Gartner 重磅发布，探析2021年九大技术趋势在保险行业的应用

保观 | 聚焦保险创新

随着数字化的发展和推进，各种新技术破土而出，大浪淘沙之后，一些技术被淹没，另一些技术被市场青睐，占据核心位置。近日，IT研究和咨询公司Gartner发布了《2021年重要技术趋势》榜单，总结了包括行为互联网、全面体验、隐私增强计算、分布式云、随处运营、网络安全网格、组合式智能业务、人工智能工程和超级自动化在内的9大技术趋势。

Gartner根据技术的性质将这九大趋势分为三大类：以人为本的技术，包括行为互联网、全面体验以及隐私增强计算；实现“位置”独立的技术，包括分布式云、随处运营和网络安全网格；弹性交付技术，包括组合式智能业务、人工智能工程和超级自动化。

作为一个正在经历数字化转型的领域，保险行业对技术的应用范围、深度也在不断加强。保险科技公司、各种规模的传统保险公司都在以最快的速度吸收各类热门技术趋势，用于推进运营、产品以及客户体验等方面的数字化转型。对于Gartner发布的9大热门技术趋势，保险公司也已经及锋而试，将其用于保险业务的各个领域。

以人为本的技术与应用案例

趋势一：行为互联网

行为互联网是收集和使用数据来驱动行为的一种技术。简单来说，行为互联网就是对物联网的拓展，是在物联网的基础上加入了“人”这一因素。众所周知，物联网是利用网络将物与物连接起来的一种技术，小到手机与笔记本电脑的连接，大到手机与家庭摄像头或汽车摄像头的连接。这些连接可产生各种各样的新数据源，帮助企业更全面地了解客户。

如果说物联网是金字塔底层，可收集数据，并将其转变为信息；行为物联网就是金字塔的顶端，试图将这些信息转化为知识，并影响用户的行为。行为互联网可从多种来源收集、合并和处理数据，包括商业客户数据、由公共部门和政府机构处理的公民数据、社交媒体数据等。

物联网与行为互联网图示

一些在疫情期间的行为互联网用例包括：企业使用传感器或无线射频识别标签（RFID）检测员工是否定期洗手；使用计算机视觉查看员工是否佩戴了口罩；使用扬声器对违反规定的行为进行警告。在这一过程中，公司不断扩大所捕获的数据量，同时对不同来源的数据进行组合、使用。接下来，行为互联网将持续影响公司与客户之间的交互方式。

行业应用

一般企业对行为互联网的应用是尝试改变用户的行为，以促进购买或提升公司的其他利益，保险行业对行为互联网的应用也是出于同样的目的。

物联网在保险行业的应用不算新鲜。早在2015年，Oscar Health就与可穿戴设备公司Misfit合作，为客户免费提供Misfit腕带计步器，允许用户设定一定目标，并为用户提供亚马逊礼品卡作为奖励。这些措施不仅可以唤起用户的健康意识，还能激励他们积极开展体育锻炼，从而达到节省保费的目的。

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如果说这一应用依然依赖于物联网技术，那么随着物联网设备产出的数据体量增大，行为互联网正在更大的范围内得到应用。例如，医疗保险公司利用可穿戴设备了解用户在工作场所的健康和预防状况，并跟踪这一过程。作为对健康行为的奖励，用户也可以获得获得一定的保费折扣等附件权益。

趋势二：全面体验

全面体验结合了多种体验，包括客户体验、员工体验和用户体验等，其目标是改善公司全方面的交互体验。

企业可利用技术将所有业务环节、流程紧密联系在一起，以差异化的方式与竞争对手区分开来，从而创造可持续的竞争优势。在这一趋势的基础上，企业可借助这次疫情来加速各种技术的发展，包括远程工作、移动网络、虚拟技术和分布式客户体验等。

Gartner全面体验

在客户方面，全面体验表现为从更大范围上与客户进行互动，从而提升客户体验。例如，通过部署相关预约系统，在客户达到某一条件时与客户进行交互，发送提醒信息及相关注意事项。而在员工交互方面，企业可以利用全面体验的技术，让员工能够使用自己的平板电脑等设备共享客户信息，而无需进行实际接触。这一点在疫情期间为客户和员工的安全提供了保障，同时带来更流畅的整体体验。

行业应用

全面体验在保险行业也有不少应用，例如，保险师APP推出的计划书功能帮助在代理人和保险客户之间建立起动态的联系。代理人能够在APP端一键制作计划书，并立即分享给用户。现在保险师还可以提供AI视频计划书，实现一系列功能，包括专业化解说和智能化定制。同时，“个人中心”板块还添加用户动态，代理人可随时随地获取用户的信息和相关需求，并及时做出回应，大大提升了用户体验。

