十多年来，财产和意外伤害保险公司一直在寻求数字化转型，以保护其综合比率并扩大市场份额。人工智能代表着一个强大的新机遇，可以自动化和简化工作流程、管理风险并提高盈利能力，但大多数保险公司难以从试点项目过渡到在生产环境中部署人工智能。要构建保险公司可以信赖的、能够运行核心业务流程的人工智能模型，他们必须基于三大支柱构建人工智能战略，以确保人工智能输出的准确性、一致性和可解释性。
这种转变的紧迫性已不再是纸上谈兵。监管机构已明确表示：保险公司必须对每一项人工智能支持的决策都保持健全的治理和文档记录。随着各州迅速采纳这些框架，并经常增加自己独特的要求，向生产级人工智能的转型已成为一项至关重要的任务。
在本博客中，我们将探讨这三大支柱，以及 Cloudera 如何帮助全球最大的保险公司利用人工智能做出符合检验标准的决策。
人工智能在保险业的机遇
人工智能有潜力变革保险业的诸多工作流程：
智能核保。保险公司需要通过从静态模型转向更准确、数据驱动的风险评分来降低赔付率，并减少核保成本。生成式人工智能和智能体人工智能能够捕捉复杂申请中的细微差别和上下文信息，综合数据，并在几秒钟内做出决策。
理赔速度。理赔员经常需要处理大量首次损失通知 (FNOL) 文件和照片，这些都需要人工分类和分流。通过使用人工智能来汇总和分类理赔，保险公司可以显著降低行政负担和运营成本。
欺诈预防。传统的基于机器学习的欺诈评分在理赔被标记后仍然需要大量的人工调查工作，导致处理时间过长，客户体验不佳。人工智能可以提供标记背后的原因，识别不同数据集中的模式，并缩短处理时间。
灾难响应。虽然世界各地的保险公司都在应对日益增多的突发性灾害事件，但由于需要等待灾后人工损失评估，灾害响应常常被延误。人工智能可以整合实时数据和图像，使保险公司能够在事件发展过程中动态模拟影响，从而实现主动资源分配和更快速的投保人支持。
人工智能的潜在价值显而易见，许多保险公司正在开展人工智能试点项目或在特定领域部署人工智能，以验证其价值。然而，保险业面临着来自审计、诉讼和争议的严格审查，每一项人工智能决策都必须具有可解释性、准确性和一致性。部署符合监管可解释性标准的人工智能存在诸多技术障碍。
符合监管要求的人工智能决策的三大支柱
为了克服在企业级规模部署人工智能所面临的技术、业务和监管挑战，保险公司应基于以下三大支柱构建符合监管要求的人工智能决策模型。
真实性。人工智能决策的质量、准确性和一致性很大程度上取决于其训练所用的数据。大多数保险公司都在管理分布式数据环境，包括传统数据仓库、云端和本地数据湖，以及针对各种业务流程的独立解决方案。每个数据孤岛都包含重要的投保人和组织数据，这些数据对于人工智能的成功至关重要。
为了信任这些数据，保险公司必须掌握数据的端到端溯源信息：他们应该能够了解原始数据的来源、移动和转换的频率和地点，以及在整个组织内被使用的方式和地点。
控制权。保险业人工智能面临的核心挑战之一是：大量敏感数据存储在企业内部或私有云环境中，而大多数人工智能的开发、训练和部署都在公有云中进行，这造成了数据和模型之间的鸿沟。为了生成符合监管要求的人工智能输出，保险公司必须开发更准确、更具确定性的模型，方法是使用组织内 100% 的数据进行训练，同时遵守内部治理、风险和合规 (GRC) 框架以及外部数据隐私和安全监管要求。
可辩护性。 在保险等诉讼频发的行业中，人工智能治理必须远远超越可解释性。每一项人工智能决策都必须经得起法庭的检验。当人工智能做出决策时，保险公司必须能够重现人工智能模型、输出结果以及其所基于的底层数据视图。保险公司需要对数据和人工智能生命周期进行端到端的可见性和可审计性管理，对数据和模型进行有效管控，并确保整个数据资产的安全，以符合行业标准的可辩护性要求。
Cloudera 提供数据和人工智能平台，实现符合监管要求的人工智能决策
Allianz Australia 等保险公司使用 Cloudera 来整合客户数据、运营数据和外部数据，从而训练能够预测恶劣天气事件潜在影响并主动应对的模型。Cloudera 的平台基于三大支柱构建，旨在提供符合监管要求的 AI 决策。
通过端到端的血缘关系建立对人工智能的信任。Cloudera 提供跨每个数据源和系统的自动化端到端血缘关系，因此数据团队和监管机构可以轻松地从数据源一直追踪到最终使用。
利用私有人工智能保持控制。借助私有 AI，保险公司可以利用其 100% 的数据构建和训练模型，因为整个 AI 生命周期都在其防火墙后的私有环境中运行。他们还可以在安全的环境中直接在其数据上部署和运行模型。因此，AI 决策基于组织环境，从而在不影响安全性和治理的前提下，实现更准确、更一致的 AI 输出。
利用统一的数据架构部署可防御的 AI。Cloudera 的统一数据架构为您的整个数据资产提供一致的安全性、治理和数据访问权限，确保 AI 工作负载的可见性和透明度。模型、输出以及生成它们的底层数据状态都很容易重现。
这些功能共同构成了一个平台，使保险公司能够安全地从 AI 试点过渡到生产级 AI，从而变革承保、理赔、欺诈、灾害应对等流程。
对保险业而言，人工智能转型刻不容缓
保险是一种以风险管理为核心的商业模式。人工智能为保险公司提供了优化该模式、显著降低综合风险比率、提升利润率和促进增长的最佳契机之一。然而，成功的关键在于降低人工智能带来的新风险。通过在信任、控制和可防御性这三大支柱上构建人工智能，保险公司可以降低风险，并在其业务范围内提供符合监管要求的人工智能决策。
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