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GTC Taiwan 2017 人工智慧:保險科技的未來
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GTC Taiwan 2017 人工智慧:保險科技的未來
1.
創辦人 兼 董事長 趙式隆
| Jack Chao 人工智慧 保險科技的未來
2.
您有買過保險嗎?
3.
您有沒有想過 您的保險費 是怎麼被算出來的呢?
4.
精算師 (Actuary) 高薪排行榜第 1
名 起薪超過 US$ 100,000 平均準備 7 – 10 年取得資格 精通近 20 種跨領域知識
5.
2016 台灣壽險市場概況 (NTD) A.
營業收入 3.86兆 B. 賠款 1.62兆 C. 營業成本 3.64兆 D. 差額 (C - B) 2.02兆 2016 台灣產險市場概況 (NTD) A. 營業收入 1209.6億 B. 賠款 785.0億 C. 營業成本 788.4億 D. 差額 (C - B) 3.4億 US $11.3MUS $67.33B 消失的錢到哪裡去了?
6.
既然人類的效率不高, 不如讓機器試試吧?
7.
InsurTech Insurance + Technology
8.
但是,為什麼是 人工智慧
9.
「乖,長大以後你就懂了」
10.
「沒什麼。經驗」
11.
「多練習,你自然就會了」
12.
機器學習為什麼重要 • 人類了解的事情,遠比能明確說出規 則的多很多 • 所謂的【經驗法則】 •
人類有能力做到,但沒有辦法確 切解釋如何做到 • 例如:辨識人的臉,到下圍棋時 的神之手或開車 • 在機器學習之前,許多任務沒辦法自 動化,因為我們沒辦法把明確的規則 寫下來讓機器執行 • 機器學習:我們終於找到了一個方法, 把【經驗法則】傳遞給機器了!
13.
當機器也學會熟能生巧的時候 人力將首當其衝成為 減損控制 (Loss Control) 的一環
14.
核保 Underwriting 對投保申請進行審核,決定是否 接受承保這一風險,並在接受承 保風險的情況下,確定保險費率
15.
理賠 Claim 保險標的發生保險事故而需要給 付保險金時,保險公司根據合同 規定,履行賠償給付責任的行為
16.
風險管理 Risk Management 運用數學、統計學、金融學、保險學及人口 學等學科的知識與原理,去解決商業保險與 各種社會保障業務中需要精確計算的項目
17.
所以,BravoAI 到底做了什麼? Computer Vision (CV) 電腦視覺 Natural
Language Processing (NLP) 自然語言處理
18.
真是太棒了!消費級顯卡怎麼就這麼強!
19.
20.
自動審核保險資格 理賠 生成保單
反詐欺 自動識別憑證、信用記錄相關性分析
21.
案例:XY 人壽 /
產險 診斷書內容自動化 電腦視覺、自然語言與決策 (正確率達 98%,快 200 倍)
22.
產物保險 照片特徵自動擷取 清晰度審核 自動分流、部件識別、去反光、超解析度圖像角度矯正
23.
醫學影像自動判讀 X 光片 (電腦斷層掃描)、超音波、核磁造影、內視鏡等
24.
風險控管模型評估報告 徵信、風險定價,整合社群網路資料 (照片影片文字)
25.
配合物聯網 / 機器人界接
動態風險調整 外溢保險:若保戶願意主動降低風險,保險費率就降低
26.
中國 農業保險 中國人保 生物特徵辨識
反詐領 e.g. 豬臉 (或其他部位) 辨識
27.
27 【挑戰】人類還沒有習慣 被機器贏過 但習慣可以被建立
28.
28 革命尚未成功 同志仍須努力
29.
29
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