人工智能在保险行业分析研究报告

1、目录 HYPERLINK l _TOC_250027 6 HYPERLINK l _TOC_250026 工智险行发展现状 8 HYPERLINK l _TOC_250025 能在业应 8 HYPERLINK l _TOC_250024 中国人工智能保险产业图谱 8 HYPERLINK l _TOC_250023 9 HYPERLINK l _TOC_250022 HYPERLINK l _TOC_250021 解决 HYPERLINK l _TOC_250020 中国人工智能在保险行业应用典型场景 HYPERLINK l _TOC_250019 HYPERLINK l _TOC_250018

2、 HYPERLINK l _TOC_250017 HYPERLINK l _TOC_250016 工智行业 HYPERLINK l _TOC_250015 中国人工智能在保险行业应用市场规模 HYPERLINK l _TOC_250014 险保规模 HYPERLINK l _TOC_250013 工智行业 HYPERLINK l _TOC_250012 工智行业策分析 HYPERLINK l _TOC_250011 工智行业 HYPERLINK l _TOC_250010 能与技术 HYPERLINK l _TOC_250009 声纹识别技术应用提升保险业务安全性能 HYPERLINK l _

3、TOC_250008 工智行业 HYPERLINK l _TOC_250007 工智行业局概述 HYPERLINK l _TOC_250006 工智行业业分析 HYPERLINK l _TOC_250005 上海栈略数据技术有限公司 HYPERLINK l _TOC_250004 爱保科技（北京）有限公司 HYPERLINK l _TOC_250003 众（网络限公司 HYPERLINK l _TOC_250002 中国保险行业人工智能技术应用产品分析 HYPERLINK l _TOC_250001 服“ HYPERLINK l _TOC_250000 风险管家“大白”智能保顾 图表目录图 1

4、 人三大特征 8图 2 中智能业图谱 9图 3 人芯片类型 9图 4 数与分类 图 5 中国计算机视觉部分企业概况 图 6 部语音业概况 图 7 中国人工智能应用在保险业务流程概况 图 8 中智能品概况 图 9 中“智”概况 图 0 栈智能品概况 图 1 中国人工智能保险行业盈利模式 图 2 中国保险保费营收规模，014-2018年 图 3 中国人工智能保险行业市场规模，3年预测 图 1 中国人工智能保险行业相关政策 图 1 宙斯盾AI+区块链保险解决方案”业务逻辑 图 2 声技术 图 1 中国人工智能保险行业竞争格局概况 图 2 栈略数据融资概览，截至9年8月 图 3 栈产品类型 图 4 爱

5、商业模式 图 5 大象保险融资概览，截至9年8月 图 6 大业务模式 图 7 蚂蚁金服“定损宝”版本对比 图 8 蚂蚁金服“定损宝”服务流程 图 9 风险管家“大白”核心风险监测功能 名词解释云计算一种资源交付和使用模式用户可通过互联网以自助服务的形式获取自身所的T人工智能研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行（如学习推理思考划等的学科主要包括计算机实现智能的原理制造类似于人脑智能的计算机使算机实现更高层次的应用。区块链：具有去中心化、信息不可篡改等特征的分布式账本数据库。理赔在保险标的发生风险事故后保险人对被保险人或受益人提出的索赔要求进行理的行为。核赔：保险人收到被保险人或受益人的索赔请

6、求后，对被保险人或受益人提供的证明资料进行审核、调查，作出给予赔付或拒绝赔付的过程。定损：确定保险标的实际损失的过程或行为。计算机视觉：使用计算机及相关设备模拟人类视觉认知和理解事物的计算机技术。智能语音识别让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的计机技术。自然语言处理：实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的计算机技术。知识图谱：提供物品之间复杂语义关联的一种计算机技术。深度学习机器学习研究中的一个新的领域其动机在于建立模拟人脑进行分析学的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。爱保科技以智

