泰康和百度智能云為何相互需要？
【深幾度·產業數字化系列】
撰稿｜吳俊宇 審閱｜翟鑫源 「摘要：泰康自身數字化步伐還在加快。百度智能云則是面臨拓展客戶、售出解決方案的訴求。雙方在技術、戰略上都具備長期合作的基礎。泰康這類企業，是百度智能云未來需要著重開拓的KA客戶。」
01
轉型訴求
金融保險機構數字化是目前探索最遠的領域之一。
國家政策對金融保險機構提出了轉型要求。金融保險機構利潤率較高，有較強技術探索動力。過去幾年的上云潮流為保險機構數字化奠定了基礎。再加上AI、云等領域的技術投入也帶來了增效降本的實際成效。
普華永道2020年發布的《保險行業數字化轉型研究報告》中提到，保險行業數字化轉型業務能力遇到重要，其中涉及領域包括：
數字化產品創新，典型實踐有產品原子化及組裝創新、 產品多層次精細化定價及核算、產品全生命周期管理；
數字化風控，通過大數據分析建模及機器學習技術，識別承保、理賠業務中風險模型，實現全流程 風險控制；
數字化財務，探索智慧 財務相關的技術和工具來代替基礎工作，從而釋放更多空間至經營分析端；
艾瑞2021年公布的數據顯示，保險機構技術投入增長增長率長期在10%以上，未來三年的平均增長速度在15%左右。
金融保險機構和云與AI企業之間的合作關系正愈發緊密。泰康與百度智能云之間的合作正是代表性案例之一。
對泰康這類需要技術創新、業務拓展的公司而言，智能化不可避免。近年來，泰康一直在強調技術創新的重要性。
為改變傳統管理模式和思路，泰康正在不斷轉變觀念、引進人才。目前，中高層已普遍具備現代化、國際化、互聯網化的思維。
截至2020年底，泰康保險集團累計服務個人客戶超3.56億人，服務企業客戶超42萬家。每天需要處理大量理賠案件。提升效率和提高用戶體驗是其面臨的重要問題。
2020年7月，泰康和百度智能云共同搭建智能理賠項目已經完成一期建設。
泰康負責這些技術研發與落地的人正是劉巖博士。劉巖是泰康保險集團科技中心科技研究院院長。
隨著AI的技術浪潮，以及集團對創新業務重視，劉巖于2016年加入泰康，主要負責AI技術研發和產品化工作，主持建設了金融行業首個人工智能平臺群，包含語音分析、圖像識別和知識圖譜等平臺。
泰康和百度之間的合作是在劉巖進入泰康后開始逐漸深入的。
2017年泰康與百度簽訂了戰略合作協議，2019雙方成立了聯合創新實驗室，雙方在合作逐漸加深之后，逐漸進入了聯合研發，培養了大量產品經理、算法技術乃至研發人員。
劉巖親眼見證了泰康與百度智能云幾年來合作的全過程。
泰康和百度智能云的合作也隨著時間的推進，步入了新階段。
02
產品合作
泰康和百度智能云之間有大量合作。
泰康正在持續進行保險業務向線上遷移，作為強監管領域，其中有大量問題需要解決。
客戶身份認證讓人臉認證是其中的剛需。
人臉識別項目合作在2016年就已經展開。人臉認證不可避免會遭遇攻擊行為，這意味著泰康與百度之間需要不斷升級系統安全模型。
泰康在2016年12月上線了基于百度智能云金融云開發的人臉識別一期項目，用于線上回訪和回執兩個業務場景，包括人臉識別前端、公安比對、業務銜接及后臺管理等功能。
泰康人臉識別項目上線后一直保持著穩定順暢運行，性能、準確率和并發量都能滿足業務需求，并在系統運行期間，順利解決了大量不曾預料的場景和突發問題。
這一項目對人臉識別準確率、并發率、混合云部署及整體解決方案的提升在行業內具有標桿意義，推動了中國保險科技的發展。
OCR識別則是雙方突破的另一個重點項目。
泰康與百度智能云聯合研發的OCR技術實現了財務共享中心效率提升110%，實現了8類票據類型的智能化識別，票務覆蓋面高達99.2%。
傳統的人工采集效率低，成本過高。想要改善理賠流程，對客戶資料上傳過程的實時反饋以及對票據的準確識別是兩大關鍵。
泰康業務范圍全面涵蓋人身保險、互聯網財險、資產管理、企業年金、職業年金、醫療養老、健康管理和商業不動產等多個領域，不同的業務辦理，需要在不同的系統中進行查詢、錄入和審批。
由于系統繁多，在保險業務的承保、核保、繳費生成保單及打印等一系列流程中，需要人工多次登錄查詢，重復對不同表單進行手工錄入，導致業務效率低下。
針對以上問題，泰康和百度智能云聯合研發了OCR平臺，把卡證類和財務類等相對規范的票據都實現了自動化采集。OCR整體采集準確率可以突破98%。
過去保險行業有部分保全業務人員，所謂“保全”指的是：客戶身份認證有誤后，“保全”會負責客戶保險業務的辦理和更改。上線OCR平臺之后，“保全”崗位可以不再設置。
OCR技術落地真正的難點在于醫療影像類，目前市場平均準確率在70%～80%之間。遠低于上述規范票據。背后的原因主要是三塊
醫院自身的復雜性：全國二級以上的醫院有接近4萬家，通常有34大類票據，每一家醫院票據的版式、字段名稱都不一樣。
