而随着机器学习和人工智能(AI)技术的迅速崛起,如今保险企业能够更精确地捕捉并分析数据,进而给出预测结果。在这样的背景之下,保险业先驱企业保诚金融敏锐把握住了这一颠覆传统业务的机会。保诚一位高管提出这样的问题:“拥有150年历史的保险公司能不能开辟新的业务赛道?我们能不能借助已有的内部能力显著拉动业务收益?”
保诚金融由英国保诚集团于1875年在美国新泽西州纽瓦克注册成立,同时跻身财富100强和全球100强榜单,为40个国家/地区的消费者和机构提供保险、退休规划和投资理财产品及服务。如今,保诚金融已经成为美国最大的保险服务商,总资产高达1.4万亿美元。
身为保诚金融的数据和AI颠覆/转型计划带头人,Kjersten Moody于2020年6月出任这家拥有150年历史的老牌保险企业的首席数据官。Moddy此前曾担任State Farm首任首席数据与分析官,3年的任期也超过了CDO职务18到24个月的行业平均任期。在此之前,她还曾在联合利华和汤森路透担任数据和技术方面的领导职务。在保诚任职期间,Moody主要负责公司的数据平台、数据自动化、AI与机器学习以及数据治理等功能。以CDO职务为切入点,她与公司内的每条业务线都建立起了密切合作。
在Moody看来,保诚的数据和AI转型工作旨在“满足客户的实际需求”并消解人寿保险中的心理障碍因素,例如体检。她解释称,“通过近期的努力,我们正与客户合作将计划重新聚焦在「长寿」,而非传统意义上的死亡保险思维上。以此为基础,我们努力提供更加个性化的退休规划及健康/保健方案。”Moody认为,这将“为客户带来种种便利,帮助他们专注规划美好生活。”
作为保诚内部的AI驱动转型案例,Moody运用AI技术取代了传统上基于规则的承保新单流程。AI技术的应用提高了分析速度和灵活性,使得寿命预测准确率达到98%至99%。这样的速度和准确性提升,与传统保险行业区区75%的预测准确率形成了鲜明对比。应用AI和先进机器学习方法,让保诚的承保时间“从22天缩短到了22秒”,同时消除了费时费力的体检要求。
基于这些颠覆性举措,保诚金融于2022年建立了名为High Peak的独立企业。这是一家由保诚内部孵化并得到财务支持的金融科技/保险科技初创公司,Moody担任联合创始人兼临时首席执行官。一般来讲,保险行业很少启用数据和分析负责人担任CEO。但她目前正招募继任者接手管理业务,希望腾出精力专注于转型工作。
High Peak的首款产品名为Acusite,是一套AI驱动的寿命预测模型,旨在运用机器学习和AI技术推动承保流程的创新和转型。Acusite现已获得High Peak许可,能够为保诚之外的其他组织提供关于客户预期寿命的分析见解。这款产品的特点是数据集规模相当于传统寿命模型的3倍,因此能更准确地预测寿命并实现跨行业应用:
Moody表示,High Peak的目标是为保诚集团的新行业和新受众创造价值,即实现对“数据价值流的延伸”。Moody补充道,“这是我们6年多来研究和开发努力的结果,充分运用丰富的申请和索赔数据积累。我们意识到,完全可以用极低的成本和更高的准确度快速完成工作,从而改善客户体验。结果就是保险购买流程变得更简单、更轻松,这对吸引线上购买者来说至关重要。”
Moody还总结了保诚内部发生的转变:“AI已经成为差异化因素,为传统流程带来了指数级的价值和速度提升。机器学习技术则提高了可解释性,凭借算法让决策理解难度大为降低。”另外,“所有这一切都必须以负责任的方式完成”,包括强调使用负责任AI和“人在回路”的重要意义。
回顾在保诚集团的工作经历和High Peak业务的建立,Moody总结道“保险公司如何开拓新的业务赛道?答案很简单:在核心能力上超越竞争对手,并将这种能力转化为客户感知得到的实际服务。”
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。