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人工智能对社会的总体影响正在迅速增长，在某些方面，保险行业处于变革的最前沿。一些最有趣的发现2018年保险技术展望属于人工智能(AI)行业。五分之四的受访保险公司领导人认为，在两年内，人工智能将作为同事、合作者和值得信赖的顾问在他们的组织中与人类并肩工作。

在我们进一步讨论之前，有必要定义我们的术语。我们所说的“人工智能”是什么意思?这是一个随时间变化而变化的概念，令人惊讶。在埃森哲，当我们说“人工智能”时，我们指的是任何允许机器感知、理解、行动和学习的先进技术集合。与早期系统相比，今天基于学习的人工智能系统提出了在人类教育领域更常见的问题和挑战。

基于人工智能的决策和工具开始对人们的生活和保险公司的业务产生深远的影响。这是一项强大的技术，如果在保险公司的生态系统中，它可以做出影响客户、员工和其他人生活的决定，那么它就不能被视为一个简单的软件工具。保险公司需要确保人工智能是一个负责任的“公民”，以充分利用这一强大的技术。

以这种方式“传授”的人工智能可以作为一名新员工为保险公司服务，而不是在各个业务中推广。例如，北美一家大型家庭和汽车保险公司正在利用深度学习技术，让一种算法根据手机摄像头拍摄的照片识别一辆汽车是完好无损、受损还是报废。该算法在处理新情况时不断学习，随着时间的推移，准确率不断提高。

那么，人工智能如何才能学会正确的行为呢?首先要访问正确的数据，而且是大量的数据。拥有海量更好数据的保险公司将能够培训更强大的人工智能系统。保险数据科学家在选择培训数据和分类时需要谨慎。他们应该积极努力，尽量减少或消除他们用于训练人工智能的数据中的偏见。

保险公司使用的人工智能系统也需要建立和培训，以便为它们所采取的行动提供清晰的解释。这将是合规监管的一部分，但更重要的是，由难以理解的算法做出的决定可能会损害保险公司的品牌，造成不信任，甚至引发诉讼。透明度和“可解释性”对于降低这种风险至关重要。

随着人工智能系统不断成熟，并在保险领域找到新的用途，保险公司将需要考虑一个事实，即他们的人工智能将在他们采取的每一个行动中代表他们。这将给该行业带来新的问题。例如，人寿保险公司如何负责任地使用越来越多的健康数据，这些数据涉及健康、生物特征，甚至遗传学，以实现自动决策?

随着大数据和智能人工智能的结合，保险公司能够更好地根据个人情况计算风险，这些问题将变得更加突出。

下周继续本期节目，我们来看看Tech Vision报告中的第二个趋势:扩展现实。或者,这里头自己去读完整的报告