金融科技与产业的融合为保险行业带来产业升级的契机。其中，数据是驱动保险业务的重要资源，而保险企业通过AIoT释放人工智能和物联网技术优势，对业务流程进行再造，挖掘数据潜力，驱动持续创新，提升核心竞争力。
保险行业面临的新趋势
保险行业正面临新的格局调整。一方面，国务院金融稳定发展委员会办公室发布的《关于进一步扩大金融业对外开放的有关举措》，推出11条金融业对外开放的措施，让保险业成本轮金融业对外开放的“重头戏”。而市场加速开放的同时也意味着更为激烈的竞争。另一方面，在金融科技对整个金融市场的渗透和影响下，人们对金融服务需求以及金融产品服务模式的变化推动保险服务的快速迭代。
面对新变化趋势，传统的保险产品和服务方式渐渐地无法满足客户需求。在这个过程中，基于大数据、人工智能（AI）、物联网（IoT）等保险科技成为决定数字时代保险企业竞争力的“杀手锏”。物联网（IoT）的发展为保险公司提供了一个与保险用户有深度接触的机会。IoT可以为保险企业提供不同渠道来源的数据，通过多维度了解保险用户，降低保险企业的风险，加速理赔效率，并为其保险用户提供保险产品。同时，中国市场上“智能+”推动工业互联网普及人工智能（AI）的应用。保险与新技术融合为创新型保险服务带来新机遇。
AIoT打造保险企业新驱动能力
保险公司通过设计和运作保险机制为消费者提供完整、系统的风险转移服务，而保险产品越契合消费者需要，价格精准度越高，消费者可获得越大的保险利益。早期，互联网、云计算、大数据等技术先和保险企业碰撞出“火花”。随着大数据、云计算等技术应用逐渐成熟，加上深度学习上取得的突破、计算能力的增长、5G网络部署的加快，让人工智能（AI）和物联网（IoT）成为新的技术爆点，并与保险企业的业务发生新的“化学作用”。
埃森哲的一份报告显示，AI与IoT技术在保险科技创企开销中占据主导地位，并且这两项技术在提供定制化服务、为消费者带来更多切实好处方面“至关重要”【1】。AI具备变革保险业的潜力，能将其由基于过去行为经验评估风险转变为实时评估风险，为消费者减轻甚至预防损失。IoT则将使保险公司提供更为定制化与实时的服务，提升管理效率，简化理赔程序，个性化精准报价。借助AI与IoT的技术融合，保险企业能够基于实时数据采集、大数据分析，实现智能监控管理、用户画像驱动的动态定制服务。AIoT重构保险服务：
- 客户个性化服务：基于AI的智能客服应用降低人工成本的同时，大大提高了效率。如代替人工进行部分信息整理和咨询工作，通过语音交互服务缩短服务接入的等待时间，优化客户体验。
- 基于AIoT产品开发设计：基于IoT，保险公司可以将传感器数据与传统数据相结合，辅以AI分析技术，对个人行为分析，设计定制化的保险产品，并根据每个用户不同的特征来推荐更合适的产品。
- 保险动态定价：通过机器学习建立智能化定价模型，实现针对不同人群和基于历史数据的动态定价，如允许更安全的驾驶员为汽车保险（称为基于使用的保险）支付更少的费用，而生活方式更健康的人支付更少的医疗保险费用。
- 预防式风险管理：通过利用物联网终端收集到的多维和海量数据，进行风控模型深度学习训练，形成从传统事后分析追回损失和打击欺骗的模式，演变成线上预测欺诈风险并及时止损的模式。
- 快速简便理赔过程：速度和成功解决理赔是决定保险业务效率的关键因素。在保险公司调度理赔查勘车方面，AI和IoT技术可以实现智能化派工，提高查勘员现场处理效率和速度，甚至可利用无人机到事故现场进行查勘。
AIoT应用挑战
尽管AIoT在保险业中的前景美好。并且，各大科技企业或云服务商开始进行市场布局。但是在应用上，AIoT还是面临着比如对于多样化终端设备的管理、如何在传输过程中保障数据安全等问题的挑战。具体来说：
- 数据传输与存储安全挑战：AI系统及IoT会不断收集和分析数据，保障数据的安全性及可靠性就变得很重要。在AIoT应用过程中，不仅要考虑边缘端的设备如何保障数据安全，还要考虑数据智能分析与整合过程中的数据安全，更要考虑云端数据存储与交互共享的安全。
- 数据处理时效性：物联网的发展加速了工作负载从云到边缘计算的迁移，使更多的应用从云上下来，更靠近“数据源”，从而实现数据收集、处理和分析的低延迟，降低数据传输的压力，提高数据处理效率。AIoT的应用和发展将推动对边缘计算的需求。这意味着，对于架构或者服务的评估需要衡量对于边缘计算支撑的效果。
