2022年，数字孪生助力保险行业更进一步

数字孪生既代表一种实用方向、也可能转化成颠覆性的技术创新，是有望重塑保险行业的技术突破之一。数字孪生强调改变保险思路，重塑承保、索赔处理与欺诈检测等具体流程。此外，数字孪生与物联网的结合给保险业带来了新的可能性——在事故发生前预防损失。

新技术与新设备的引入，也必然催生出新的风险空间——网络保险就是其中之一。当光明的前景与模糊的路线交织在一起，谁能迅速适应这种快速变化的环境、谁就能在保险行业建立起新的优势。而数字孪生技术也许能成为破解保险业谜团的重要手段。

保险企业为什么需要数字孪生？

数字孪生的本质，就是为一切物理对象（包括人、房屋或汽车）创建计算机化表示，帮助企业借“虚拟数据”开展模拟与演练。保险业务本身就是一种以数据为中心的业务，埃森哲公司认为将数字孪生作为数据源的新思路，代表着下一阶段保险行业的可行突破方向。

在掌握现代技术之前，保险公司只能使用历史数据开展风险评估。但有了模拟能力之后，保险企业就能更从容地针对火山爆发、地震、洪水、流行病等罕见灾害开展预先评估。从这个角度出发，数字孪生相当于给保险企业提供了一套虚拟平台，用以预测并评估几乎一切风险情境。

数字孪生如何重塑保险行业？

随着数字孪生与物联网技术的普及，保险行业正在快速变化。面向意外损害的传统保单模式正被保险服务所取代，也就是帮助客户抢在问题发生前有效降低风险。

数字孪生与物联网的结合，也帮助保险企业找到一种新的商业模式。在这种模式下，保险公司的意义更多在于缓解和预防损失、而非传统意义上的赔偿损失。于是，保险就此转化为“保障”。

为了更好地阐释这种防患于未然的保险思路，我们来看一个案例：

假定我们需要用船将货物从一个港口运送至另一港口。远程信息处理系统可能预先提醒，警告航线上会很快出现热带风暴。这时候，船上的数字孪生系统就能从各传感器处获取真实数据，通过模拟反映出风暴对于船体的影响。根据模拟结果，船长决定返回港口或者继续行进。类似的逻辑也适用于智能汽车、智能房屋等其他场景。

客户也希望保险公司进行技术改进，为资产提供更加稳定可靠的保障。

数字孪生技术还能帮助企业根据自身组织结构生成数字副本，这就是“组织数字孪生”（DTO）。组织数字孪生能够模拟保险企业的运作与行为，借此发现问题、改进流程。这类数字孪生还有助于预测客户行为、模拟灾难事件场景，并为机器人流程自动化（RPA）等方案提供洞察支持。我们还能从事件日志的流程数据中探索出规律和模式，不断完善组织运营思路。

数字孪生有助于改进哪些保险环节？

以下几类保险实践都能在数字孪生的支持下“改头换面”：

· 承保：通过模拟数据流准确预测未来风险。

· 理赔处理：借助计算机辅助副本加快理赔流程。

· 欺诈检测：利用物联网数据在数字孪生中重现事件环境，借此判断索赔申请是否存在欺诈。

承保

数字孪生将引导保险企业扩展自身数据集。承保的本质、是为风险定价的过程，所以风险评估就成为承保工作的核心所在。风险评估准确与否，主要取决于计算能力与纳入评估的具体数据量。数字孪生的强大模拟能力可以极大改善承保流程，帮助保险企业给出更具竞争力的保费水平。

在数字孪生的支持下，保险企业不仅可以将车祸、心脏病突发或房屋火灾等纳入日常风险数据集，同时也能敏锐捕捉到地震等罕见灾难的相关数据。

索赔处理

作为另外一项重要保险实践，索赔处理会直接影响到保险企业的运营效率与客户满意度。索赔是保险企业的核心职责，而客户则希望在遭遇问题时尽快得到响应，所以索赔流程的改进将直接影响企业竞争力。

数字孪生与远程信息处理技术的结合，可以帮助保险企业重现损失场景，并利用这部分数据模拟事故造成的财产影响，借此加快索赔处理速度、减少对专家复核的依赖。

工程师们则可以定期检查其损失模拟是否准确。以轻微车祸为例，保险公司的聊天机器人可以引导客户拍摄车损照片和视频，快速生成报损材料。后续通过比对真实报告与虚拟报告，工程师就能不断改进自己的数字孪生模型。

欺诈检测

根据FBI的数据，单在美国，每年由保险欺诈（不包括健康保险）造成的损失就高达400亿美元。保险企业当然不可能硬扛成本，只能把这些损失分摊给每一位无辜的客户。因此，增强欺诈检测能力将有益于每一位保险服务对象。

借助数字孪生技术，保险公司可以检测出各类欺诈性索赔。前文已经提到，工程师可以使用数字孪生重现事故现场。即使无法完美还原真实情况，只要将标准偏差纳入考量，得出的结论也足以发现大部分不合理诉求。以此为基础，保险公司能够认真检查统计学意义上的索赔异常，确定问题出自欺诈行为还是数字孪生模型的模拟错误。