【摘要】

    全球科技创新迅猛发展，金融保险业也随之致力于创新，以提升保险服务实体经济的新能量，为保险行业转型升级提供新的引擎和动力。应用人工智能新科技手段，保险企业能够更好地把握市场需求，提升自身服务质量和效率，优化客户管理。与此同时，给保险业带来的法律风险也不容忽视。本文将以人工智能的科技创新在保险业的应用为主线，关注人工智能助力保险业发展路径中存在的问题，倒逼法律风险的管理诉求，提出探究建立数据保护机制进行数据加密和存储、对算法的科学性和公正性进行评估和控制等应对措施，旨在深化人工智能科技赋能保险领域的全方面及保险行业良性稳定发展，充分挖掘科技创新技术的潜力和实际效益，为保险领域应用人工智能提供一些参考。

【关键词】人工智能科技保险业发展法律风险防范

     保险是金融业的重要支柱，通过向客户提供保单，在客户遭受特定的风险导致财产或人身损失时，向客户提供经济上的赔偿和风险保障，在经济社会发展中发挥着举足轻重的作用。科技创新的落地，激发着保险行业积极地进行创新升级。

                                  一、人工智能科技创新在保险领域中的应用

   人工智能技术（Artificial Intelligence）是当今科技创新的重点领域，其利用计算机技术模拟人类的智能行为，进行数据处理、机器学习、自然语言处理等。应用领域不仅限于制造业、金融业、医疗业，保险行业也是人工智能技术的新型应用领域之一，其应用场景涵盖了风险评估、保险产品的定价、损失评估、理赔管理等诸多方面。其在保险行业的先进性、创新性体现在其能够帮助保险机构改善其业务流程、提高管理经营效率和价值创造。人工智能的应用层面，已显现出客户满意度的提升、协助企业决策、分担人力成本等方面的实际效益，在保险业全业务链落地诸多的重要应用。

  （一）风险评估管理

  风险评估是保险行业的核心要义之一，通过采用多种技术手段，建立与风险评估相关的现代风险管理体系来保护资金和信息安全。

  其一，保险企业建立大数据库并利用人工智能技术对大量保险标的的数据分析和挖掘不同的风险指标，通过物联网技术将保险标的物相关数据传输到云端服务器进行风险监测和分析。如果标的风险超过了预先设定的阈值，系统立即进行预警，使得保险企业识别出以往难以察觉的风险转化因素，捕捉到未来可能出现的风险因素，诸如中国保险行业协会与中国华信证券股份有限公司联合推出基于人工智能技术的保险风险监测系统，[1]该系统能够对保险市场的风险进行实时监测，为保监会和保险企业提供数据支持和决策参考。中国人寿推出基于人工智能的“综合风控系统”，[2]实现对客户标的的风险评估、全流程风险控制和智能预测等功能。中国太平洋保险股份有限公司联合华为云推出基于人工智能技术的保险智能监管系统,[3]对保险企业的风控和合规运营进行全面监控，保障保险市场的有效健康发展。

  其二，保险企业建立风险模型和算法，利用人工智能评估和量化投保人和保险产品的风险，优化风险管理决策。专业技术团队针对不同类型的保险产品和客户，如寿险、车险、财产险等以及高、中、低风险客户，通过大数据、机器学习和数据挖掘等技术建立各种风险模型进行风险识别和分类，以确定保费、保障范围和赔付标准等决策。中国平安保险集团利用大数据和人工智能技术，建立了一套包含行为分析、预测建模、数据挖掘、智能推荐等多个环节的风控系统。[4]其在上海金融科技展览会展示基于人工智能技术的智能投保系统。[5]可见，保险企业已十分注重人工智能等新技术在业务中的应用，制定相应的风险管理策略或服务方案。

   （二）保险产品研发与设计

  保险产品研发与设计是保险企业经营中至关重要的一环，保险产品的研发需要大量的精力和工作量，面向目标市场调研及产品名称、条款、保险金额费率、责任和免责条款等要素，运用大数据和机器学习技术手段针对不同的客户群体，进行客户预测和产品设计方案。智能自动推断和提炼基于客户行为的个性化特征数据如社交网络金融交易记录、在线搜索记录等，对客户进行精准风险评估，制定个性化定价的保险精准定价。[6]故，为保险企业根制定个性化定价策略提供了新的思路，顺应市场趋势解决经营同质化问题，提高保险产品的研发效率和保险企业自身的竞争优势。

  （三）精准客户定位及理赔管理

  根据中国银保监会官方统计，以调查行业五大主要上市公司（中国太保(601601)、中国人 寿(601628)、新华保险(601336)、中国人保(601319)、中国平安(601318)）原保险理赔数据为基础，2022年中国保险业原保险赔付支出15485亿元（如下图表）。