7、慧车险智慧健康险以及垂直场景保险科技产品为主营业务的保险科企业。大象保险：从事定制化、智能化保险产品研发的保险科技企业。栈略数据：从事健康险风控领域的保险科技企业。中国人工智能在保险行业应用发展现状人工智能在保险行业应用概述人工智能指利用机器模拟人类感知学习推理决策等过程进行信息处理和产生结果的技术人工智能通过云计算提供的强大计算资源支持对海量数据进行算法迭代挖掘大数据中隐藏的价值，因此人工智能具有计算特征。此外，由于人工智能研究包括知识获取感知问题模式识别神经网络等内容使得机器具备听觉触觉视觉思考和理解能力，人工智能具有感知与认知特征图 2-1 人工能三大特征来源：头豹研究院编辑整理智能语音

8、计算机视觉等技术作为较成熟的人工智能技术已向安防家居教育等域渗透场景化创新将是人工智能技术逐步成熟之后市场关注的重要焦点之一在保险行中人工智能在保险业务各个流程中的应用方向亦初见成效典型应用包括智能保顾能理赔、智能客服、智能运营、智能风控等。中国人工智能保险产业图谱中国人工智能保险产业图谱包括基础层、技术层以及产品与解决方案层（见图 22。基础层核心产品为传感器芯片及数据服务为人工智能保险产品提供数据及计算载体技术层包括计算机视觉智能语音识别自然语言处理知识图谱和机器学习技术为人工智能保险产品提供感知与认知技术服务产品与解决方案应用层以人工智能技术加持保险业务流程包括产品设计市场营销定价核保理

9、赔和客服提高保险业务运营效率降低运营成本。图 2-2 中国工智能保险产业图谱基础层芯片来源：头豹研究院编辑整理芯片是人工智能计算力的重要载体需满足主流人工智能算法框架兼容可编程可展低功耗体积小及造价低等需求按技术架构划分执行人工智能任务的芯片可分为种类型以GPU为表的通用性芯片F（半定制芯片片；类脑芯片（见图 。图 2-3 人工能芯片类型来源：头豹研究院编辑整理GPUGPU过其并行运算能力突出凭借良好的矩阵计算能力和并行计算优势GPU在云端训练中广泛应用。现阶段在全球GPU场中，NVIDIA占比超过GA可同时进行数据并行和任务并行计算GA中没有取指令和指令译码操作，其能耗比为 GPU 的 3

10、倍凭借强劲的算力及低能耗优势 GA球GA灵思Lattice（莱迪思）和 Micosemi（高森美）头部企业垄断。其中，XiIinx和Inl合占全球FGA市场份额高达ASIC具有不可重复编程特征功耗较低。 ASIC 完的团队进行研发生产，典型代表厂商为谷歌、依靠中科院计算所研发产品的寒武纪等。类脑芯片是参考人脑神经元结构和人脑感知认知方式来设计的芯片旨在开发出打冯诺依曼架构体系的芯片类脑芯片仍处于探索阶段以高等院校实验（如斯坦福大学 Neuogri清华大学类脑计算研究中心浙江大学电子科技大学技术研究为主仅数企（如IBM高通西井科技开展研发生产制造离规模化商用仍有一定距离数据服务数据是人工智能保险

11、的发展核心支撑其采购成本占人工智能保险企业基础成本支出的 数据供应商为人工智能保险企业提供图像视频语音和文本等数据收集数据清洗数据标注等服务典型代表企业为明略数据新华数据等数据服务供应商根据数据质量及清洗与标注情况收取相应费用费0利润率高达图 2-4 数据集与分类技术层来源：头豹研究院编辑整理人工智能保险行业的技术层依托基础层的网络架构和数据进行海量识别训练和机器习建模进而开发面向保险业务不同流程的应用技术包括计算机视觉智能语音识别然语言理解知识图谱和机器学习8年在人智能市场规模中前三名的计算机视觉智能语音、自然语言处理占比达73计算机视觉以动静态图像识别和人脸识别为重点研究方向现阶段由于动态

