深度探索：保险行业的数字化转型与AI技术的融入

在传统的保险销售模式下，运营中心的业务集中化在疫情冲击下受到极大限制，而线下渠道则陷入了停滞状态。此现象促使保险公司深度认识到科技在业务经营上的推动作用，并积极展开保险业务的线上化转型。

然而，尽管人工智能（AI）的应用在许多行业中都显得十分深入，但在保险行业的应用仍然相对较浅。保险业的发展历程已经几百年，这使得保险精算累积了大量的规则性逻辑，对AI的使用必须与这些基础逻辑相结合，才更符合保险行业的特性。然而，当前许多科技领先者在过度追求技术进步的同时，却忽视了有效利用行业积累多年的经验以及与行业需求的结合，导致依靠数据开发的风控产品偏离市场预期。因此，保险公司正在不同程度地增加对线上数字化、智能化服务的投入，以提高用户体验并增强企业对特殊事件的抗风险能力。

AI在保险行业的应用标准应以对业务的有用性为关键。例如，理赔风控模型应在尽可能短的时间内识别出10%的异常情况，然后对这10%的数据进行分析并调整参数，从中筛选出5%的确定数据，最终将效率提升到95%以上。这5%的数据可以通过精算的经验进行分类报告，从而达到预定的目标。

保险公司的不同部门有着不同的需求。营销销售部门需要识别出可能购买其产品的目标人群；核保部门的目标是减少风险人群的进入；核赔部门需要防止不良行为的发生；而保险精算部门则需要借助AI发现普遍性风险规律。通过AI的支撑，保险行业的风险保障目标创新速度正在逐渐加快，迭代周期也在逐步缩短。

知识图谱可以改善保险业务的运行。人工智能的结构可以分为三层：基础层、中间层和应用层。基础层是人工智能产业的基石，包括人类感知和行为能力的替代硬件及软件，如传感器、AI芯片、数据资源、云计算平台等。这一层的技术从工业时代至今一直在不断传承和发展。

应用层则是基础层和中间层集成后，针对实际问题提供的解决方案，这是一种整合，许多企业都在致力于这方面的应用，如各类智能机器人。

然而，连接这两者的是中间层，即知识图谱。在基础层上加入不同的知识图谱，就可以生成不同的应用层。例如，如果我们在基础层上加入物种识别图谱，就可以生成智能安保；如果加入保险关联图谱，就可以形成智能保险。

保险行业的数字化转型和AI技术的融入，是行业发展的必然趋势。然而，要真正使这两者发挥出最大的效益，必须以业务需求为导向，充分利用保险行业的多年经验，与AI技术深度融合，才能够创造出真正适应市场需求、符合行业特性的新型服务模式。这不仅可以提高用户体验，也能增强保险公司对各类风险事件的应对能力，从而推动整个保险行业的持续发展。