IBM Watson在Suncorp索赔评估中击败了人类

Suncorp集团在大约五年前启动了一个项目，以彻底改革其保险索赔评估流程，实施类似数字应用程序的表格，允许客户在线提出索赔。虽然这个过程得到了客户的好评，但Suncorp数字服务执行经理Vlad Vereshchagin周三在悉尼告诉IBM Think，顾问在提交索赔后仍然需要给客户打电话，主要是为了确定责任。“这项任务只能由人类，我们的顾问完成......因为首先，需要了解索赔或事件或事故的情况，确切地说它是如何展开的;第二个原因是关于责任的决定具有约束力，它有财务后果......它是不可逆转的，如果我们犯了错误就不能回去，“他解释说。“所有这些阻碍了我们的自动化工作，我们无法真正超越这一步。”Suncorp确定了大约26-30种类型的碰撞，车辆可以通过;此外，每年还有近50万份汽车索赔，其评估结果已知。

“所以我们认为，如果我们在这里有50万个声明，这是很好理解的，只有大约30个场景，我们当然可以提出一种将这种方法拼接在一起并实际创建某种自动化引擎的方法，”Vereshchagin解释说。Suncorp于2017年11月宣布将IBM Watson引入其索赔评估流程，利用其自然语言分类功能帮助保险公司更好地了解索赔的情况并确定责任。“对我们来说，这是对每个事件的”过错“或”非过失“的简单评估，而这正是我们所做的，”他说。“当我们开始时，我们的质量评估大约是60%，这还不够好，最终结果是我们的评估准确率高于96%。这个过程花了我们几年时间来完善，其中很多来自于训练的质量。俗话说，垃圾，垃圾。“Vereshchagin说，该组织希望进一步采取这种做法，但高级管理人员担心将传统的人为决策交给机器风险太高，并阻止将Watson部署到其所有在线业务的请求。

Vereshchagin表示，该团队决定证明该系统实际上能够做出决策，并且至少与人类一样好，如果不是更好的话。“我们所做的是将它置于影子模式并与我们的索赔管理后端系统一起运行，与我们的顾问一起运行，他们仍然在做他们的工作，”他解释说，并指出顾问不知道Watson正在和他们一起工作。“我们得到了沃森和我们的顾问的结果，六个月之后，我们实际上可以显示比较结果，结果令人惊讶或不足为奇，人类也会犯错误，实际上他们犯的错误比机更多。”ereshchagin说，这台机器在评估索赔时也​​更加自律。因此，50%的保险索赔现在都是零接触。Suncorp现在正在考虑将类似的流程引入其家庭保险索赔，而Vereshchagin指出它不一定需要使用Watson，而是希望将自动化应用到流程的不同步骤中，例如进行家庭索赔评估的人的地方。