上半年海啸般的疫情似乎并没有冲击到「保险科技」这片热土，一批勇敢的冲浪者反而愈加兴奋，加快了自己的步伐。
2020年第一季度，保险科技投融资交易数量达96笔，创下了单季度交易数有史以来的最高记录，比2019年第四季度增长了28%，比去年同期增长了10%。
把时间线拉长，埃森哲的一份数据报告显示，保险科技领域的全球投资从2018年的44亿美元跃升至2019年的68亿美元，投资交易次数也从2018年的410笔提高至2019年的476笔。如此看，2020年第一季度的数据表现，看似是“勇敢者的冒险游戏”，实则为“市场的诚实反应”。
保险科技公司会成为资本下一个热切追逐的对象吗？目前，保险科技创企可以解决保险机构哪些痛点问题？
为此，雷锋网「AI金融评论」采访悦保科技CEO虞爱，就「AI 保险」方向的技术特点、落地应用进行了分享与交流。
入局「宠物识别」
随着城市“宠物”的爆发式增长，宠物相关业务也成为一门门“好生意”，「宠物保险」便是其一。
有人说宠物保险，就像挂在杆子上的香肠，好吃但不容易够到，企业想要“一亲芳泽”，非过硬的技术不可。
悦保科技就是那家想通过自身AI能力在宠物保险领域分一杯羹的企业，2020年5月悦保科技自研的“AI识宠”宠物识别小程序发布，正式宣布进军这一新兴保险市场。
瞄准TO B方向，目前悦保科技着重于为中小保险公司以及经纪代理公司进行科技赋能， 在宠物保险领域，为宠物防走失平台、宠物SaaS平台、宠物管理机构建立宠物档案，提升信息化水平。
悦保科技CEO虞爱说：“宠物保险正在成为一个高增长市场。据相关机构统计，2019年底，中国的宠物数量已经接近1亿，单只宠物年消费金额达到5561元，到2024年，中国预计将拥有2.48亿只宠物。但是宠物保险市场相对欧美市场仍处于起步阶段，欧美部分国家宠物投保率接近50%，中国却不到1%，潜力很大。”
当然，宠物保险想要在市场上“一鸣惊人”还面临着许多亟待解决的问题，虞爱认为：“宠物的品种多、毛发多，难识别，给保险的赔付带来了难题。”若不能克服宠物识别这一技术，宠物保险将难以在市场上大规模“复制”。
和人脸识别相似，“宠物识别”也需要结合“生物识别+活体检测”这两种技术，针对面部特征搭建算法框架，支持特征比对、活体判断，更精准地识别宠物细微特征。
对此，虞爱介绍到：“我们采用了不同的识别方法以提高整体识别率，用户在投保和理赔时只要分别拍摄一段宠物视频，便可进行比对赔付。目前，我们在智能算法的检测上精确性超过90%，超过人眼识别的精准度。”
而宠物面部识别技术不仅有效的解决宠物身份验证问题，让投保、核赔等流程更加方便快捷，还提升了相关机构的风控能力和易操作性。
深耕「AI视觉」
宠物识别不过是「AI 视觉」在保险业众多落地项目中的一个。
虞爱认为：“现阶段，「计算机视觉」对保险实际业务的改善最为显著。”他向雷锋网列举了悦保科技的两个落地较为成功的例子：
宠物识别：主要对猫狗的种类与个体进行识别
OCR识别：比如卡证识别、保单识别、医疗票据识别，其中单证类票据的识别率能达到99%以上，医疗票据的AI识别也能达到90%以上
和OCR的结合，还解决了保险公司需要大量人工录入数据的问题，并为客户提供数据的分析与挖掘服务。
“我印象最深刻的一次POC测试，也和「计算机视觉」有关。”虞爱回忆道。
“当时客户提供了一些背景十分复杂、单证十分模糊的照片。客户希望我们在这种场景下也能够识别出单证，并且识别速度控制在300毫秒以内。当时和我们一起参加测试的公司，包括BAT和一家很知名的OCR公司，但是我们最终胜出了。”
虞爱总结到：“其中一个重要的原因是，我们专注于做保险行业的OCR。我们积累了大量可以训练的行业数据。针对这些优质的数据做大量的优化和分析，可以超越那些很有名气的公司。”
初创的保险科技企业只有在垂直领域深深扎根，才能在竞争激烈的AI市场中获得生存权。
而「AI 视觉」可以极大地帮助保险行业解决数字化转型过程中碰到的大量的数据结构化的难点，助力保险各个环节实现智能化。
“比如保险智能风控的三大关键技术：第一步，通过「图像识别技术」实现智能的定性；第二步，通过「生物识别技术」进行智能的认证；第三步，通过「智能风控模型」实现保险的反欺诈。这前两步都要深入应用计算机视觉技术。”虞爱说。
避开「国际巨头」
相比国外，中国保险市场毕竟还不够成熟和完善，中美公司也常常是我们比较的对象。