   从数据走势看，自2014至2021年，中国保险业的原保险赔付支出规模持续扩大，尽管2021年赔付支出增速有所放缓，但同比增长12.24%仍为较高增速；2022年赔付支出有所下降，较2021年同比下降0.79%。通过分析还可看出，赔付支出规模呈现增长的趋势，但增速有所放缓。同时，2022年赔付支出下降，也能反映中国保险业的理赔管理和风险控制得到了一定的提高和改进。

  使用人工智能图像识别技术和云端智能算法处理应用于理赔管理中，提高业务处理的智能化自动化水平，可以实时了解损失情况，快速定损结果处理理赔案件，车险理赔中的车辆图像识别和定损方面已然广泛应用。伯明翰城市大学教授研究表明，利用车载摄像头和人工智能图像识别技术，对车辆状况进行自动检测，捕捉事故痕迹和损坏情况，结合机器学习和大数据分析，实现更加准确和高效的理赔处理和定损。[7]因此，该技术在车险理赔中具有广阔的应用前景。

  积极布局人工智能的创新应用，分析客户数据和历史理赔数据来识别客户的需求和偏好既能精准定位潜在优质客户，又可响应新的保险需求。对减少保险企业营销成本和人工处理时间及理赔效率等方面，推动保险行业深入市场拓展愈加重要。

二、人工智能助力保险业发展路径中存在的问题

       充分认识到人工智能科技发展为保险业提供了新型工具，促使保险价值链更加智能化和自动化，提升保险供给效率以及服务升级。为保险业提供解决方案的同时，人工智能相应带来了一些法律风险问题。

  （一）数据隐私的保护问题

  基于投保人和保险标的中大量隐私信息数据，存在数据泄露、侵犯或不合规使用的风险。2017年北京市朝阳区人民法院受理了中国互联网金融协会起诉中国平安保险公司侵犯客户隐私信息泄露行为的案件，其指控内容为中国平安在使用“一草一码”方案中，对中间环节的信息流动管控措施不可靠，致使保险公司无法保障客户信息安全。调查中，中国银保监会也对中国平安进行了调查，认定其存在信息泄露等不良行为并对其进行行政处罚。[8]此案件反映出保险企业在信息安全方面的风险挑战，以及在收集处理客户信息时数据隐私保护措施的欠缺。

  （二）算法偏见引发公平性问题

  人工智能在保险产品的定价、索赔处理和风险评估中存在潜在的公平性问题。如若使用人工智能算法来定价，将可能导致不同客户群体之间关于价格或者保险资格得到不公平的对待，尤其是在保险歧视[9]和价格歧视方面，更易引发公平性问题；若依赖于人工智能评估风险，如使用的算法基于往常的数据而不是当前的新风险因素，则会出现偏差可能影响到业务决策和保险产品设计，甚至造成保险企业的经济损失。此外，如果机器学习算法的训练数据来源采集不完整或不准确，数据样本有错误信息或人的偏见和误解，在使用算法进行评估或者决策时，或许会出现错误导致决策偏差。

综上所述，人工智能的渗透助力保险企业提升业务效率的同时，也倒逼法律风险的管理诉求，防范潜在的损失和风险，实现合规经营。

三、应对人工智能在保险业法律风险防范的措施和建议

   人工智能在保险业已进入了人机协同阶段，为有效防范法律风险尤其依数据进行决策的节点时，将法律风险管理从被动的事后补救转变为事前的风险管理机制，提出如下应对措施与建议：

  （一）数据保护和隐私保护措施

  建立数据保护机制。欧盟于2018年实施了《通用数据保护条例》(GDPR)，[10]该条例规定企业有义务保障个人数据的隐私权及安全性，监督并确保处理个人数据合法和透明，任何情况下保证处理个人数据的安全性以及必要时对数据泄露和滥用须及时通知等；美国GRAMM-LEACH-BLILEY(GLB法案)，[11]目的是保护个人财务隐私信息，要求所有金融机构，包括银行、保险公司和证券公司等在收集、使用和披露个人信息遵守规定，保险公司必须向客户提供关于收集、使用和披露其个人信息的通知，保险公司实施安全控制措施以保护个人信息防止未经授权的访问或使用；中国施行了《个人信息保护法》、《网络安全法》、《信息安全技术个人信息安全规范》，规定个人信息的收集、使用、保存和销毁等方面的要求。在此基础上可以借鉴别国行业标准来推进我国保险领域的顶层设计，防范法律风险的同时，根据业务特点将个人隐私保护纳入到保险业务设计和经营中。

