机器学习(L)是让计算机具备像人类一样的学习能力，让计算机通过大量的数据学习模式进行决策和预测。机器学习是人工智能(AI)的核心领域之一，在金融、工业、医疗与互联网等领域应用广泛。如今,机器学习已经成为保险公司的一类重要工具,长久以来,保险公司的核心任务在于预测未来事件,并评估这些事件的价值与影响,特别是索赔损失的预测与定价。机器学习通过强大的数据分析能力,在保险公司的索赔审计、风险评估和反散诈等领域有着广泛的应用-那么,我国保险公司在机器学习专利创新上的表现如何?在喔些领域有着广泛的运用?本文结合保险公司及其科技子公司的机器学习专利申请情况和商业应用案例来具体分析,一、保险行业如何利用机器学习技术?保险行业充斥着大量和复杂的数据。这些数据拥有着大量的信息以用于确定索赔。

此外，保险类型增加了数据获取和处理的复杂性。比如，人寿保险不同于汽车保险,健康保险不同于财产保险,等等。因此,保险企业必须优先考虑数字举措,以处理大量数据并支持重要的业务目标。机器学习可以处理复杂的保险数构。借助机器学习技术，保险公司可以提高在索赔处理、风险管理和反默诈等业务上的运营效率,从而助力保险行业智能化开级和数字化转型。以下是机器学习在保险业务上的主要应用。着在客户管珈对于保险公司和销售人员来说机器学习可以利用数据中的宝贵见解来识别潜在客户,比如,可以根据买家之前的行为和历史记录对推荐进行个性化设置,这使销售人员能够与买家进行更有效的对话。斌赌訾理保险行业的索赔处理是出了名的艰巨和耗时。

在索赔处理的各个环节中，都可以使用机器学习技术来处理海量数据,自动化处理很多流程,从而提升工作效率。比如,某些索赔案件提供“快速通道”服务,降低处理的整体时间,在提升客户体验的同时还能够降低成本。风险管理机器学习可以分析保险行业过去索赔的数据，并评估未来索赔的风险,使保险公司能够更好地管理其整体风险敞口,通过机器学习,保险公司可以识别数据中的模式和趋势，例如哪些类型的索赔最有可能发生，哪些客户最有可能提出索赔，从而进行风险管理，并为客户提供更具竞争力的保险选项。欺诈检测欺诈检测是机器学习在保险领域的一个重要应用。机器学习技术可用于开发比依赖交易规则和人工审查的系统更快、更准确的自动欺诈筛选系统。

机器学习可以区分正常和欺诈行为，并根据数据中欺诈模式的变化随着时间的推移而适应。与传统方法相比，机器学习具有发现完全新的欺诈类型的能力，这使保险公司能够“将欺诈扼杀在萌芽状态”，并将欺诈索赔的财务影响降至最低。二、机器学习专利申请总量:中国平安、泰康保险大幅领先从国内保险公司机器学习专利申请数量看，中国平安以1343件排名第一，泰康保险以289件位居第二。从授权数量看，中国平安、泰康保险集团分别以65件和36件再次位列前二，遥遥领先于其他保险公司。

2022年12月上市的阳光保险则以56件机器学习专利申请数排名第三。拓展到整个人工智能领域，中国平安和泰康保险的专利储备仍然大幅领先，分别以2478件和377件申请量位列前二，阳光保险位居第三。通过榜单可以看出，几乎所有保险公司机器学习专利申请数占人工智能专利申请数一半以上，说明了机器学习技术在保险数字化发展中的重要地位。上榜保险公司中排名靠前的多为大型上市保险机构它们在人工智能上的布局具有领先优势。互联网保险公司众安在线以16件机器学习专利申请数位列第七。榜单中还有中外合资的保险公司如京东安联、光大永明人寿和招商信诺人寿。中国平安申请的机器学习专利中，属于平安人寿的共有747件，平安财险533件，平安健康44件，平安养老19件。其中，平安财险与其科技子公司平安科技共同申请2件。泰康保险集团申请的机器学习专利中，分别有20件、25件和76件与其子公司泰康人寿、泰康养老和泰康在线共同申请。