Smart智富／3秒确认理赔并支付 保险业酿巨大变
文／Smart智富杂志 贺先蕙金融业因为累积庞大的数据，预料将是最快受到人工智慧冲击的产业。高盛证券（Goldman Sachs）就估计，到2025年为止，人工智慧将可为全球金融产业创造每年逾新台币1兆元的额外收入或成本撙节。这些「额外收入」会创造什么样的商机？「成本撙节」又将冲击哪些旧有的金融营运模式？
当金融业开始运用人工智慧发展新的营运模式，科技与金融的界线将愈来愈模糊。举例，中国电商龙头阿里巴巴旗下的蚂蚁金服，创立2年半来已发展出支付宝、芝麻信用、余额宝、花呗等子品牌，提供第三方支付、线上融资、理财投资推荐等十余种服务，2016年净利估计达人民币数十亿元，重点是这些服务都根基于人工智慧的演算法。
第一金全球FinTech金融科技基金经理人唐祖荫指出，蚂蚁金服彻底颠覆了传统银行业行之有年的经营模式。其中，最重要环节就是个人信用的取得、评价。「现在如果要在蚂蚁金服上借钱，个人信用的评价、取得方式，都跟过去向银行借贷的方式完全不同！」
过去银行借贷，消费者要提供个人薪资证明、帐户余额、还款纪录等「强特征数据」。创新工场董事长李开复在《人工智慧来了》一书中分析，事实上，在个人信用的冰山下，还藏有海量的「弱特征数据」，例如历年来的各种交易纪录、网拍的好评与差评、在网路上的发问等。蚂蚁金服透过演算法、加上每个用户在阿里巴巴历年来经由交易留下的各种数据，取得传统银行业无法接触到的「弱特征数据」，借此评估一个人的信用状况、理财需求，从而发展出各种线上金融服务。
2015年蚂蚁金服推出的「芝麻信用」，就是透过分析一个人的信用历史、行为偏好、履约能力、身分特质、人脉关系等5个面向，决定一个人的「芝麻分」（即信用分数），介于350至950之间。而若分数达600分以上，就有机会可以使用同集团子品牌「蚂蚁花呗」所推出的消费信贷服务。
特别的是，「芝麻分」是一个动态的信用分数，随着用户在支付宝上的付款行为、淘宝上的拍卖、是否有实名认证等，都会影响芝麻分的高低。而蚂蚁金服也可以透过分析芝麻分高低与花呗还款状况，来持续改善逾放率，这些都是传统银行业透过「强特征数据」无法做到的。市场因此推估，蚂蚁金服上市后，市值可达750亿美元，将成为比美国高盛集团市值更高的金融帝国。
「我认为保险业是deep learning（深度学习）和大数据运用下，最大的受益者跟受害者。因为保险商品从古自今就是个数据产业。当数据来源、分析和解读方式出现变化，保险业肯定首当其冲。」唐祖荫分析。
变革会有多大？美国去年9月上线的新创网路保险公司Lemonade，就是最好的例子。这家公司上线100天时，就卖出2,000张保单，主要贩售家庭及租屋险（类似台湾的家庭综合保险，只提供住家装潢、家电及财物之保险），由于费用结构简单，家庭险每月25美元、租屋险每月5美元，让Lemonade有80%的保户第1次买保险就选择了这家新创公司。同时，这家保险公司没有保险业务员，投保全透过网路或手机申请。甚至没有核保人员，透过人工智慧就能核保。更惊人的是，连理赔都是透过人工智慧处理！
根据《经济学人》（TheEconomist）报导，去年底，一位Lemonade保户透过手机App，申请一件外套遭窃的理赔，该公司人工智慧理赔系统确认保单内容，再运算18个防诈骗演算法后，仅3秒钟就确认理赔并支付金额，速度之快，创下世界纪录！
随着人工智慧和机器学习演进，目前已有对冲基金的投资策略是由人工智慧的电脑决定，取代了传统的基金经理人。不过，美国「Price Action Lab」部落格版主哈里斯（Michael Harris）在接受《Smart智富》月刊专访时强调：「目前要猜测（AI）整体的影响还太早，但可能的方向是，当AI被更广泛采用、市场效率提高时，市场整体波动会降低。但是波动偶尔会加剧，以应对典范的转变（regime change，指市场风格的改变，例如从追逐成长股改为价值股）。」更多精彩内容尽在Smart财经好读
★自制影片点阅破亿 把兴趣熬成事业
★一句「我好累」 道尽台湾数十万长照悲歌