AI产品经理思考：智慧保顾现状讨论_使用者

本文主要讨论了智慧保顾概念、现状和未来发展。

开始之前我们先思考三个问题：

智慧保顾即智慧保险顾问，指能自主为使用者提供风险评测、保险知识问答、保险需求分析、保险产品对比和推荐等服务的智慧终端。

简单来说就是你的私人保险顾问，任何保险问题都可以去问。

二、智慧保顾现处于什么阶段

在国内，智慧保顾概念虽然火热，但整体发展尚处于初级阶段。2017年堪称是智慧保顾的元年，各种保保们精灵们层出不穷，市场上出现的智慧保顾保险需求分析保险产品对比和推荐等服务。

但是，真正体验过的使用者就会发现，目前市场上的几款所谓“智慧保顾”功能不够齐全，尚未真正实现“智慧”，太保阿尔法释出时曾轰动一时，获取440万的流量0转化，蚂蚁慧小保现在已经淡出，微信只做风险评估等等。

从市场大热到目前一片寂静，不禁让人唏嘘。

那是为什么呢？

现有的智慧保顾基本是根据使用者的年龄、家庭、资产状况、车的型别等因素帮助使用者选择车险产品，如太平洋保险阿尔法保险号称通过结合海量资料、人工智能技术及保险精算经验，提供定制化的家庭保险建议。

事实是这样吗？

我们一起来拆解以下他的实现原理就知道了。

保险推荐机器人会询问以下10个问题：

当答完以上问题后，机器人会推出一组保险产品。包含重疾、医疗和意外。这就是典型的策略树演算法。通过以上资料我们可以计算得出：

C(4,1)*C(2,1)*C(34,1)*C(2,1)*C(2,1)*{C(4,1)+C(4,2)+C(4,3)+1}*{C(4,1)+C(4,2)+C(4,3)+1}*C(2,1)*C(5,1)*C(5,1)=12240000

也就是说这个排列组合有1224万种可能。

而我们查询保险协和网站可知现有在售保险产品有7000多个。每个产品拆解后的维度包括性别、年龄、保费、保额等。这就会造成，不同的条件会对应同一款产品、同样的条件会筛选出多个产品，而对产品做优先级排序，又成了人的主观判断。

所以才造成了平安的保险机器人推荐出的全部是平安的产品，而平安的在售产品不过几百款，所以这种推荐根本算不上是智慧推荐，只不过是条件筛选。

那为什么不用智慧推荐技术来实现保险产品推荐呢？

智慧推荐技术现在应用最后的是资讯领域和电商领域，或许我们能从他们的演化程式了解一二。

最早兴起的是入口网站，是有足够专业的编辑给大家来写新闻和资讯，这个时候编辑不必考虑每个人的兴趣爱好，只需要了解大多数人的兴趣爱好就好。这样就造成了千人一面，大家开启的资讯是一样的。

再后来自媒体兴起，每个人可以根据自己的爱好去关注和订阅自己喜欢的自媒体号，这样每个人开启的资讯就不一样了，但是这就造成了你只能看到你关注了的咨询资讯。没有关注的就看不到了。

然后随着今日头条的兴起才真正实现了千人千面，每个人看到的都是不一样的，而且是动态变化的。这时候才能真正称得上是智慧推荐。由上可知智慧推荐依据是：

而通过研究发现，在买保险这个领域有以下几点是和推荐演算法逻辑有冲突的：

所以说现在的智慧保顾在做的保险智慧推荐只能说是条件筛选，根部不算是智慧推荐，或者说现如今的保险市场不适用于保险推荐。

三、智慧保顾的发展方向是什么

那么智慧保顾的发展方向是什么呢？产品形态和产品属性决定了它的发展方向，保险本质上是风险转移和杠杆效应。通过一小部分钱利用杠杆效应转移风险。

之前因为技术限制无法做到每个人的风险的精准计算，所以保险公司会计算各种模型，推出各种产品，打包出售，每个人去买之前保险公司会进行核查，确定属于该模型，否则是拒保的。

逻辑就是产品去找人，但是现在随着科技发展，使用者属性和各种行为习惯的记录，可以精准的计算出每个人的风险状况，从而推出不同的产品，每个人和每个人的保险杠杆应该是不一样的，也就是说应该是人找产品的逻辑。这也许是以后智慧保顾的发展方向。

四、总结

随着各类技术的成熟，好多行业就想把该技术应用到自己的领域，但是每个行业的底层逻辑是不一样的，每个技术的执行方法也是有必要条件的，在没有想清楚的情况下进行了技术的错配，就会做很多无用功。

作者：老张，宜信集团保险事业部智慧保险产品负责人，运营军师联盟创始人之一，《运营实战手册》作者之一。

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