近年来以互联网、大数据两大技术为基础的科技进步，驱动着一轮又一轮的行业变革的浪潮。同时，人工智能的应用渗入各行各业，深刻地影响所有企业的经营与发展。
保险行业也不例外。以2016年为例，我国保险投资项目超过170项，年平均增长率44.3%。保险投资方向集中在产品创新领域，催化了诸如车联网、大数据、物联网、人工智能等多项技术和保险产品的结合体。近几年，很多保险公司开始构建以客户为中心的新一代核心系统，并体现了重后台、轻前台、优化出单理赔流程、强化数据分析功能等特点。
在平安产险看来，人工智能、大数据、互联网这些最新科技的背后，首先是用户数据的积累。Google、百度这些科技公司之所以能在人工智能领域走在前列，正是依靠其通过搜索引擎积累的海量用户行为数据。数据同样是保险行业经营的根基，“大数法则”这一无形的双手，自始至终都支配着保险行业经营的方向。
大数据时代，数据挖掘技术的应用日益成熟，重新改写了人们对数据的认识，原来数据应用的思路受到了时代的洗礼。以车险理赔定损为例，定损金额往往受车型、配件、工时、修理厂情况等多重因素制约，要实现自动核损，则需要大量数据的支持。
平安产险每年处理超过1000万笔车险理赔案件，加上与汽车销售、修理厂、配件生产等上下游产业链的良好合作，智能定损平台应运而生。这一平台涵盖业内最完整、最准确的车型、配件、工时、价格数据库，覆盖99%定损车型、85%的事故损失配件、93%的维修工时及98%的修理厂。在此基础上平安通过智能图片定损应用+数字化反渗漏规则，实现80%定损案件无人工自动审核以及36%纯外观件损失案件全自动定损。
同样，对于长年困扰车险行业的理赔欺诈问题，平安产险借助强大的底层数据库，并通过机器学习实现规则优化迭代。平安同时开发了上百个模型，借助大数据平台模型因子自动提取、多种算法植入，实现快速部署并定期自助学习。对于风险案件实现精准打击，目前实现了60%已知个案风险全覆盖；对于团伙风险，平安产险原创车物SNA切网技术与人伤SNA织网技术，实现团伙风险精准打击。
今年4月20日，平安推出了5大尖刀服务，其中之一是车险“城市极速查勘”及“一键包办”服务。这两项服务基于ICSS智能调度平台，综合考量“客户与查勘员位置的实时路况”、“查勘员抵达客户位置的路程耗时”、“查勘员当前手头的工作量”“处理相同案件的件均处理时长”等因素，运用数学模型，综合计算出最优查勘员进行调度派工，确保派工合理，到达客户现场的效率是最快的，减少客户等待时间。
该平台于2016年3月上线试点，基于E终端查勘工况实时自动采集、复合定位技术及智能运算引擎等，实现了100%案件的秒级自动精准派工。同时，为解决客户无法获知查勘员位置、对案件的进展无简单有效途径进行查询、对服务情况无直接有效的途径反馈评价等痛点，平安产险开发了查勘位置可视化、查勘服务点评、小安理赔指引等功能，意在解决客户理赔过程中存在的痛点，更好的提升客户体验和满意度。
“技术的开放将是未来车险行业的发展趋势。长期以来，受数据孤岛效应的影响，大数据的应用未能实现面的突破。平安产险希望在此方面走在前列，最先开放的将是核保评分模型。一直以来，平安产险始终如一地致力于尝试多种建模算法，力图能找到最优的、符合时代发展的定价模型。2002年平安产险使用GLM搭建全国首家“纯风险保费”，2008年推出“费率因子法”，2013年推出核保模型，建立了车险的评分体系，2015年6月，将核保模型评分体系正式投入使用，大量数据验证，平安车险核保模型评分的风险筛选效果显着。”史良洵在前述论坛场合说道。
平安产险于2016年再次升级了智能核保系统，在行业内首次创新使用决策树架构，优化了二叉树逻辑的补全与互斥算法并申请了专利。我们将核保定价向风险跟踪方向延伸，实现对风险的有效管控并构建了风险追踪的基础。同时智能核保系统内置兼容了一套依托大数据的风险定价模型，该模型以行业先进的统计模型为基础，融合了大量定价因子，对风险进行有效识别。对于AI时代评分模型的应用。
“平安产险始终保持开放的态度，当前已经与部分技术公司合作，力求实现核保技术领域行业层面的共享、合作、共赢。”史良洵说。
科技落脚到实践中，用户体验则成为了检验一切创新科技的唯一标准。对于平安产险来说，用户体验始终是经营的出发点和落脚点，同样也是科技应用的核心。离开用户需求，科技应用将成为空中楼阁，无法真正服务于用户，更无法为企业经营带来价值。