趋势三：隐私增强计算

企业在越来越多地共享数据的同时，对隐私或安全性的需求不断增长。在这种背景下，隐私增强计算技术应运而生。隐私增强计算包含三种技术可在使用数据时对数据进行保护：第一种技术提供了一个可信任的环境，可在其中处理或分析敏感数据；第二部分以分散的方式处理和分析数据；第三部分在处理或分析之前对数据和算法进行加密。借助这种技术，企业能够在不牺牲机密性的情况下，安全地与竞争对手进行跨地区的合作。

随着用户以及相关法律法规对隐私度的要求提升，仅仅保护静态数据已经不足以构成竞争力，组织和企业还需要满足动态数据的隐私要求。据Gartner预计，到2025年，一半的大型企业组织将使用增强隐私计算来处理多方数据分析。

行业应用

在与保险密切关联的医疗保健行业，隐私是个非常重要的问题，医疗数据通常由护理人员在为患者治疗的过程中生成的。一般来说，处于保护患者隐私或者市场竞争的考虑，医疗机构不愿将这些数据与其他方共享。而动态加密为患者、医生以及保险机构提供了一种数据加密支持，使他们可以在共享数据的同时不必担心数据安全问题，并可以为患者提供更好的医疗保健服务。

实现“位置”独立的技术

 趋势四：分布式云

分布式云是将云服务分布到不同物理位置的地方，但是云服务的操作、管理和演进仍归与服务提供商负责。借助分布式云，企业可以减少延迟问题、降低数据成本等，同时提高数据服务的合规性。

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行业应用

分布式云著名的应用案例包括Netfix和Spotify，他们在特定地理位置部署“迷你云”，可以即时交付内容，获得更好的性能和用户体验，而不会出现滞后或缓冲现象。

而对于保险机构而言，分布式云的价值更多在于数据的合规性方面，尤其是对于那些在全球开拓业务的公司来说，不同的国家和地区对于数据的监管程度和要求不尽相同。借助分布式云，保险机构能够将客户数据分布在符合法律规定的地理区域，从而便捷运营。

趋势五：随处运营

本质上讲，随处运营的运营模型允许企业在任何地方访问、交付和启用业务，包括在客户、雇主和业务合作伙伴的远程环境中开展运营。

随处运营模型是本质是“数字化优先，远程优先”。例如，移动银行无需进行任何物理交互，即可处理从转账到开设账户的所有事务。这并不是说物理空间没有容身之地，而是应该通过数字化提升物理空间的功能。

行业应用

随处运营技术在疫情期间发挥了重要的作用，可以帮助保险机构远程开展业务、拓展市场。与移动银行的逻辑相似，很多保险公司推出了基于移动端的业务，用户可随时随地通过移动设备进行交互或者购买保险产品。例如，Next Insurance上线了手机网页端，用户只需登录网站，填写相关个人信息、选择保险产品、付款成功即可。据Next Insurance的数据显示，该公司有超过70%的客户通过手机端Facebook上的Messenger渠道购买保险产品。

诸多移动端保险公司的快速崛起表明，随处运营已成为制胜法宝。

趋势六：网络安全网格

网络安全网格与分布式云、随处运营的逻辑密切相关。这是一种分布式体系结构方法，可用于可扩展、灵活和可靠的网络安全控制。现在，许多资产存在于传统安全范围之外。网络安全网格可围绕个人或事物的身份，定义安全范围。它通过集中策略编排和分发策略执行，实现了一种模块化、响应性更强的安全方法。随着周边防护不再具有重要意义，“围墙城市”的安全方法发展为当前的需求。

借助网络安全网格，无论资产或人员位于何处，用户都可以安全地访问任何数字资产。大多数企业机构的网络资产现在都已超出传统的物理和逻辑安全边界，随着随处运营的不断发展，网络安全网格将能够帮助用户安全访问和使用云端应用以及分布式数据。

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行业应用

在这方面，众安科技推出了一系列网络安全技术，包括用户数据隐私保护、业务反欺诈、云安全监管平台等信息安全产品，为企业定制隐私数据存储、使用、共享等解决方案，同时提供知情权管理、访问权管理、遗忘权管理、共享权管理以及可携带权管理，确保用户安全地控制和处理信息。这些功能不仅保护了数据隐私，同时保留了数据控制权。而从企业方来看，则有利于企业实现数据管理方面的合规性，更好地保护隐私。

弹性交付技术

 趋势七：智能组合业务

智能组合业务可帮助企业根据当前情况进行调整，并从根本上重新安排业务。随着企业组织加速数字业务战略，推动更快的数字化转型，他们需要保持迅速的反应能力，并根据当前可用数据做出快速业务决策。

为了成功做到这一点，企业组织必须能够更好地访问信息，并进行信息分析，形成行业见解。这还将提高整个组织的自治度和民主化程度，使业务部门能够迅速做出反应，而不会因效率低下的流程陷入困境。智能组合型业务能够重新设计数字化业务流程、新业务模式、自主运营模型以及各种新产品等。

