AI技术对保险业影响有多大？保险业哪些岗位会消失？附人工智能常用十种算法

AI技术对保险业影响有多大？保险业哪些岗位会消失？附人工智能常用十种算法

“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

近年来，保险科技带来的不只是一个智能化定损工具，各种E投保、E理赔、E客服正深入保险业务的方方面面，传统保险运营流程已被从点到面全面重塑。

业内人士预计，未来简单、重复性的工作或将逐步被智能应用取代，IT(信息技术)开发、网络安全、数据科学家等岗位需求可能会大幅度增长。

AI技术对保险业的影响有多大?

业内人士表示，虽然难以计算出多少岗位能被代替，但很明显，人工智能贡献度非常可观，这一趋势还在加剧。

保险业这些岗位将消失

变化已在悄然显现。保险公司对保险代理人已经由此前的的不限学历提高到大学专科甚至本科，拥有大量客户和较好营销服务能力的资深代理人成为保险公司挖角重点。

一家财险公司电网销业务负责人表示，从跟国外保险公司交流情况来看，承保、理赔流程都比国内简化，自动化程度也高。所以在承保、理赔环节中一些简单、重复、偏向数据分析比对的工作或将逐步被智能应用取代，例如询价、录单、打(印)单、保单配送，低端及小额查勘、定损，例行性的核损、核赔，简单的电话呼出呼入、检查电话坐席语音是否合规的品控岗等。相对应的是，有经验的销售人员、IT开发、网络安全、数据科学家等方面人才需求可能会大幅度增长。

不过，记者调查近20位保险从业者获悉，除了极个别岗位，目前大多数保险人更多感受到的是保险科技带来的效能提升，以及更加忙碌的系统改造，而不是对岗位的冲击。

多位业内人士认为，除了一些类投资的低端保险产品，保险还真是需要人来销售。因为保险需求看不见、摸不着，AI或各种技术手段可以协助保险(线上及线下)销售人员工作得更有效率，能更有针对性地满足客户需求。

时效的提升往往意味着单位人力需求的减少。

人工智能的常用十种算法

1. 决策树

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2. 随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集,S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别,由 S 随机生成 M 个子矩阵,这 M 个子集得到 M 个决策树,

将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果.

3. 逻辑回归

当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。

所以此时需要这样的形状的模型会比较好,那么怎么得到这样的模型呢?

这个模型需要满足两个条件 大于等于0，小于等于1;大于等于0 的模型可以选择 绝对值，平方值，这里用 指数函数，一定大于0;小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了.

再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型,通过源数据计算可以得到相应的系数了,最后得到 logistic 的图形.

4. SVM

support vector machine要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好,

将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于-1,点到面的距离根据图中的公式计算,所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题

举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector=(2，3)-(1，1)

得到 weight vector 为(a，2a)，将两个点代入方程，代入(2，3)另其值=1，代入(1，1)另其值=-1，求解出 a 和 截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。

a 求出来后，代入(a，2a)得到的就是 support vector

a 和 w0 代入超平面的方程就是 support vector machine

5. 朴素贝叶斯

举个在 NLP 的应用,给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative,为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词,这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表/

原始问题是：给你一句话，它属于哪一类

通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题

问题变成，这一类中这句话出现的概率是多少，当然，别忘了公式里的另外两个概率

例子：单词 love 在 positive 的情况下出现的概率是 0.1，在 negative 的情况下出现的概率是 0.001

6. K最近邻

k nearest neighbours

给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类

例子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢

k=3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫

7. K均值

想要将一组数据，分为三类，粉色数值大，黄色数值小，最开心先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值，剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别。

分好类后，计算每一类的平均值，作为新一轮的中心点，几轮之后，分组不再变化了，就可以停止了

8. Adaboost

adaboost 是 bosting 的方法之一

bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。

左右两个决策树，单个看是效果不怎么好的，但是把同样的数据投入进去，把两个结果加起来考虑，就会增加可信度

adaboost 的栗子，手写识别中，在画板上可以抓取到很多 features，例如 始点的方向，始点和终点的距离等等

training 的时候，会得到每个 feature 的 weight，例如 2 和 3 的开头部分很像，这个 feature 对分类起到的作用很小，它的权重也就会较小

而这个 alpha 角 就具有很强的识别性，这个 feature 的权重就会较大，最后的预测结果是综合考虑这些 feature 的结果

9. 神经网络

Neural Networks 适合一个input可能落入至少两个类别里

NN 由若干层神经元，和它们之间的联系组成，第一层是 input 层，最后一层是 output 层，在 hidden 层 和 output 层都有自己的 classifier

input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为 class 1

同样的 input 被传输到不同的节点上，之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的weights 和 bias，这也就是 forward propagation。

10. 马尔可夫

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成，

例子，根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’，要得到 markov chain，步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率。

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级。