12、检测与别的技术门槛限制静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置与智能语音识别比计算机视觉的应用场景多元化包括用户人脸识别登录人脸支付智能理赔且每场景对数据的种类与数量技术的难易度误判的容忍度具有差异因此计算机视觉企通过深耕场景产品的差异化服务实现产业附加值8年中国计算机视觉应用市场中汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家头部企业占据超市场份额。图 2-5 中国算机视觉部分企业概况来源：头豹研究院编辑整理智能语音识别是指机器将人类输出的语音转化为相应文本或命令的技术典型代表企业为阿里巴巴、科大讯飞、云从科技等。语音识别技术自上世纪 0 年代开始萌芽，至 年前其识别率较低语音识别技术难以突破

13、6年inn提出深度置信网络应用于语库T上1继发布深度神经网络在语音识别应用的文章，且在大词汇量连续语音识别任务上获得突破微软研究院的成功，吸引各大互联网头部企业及初创人工智能企业大力开展语音识别研究截至8年0月，球语音识别准确率纪录提高至图 2-6 部分能语音识别企业概况来源：头豹研究院编辑整理自然语言处理是实现人机交互的重要技术是一种能让计算机理解和处理人类语言的技术。在人工智能保险产业中，自然语言处理可应用于智能客服问答、保险产品个性化推进互动语音回复等应用场景。中国自然语言处理市场中互联网巨头企业（如百度、阿里巴巴腾讯占据约场份额自然语言处理技术研发企（如思必驰等及创业企（如智齿科技等）

14、合计占产品与解决方案层人工智能技术可应用于保险行业关键环节包括产品设计定价承保市场营销和理服务解决保险公司面临的精准定位客户难获客成本高与渠道窄保单继续率低理赔本高等问题，提升保险服务能力，优化用户体验。图 2-7 中国工智能应用在保险业务流程概况来源：头豹研究院编辑整理在产品设计层面人工智能保险企业通“大数据+人工智能模式为用户提供精准的产品设计服务典型代表企业为平安科技风险管家人工智能保险企业基于海量用户数据，利用大数据分析建模，直观呈现用户画像，精准洞悉用户需求，打造场景化与个性化产品同时基于人工智能技术赋能人工智能保险企业为用户提供自动化的产品匹配服务促使保单成功率提升。在定价承保层面

15、人工智能保险企业通过推出智能保顾平台为用户提供保险需求分析保险产品对比和推荐等服务及时且准确响应用户对保险产品的需求典型代表企业为第四范式、栈略数据。在市场营销层面人工智能保险企业基于海量数据全面洞察用户行为并基于语音识别机器学习等技术杜绝营销反欺诈行为提升保险机构产品与服务安全性典型代表企业为众安科技、爱保科技。在理赔层面人工智能保险企业基于图像识别自然语言处理和深度学习技术推出智理赔产品，例如蚂蚁金服的“定损宝、栈略数据的“栈舰健康险智能理赔平台”等，实移动化、远程化理赔服务，高效、快捷满足用户理赔需求。在客服层面人工智能保险企业为用户提“7*24h的能机器人服务降低服人员的工作量及保险机

16、构管理成本，典型代表企业为爱保科技、风险管家、众安科技。中国人工智能在保险行业应用典型场景智能保顾伴随保险产品的不断迭代和数据精准度的提高人工智能保险企业将基于大数据的分与挖掘呈现用户画像并借助智能机器人为用户提供保险普及产品导购自动化理赔等务从而形成智能保顾平台智能保顾平台通过智能机器人的语音交互技术对保险用户的别年龄职业家庭结构等数据进行提取筛选和分析最后为用户匹配相应的保险产品智能保顾平台的典型产品包括众安科技“众安精灵中国太保“阿尔法保险风险家的“大白”等。图 2-8 中国分智能保顾产品概况来源：企业官网，头豹研究院编辑整理以众安科技的“众安精灵”为例“众安精灵”基于众安的规模化保险数

17、据，对保险群画像搭建数据化模型并设置多维度信息选择在保险用户提交信息后快速提供科学的风险保险防御和保障方案。同时“众安精灵”允许用户根据自身需求自由增减保额、减条款进而满足不同用户的差异化需求实现保险产品的定制化功能此外“众安灵采用问答形式的语音交互方式与保险用户交流通过语音识别和自然语言处理技术根据保用户的回答分析出具体场景的潜在风险从而推荐合适的保险产品和服务例如保险用通过语音唤起“众安精灵，并告诉她“我要去坐飞机“众安精灵”将立即反馈询问保用户乘坐班次前往的目的等信息最终根据保险用户分析出飞机出行场景中潜在的风险相应推荐保险产品和服务。智能理赔传统理赔流程包括用户报案、现场等待、勘察定损

