“未来卖保险的都得是数据专家和人工智能专家。”
在中国保险业发展年会上，马云依然不乏金句。在他的演讲中，出现频率最高的词，除了“保险”，就是“大数据”“风控”和“信用”。
AI技术的兴起，点燃了全行业的技术热情。年，中国保险学会的《人工智能保险行业运用路线图》指出：AI将在保险业飞速发展，在年，行业进入中智能时代，保险行业的人工智能运用率将达75%。
实际上，在经过大量的调研发现，保险行业里大多数场景的AI应用似乎仍不尽如人意。
众安保险数据智能中心总经理孙谷飞表示：“过去，保险公司对AI的态度总是‘拿来主义’，希望AI是一个成熟的技术，拿来就能用，并追求AI完全替代人工完成某个保险流程，但AI的成功落地是一个迭代的过程；另外，在保险领域，AI辅助精细化的运营、定价和风控的能力，这些需求更加大有文章。”
最早的碰壁
面对AI技术，险企并不是后知后觉的一群人。
从年开始，包括泰康在线、中国人寿、太保都曾采购过人脸识别、智能客服、智能机器人等早期的保险AI产品。
孙谷飞表示：“在以往AI落地过程中，业务最开始遇到AI，我听到最多的一句话就是：我有一个需求，帮我用AI解决一下。”
但一方面，以目前的AI技术发展，成熟的AI产品一般也需要一个定制、迭代的过程，亦或是保险企业期望过高，导致初代AI产品的落地效果并不理想。
以智能客服为例，众安保险也曾购买第三方公司的智能客服产品，希望在自助投保、保单查询、业务办理等业务中完成多个简单重复场景，减少人力输出。
但实际购买的第三方智能客服解决方案，并不能直接得到业务满意的效果，需要针对众安的业务场景进行大量的语料标注、流程梳理等，甚至还需要一些用户体验层次的产品修改。所以，最终智能客服在一开始的阶段，落地的效果方面往往不尽如意，另外人力上非但没有减少，还需要更多的人力进行运维语料。用户体验层次的修改，第三方公司的响应度也会跟不上业务的需求节奏。
此外，定制化的AI需求，代价很高，并且单个第三方的AI模型交付，往往和业务需求相差甚远。
以碎屏险场景为例，因为单个碎屏险的价格已经很低，面对海量的需求，人工进行校验显然不划算。于是业务部门提出，希望利用AI进行自动审核。
孙谷飞表示：“当时外部AI服务供应商认为这就是一个单纯的图像识别问题，直接用AI模型判断屏幕好坏就可以，由于这个模型是定制化的，所以要价万。”
但理想与现实还有一段距离。
因为，就单论碎屏险这个场景。核保人员在核保过程中，除了要判断基本的碎屏情况，还需要识别是否存在骗保问题，判断提交的图片是否为本机“现在”的真实情况，还是碎屏前的图片记录。
这些事情，并不是一个简单的AI模型就可以胜任，需要的是一整套风控解决方案。众安的AI解决方案先让业务积累碎屏和完整图像数据，根据业务需求，识别前会在手机屏幕中间，根据手机ID号生成并显示一个身份