中国人寿：科技创新助力打造“智慧国寿”

　　新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，深刻改变着人们的生产生活方式。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。科技的大发展必将极大地改变保险业的经营环境，特别是市场环境。保险业是为经济发展、社会进步提供保障的行业，广泛的科技运用，特别是最新科技成果的运用，将会对保险业的发展产生重要作用。

　　随着机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别等关键技术的重大突破，人工智能及大数据技术与保险业的结合已成为一种趋势，并将带来商业模式和发展模式的颠覆性变革。将人工智能应用于保险领域，实现承保、核保、定损、理赔和客服等环节的智能化，提升运营效率和服务水平，已成为科技赋能保险的内在要求。

　　描绘智能化应用的整体蓝图

　　中国人寿保险股份有限公司(以下简称“中国人寿”)作为国有大型金融保险企业，一直致力于成为国际领先的科技型保险公司。为响应党的十九大报告中提出的建设智慧社会，推动人工智能和实体经济深度融合的号召，中国人寿已将人工智能技术的应用提升到前所未有的高度。为构建有利于长远发展的人工智能技术体系，形成完整的人工智能应用生态链，中国人寿聚焦于智能能力供给层建设，重点关注技术与业务场景结合，描绘了智能化应用的整体蓝图，包括基础数据层、智能基础平台层、智能业务层和智能交付层，形成了以慧学(深度学习平台)、慧听(智能语音平台)、慧眼(生物认证识别平台)为智能核心的“国寿大脑”整体规划。

　　构建具有国寿特色的基础数据层。通过建设大数据平台、内容云、生物特征库、图计算平台、统一知识库等系统，实现交易数据、关系数据、知识数据的发展和融合，为电子化走向数字化奠定数据基础。

　　打造智能基础平台层，提供智能化公共能力。实现慧学、慧听、慧眼三大智能化基础平台在全集团的能力供给，提供深度学习训练、语音识别与合成、人脸识别等人工智能公共基础能力。除此之外，构建票据识别引擎等智能能力，为理赔业务等运营和管理提供智能化支撑。

　　依托基础数据层与智能基础平台层，实现智能业务层的智能能力建设，并最终在智能交付层落地实施。挖掘基础数据，依托公共基础能力，形成业务相关的智能能力服务，投放于智能交付层的各类终端系统，实现智能能力与具体业务场景的融合与落地，最终将人工智能技术应用于运营、风控、销售和客服各大领域。

　　构建慧学、慧听、慧眼智能基础平台

　　中国人寿人工智能应用已如星星之火，亮点频出。依托人工智能先进技术的应用,使公司在经营发展、客户服务、风险防控等方面更加高效。

　　基础数据日益丰富，智能供给逐步增强。基础数据层已实现大数据平台、生物特征库、内容云、图数据库及统一知识库系统的建设上线，实现了公司客户、销售人员、保单等结构化数据和非结构化数据的整合与供给，以及各类知识的集中存储与管理，提供人工智能所需基础数据支持。

　　国寿大脑完成基础建设，智能通用能力应用广泛。遵循集团国寿大脑的整体规划，构建慧学、慧听、慧眼智能基础平台。

　　慧学，深度学习平台已基本具备了交互式编程方式、多机多卡训练能力、自定义环境镜像、自动优化寻参等功能，新增数据科学平台，增强数据建模能力，加快模型构建，让编程能力不再是人工智能项目的瓶颈，支持目前所有主流机器学习计算框架并已为智能核保、购买能力预测、风险评估等业务场景提供了计算力支持。

　　慧听，智能语音平台主要提供两部分能力，一是语音能力，即语音识别能力、语音合成能力、声纹识别能力，通过传感器和算法，实现计算机“能听会说”的能力，将语音转换为文本或将文字信息实时转换成语音，同时，通过声纹识别实现说话人辨认和说话人确认，将声音信号转换成电信号，供计算机识别;二是语义能力，包括自然语言理解、知识库等，理解用户的自然语言，将用户完整的表述转换成相应的关键词，并获取相关的语义，最后通过知识库查询到用户所需信息。目前已对接多款应用产品,实现95519客服中心智能语音导航，为销售人员智能训练提供语音识别和播报等场景。

　　慧眼，生物识别平台目前已完成OCR证照识别、人脸比对、活体检测、人脸核身四项能力建设，并提供API、微应用、SDK等多种接入方式。OCR证照识别可识别身份证、银行卡等多种证件上的文字，并返回结构化的结果。人脸比对包括1:1人脸比对和1:N人脸比对，1:1人脸比对可精准判断两张人脸是否是同一个人，1：N人脸比对在预置的人脸集合中搜索相似的人脸，可通过人脸搜索确认人员身份。活体检测实现对关键点实时标注和变化的检测，对照片攻击、切换攻击、面具攻击、遮挡攻击的防御。人脸核身可根据用户的自拍照片或视频，结合OCR、活体检测和人脸识别技术，在线核实用户的真实有效身份。目前已在销售人员每日考勤打卡、寿险APP各类在线保全业务身份认证、无纸化投保身份认证、保单在线回执回访等众多场景得到应用，实现了安全快捷的在线身份核验，提升业务处理效率，提高客户满意度。

