9月4日， Insur AI實驗室成立儀式在北京大學舉行 。 豆寶網(wǎng)聯(lián)合北京大數(shù)據(jù)研究院正式發(fā)布了實驗室一期研究成果和二期規(guī)劃方向 。
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在成立儀式上， 北京大數(shù)據(jù)研究院自然語言處理與認知智能實驗室主任、NLP專家、博士生導師趙東燕受聘為實驗室主任， 并正式發(fā)布了首批研究成果 。
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實驗室保險產(chǎn)品條款智能分析引擎(PPE)正式發(fā)布 。 該引擎可智能分析版面文檔(PDF)， 通過結(jié)構(gòu)化抽取、版面理解、自然語言處理技術(shù)， 以及文本分析、機器學習、計算機視覺等核心技術(shù)， 實現(xiàn)保險產(chǎn)品條款的全自動、高精度智能分析， 已申請相關(guān)發(fā)明專利4項 。 目前， 該實驗室已經(jīng)分析了2萬多份保險產(chǎn)品條款， 其中包括3000多份重疾保險產(chǎn)品條款 。
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保險語義知識庫(PME)已經(jīng)記錄了42， 000個知識地圖節(jié)點， 并且還在增加 。 從智能分析引擎到實驗室中的知識庫， 通過對保險產(chǎn)品條款的深度分析， 提取語義標簽， 形成保險產(chǎn)品條款知識庫圖譜 。 目前， 實驗室知識庫擁有數(shù)百家保險公司， 2萬多個保險產(chǎn)品， 其中重疾險3100多個， 覆蓋疾病4萬種， 涉及疾病460種， 形成地圖節(jié)點4.2萬個， 關(guān)系5.5萬個 。 目前這個數(shù)據(jù)還在增加 。
據(jù)了解， 保險產(chǎn)品條款是投保、核保、賠款、理賠的重要依據(jù)， 也是保險大數(shù)據(jù)分析的基礎 。 但現(xiàn)實中， 保險產(chǎn)品不僅分類、條款設計復雜， 而且缺乏標準數(shù)據(jù)， 用戶難以理解 。 趙東燕表示， 針對目前存在的問題， 保險行業(yè)智能創(chuàng)新聯(lián)合實驗室(Insur AI lab)的一期目標是圍繞保險產(chǎn)品條款的智能分析， 構(gòu)建保險產(chǎn)品知識圖譜 。
趙東燕表示， 實驗室將加快保險領域知識庫建設， 通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、知識發(fā)現(xiàn)等手段， 構(gòu)建覆蓋更全面、知識更精準的知識圖譜 。 同時， 通過保險產(chǎn)品的對比、量化分析和智能推薦， 強化智能算法和實際應用， 為智能核保和智能理賠提供數(shù)據(jù)、算法和模型， 最終實現(xiàn)核保理賠一體化的AI方案 。
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豆網(wǎng)CTO孫自毅介紹了實驗室二期的規(guī)劃目標和應用方向 。 下一步， 實驗室(Insur AI lab)的第二階段規(guī)劃目標將集中在保險責任的量化和新保險責任的發(fā)現(xiàn)上 。 孫毅解釋說， 這個應用方向會涉及到如何定量分析一份保險所涵蓋的責任， 如何定量描述一份保障方案涵蓋意外和重疾的組合責任等 。 還可以為銷售場景下家庭綜合險的保障缺口提供量化分析 。
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業(yè)內(nèi)專家表示， 實驗室的這一方案可以幫助保險營銷員在面對客戶為什么買保險、可以買什么責任、應該買多少保額等實際應用問題時， 提供更有效的量化分析工具， 從而建立不同場景下賠償與責任的精準匹配關(guān)系 。 不僅如此， 這位專家還表示， 在當前保險產(chǎn)品不斷更新的背景下， 如何快速分析一款保險產(chǎn)品的保險責任， 并為銷售人員和用戶提供這款保險產(chǎn)品的獨特性， 從而快速對比發(fā)現(xiàn)市場上新舊保險產(chǎn)品和新保險責任的差異， 具有更重要的應用價值 。
據(jù)孫毅介紹， 在實際保險場景的應用中， 實驗室目前已經(jīng)實現(xiàn)了不同產(chǎn)品相似度的比較 。 立基于
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