保觀|專注互聯(lián)網(wǎng)保險

保小觀注：人工智能（Artificial Intelligence, AI）并非一項特定的技術，市場研究公司弗雷斯特研究公司（Forrester Research）的副總裁兼首席分析師Mike Gualtieri表示，人工智能技術的核心在于本文所述的9個技術模塊。人工智能在保險業(yè)的應用越來越多，但是大多數(shù)保險從業(yè)者對于人工智能的認知程度并不深。事實上，每一項AI應用都是由一個或多個技術模塊組合而成的，要了解人工智能，大家可以先了解這9個模塊。

1、知識工程

知識工程是獲取專業(yè)知識并建立數(shù)據(jù)模型來解決專業(yè)難題的過程。比如大型保險公司會將理賠核算人員的專業(yè)知識錄入到知識工程系統(tǒng)中，以此建立自動化的理賠核算流程。IBM的腫瘤疾病解決方案IBM Watson Health通過將各類醫(yī)藥期刊、藥品數(shù)據(jù)庫整合到其知識工程架構中去，為腫瘤醫(yī)師提供寶貴的意見。

2、機器人學

機器人是可以完成某項特定任務的自動機械設備，并且可以對外界行為作出反饋。機器人可以做成人形的，但大多數(shù)機器人的外形都會根據(jù)其用途來設計，比如焊接機器人都被設計成搖桿狀。無人駕駛汽車也屬于機器人，因為它是自動化設備。企業(yè)一般都用機器人來處理高頻重復化的工作，比如材料分揀、組裝、質檢等。隨著機器人技術的進步，機器人將會被用于自動化處理客戶交互、新產(chǎn)品開發(fā)等功能。

3、語音識別

語音識別技術可以將人類的說話內(nèi)容轉換成文本信息，智能系統(tǒng)根據(jù)文本信息可以對人類的指令做出回應，或記錄談話內(nèi)容，或與人類交流，比較成熟的語音識別應用有蘋果的Siri，谷歌的Now，亞馬遜的Echo。

4、自然語言處理

自然語言處理（Natural Language Processing）技術，簡稱NLP技術，該技術致力于理解對話和文本中字面語言的含義。NLP的終極目標是大規(guī)模應用——將圖書館藏書、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容以及人類生活每時每刻的對話中的含義提取出來。如今，金融咨詢公司會利用NLP技術來監(jiān)測社交平臺的消息和金融市場的新聞，以求從中分析市場情緒波動，從而為他們的客戶提供金融產(chǎn)品買入賣出的決策建議。電商公司則會利用NLP來分析客戶對產(chǎn)品的評價，從而選擇主推哪款產(chǎn)品。

5、自然語言生成

自然語言生產(chǎn)（Natural language generation, NLG）技術是NLP技術的對立面，該技術致力于將存儲于系統(tǒng)中的信息和數(shù)據(jù)用自然語言來表達。一般的應用場景下，NLP負責接收信息，NLG負責輸出信息。

6、圖像分析

圖像分析技術致力于識別和理解圖像信息，物體、人物、圖片、視頻都是圖像分析技術的處理對象?；趫D像分析技術的人臉識別應用是其比較知名的應用。借助人臉識別系統(tǒng)的幫助，印度新德里的檸檬樹酒店可以在VIP客人進門時提醒前臺員工做好準備，也可以在黑名單客戶出現(xiàn)時及時通知保安。

7、機器學習

機器學習是一門多領域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習的算法很多，各不相同。但都是通過歸納和綜合，使機器系統(tǒng)模仿人類的學習行為，不斷改進解決方案。

8、深度學習

深度學習屬于機器學習的一個分支，致力于模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡，建立一個更高效，規(guī)模更大的信息元網(wǎng)絡建構。如今，所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都利用該技術分析用戶線上行為，提高其曝光率，同時還會利用深度學習整合信息，預測結果，或加強其他AI技術模塊的精度。人工智能的研究人員對深度學習技術非?？粗?，因為這或許是人工智能向人類思維方式發(fā)展的基礎。

9、感官知覺

人工智能的應用場景包括了與現(xiàn)實世界的交互，因此需要收集和感知外部環(huán)境的信息，比如地點、氣壓、聲音等。美國通用電氣公司的Predix Asset Performance Management系統(tǒng)就是感官知覺技術的一項應用實例，該系統(tǒng)內(nèi)的傳感器可以感知并記錄工業(yè)設備的運行狀況，以此信息為基礎，為工廠提供設備維護計劃。

10、認知能力（仍處于研究階段）

這是人工智能的第10項技術模塊，但是如今依然處于研究階段。真正的人工智能能夠感知、互動、學習和進化，即產(chǎn)生認知能力，這只有當所有AI技術模塊都完美融合時才有可能出現(xiàn)。如今，不管是IBM還是微軟都鼓吹過自己的AI是真正的AI，但是在具有認知能力的AI出現(xiàn)前，所有的AI還只是功能型AI，而真正的AI。