众安保险孙谷飞：数据开放和隐私安全并非悖论

本篇文章1131字，读完约3分钟

我们的记者苏翔宇

近日，中安保险数据智能中心总经理孙在2019年世界人工智能大会上表示:“保险公司不仅要丰富结构化场景数据，还要加强与其他行业的数据交换。数据公开和隐私安全并不矛盾。利用联邦学习技术的数据隔离特性和加密机制，可以有效解决不同公司之间的数据共享和联合建模问题，消除隐私泄露风险。”随着人工智能的发展，数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等技术已经逐渐应用到保险营销、承保、承保、承保、客户服务等业务环节。简化流程，降低逆向选择和恶意保险的风险，使理赔服务更加便捷透明，避免人为调整的干预，实现保险公司成本降低和效率提高，给用户带来更好的体验。

孙说:“ai智能保险服务平台的成功创建，体现了人工智能技术已经渗透到保险业务的全过程。这是一个新的保险时代，人工智能无处不在。”

Ai+保险，最明显的变化在于用户体验。在用户更加关注的核保理赔场景中，智能核保改变了传统手工核保的几页纸的医疗专业问题，通过简单的人机对话，可以判断客户的身体状况，给出准确的核保结论。

2019年上半年，中国平安保险拥有3.5亿服务用户和33.3亿份保单。巨大的保单增长使得风险控制的效率和相应的核保索赔面临挑战。孙指出，风险控制是网络保险的核心工程，在用户最终体验的背后，是一个以人工智能技术为支撑的保险风险控制系统。“基于大数据，中安利用知识地图、图像识别等技术提高风险控制的精细化和自动化程度，实现‘高效、精细、真实’等新的保险风险控制要求。”

构建知识地图就是让机器形成认知能力，让人工智能理解保险。中安知识地图技术包括1500多万份医学知识地图记录，通过结构化和精细化的数据，加快了保险公司的数字化进程，提高了承保理赔的效率。知识地图有三个技术特征:首先，数据是高度结构化的。数据一致性得到提高，并具有消除歧义的功能；其次，降低数据维护成本。同一数据系统满足风险控制、咨询、产品推荐等环节的需求；最后，人工智能智能推理。有效提高风电控制等环节的智能化和自动化水平。

在医疗保险中，知识地图提供了传统规则引擎所不能支持的二级推理能力，并将相关性判断扩展到“药物-症状-疾病”三大类，更符合医生“对症”和“病因相关”处方并存的情况，还可以减少规则数量，快速稳定地提高理赔效率。

孙还在世界人工智能大会上呼吁，“保险公司不仅要丰富其结构化场景数据，还要加强保险公司与其他行业之间的数据交换。数据公开和隐私安全并不矛盾。利用联邦学习技术的数据隔离特性和加密机制，可以有效解决不同公司之间的数据共享和联合建模问题，消除隐私泄露风险。”通过人工智能与其他学科的交叉融合，可以解决隐私保护与人工智能数据需求之间的矛盾，打破数据壁垒，使保险的未来真正变得更美好。

(编辑白宝玉)