再过几年你可能就要失业了:智能保险代理人Evia开始取代保险代理人

科技博客最近一段时间持续的热点便是,人工智能是否会代替人力劳动,美国一家保险科技创业公司给出了答案——他们最近发布的人工智能虚拟保险代理人Evia(Expert Virtual Insurance Agent,虚拟保险代理专家)已经用人工智能替代了人类。如果你长得不美,又还没有Evia聪明,那估计现在是时候转行了。

人工智能一直被认为会先取代传统的财富管理顾问,再取代保险代理商。然而这一次,保险行业率先走在了时代前沿:Insurify,一家来自马萨诸塞州的保险科技创业公司发布的Evia,可以通过一张车牌照片为你找到更好的汽车保险。不仅如此,Insurify还宣布获得了200万美元的种子轮融资,由Rationalwave Capital Partners领投。不过这一融资数额和汽车保险行业1600亿美元的潜在规模相比,也只是小巫见大巫。

Insurify的系统已经在美国30个州上线,可提供82家保险公司的报价,但Evia还处在受限公测阶段。

Evia是一个机器人,你拍下车牌照片并通过信息发送给它,Evia就会反馈给你经过筛选的报价信息。与保险代理人一样,Evia会问一些问题来验证你的身份,包括询问你的车是买的还是租的。之后Evia才会开始给你发送适合你的保险计划报价。

Evia的洪荒之力还远不止这些。如果你看不懂某些保险条款,你可以把你的问题发给Evia,它会根据自己的知识给你答案。如果它无法解答(虽然几乎不太可能),将会有一个真人员工替它进行回复。虽然最后的步骤仍然是由真人完成,但保险代理人的优势——咨询和交流,确实已经荡然无存了。

相比人类,Evia在记忆方面有着天然的优势,只需“看一眼”车牌的照片,就能立刻了解你的个人信息和驾驶历史,然后再把保险政策与推荐产品通过文本信息发送给你。

一张照片就能让你享受量身定做的精确保险推荐,这无疑是一项革命性的服务升级。然而,Evia也仍然存在不尽完美的地方。Evia是不是有可能被犯罪分子用来获取车主个人信息?三个字,“想太多”。Evia绝对是一个机智的boy/girl(在人工智能领域,性别已经不那么重要了),它只会提供照片中汽车的保险报价,并不会给出车主信息。

Evia不是抢走人类铁饭碗的第一个人工智能产品,也绝对不是最后一个。日本巨头软银(没错,就是投资了阿里巴巴现在在大规模生产制造机器人的那家神一样存在的公司),最近在CES上发布了其智能机器人Pepper。IBM与软银机器人技术控股公司宣布,计划为软银的Pepper机器人提供认知计算技术平台Watson的特殊版本,目标直指全球企级业用户。Pepper宣称可以通过语言和情绪来理解人类,而这些信息以前一直被认为是机器无法理解的。在获得了理解人类的能力后,Pepper未来有可能成为银行网店员工。

人工智能的其他例子可能很快就出现在你的Facebook Messager中。人工智能助理M成为了Facebook正式进入人工智能和个人助理领域的第一只螃蟹。去年10月,Facebook就开始以BI的名义小范围测试Facebook M。让人既兴奋又惊讶的是,在BI的介绍中,M是一半人工一半人工智能的。也就是说,它是一种革命性的人与机器的神秘混合体。根据Facebook介绍,M的人工智能“基于两种旧学院派算法,也是当下很多自动化服务的统计与概率支柱”。M的“母亲”与创造者Facebook也是破釜沉舟,距离M走出聊天软件,走进银行的一天也许真的已经不远了。

借款、交易与反欺诈行业的公司也已经在使用机器学习提供服务了。毫无疑问,财富管理领域是受到人工智能冲击最大的行业之一(当然也可以视作是受益最大),因为像IBM Watson这样的计算机正在快速学习,并远远地把人类甩在后面。

包括Affirm、ZestFinance、BillGuard、Lending Club等金融科技巨头已经在使用机器学习来进行精确决策和预测分析。例如,Affirm正通过成功深入挖掘海量数据改写信用评估行业的游戏规则。为了防止欺诈和建立信用数据,这家公司使用了机器学习模型。

ZestFinance使用机器学习技术和大数据分析来利用海量数据,并做出更精确的信贷决策。该公司在发行债券时使用了完全不同的策略——依靠机器学习和大规模的数据分析。

BillGuard是大规模数据挖掘、机器学习算法、网络安全以及消费者网络用户体验方面的专家。Kabbage团队专门负责搭建下一代机器学习和分析平台,以此搭建信用风险模型和分析已有的资产组合。

根据投资银行美银美林的数据,全球机器人与人工智能领域的市场规模,将在2020年达到1527亿美元,该预测中假设这些技术的应用将能使某些行业的生产率提高30%。与这一增长机会同时出现的,是可能对人类工作带来的影响。例如,底层销售代表和销售顾问的失业率可能大幅提高。

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