  进行数据加密和存储。根据保险业务特点和信息的敏感程度的不同，可以采取防病毒软件、系统安全性审计、身份验证、登录日志保留和访问控制等技术手段对个人敏感信息加密存储，确保数据在存储、传输和使用过程中不被未获授权的第三方所截取和查看。还可以运用加密保护技术，尽可能保证个人数据的安全和隐私。保险企业应完善信息安全管理体系，加大信息安全意识宣传，做好信息证据收集等工作。针对保险企业的数据存储系统，可以实施访问控制措施，即身份验证和授权，双因素身份认证等来限制或赋权只有经过授权的工作人员才能访问保单等特定敏感数据。此外，保险企业与数据供应商签署数据分销禁止和违规行为条款等相关保密协议，强化合同管理以保护数据资源的知识产权。

  （二）算法公平中立，增进透明化机制

  保险企业需要及时、全面地披露人工智能算法的工作原理、数据来源及流程，让客户理解算 法的运作过程。可以采用多个算法或者开发新的算法来平衡现有算法的不足或偏见。遵守相关法律法规和行业标准，明确数据使用的标准化和规范化，尽可能保障涉及的因素客观中立。另外，根据国家金融安全的要求，行业监管部门可以制定有关算法公平性的指导方针，引导和防范人工智能算法的技术安全风险。

  保险企业注重金融科技对于保险服务普惠性的提升，定期审查人工智能技术，向投保人披露使用人工智能决策的过程，有助于用户对保险人工智能产品和服务的信任和接受度，避免主观决策失误；在披露风险评估和定价过程中阐释详细信息和操作途径，在评估结果统计前通过透明且易于理解的方式向投保人说明数据使用的特定技术和相关答疑，以增进透明化机制。

四、结语

   人工智能在保险领域的应用为保险企业带来了巨大的益处，对提高企业效率、优化客户服务和保险产品、加强风险管理等方面都具有巨大潜力，大幅提升了保险行业整体效率和利润水平，并为保险业未来的发展开辟了更广阔的前沿领域和市场空间。另一方面，采取有效措施降低法律风险，规范保险企业对数据资源的管理，防范人工智能可能带来的隐患从而保障客户权益。此外，保险机构间的共享科技成果赋能保险业务价值链和公平竞争，最终保障保险行业的健康发展。

[1]《中国保险行业协会和华信证券联手打造保险行业风险监管系统》, http://www.bxjg.com.cn/news/20220414/462065.html,《保险界》, 2022年4月14日.

[2]《基于AI的综合风控系统，打造令人称道的数字保险》, https://finance.sina.com.cn/stock/relnews/hk/2022-05-04/doc-imcwiwst4194233.shtml, 新浪财经网, 2022年5月4日.

[3]《太保集团和华为云联合打造的人工智能保险监管体系第一期上线》, 中国证券网,http://www.cnstock.com/paper/jjxw/202205/4963977.htm,2022年5月11日.

[4] 《大数据模型支撑下“推保·防骗”工程走到哪里了？》, 人民网,http://www.people.com.cn/,2019年4月16日.

[5]《平安陆金所亮相上海金融科技展 开启普惠金融数字化创新新篇章》, 中国平安保险集团网站,http://www.pingan.com/gs/yzbg/hydt/2021dbbg01/, 2021年10月26日.

[6] Lv, K., Gong, X., Wu, J., & Ye, M.《An Insurance Personalized- Pricing Method Based on Customer Behavior Characteristics and Precision Risk Assessment》, In Proceedings of the 49th International Conference on Computers and Communications (ICCC) (pp. 163-168). IEEE,2020, https://ieeexplore.ieee.org/document/9316230.

[7]G. Chen, J. Chen ,H. J. Zhang and J. Li.《Vehicle Damage Detection and Classification in Insurance Claims Process: A Deep Learning Approach》，《IEEE Access》，vol. 5, pp. 11689-11698, 2017.

[8]《中国平安「一草一码」被指出个人信息泄露问题，监管出手》,金融界网站 http://finance.jrj.com.cn/2019/07/12135827190800.shtml, 2019年7月12日.

[9] [美]Kenneth Arrow.《Uncertainty and the Welfare Economics of Medical Care》,《The American Economic Review》, 1963年9月. 美国经济学家Kenneth Arrow认为，在保险市场中，保险公司面对的风险是相对稳定的，但被保险人的风险却是高度不确定的。因此，保险公司需要根据被保险人的风险来评估其赔偿风险和收益风险，这就导致被保险人和保险公司之间的信息不对称，从而产生了保险歧视的问题.

[10] [欧盟] General Data Protection Regulation（GDPR）,由欧盟制定于2018年5月25日生效的一项欧盟法规，旨在保护欧盟公民的个人数据隐私，规定了个人数据的处理、收集、储存、删除和共享等方面的流程和标准.

[11] [美] GRAMM-LEACH-BLILEY法案, 美国国会于1999年11月12日制定《金融现代化法案》（The Financial Modernization Act）中的一个组成部分。该名称来自于该法案的三位主要支持者，分别是参议员Phil Gramm、Thomas J. Bliley和James Leach.