泰国KWI大众保险控股集团首席技术官(CTO) 高飞
近年来，人工智能技术的边界不断被推进，这种技术的渐进式发展，在过去几年中取得了显著的进步。从文本到图像，再到视频，智能模型变得越来越复杂，应用范围也越来越广泛。这些技术的突破不仅展示了人工智能领域的快速进步，而且揭示了其具备颠覆人类传统认知和工作方式的潜力。如今，AI技术能够生成逼真的图像，能够生成电影特效般的视频，展示了创新的可能性，并为各行各业提供了新的动力。
特别是在保险等金融行业，这些技术的应用正在开创新的业务模式，提高运营效率，降低成本，并提升客户服务体验。从风险评估到理赔处理，智能模型的应用使得保险业务流程更加自动化和精准，大大提高了操作效率和决策质量。此外，通过深入分析客户需求和市场趋势，智能模型还能帮助保险公司开发更加个性化的产品和服务，进一步增强其竞争力。
本文旨在探讨智能模型在保险行业中的应用及其潜在影响。通过深入分析技术特性、行业应用案例以及未来趋势，希望为保险行业的智能化应用提供有价值的洞见和思考，从而为行业的创新和发展做出贡献。
一、图像和视频技术发展概况
在深度学习兴起之前，图像处理领域主要依赖于一系列预定义的算法和数学模型处理和分析图像。如图像增强、图像恢复、颜色图像处理等步骤是任何典型的数字图像处理流程中的基本组成部分。然而，这些方法往往依赖于手工提取的特征和规则，限制了处理复杂性和泛化能力。
随着深度学习的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN）的发展，图像处理技术经历了革命性的变革。深度学习使得模型能够自动学习数据的复杂表示，从而大大提高了图像识别、图像生成和视频处理等任务的性能。早期的深度学习模型如AlexNet和后来的发展，如图像超分辨率（SRCNN模型）和图像修复技术，显示了深度学习对于图像质量改善和恢复损坏图像的强大能力。
特别地，视频处理技术的进步也是显著的。深度学习技术如生成对抗网络（GANs）已经使得视频内容的生成和编辑变得更加高效和逼真。这些技术不仅在理论上展示了深度学习的强大能力，而且在实际应用中，如自动视频编辑、虚拟现实和增强现实中显示了巨大的潜力。
在这一领域的前沿，OpenAI通过其开发的DALL·E和GPT系列模型，以及其他研究机构和公司如Google的DeepMind推出的Gemini，展示了人工智能在理解和创造视觉内容方面的巨大进步。今年，OpenAI进一步推出了Sora视频识别和生成模型，这不仅标志着大模型研究已经达到了新的高度，而且为未来在各个行业开辟了新的业务模式和应用场景。
综上，深度学习和大模型技术在图像和视频处理领域的引入与应用，相比之前依赖预定义算法和手工特征提取的方法，带来了质的飞跃。这些进步不仅改变了处理和理解视觉信息的方式，还为未来的技术创新和行业应用开辟了新的道路。
一是自动特征学习：深度学习模型能够自动从大量数据中学习复杂的特征表示，而不需要人工介入，显著提高了效率和准确性。
二是增强的图像质量：通过深度学习技术，如图像超分辨率（SRCNN）和图像修复技术，可以大幅提升图像质量，恢复损坏的图像，甚至从低分辨率图像中重建高质量图像。
三是视频处理的创新：深度学习在视频生成和编辑方面的应用，如Stability Diffusion，已经使得视频内容的创造更加自然和逼真，开启了新的创意和商业应用场景。
四是应对复杂任务的能力：早期的图像处理技术在处理复杂或模糊图像时面临挑战，而深度学习技术通过其强大的模式识别和学习能力，能够有效应对这些挑战，提供更为准确和可靠的结果。
这些技术的进步不仅推动了图像处理技术的发展，还为包括保险、医疗、安全监控等多个行业提供了强大的工具，以实现自动化、提高准确性和开发新服务。深度学习模型的持续进化预示着我们将能够解决更加复杂的图像和视频处理任务，同时为保险等行业带来前所未有的改变和机遇。
二、智能技术在保险行业的主流应用场景
在当今数字化时代，保险行业正面临着越来越多的挑战，其中之一是如何更有效率和准确性地进行风险评估和理赔处理以及为客户带来更加智能化的服务。幸运的是，技术的进步为解决这些挑战提供了新的可能性。