18、、递交材料、理赔核算、赔款到账流程繁琐且部分环节需用户等待较长时间导致用户对理赔服务的满意度低因理赔难 “理赔慢“手续繁是传统保险理赔面临的困境基于人工智能的图像识别技术人脸识别技术自然语言处理及机器学习技术应用同时结合医疗交通公安数据可建立理赔案件模型和规则，为保险企业提供智能化的理赔服务，提升理赔服务效率。智能理赔的服务流程为用户将原材料拍照上传到理赔平台，平台根据原材料进行识别确认并自动化给出理赔金额来年保费等解决方案人工智能技术的应用简化了理赔流程，优化了用户体验同时减轻理赔工作人员的任务量进而降低理赔运营成本例如中国平安推出“智能闪赔智能理赔服务平台对车险理赔的端到端流程进行全面优化

19、并应用人工智能技术为保险用户提供高效、优质的智能车险理赔服务“智能闪赔”覆盖所有的乘用车型、全部外观件及23种损失程度，识别精度高达90%上“智能赔”以海量真实理赔图片数据作为训练样本运用机器学习算法智能对车辆外观损失自动判定并秒级生成维修方案定价“智能闪赔通过人工智能技术的应用实现自动理算案件定损速度提高0倍，减少了投入。图 2-9 中国安“智能闪赔”概况智能风控来源：企业官网，头豹研究院编辑整理随着中国保险市场的逐步扩大保险欺诈随着保险订单与日俱增这一现象将严重影并威胁当前保险业健康发展同时由于线上视频理赔无法直接目击现场审核流程简单化不法分子通过摆放现场、二次碰撞、故意出险、虚报盗抢等形

20、式进行保险欺诈中国保险欺诈规模年均高达 0 亿元，欺诈案件导致保险行业理赔成本居高不下，时损害被保险人的利益基于人工智能的机器学习技术在理赔中的应用保险机构可有效高保险机构的欺诈识别监控及决策能力传统反欺诈通常基于针对已知的欺诈模式而设相应的规则与策略传统反欺诈模型在缺乏数据或者冷启动阶段的应用效果明显但面对法分子的欺诈手段层出不穷传统反欺诈模型难以识别导致保险机构的欺诈赔付增加基于机器学习与大数据的量化决策模型可实时基于规模化数据进行挖掘与分析预测欺诈为进而更有效地识别欺诈风险优化理赔流程例如栈略数据“栈卫医保智能风控平台根据保险用户的既往病史等相关信息用以分析报销记录的欺诈过度医疗倾向性进

21、行预评分，进而发现异常欺诈行为。图 2-10 栈数据智能风控产品概况中国人工智能保险行业盈利模式来源：企业官网，头豹研究院编辑整理人工智能保险行业参与者围绕保险业务流程的基础设施流量变现等关键环节形成差异化服务能力与多样化盈利模式，提升企业可持续经营能力。图 2-11 中人工智能保险行业盈利模式来源：头豹研究院编辑整理在基础基础设施层面人工智能保险企业为用户提供软硬件一站式解决方案和算法模与原有硬件平台对接的解决方案服务其收费方式为技术初装费用及调试费用例如众安技为横琴人寿企业提供一套包含保险电商平台、营销员 P、经代通平台等产品融合为体的完整业务解决方案。在流量变现层面人工智能保险企业为客户

22、提供场景化设（如退货运费险航班延保险等险产品获客渠道拓展服（如提供综合销售平台或比价销售平台收费方为根据流量单价按量计费例如爱保科技为贝壳与小猪等长短租企业提供房屋租赁相关保产品为医院机构提供定制化的手术意外保险产品等风险管家为体育领域部分机构提供制化产（包括皮划艇部公众责任险户外运动意外险供API个性化保险产品向用户展示与销售。中国人工智能在保险行业应用市场规模中国保险保费营收规模4年8关于加快发展现代保险服务业的若干意见出台明确提出支持保险业积极运用现代科技创新保险产品和服务模式利好政策红利的释放促进了中国保险保营收规模扩容互联网大数据人工智能等技术相继应用于保险业务流程中促进保险业的产品

