家裝潢、家電及財物之保險),由於費用結構簡單,家庭險每月25美元、租屋險每月5美元,讓Lemonade有80%的保戶第1次買保險就選擇了這家新創公司。同時,這家保險公司沒有保險業務員,投保全透過網路或手機申請。甚至沒有核保人員,透過人工智慧就能核保。更驚人的是,連理賠都是透過人工智慧處理!根據《經濟學人》(TheEconomist)報導,去年底,一位Lemonade保戶透過手機App,申請一件外套遭竊的理賠,該公司人工智慧理賠系統確認保單內容,再運算18個防詐騙演算法後,僅3秒鐘就確認理賠並支付金額,速度之快,創下世界紀錄!

像Lemonade這樣的新創公司,吸引創投業者捧著資金想入股。2015年,在Lemonade連網站都還沒架設完成時,就已經獲得中國紅杉資本1,300萬美元的融資。去年底,再獲得谷歌等公司3,400萬美元注資。

未來在車險方面,因為車聯網服務興起,UBI(Usage-Based Insurance,駕駛行為計費)保單已開始改變保險公司的收費方式、以及消費者的使用習慣。過去,車險的保費是按照性別、年齡、車種、顏色等制式、固定的資料計費。在結合車聯網裝置後,透過行車紀錄器或手機App記錄車主的行車習慣(例如是否經常超速、急煞等)、里程,保險公再根據這些資料決定保費。去年5月,泰安產物保險就在台灣推出第1張車聯網UBI車險保單。未來,當車聯網及UBI保單更加普及後,行車相關數據累積到夠大量時,車險公司也可以比照Lemonade,連理賠都用人工智慧的電腦來處理。

隨著人工智慧和機器學習演進,目前已有對沖基金的投資策略是由人工智慧的電腦決定,取代了傳統的基金經理人。這樣的操作模式與傳統對沖基金用電腦模型決定交易策略有何不同?首先,真正的AI基金從投資決策到交易完全透過電腦決定,以總部設在香港的AI對沖基金Aidyia為例,創辦人格吉爾(Ben Goertzel)在接受《連線》(Wired)雜誌專訪時強調,「即使我們都死了,它(指AI電腦)還是可以繼續交易下去!」其次,透過機器,交易程式可以自我學習。過去計量基金的交易程式需要靠基金經理人監看、隨市場狀況來改善程式。但是AI對沖基金的程式卻是自我學習、改善,只要程式寫得夠好,系統會隨時間日漸強大。

不過,李開復指出,創新工場近年接觸很多AI基金,發現這些基金共同的問題就是規模無法擴大。因為只要規模增加,就會稀釋原本基金的報酬率。此外,當市場多數機構投資者都採用AI模型時,資本市場也將出現明顯變化。美國「Price Action Lab」部落格版主哈里斯(Michael Harris)在接受《Smart智富》月刊專訪時強調:「目前要猜測(AI)整體的影響還太早,但可能的方向是,當AI被更廣泛採用、市場效率提高時,市場整體波動會降低。但是波動偶爾會加劇,以應對典範的轉變(regime change,指市場風格的改變,例如從追逐成長股改為價值股)。」

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