1.风险评估
图像识别技术在保险行业的一个重要应用是提高风险评估的准确性和效率。在传统的风险评估过程中，保险公司依赖于客户提供的数据和信息，这一过程既费时又容易出错。然而，图像识别技术的应用使得这一流程得以革新。通过使用高级算法分析客户提交的图片，保险公司能够自动识别图像中的细节，如房屋屋顶的状况、车辆的损伤程度等，这些都是评估风险和定价的关键因素。这不仅减少了人工评估的时间和成本，也显著提高了评估的准确性，从而使保险公司能够更快、更公正地处理保险客户的风险评估申请。
2.理赔处理
在理赔处理方面，图像识别和生成技术的应用大大提升了处理速度和客户满意度。通过允许客户直接上传事故现场的照片或视频，AI系统可以快速识别损坏的严重程度，自动判断理赔的合理性，甚至估算出理赔金额。这种自动化处理不仅大大缩短了理赔的时间，也提高了客户的满意度，因为它减少了客户与保险公司之间的交流成本，加速了赔付过程。此外，系统化的精确估算也意味着减少了过度估算或低估赔偿的风险，确保了赔付的公正性。
在汽车保险领域，财产保险公司广泛应用图像识别技术，尤其在事故后的快速定损方面。客户只需使用手机拍摄受损车辆照片，系统即可自动分析损伤程度和维修成本，快速确定合理的理赔金额范围。这项技术大大缩短了理赔处理时间和工作量，同时在一定程度上缓解了城市交通事故带来的交通拥堵问题。
3.客户服务
GPT技术在提升客户服务效率方面的应用也非常广泛。通过训练专门的模型，保险公司能够创建理解自然语言的虚拟助手，这些虚拟助手可以自动回答客户的常见问题，并对客户提供一些基础服务。而引入图像识别和生成技术后，不仅可以处理简单的基础服务，如通过生成图像，告知客户如何填写和准备投保、理赔资料等，也可以指导客户快速有效地提交理赔申请。虚拟助手可以识别和分析用户上传的图像，即时提供初步的损坏评估，或指导客户完成下一步的理赔流程，甚至在某些情况下提供即时的理赔评估。这不仅提高了客户服务的效率，也使得保险公司能够更好地利用人力资源，专注于更需要人工干预的复杂案件。
三、成功案例研究
在保险行业智能技术的兴起引领了革命性的应用浪潮。本文将通过对若干案例研究，深入探讨国内外保险公司如何利用这些先进技术来解决实际业务中的痛点，并将科技成果转化为有效的保险解决方案。
1.通过深度学习解决非结构化文档识别难题：AXA CZ/SK
AXA CZ/SK应用深度学习平台自动从非结构化扫描文档中提取信息，这一进步突显了AI在简化数据处理流程中的能力。相比于传统流程中对非结构化信息进行扫描、录入、复核等繁琐的人工操作，该技术的应用将完成信息归档的时间从几天缩短到了几秒钟。这项创新不仅显著加快了客户申请和服务的处理流程，还大幅降低了运营成本，提升了客户的满意度。
2.通过欺诈预测技术提升风险控制能力：Anadolu Sigorta
Anadolu Sigorta是土耳其的一家保险公司，他们通过引入先进的预测性欺诈检测系统，充分展现了AI技术在打击保险欺诈领域的强大实力。该AI驱动的系统实现了欺诈行为的实时识别，极大缩短了之前依赖人工审核的耗时流程。这一策略不仅极大提高了工作效率，而且带来了显著的经济效益，包括投资回报率的增加和数百万美元在欺诈检测与预防上的成本节约。
3.保险产品端的创新，促进AI在各个行业全面推广：Munich Re的aiSure
Munich Re的aiSure是一个革命性的保险产品，专为AI技术提供商设计，旨在提供性能保证，这标志着保险与技术创新的融合。通过为AI应用提供保险保障，aiSure解决了市场对AI技术的信任问题，大大提高了终端用户的信心。这种创新不仅增强了AI技术提供商的市场地位，也为整个行业的成长提供了强有力的支撑。
一个典型的成功案例是在医疗领域。一家使用AI技术辅助诊断疾病的初创公司，通过aiSure提供的保险产品，成功地增强了合作医院和患者对其AI诊断系统的信任。这不仅提升了公司的产品销售，还促进了AI技术在医疗诊断领域的更广泛应用。
另一个案例是自动驾驶技术提供商，通过aiSure的性能保证，向合作伙伴和消费者证明了其自动驾驶系统的安全性和可靠性。这增强了合作伙伴的合作意愿和市场对自动驾驶车辆的接受度，为公司打开了更大的市场空间。