保險公司業務特點：保險公司受理被保險人理賠申請時，一般會要求被保險人提供理賠材料，保險理賠人員會將這些信息錄入到IT系統，形成電子記錄。
客戶流程不熟問題：資料提交階段，由于客戶流程不熟，理賠資料可能會出現殘缺不全等現象。審核人員需要審核補單，導致理賠周期拉長。
雙方共同實現了門診發票、住院發票、費用清單、結算單、病案首頁、出院小結等6大類醫療影像，已覆蓋全國31個地區，3萬多家醫院。
這又是一次具備代表性的合作案例。
03
聯合研發
泰康和百度智能云之間的合作還在進一步深入。雙方甚至到了聯合研發，百度智能云方面駐場辦公的階段。
泰康科技研究院下設四大實驗室，各實驗室負責相關項目的推進，產品定向研發和業務支撐，分別主攻四個重點產品方向：
機器感知實驗室，負責視頻分析、圖像識別以及實體機器人；
圖文分析實驗室，與OCR技術相關；
計算語言實驗室，負責語音識別合成、語義理解以及人機交流與問答；
知識推薦實驗室，主要負責知識的挖掘、搜索和推薦。
這四大實驗室都與百度智能云有合作，百度智能云研發工程師駐場，和泰康之間共同應對產品創新。
劉巖介紹，選擇百度智能云作為合作伙伴，主要基于四個維度的原因。
共享共建，雙方共同孵化產品，可以產權共享、能力共享。這也是泰康最重要的考慮因素；
泰康與百度智能云開發人員和商務人員間的互信關系。百度方面重視產品落地，然而行業內部分同類企業的策略則是偏商務導向，這容易給產品規劃帶來戰略誤判；
百度智能云的產品平臺化能力。百度涉足過大量ToG、ToB、ToC項目，產品考慮相對深遠完善。工程團隊具備短時間集團作戰能力，常規中小企業無法比擬。
由于泰康傾向于與性價比較高的企業進行合作，綜合考量之后百度智能云屬于性價比相對較高的一家。
劉巖在采訪中一直強調AI的“一事一議”、“場景多變”。在他看來，算法跑了1000米，產品化還有9000米。
原因在于AI應用產品定制化程度極高，必須要深入合作、聯合研發。
以OCR能力為例，單純談OCR能力強大缺乏說服力。AI的應用需要在特定數據、特定場景下展開闡述。部分OCR產品在不同場景和數據時會有不同的表現。
落地到醫療票據識別這個場景中，全國有上萬家醫院，每家醫院的醫療票據、歷史數據以及更新板式都不一樣，在產品開發過程中，往往需要生成基礎模型，根據基礎模型具體到每個地區、每家醫院的特點進行模型優化。
恰恰是因為AI產品應用解決方案傾向于一事一議，無法用成熟產品適配所有場景，聯合研發往往是最優解決方案。雙方研發團隊混編，這種合作模式更為深入。
聯合研發也讓泰康與百度智能云在合作時能夠共同孵化具有高應用前景和價值的產品。
04
未來方向
保險數字化的市場需求還在進一步擴大。保險數字化啟動之后，步伐則會加快。
艾瑞測算，2020年保險數字化升級服務市場規模為2800億元，這一市場保持著30%的年復合增長率。
對泰康和百度智能云而言，當下是重要的轉型時機。
泰康自身數字化步伐還在加快。百度智能云則是面臨拓展客戶、售出解決方案的訴求。雙方在技術、戰略上都具備長期合作的基礎。
恰恰如此，泰康和百度智能云之間的合作瞄準了未來發展方向。
2020年10月，百度與泰康雙方高層曾經進行會談，雙方圍繞保險、金融、本地生活服務、營銷和客戶等方向探討合作。
泰康保險集團總裁兼首席運營官劉挺軍在當時那次會談中提到，未來人工智能技術主要在健康險、醫療、養老等產業鏈和供應鏈條較長的領域。
劉巖稱，人臉識別與OCR相關技術事實上還可以進一步深挖。泰康和百度智能云近期在自然語言理解和知識圖譜方面還在尋找合作點。
泰康將要發力醫療板塊、養老板塊和健康板塊。這也意味著泰康未來需要定制的技術方案將更為前沿且復雜。尤其會涉及醫學知識圖譜、醫學自然語言理解與處理技術。百度在這一領域積淀相對深厚。雙方優勢互補，能夠推動產品快速孵化落地。
事實上，對百度智能云而言，和泰康之間的合作也極其必要。
百度智能云當下需要拓展公有云領域的市場，還需要與客戶定制聯合解決方案，以此獲取利潤。
泰康是百度智能云的重要客戶。如果能夠就公有云、解決方案定制實現長期合作，不僅可以在行業內樹立標桿，未來營收還能保持續穩定增長。
百度智能云在2020年提出了盈利要求，多家券商也在對百度云與AI業務進行單獨估值。在當下，百度智能云可被視為百度未來重要引擎之一。
作為引擎，客戶必不可少。泰康這類企業，是百度智能云未來需要著重開拓的KA客戶。
這將是支撐百度智能云未來發展的基礎之一。
轉載請在文章開頭和結尾顯眼處標注：作者、出處和鏈接。不按規范轉載侵權必究。
未經授權嚴禁轉載，授權事宜請聯系作者本人，侵權必究。
本文禁止轉載，侵權必究。
授權事宜請至數英微信公眾號(ID: digitaling) 后臺授權，侵權必究。
評論
評論
推薦評論
暫無評論哦，快來評論一下吧！
全部評論（0條）