- 多样设备管理：随着物联网设备的增多，需要面对解决设备高效互联，集中管理的问题。
AWS加速保险业与AIoT之间的融合
作为全球云技术的翘楚，AWS提供的IoT产品服务涵盖了设备软件、控制服务和数据分析服务，形成从云端到边缘计算再到终端管理的完整的服务布局，并且通过嵌入AWS AI服务，从而形成一整套完整的针对AIoT的解决方案。
- IoT边缘端的计算服务：AWS IoT Greengrass 可将 AWS 无缝扩展至边缘设备。借助 AWS IoT Greengrass，连接的设备可以运行 AWS Lambda 函数、基于机器学习模型执行预测，保持设备数据同步以及与其他设备安全通信，甚至在没有连接互联网的情况下也可实现这些功能。
- IoT设备管理：AWS IoT Decvice Management用来安全地大规模注册、监控、远程管理IoT 设备，以及通过无线方式 (OTA) 发送固件更新。AWS IoT Device Management 与设备类型和操作系统无关，可减少管理大规模且多样化 IoT 设备部署的成本和工作量。
- IoT规则引擎：借助 AWS IoT Core将设备连接至云和其他设备，通过设定规则快速筛选和转换设备数据并对其执行操作。通过AWS IoT Core对接AWS的其他服务，以便收集、处理、分析和操作互联设备生成的数据，而无需管理任何基础设施。AWS IoT Core 会在所有连接点提供身份验证和端到端加密服务，保障数据安全。
- AIoT数据洞察力：AWS数据分析服务（Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Kinesis、AWS Lambda等）和Amazon Machine Learning可以用来对历史/离线/实时数据进行分析，或进行基于机器学习智能应用，加速数据到价值的转换。
图1 AWS IoT方案参考架构
借助AWS的技术和服务或参考架构案例，保险企业可以利用AI和IoT技术来对现有业务进行再造，加速创新速度。同时，AWS合作伙伴网络（APN）的成员也可借助AWS技术加速保险企业享受新技术带来的红利。
AWS助力Cognizant构建InCatalyst，为保险企业提供便利服务
通过无人机结合深度航拍对台风地震等自然灾害实现实时数据抓取，通过对百万住户监控防御性降低受保用户损失和保险公司成本，作为AWS APN咨询合作伙伴和托管服务提供商（MSP），Cognizant通过AWS将人工智能，大数据，物联网，机器学习等黑科技转化为创新保险能力，基于AWS建立保险创新平台InCatalyst。
图2 InCatalyst架构功能图
InCatalyst平台中重要的一环是快速模型制作环境（Rapid Prototyping Environment，RPE）。RPE通过技术项目模板（TPT）和业务项目模板（BPT）帮助保险用户加速模型的开发。TPT模板的一些示例包括会话人工智能、面部认证、针对保险的Amazon Alexa Skills以及针对保险的Amazon MongoDB模型等。通过AWS 提供的API，将AWS人工智能等服务整合到平台上，让保险客户快速使用。并且BPT模板则提供一些专有解决方案，可以SaaS方式进行定制和购买。借助InCatalyst，美国一家大型人寿保险公司在短短三天的时间内，使用Amazon Alexa Skill去整合客户的后端票务处理系统，为用户提供更好体验。
科技无疑将为保险业带来更加广阔的空间和发展机遇。随着AIoT在保险行业中的应用，保险公司有能力及能量处理大量的数据资料，并且从中分析并获得不同的客户洞见，来改造整个保险业务环节，为用户提供差异化的服务，来提高顾客忠诚度，促进整体产业健全发展。AWS以最全面的云平台为基础，提供丰富且智能化的IoT和AI服务，助力保险企业将AIoT与自己的业务进行快速整合，实现业务创新。
【1】参考来源，埃森哲《保险科技的崛起》https://yq.aliyun.com/articles/161069