通过这些应用和成功案例，aiSure不仅证明了自身的价值，也展示了保险产品如何能够支持和促进技术创新及其在各行各业的应用。随着AI技术的进一步发展和成熟，aiSure及类似的保险产品将在推动技术创新和应用中发挥越来越重要的作用。
4.集成全面数据以管理风险：AXA的建筑生态系统
AXA的建筑生态系统通过集成图像、可穿戴设备和传感器等多源数据，为建筑现场的风险管理提供了一个全面的视角。这一系统的自动化数据收集与分析功能有效地克服了传统手动风险评估流程的缓慢和不准确性问题，从而提高了风险管理的效率和精确度。
AXA的建筑生态系统案例突显了保险行业如何利用现代技术解决传统问题，并开创新的业务模式和流程，它不仅对AXA本身，对整个建筑和保险行业都具有深远的影响和意义。
5.成功因素分析
这些案例的成功可归因于三个关键因素：一是技术创新，智能技术的创新应用展示了保险行业对采纳尖端解决方案的承诺；二是理解客户需求，每个案例都反映了对客户需求的深刻理解，无论是提升数据处理速度、增强欺诈检测还是提供更准确的风险评估；三是业务模式的灵活调整，上述案例展现了在采用新技术时，保险公司对其业务模式进行灵活调整的能力，确保其保持竞争力并响应市场需求。
总之，上述案例展示了智能技术如何在保险行业中创造价值，通过提高效率、准确性和客户满意度来解决行业问题。通过创新、深入理解客户需求和适时调整业务模式，保险公司正在设定操作效率、风险管理和客户服务的新标准。
四、智能技术将改变保险行业未来
随着技术的不断进步，未来将不仅可以解决业务痛点，还将进一步改变保险行业的业务模式，引领行业向更加个性化和智能化的发展方向转变。同时，各保险公司在应用这些技术方面的差异，也将重新塑造市场竞争格局。
1.改变保险宣传和营销模式
随着自媒体时代的兴起，短视频平台已成为互联网的主流。最新的图像和视频生成技术成果将进一步降低创作门槛，吸引更多内容创作者加入短视频创作阵营，为平台带来更多有趣的素材，提升流量。
保险公司若要跟上这一潮流，必须提前掌握运用这些视频和图像生成工具。通过生成各种风格的宣传内容，并借助大数据对受众进行精准匹配，吸引不同群体的关注，提升市场吸引力。根据不同群体的特点，建立个性化的营销策略，并通过推送生动、个性化的内容触动潜在客户的情感，从而促进销售转化。
2.进一步优化风险识别和评估模式
随着技术的不断进步，视频识别技术的应用进一步提升了保险公司的风险识别和评估水平。相较于单一的图像识别技术，视频识别技术能够提供更为全面和详细的信息。以车险为例，视频能够捕捉事故发生的整个过程，而非仅有事故发生后的静态图像。通过分析视频资料，保险公司能够自动识别事故的原因、车辆的行驶状态、交通情况等关键信息，从而准确评估损伤程度和责任归属。
此外，视频生成技术的应用为保险定责提供了更为可靠的依据。同样以车险为例，通过视频生成技术还原事故发生的经过，保险公司能够更准确地判定事故责任和责任比例，避免因信息不足或误解而引发的争议。这种技术不仅提高了定责的公正性和准确性，还有助于加快理赔处理的速度，提升客户的满意度。
3.完全实现理赔流程的自动化
在汽车保险领域，当前已经有保险公司允许客户通过上传图片和视频的方式自助完成无人员伤害事故的理赔流程。相较之下，涉及人员伤害的车险案件和其他更为专业的保险类型——如健康险，过去往往因为医疗机构间的信息隔阂和数据格式不一致等问题而需要人工介入处理，造成了客户的不便。
随着图像和视频技术的不断进步，这一领域的未来发展潜力巨大。借助客户上传的伤者照片和医疗检查视频，保险公司未来有望通过先进的图像识别技术迅速评估伤者的健康状况。进一步地，通过构建医疗评估模型，保险公司能自动计算理赔金额，极大地提升了理赔过程的速度和效率，同时也能提高客户满意度。
4.真正实现客户服务的个性化
在过去，尽管“以客户为中心”的个性化服务理念广受推崇，但保险公司在实践中往往受限于服务流程复杂、人力资源有限、数据分析能力不足及系统支持不够等因素，导致只能向客户提供有限的分级服务或分类服务。这种服务模式很难满足日益增长的客户个性化需求，从而影响了客户体验和满意度。
