过去几十年，中国的人口红利为保险业提供了高速增长的发展时机，但近几年，快速扩张的模式已走到尽头，中国保险业正在经历从“高速”向“高质”的转型阶段。近日，嬴图参加PNP保险科技加速营，与投资机构、行业专家等就科技如何赋能并重塑险企，保险业如何拥抱科技等进行了交流和探讨。

据了解，作为金融行业之一的保险业，一直以来其信息化和数字化水平较银行、证券等传统金融领域落后。但随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新技术的快速发展，作为金融科技细分领域之一的保险科技已成为该行业的“新风口”。

保障服务| 提升用户获得感

过去几十年，中国的人口红利为保险业提供了广阔的发展空间，同时也伴随着诸多病症，例如用户理赔体验差、理赔流程繁琐、代理人素质参差不齐……这些问题都直接拉低了行业形象，从而深远影响着行业的进一步发展，对此，保险科技将成为保险行业根治沉疴的“猛药良方”。

嬴图 COO Monica表示，金融科技的发展和应用为保险行业带来了破局机遇。

图为嬴图联合创始人Monica Liu 女士

据悉，嬴图(同心尚科技)是一家研发高并发、实时图数据库与高可视化知识图谱的高新技术企业。作为新一轮大数据处理技术升级换代的核心驱动技术，“图计算与图数据库”是目前工业界和学界的前沿领域，也是国家"新基建"项目之一。

针对险企面临的痛点，诸如远离用户需求、产品条款难以理解、保险获得感低等问题，嬴图通过图嵌入和AI、实时知识图谱计算和实时内存数据库等产品，量身定制成熟完备的“算力+算法+可视化+可解释AI"的解决方案，为险企改善之前诸如智能客服、智能保险顾问、智能理赔、承保核保、移动理赔等业务在计算机底层架构上的颠覆性升级。

◈极速系统。一直以来，办理速度、办理满意度是客户衡量险企工作质量的几项硬核指标。嬴图超并发以及极速的内存计算引擎架构，能够实时完成一系列数据分析、决策评估再到提供精准个性化方案，让客户无丝毫的感知等待。

◈ 高可视化。机器可以像人一样为客户带来温暖？机器可以解决个性化需求吗？机器可以带来100%的用户体验吗？图嵌入与图学习是人工智能领域的全新方向，嬴图天然支持图嵌入和多种神经网络，能像人类左右脑思维一样直观模拟数据关联，可以不需要依赖多个孤立系统，也不需要繁琐的数据ETL，仅通过高可视化的知识图谱技术和复杂数据实时计算，直观清晰关联诸如核保因子、风险防控、推荐合适的保险产品，自动推荐维修方案、精准计算赔付金额等等工作。

◈易用性。从技术上来说，构建一套定制化的系统方案通常是一个繁复的过程。嬴图从设计、工具链条到上手操作便捷度统统考量在内，赋能险企实现快速的系统优化、定制、部署、上线与应用。

降本增效| 科技创造价值

提高运营效率。过去，保险行业一定程度上属于人员密集型行业，据估算，其人力成本大约占总成本的30%，这也直接影响了企业的盈利水平，而且还存在着人力成本高、培训成本高、人员流动率高的问题。据悉，2019年保险行业的人力成本约在5000亿左右。

“保险业天然具有大数据基因，数据是保险业的'核心资产'。”Monica表示，保险是经营风险的行业，其业务属性本身就依赖大量数据，而传统的数据处理手法，是一个令人望而生畏的过程，无论是时效性、精确性、甄别数据的处理能力等等都跟不上如今海量复杂的现实环境，金融机构每年都要浪费很多资金来应对低效。

据了解，嬴图图数据库能实时处理并进行深度挖掘，能够帮助保险机构彻底解决替代人力场景化，此外能全面挖掘和分析客户的保障需求、消费偏好和网络行为，为开发定制化、智能化保险产品提供数据基础，为精准定价和场景化营销创造条件。

降低风控成本。从保险业诞生之日起，保险欺诈就并非是新鲜事物，诸如车险欺诈、人身意外保险欺诈等等，种类繁杂、形式多样。针对于险企“保险欺诈率和欺诈损失较高”的业务痛点，嬴图能够赋能其后端的风控环节，实现智能风控和反欺诈，同时在控制风险的前提下大幅提高定损、理赔的效率，赋能保险业高质量发展。

“我们非常强调‘实时’，换言之就是‘快’！用‘闪电般’的图数据处理和导入导出能力做好险企的技术‘把关人’，能够帮助企业第一时间甄别出每一笔保险数据中的潜藏风险。”Monica在演讲中强调。据了解，"极速”是嬴图产品高性能的体现之一，其运行速度是传统关系型数据库的10000倍以上、是其他大数据框架的数以100倍以上。“嬴图通过深图遍历数据点及其关联网络的的多个维度，并以高并发的方式，能快速完成从系统防御、欺诈风险评估再到实时决策等一系列精准检测，而整个过程只需20毫秒——比一眨眼的时间还快。”

◈ 可解释AI：AI在深度学习和神经元领域始终都存在着黑盒化操作的特点。“黑盒化”的弊端就是一旦出现某些症状，溯源病因则有可能是一场大海捞针般的工程。而嬴图图系统是AI白盒化，顾名思义就是让人们“知其然并知其所以然”，它的所有的点、边都有自己的权重和属性，每个操作都是直观的、确定的、透明的和可解释性的。

◈ 便捷性：为了降低企业工作人员的学习成本，提升业务效率。嬴图开发的UQL (Ultipa查询语言)只需20分钟，就能让一名普通人开始上手使用Ultipa图系统。而在此之前，学习数据库查询语言无疑是一道门槛。目前普遍使用的Cypher语言，从学习到使用，一名初级开发人员仍需要2到4周，而Gremlin等语言则对专业要求更高。

值得一提的是，嬴图图数据系统能帮助企业TCO（用户总拥有成本）节省超过70%，方案实施周期缩短80%。

重塑价值链 | 创新商业模式

长久以来，我国保险业长期依赖于“人海战术”。然而在疫情期间，该种“人与人”接触性建立的业务模式受到限制，如何获客，如何精准获客，如何售后，如何高质售后等等问题变成了一项巨大的考验。

据国新办公布数据显示，今年受全球经济遭遇下行的压力，2020年一季度，保险业原保险保费收入是1.67万亿元，同比仅增长2.3%，增幅同比下降13.6个百分点。其中，人身险增幅同比下降15.22个百分点。今年的特殊情况导致保险业务短期内出现增长承压、线下管理、经营活动受到制约等问题，这也为保险业在传统业务模式、人才技术储备、客户开发维护等方面都带来了新的课题，更引起了业界的反思。

对此，传统保险公司积极投入保险科技建设，以平安、人保、太保等为代表的大型险企更是纷纷将“保险+科技”提到战略高度。据悉，2019年中国保险机构的科技投入达319亿元，预计2022年将增长到534亿。

对此，嬴图作为硬核底层图数据系统，能从海量数据中挖掘出有价值的信息从而改变传统的定价、营销、核保方式，在深层次上赋能险企“保险+科技+服务”的新商业模式，深入到产品设计、售前营销、售中投保和售后理赔等各个环节，促进数据可信共享，优化保险业务流程，提高产品的技术含量和服务效率，旨在契合新时代保险业高质量发展的要求，重塑保险业务的价值链。