人工智能（AI）和区块链技术正在对全球保险业现状产生巨大影响，不仅在最发达国家，而且在资源较少的国家。十五年或二十年之后，情况可能看起来完全不同，个人的保险服务的影响对我们这个时代的人来说似乎很不寻常。
人工智能（AI）及其相关技术将对保险业的各个方面产生地震式影响，从分销到承销，从定价到索赔。先进的技术和数据已经在一定程度上在改变分销和承销：保单的定价、采买和生效几乎是实时的。
保险采购流程：省时合心更安全
保险购买流程所花的时间将大大缩短，而保险公司和被保人的积极参与将减少。通过人工智能（AI）算法建立风险预测，可能会知道大量关于个人行为的信息，因此完成购买汽车、商业保险或人寿保险的处理时间将降至几分钟甚至几秒。汽车和家庭运营商可能会在一段时间内提供报价，但随着远程信息处理和家庭物联网（IoT）设备的激增以及定价算法的愈发成熟，他们最终会拥有向更广区域的客户提供即时报价的能力。一些人寿保险公司正在尝试简化签发保险单的政策，但它们主要仅限于最健康的被保人，并且通常价格高于同类完全承保产品。随着人工智能几乎开始渗透到生活的所有方面，被保人和保险公司将能够以更复杂的方式识别风险，我们有望看到新一波的即时签发保单保险大众市场的到来。
区块链赋能的智能合约能将以更安全的方式即时授权客户的金融账户付款。同时，合同处理和支付验证可以完全消除或至少简化，最终节约保险公司的客户购置成本。购买商业保险也可以更加快速，因为物联网和其他设备的组合将产生足够的数据，为基于人工智能（AI）的模型提供足够的信息，以主动生成最有效的报价。高度动态的应用型保险（Usage-Based Insurance, UBI）产品将激增，并将根据消费者的个人行为进行定制。保险业甚至可能从”购买和年度更新”模式转变为连续周期模式，因为产品供应可能会不断适应个人的行为模式。此外，产品可以分解为覆盖微观的特征（即自行车保险，航班延误保险，家庭内冷冻机和烘干机保险等），保险客户可以根据他们的特定需求进行定制。新的保险产品似乎可以涵盖生活环境和旅行习惯的变化。购置应用型保险（UBI）或将成为常态，因为实物资产将在多个人之间共享，其中包括用于汽车共享的按车程或按用车次数付费模式的保险产品，用于家庭共享服务的按入住时间付费保险。
个性化定价”更轻松”
很快，对于大多数个人和小型企业的产品以及其他类型的保险，人工承保可能会停止。承保的整个过程最终将缩短到几秒钟，因为大多数过程将自动化且由机器和深度学习组合模型提供支持。这些模型将由内部数据以及通过应用程序产生的大量数据、外部数据和分析提供商运行。从保险公司和产品制造商提供的设备收集的信息将汇总在各种数据存储库和数据流中。这些信息来源将使保险公司可以做出关于承保和定价的事前决定。
如何设置既有意义，且没有歧视性的个性化定制保单，现在仍然是保险业的一个主要问题。然而当这个过程由人工智能（AI）算法处理时，基于偏见因素做出某些决定的影响可能会消失。从这个意义上讲，监管机构可能会被迫审查启用人工智能（AI）的机器学习模型，这项任务需要一种透明的方法来保证分数的可追溯性。为了验证数据使用是否适合营销和承保，监管机构可能需要评估模型输入的组合。但是，公共政策问题可能会限制对某些敏感且高度个人化的数据（如健康和遗传信息）的访问，这些数据会降低承保和定价灵活性；并过滤掉相关领域的不良记录，从而确保产品覆盖领域。
价格无论如何都是消费者决策中最重要的特征之一，但这将促使保险公司不断创新，以便在价格的基础上减少竞争。在某些细分市场中，价格竞争将会增加，以利润微薄为常态，而在其他领域，个性化定制的保险产品将使利润增长并实现更多差异化。我们可能会达到这样的程度：人工智能（AI）将每天动态调整我们周围的保险费率，观察和收集我们日常生活中的数据并将其提交给保险提供商。因此，甚至可以基于使用情况和动态的、数据驱动的风险评估来实时获得定价，使消费者有权决定他们的行为如何影响覆盖范围，可保险性以及最终定价。
索赔处理，快速响应
赔处理可能仍然是保险公司的主要职能之一，尽管索赔占整体业务百分比可能会比现在的水平下降70％-90％。高级算法将负责初步索赔的路径，提升效率和准确性，赋予公司实现直通处理速率有望超过90％，同时将索赔处理时间从几天减少到几小时或几分钟。
科技，风控更完美
物联网(IoT)传感器和许多其它数据收集设备，很有可能会取代各种传统的手动操作的首次损失通知方法，并在事故发生时自动触发维修服务和支持。例如，一旦发生车祸，被保人可以流式传输损坏的视频，该视频最终将被解读成：损失描述和估计金额。自动驾驶机可以自行维修车间，同时将自动驾驶的替换车直接发送给客户。在家里，物联网设备将越来越多地用于监控供水管道系统中的水压水平、室温和其它关键风险因素，并将在住客和保险公司面对实际问题出现之前，就能主动智能地提醒他们。然后，通过语音和文本，就是按照与索赔，欺诈，医疗服务，政策和维修系统相关的自学脚本上的内容，自动化客户服务应用程序将管理其与大多数被保人的交互沟通。那么，解决许多索赔的周转时间将以分钟来衡量，而不是当今以几天或几周来衡量。这样，保险公司将会更加关注风险的监控，预防和缓解，而不是过多地集中于索赔解决方案。
当参数有可能超出人工智能（AI）定义的阈值时，IoT和新数据源将被主动用于监控风险并激活干预措施。个人用户甚至有可能可以接收到实时警报，这些警报可能是与检查、保养和维修的相连接的自动干预的实时警报发出的。对于大型事故索赔，保险公司可以使用集成物联网和其他设备，以实时控制家庭和车辆的数据，以及手机数据。如果电力消耗殆尽，保险公司可以通过使用数据聚合器来描述索赔，数据聚合器实时收集和压缩来自卫星，网络无人机，气象服务的数据和被保人数据。
Bottos 人工智能新生态，未来新动力
这也只是一个开始 —— 随着深度学习和机器学习的发展呈指数级增长，随着它们在保险领域的应用的不断深入，其效用只会变得更强大，而其优势也会更加明显。所有这些创新应用都需要强大的区块链和人工智能（AI）基础设施，以最有效方式安全无缝地运行。
基于区块链技术的 Bottos 人工智能新生态系统，作为前沿技术，为所有行业提供底层基础设施，以应对全新的破坏性技术变革。它不仅提供安全和精益的基础设施，而且其分散的数据市场也将以更低的成本、更快地推动人工智能技术和应用程序开发。Bottos正在积极创建基于开源公共链的新人工智能生态系统，以推动下一次技术革命，这将对我们的日常生活产生深远的影响。
Bottos是聚焦于人工智能领域的基础设施，既有依据数据特性而专门设计的底层公链，又有服务于整个人工智能及其衍生产业的数据流转平台。通过数据挖矿和智能合约实现数据、模型、算力、存储多层级共享服务的基于共识的、可扩展的、易于开发的和可协同的一站式应用平台。
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