　　智能应用助力多维管理更高效

　　智能业务能力多点开花，智能业务场景大量落地。依托基础数据与基础能力平台，在销售支持、客户服务、运营管理和风控管理等领域人工智能应用广泛。

　　销售支持。构建智能精准营销系列模型，为营销服务提供智能化支持，包括保障型产品购买预测、规模型产品购买预测、十年期产品购买预测、保单借款概率预测等分类预测模型及客户保障缺口分析等量化预测模型，并应用于国寿e店相关服务专区、寿险APP猜你喜欢、寿险APP健康保障大PK等应用场景，大幅提升销售服务效率。

　　客户服务。利用智能客服机器人为客户提供24小时机器人自助问答服务，服务包括智能咨询、常见问题或智能推荐、查询与办理引导、聊天等服务，已在寿险APP、微信等多个前端应用中投放，有效缓解客服压力。利用智能语音平台为全媒体联络中心系统赋能，实现智能语音导航，让客户通过语音直达所需服务，相比传统IVR菜单的按键方式，有效提升了客户的服务体验。

　　运营管理及风险控制。运营管理的智能化集中在核保核赔领域。在核保方面，以数千万的历史数据为基础，构建核保标准体识别模型、重疾险短期出险率模型等，应用于核保平台，自动核保通过风险较低的投保单，降低人工工作量的同时精确控制核保风险。在核赔方面，已实现的智能模型包括金盾重疾险反欺诈模型、重疾险保后核查模型、健康险反欺诈模型等，并与理赔平台的具体业务场景结合，为保前调查、保后核查、出险理赔等提供精确风险控制手段，协助实现核保、理赔流程的自动化，提高业务效率，降低欺诈风险。通过人脸识别等智能身份核验能力，赋能于在线业务服务场景，快速准确地核实客户身份，降低人工工作量，提升客户体验，降低运营风险。

　　在智能风控方面，反洗钱智能查证提供一键查证、一站查证能力，支持由市县手工查证转变为省级集中智能查证、极大节省人力，提高反洗钱查证水平。反洗钱可疑交易智能识别用机器学习技术从数据中自动识别异常特征规律，并利用规律对未知数据进行预测，大大缩减了上报的排查范围。

　　中国人寿人工智能应用成果受到了系统内外的广泛好评，陆续斩获多项殊荣。“反洗钱”智能识别及智能查证项目顺利完成FATF国际评估访谈，通过银保监“偿二代”SARMRA现场评估，得分行业领先;“国寿大脑”项目获“2018中国金融科技创新榜金融科技创新应用优秀案例”、“2018年度金融行业科技创新突出贡献奖——开发创新贡献奖”;金盾重疾险智能反欺诈荣获2018年大数据“星河奖”;中国人寿人工智能赋能保险产品智慧营销项目荣获“2018年度中国保险行业信息化创新项目奖”，智能核保荣获2020年第二届中国保险大数据分析与人工智能创新国际峰会“最佳保险智能核保创新奖”和2019年中国保险业信息化优秀案例一等奖。

　　打造“智慧国寿”，持续优化多方体验

　　中国人寿已将人工智能技术应用于运营、风控、客服、营销等多个领域，并取得了一定效果，公司将继续聚焦科技创新，助力打造“智慧国寿”。

　　创新保险营销，打造智能保险顾问。利用大数据和机器学习技术，通过客户基本信息、家庭结构、收入支出、资产负债、社保福利、保险状况、生活习惯等多维度问题，利用大数据和AI算法，构建个性化的个人或家庭保险保障组合规划，提供有针对性的评估和购买建议。

　　利用智能OCR技术，加速理赔处理效率。构建智能OCR质检能力，实现清晰度识别、自动纠偏、票据分类等智能能力，应用于票据的质检，协助提升人工审核和处理效率，提升客户的体验。研究OCR内容识别技术，逐步探索构建“手机拍照—OCR票据识别—药品剔费—自动理算—实时支付”的快速理赔流程，提升理赔效率、控制理赔风险、降低运营成本。

　　智能化技术应用助力风险防控。运用人脸识别、语音识别、OCR等技术手段，为双录提供智能化赋能，实现实时和事后的质检，加快处理效率，提高用户体验。在核保领域，进一步深耕，实现次标准体评估模型，构建智能核保评价体系的系列模型，让风险控制更精准和细分，让核保逐步体现出个性化和差异化。加大人脸识别等在线身份核验的推广应用范围，提高业务风险控制水平。

　　增强面向客户的智能服务能力，提升客户服务水平。引入声纹识别，丰富客户身份智能识别种类，并将声纹识别嵌入不同的应用场景，方便客户在各类系统中的功能定位、信息搜索等。拓宽OCR证件识别种类，简化客户在移动端的录入操作，通过自动识别实现代填录入，提升客户体验并提高应用系统的智能化。

　　保险业自身正处在发展和变革的进程中，传统业务发展方式面临瓶颈，必须通过走“模式创新、产品创新、服务创新”的创新发展之路，才能实现科学、高效的发展形态。在人工智能飞速发展的时代，保险行业只有抓住机遇，依靠新思维、新技术，方能更好地发挥经济“助推器”和社会“稳定器”的作用。(记者  彭波)