2020年发布的福布斯“金融科技50强”中，有6家保险科技公司入选，而这六家公司无一不使用人工智能技术，且用法各不相同，比如：
估值10亿美元的Hippo Insurance公司，利用图像识别技术分析财产特征，为家庭提供智能的房屋保险。
估值21亿美元的Lemonade公司，使用人工智能在90秒内批准保单，为客户提供数字化的房屋租赁保险，最近，Lemonade还宣布将业务扩展至宠物保险。
估值为36亿美元的Root Insurance公司，通过一款手机APP，测量200个变量（如制动、行驶里程）来监控客户的驾驶行为数据，分析、建模并精准地计算风险，从而为客户设定保险费率，帮助车主节省20%~50%以上的保费。
从上述几家公司的介绍中可以发现，即使估值颇高的美国保险科技公司，在人工智能的应用上，也呈现出一种差异化的竞争模式，中国的保险科技企业也不例外。
虞爱认为：“创业公司的核心问题仍然是选择好适合自己的赛道，迅速地产生效益，更多的选择做一些中小型、轻量级的产品，尽可能和大型AI公司区分开。比如很多大型公司在做智慧城市等重量级的项目，我们创业公司不要和他们做这方面的竞争。”
在「AI保险」这一细分市场中竞争的玩家，大致可以分为三类：传统保险公司、互联网（保险）公司、保险科技公司。和公司规模、整体技术实力、资金充裕度都远超自己的传统保险公司、互联网公司相比较，初创的保险科技企业在“商业嗅觉”上更灵敏；在战略的“快速转型”上也更有优势。
悦保科技成立于2016年，在2018年之前一直专注于做车险平台，为中小保险企业提供信息化系统服务，而在2018年后，悦保科技开始加码新的赛道。
虞爱说：“在为客户提供服务时，我们发现整个社会的科技方向正在从「信息化」向「智能化」转变，这个变化广泛而又深刻，于是我们也开始考虑开发智能化产品，组建人工智能团队。”
“原因有两方面，一是外部环境的驱动，比如我们的客户会提出这样的需求，提的多了，我们自然会重视；二是公司本身在车险产品的开发上已日趋成熟，目前大部分的工作只是进行一些维护型的开发，或者开发一些小的功能，我们有更多的精力拓展新的产品和业务模式。”
人工智能技术和实际的保险业务之间肯定有“重叠”，而找到那个最大的“重叠”，转型就成功了一半。
虞爱发现在保险行业如何将票据、单证、车牌号等大量信息，从非结构化数据转变成结构化数据，是一个应用场景十分丰富而又亟待解决的问题。悦保科技在「行业OCR识别」这一领域已经做了两三年，积累、训练了大量保险行业的数据，并建立了相应模型，并以此为基础，在保险和互联网巨头的夹缝中，获得生存。
目前，悦保科技拥有10多名年轻且有人工智能经验的算法工程师，以及一位颇有名气的海外归国的科学家，与国内近40家保险公司实现接口对接，业务覆盖全国36个保监区域，累计服务超过十万企业用户和开发者，已成为业内知名的车险数字化服务平台；在保单识别、票据识别、卡证识别、车牌识别、宠物识别等多个AI视觉领域也获得技术和业务的突破。
细谈「行业理解」
保险业产生大量的多元化数据，是一个信息化程度较高的行业，人工智能可以为保险业提供更多的应用场景与流程优化，提高服务质量与客户满意度，协助保险业转型升级。
但是，目前人工智能在保险行业的应用仍处于初级阶段。
虞爱说：“现阶段的「AI 保险」仍然以人工为主，智能为辅。比如我们要通过一些人工智能产品来判断报案人的情绪，识别他是否有欺骗或者其他行为，我们可以通过人工智能对报案人以前的历史行为、报案时间、报案地点、案件类型等数据建模进行分析，对风险系数进行一个预估。但是现阶段这种产品只能提供辅助的判断，人工的经验仍然十分重要。”
据了解，在医疗票据的识别理赔方向上，现阶段也主要以人工输入和人工核验为主，但是部分人工重复性的工作，可以通过自动化解决。虞爱说：“人工智能可以显著提高效率，而当这些环节智能化后，预计能节约80%的成本。”
当然，这也需要更多优秀且年轻的技术人才进入保险这一行业，将技术赋能保险的各个环节。
对此，虞爱表示：“刚进入这个行业的年轻人，可以从做好市场的调研开始，当我们对行业有一个充分的了解之后，才能真正把事情做好。每落地一个产品，我们一定要综合考虑技术、产品与和市场这三个相辅相成的要素，并且要对产品有系列化的意识和概念，不能做一个产品就成立一个巨大的团队，只有这样团队才有持续性。”（雷锋网）
正在生成分享图...
徐晓飞