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行业应用

智能组合业务在保险领域应用的一个典型例子是，澳洲民政服务部在面对福利申请数量激增的情况下，为了适应需求的激增而改变了传统的运作方式，将面对面的预约转移到了电话或线上，为120万用户提供声纹技术，并使用数字助理来协调申请人数。

智能组合业务基于模块性、自治性、编排和发现的四个原则。借助这四个原则，企业可创建灵活、可互换的模块，从而增强业务弹性。以线上保险公司为例，在当前的不确定性时期，保险公司势必会面临着申请量激增的情况，目前，诸如Verisk之类的技术公司已经致力于提升保险公司审核申请的效率，而从长期可持续发展的角度来看，智能可组合业务会是很多保险机构的首要选择。

趋势八：人工智能工程

AI项目通常面临可维护性、可伸缩性和治理方面的问题，这已成为大多数企业面临的挑战。AI工程可提升AI模型的多方面性能，同时实现AI投资的价值。

AI工程提供了一条途径，使AI成为主流DevOps流程的一部分，而不是一系列专业且孤立的项目。该技术汇集了各种学科来更好地驾驭AI，在实现多种AI技术组合的同时提供了更清晰的价值途径。AI工程在发展过程中也出现了一系列伦理问题，不过，负责任的AI正在出现，以处理信任、透明度、道德、公平、可解释性和合规性问题。

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行业应用

AI技术在保险行业的用例已随处可见，各类保险机构在诉诸于AI技术推进数字化转型。具体而言，AI技术可在各个环节提升保险业务，包括保单定价、客户体验和保险个性化以及快速、自动以理赔处理。

在定价方面，保险公司可以利用物联网传感器，借助个性化数据，为更安全的驾驶员提供更低的车险保费。

在客户体验和个性化方面，AI聊天机器人可利用客户的地理和社交数据，提供个性化交互和流畅的自动购买体验。比较著名的例子有Lemonade，该公司在客户的购买流程中引入了AI Maya，可帮助收集信息、提供报价并处理付款。而从国内来看，泰康在线推出了保险智能机器人TKer提供自助投保、保单查询、业务办理和人机协同功能。该机器人还可根据场景及用户需求进行定制，用户可语音咨询选定领域的所有场景问题。

而在理赔方面，AI的线上界面和虚拟理赔人员可以在事故发生后立即处理理赔和支付，同时降低欺诈风险。平安依托平安好车主APP，部署AI自助理赔功能，用户在线上发起索赔、上传现场及车辆损失照片，即可享受快捷理赔。据悉，相比传统理赔案件处理，AI自助理赔平均节约8天以上的理赔时间。平安好车主AI自助理赔支持理赔咨询、赔付试算、理赔百科、事故责任指引等理赔服务。

趋势九：超级自动化

超级自动化基于一种设想，即企业中可以自动化的任何事物都应该自动化。许多公司存在未简化的业务流程，给公司造成了极其昂贵的成本和广泛的问题。在这种情况下，超级自动化的想法由此形成。

超级自动化将几种流程化工具和技术相结合，以机器人流程自动化（RPA）为核心，添加人工智能（AI）、机器学习、决策管理等等，从而让人类的能力集中在更高级别的任务上，例如制定决策、解释结构化数据和非结构化数据。

行业应用

尽管应用的时间不长，但是自动化技术正在改善保险流程的各个领域。在这方面，专注于自动化的公司WorkFusion已经走在前列，该公司基于认知自动化、机器人流程自动化等技术，为保险行业开发了各类解决方案，可实现理赔处理、保单管理、合规性和承保服务等方面的自动化。

来源：WorkFusion官网

该公司的解决方案可实施自动化的理赔处理工作流程，包括理赔受理、评估以及最终赔付，通过结合RPA、机器学习和专业知识来简化和加快理赔相关的操作，从而消除摩擦成本。

在保单管理方面，智能自动化可管理整个保单周期，包括保单发放和更新。而在合规性方面，基于AI的保险自动化解决方案可确保数据的准确性，并维护数据操作的完整日志。这些数据使保险公司可以通过内部审查实时监视合规性情况，并在进行外部审计时做好准备。

如约翰·多恩所说，没有人是一座孤岛。同理，各项技术也不是彼此阻阂的。一项技术的应用及其效率提升往往建立在其他技术的基础之上，而某一项技术的失败可能波及与之协同或配套的其他技术。现实中，由于技术的成本、人员的专业性以及可实施性等各种问题，一个企业或机构不可能同时应用所有技术，但也不能只抓住某一种技术，将数字化转型的使命全部寄托在这种技术上。对于保险公司来说，更多的是应该本着一种技术思维，在明确技术功能的前提下，根据自身目标，采取相应技术，实现想要的效果。

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