随着技术的飞速发展，特别是图像识别和视频自动生成技术的进步，为保险公司提供了前所未有的机会，使它们能够跨越以往的限制，向每位客户提供真正意义上的个性化服务。这些技术能够通过分析客户上传的图像和视频，迅速准确地获取客户的具体需求和情况，从而提供更加精准和高效的服务。如通过图像识别技术，保险公司能够在客户首次接触时即刻识别其身份，快速访问其历史投保和服务记录，基于此生成个性化的欢迎语，使得每一次的客户服务都显得更加贴心和专业。此外，根据不同客户的具体需求，保险公司可以实时生成解决方案的介绍视频，让客户在了解保险产品和服务时获得更加丰富和直观的信息。
进一步地，虚拟客服技术的应用使得与客户的沟通变得更加高效和自然。这些虚拟客服不仅可以处理客户的咨询问题，还能分析客户上传的所有图像和视频资料，为每位客户提供定制化的服务方案。这样的服务不仅提高了处理速度和效率，更重要的是，极大提高了客户的满意度和忠诚度。
这些技术的实现，最终使得每位客户都能享有一个专属的虚拟客服，这个虚拟客服全面理解客户的历史行为和偏好，能够以最符合客户期待的方式提供服务。更为关键的是，这样的服务模式在提升服务效率和客户体验的同时，还能够有效保护客户的隐私和个人信息安全，从根本上避免信息泄露的风险。
5.对保险行业竞争格局的重塑
新技术对保险行业的影响远不止于上述提到的个性化服务和效率提升等方面，更根本的是，它正在重塑行业的未来竞争格局。与以往依赖大量人力、以渠道为主导的时代不同，未来保险业的竞争将越来越多地依赖于科技力量。在这一变革中，真正能够掌握和应用核心科技的保险公司将获得竞争的先机，甚至可能改写行业的力量对比。
对于那些目前并非行业领先者的保险公司来说，科技的发展同样提供了一次跨越式发展的机遇。通过积极拥抱新技术，这些公司不仅可以提升自身的竞争力，还有可能在某些领域实现领先，甚至在特定技术或服务上成为市场的引领者。
6.对保险和科技公司的启示
在面临新技术挑战和机遇时，保险公司须认识到加大科技投入和加强技术人才培养的重要性。不仅限于对图像识别与生成等前沿技术的投资，还涵盖了对这些技术熟练应用人才的培养。与此同时，对新兴技术发展趋势的持续关注，将使保险公司能够迅速适应市场变化，满足客户的新需求。
科技公司在推动保险行业技术变革中扮演着关键角色。它们不仅需要学习和应用最新的AI技术，还要深入了解保险行业的业务痛点，通过技术解决方案直接解决问题，从而创造出真正有价值的产品和服务。
随着包括图像和视频在内的非结构化数据在保险业务中的广泛应用，保险公司必须更加重视数据管理和隐私保护，其中涉及确保收集、存储和处理数据的安全性和合规性，这是保持客户信任和保护公司声誉的关键。
保险公司应通过与科技公司和学术机构的合作，共同推进图像识别与生成技术在保险行业的应用。这样的跨界合作不仅可以加速技术创新的步伐，还有助于构建一个健康的技术生态系统，使保险公司能够更有效地利用外部资源。
保险公司需要明确自己的科技战略，加强与科技公司的合作，并在关键技术领域进行投入和研发。同时，建立灵活高效的组织架构和企业文化，适应快速变化的技术环境和市场需求，这是未来科技时代赢得竞争优势的关键。
作者介绍
高飞先生，金融科技领域的知名专家，目前担任泰国KWI大众保险控股集团首席技术官(CTO)一职。
深耕金融科技领域逾二十年，高飞先生获得了行业内的广泛认可。历任多家知名金融机构的技术领导岗位，包括泰康人寿、昆仑健康保险、安邦保险集团以及中英人寿等，其负责领域涵盖技术管理与创新、电子商务及数字化转型等多方面，彰显了其在金融机构业务与管理领域的丰富经验及卓越才华。
此外，高飞先生曾在前沿的人工智能公司及营销科技公司中分别担纲首席技术官与首席数据科学家等核心职位，体现了他对人工智能和大数据技术在实际应用场景中的深刻理解与高效实践能力。他成功主导了多项金融机构的数字化转型项目，对于当前金融机构面临的数字化挑战与机遇具有深邃的洞见和独到的见解。其在推进金融科技创新与实践方面的成就，为金融科技领域的发展做出了重要贡献。