23、与服务持续创新为用户提供了更优质的服务中国保险保费营收规模由4的20,2348亿元增长至2017的36581亿元。2018年中银保监会累计公布了1,450张行政罚决定书计罚款24,15.5万元。同时8地方保监局对银行机构下发的罚单超过0而207有7208年保险行业迎来严监管时期中国保保费营收规模为6亿元同增长下降至中国保险保费营收规模20142018的年均复合增长率为171%。图 2-12 中保险保费营收规模，2014-2018年中国人工智能保险行业市场规模来源：银保监会，头豹研究院编辑整理4年中人工智能保险行业市场规模为8亿元，受益于利好政策相继颁布及人工智能技术日渐成熟中国人工智能保险行业

24、市场规模持续增长6年8月原监会印发中国保险业发“十三五规划纲要中明确提出充分应用人工智能大数据等新兴技术与保险业的发展，不断丰富保险产品业态及创新服务模式，为用户提供优质的产品服务。 207 年新一代人工智能发展规划和促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（208-00先后台明确加大力度促进人工智能与各行业融合发展提升各行业济效益利好政策的相继颁布促进人工智能技术在保险领域的大规模应用例如蚂蚁金推“定损宝中国平安推“智能闪赔“智能认证等产品7年人工智保行业市场规模高达 12.8 亿元，同比增长 66.2%。2014 至 2018 中国人工智能保险行业市场规模由3.8亿增长至203亿元，年复合增

25、长率为52.0%。图 2-13 中人工智能保险行业市场规模，2014-2023年预测来源，头豹研院编辑整理伴随人工智能技术的日渐成熟与完善，人工智能技术在保险行业的应用将迎来高峰期其在保险各环节的应用比例逐渐提升至0年人工智能在保险客服与核保两个业务环节的运用率将高达 至 3 年人工智能在保险行业的全流程业务中的运用率将突破 智能保险行业市场规模有望增长至3亿元。中国人工智能保险行业相关政策分析保险行业作为金融领域的重要细分市场人工智能技术与金融行业深度融合发展将力人工智能与保险行业的协同发展人工智能技术扶持政策的颁布与实施大力扶持人工能保险行业的健康、快速发展。图 3-1 中国工智能保险行业

26、相关政策来源：头豹研究院编辑整理自 7 开始，国家相继出台“关于人工智能技术的重点发展产品和重点应用领域的相关政策包新一代人工智能发展规划促进新一代人工智能产业发展三年行动计（201-220等学校人工智能创新行动计划强调人工智能与各行业融合创新，在金融商务物流等重点行业和领域应用以人工智能在金融行业应用为例国家鼓励金融行业基于保险银行网络等金融数据并借助深度学习等核心智能技术进行挖掘分析，建立金融风险智能预警与防控系统利好政策持续落实推进人工智能行业发展将加速人工智能技术与保险行业的融合与发展，促进人工智能保险行业可持续发展。， 6 年 8 提出充分运用物联网、大数据、人工智能等科技手段，完善

27、企业财产保险、家庭财产保险意外伤害保险等险种的风险保障功能不断丰富商业车险示范产品体系完善商业车险创新型产品形成机制，提高服务精准化、精细化水平。同时中国保险业发展“十三五”规划纲要要求大力推进保单通俗化标准化和承保理赔便捷化规范化运用电子保单远程理赔等新的服务方式，提升保险机构管理水平和服务质量。中国人工智能保险行业发展趋势人工智能与区块链技术结合应用区块链技术是一种分布式网络技术架构具有去中心化特征区块链技术与人工智能度融合一方面可提高人工智能保险数据安全性促进用户更加信任人工智能保险产品一方面解决人工智能保险数据供应问题缩短人工智能保险产品模型训练时间帮助人工能保险企业快速产出高质量人工

28、智能保险产品，提升用户体验。区块链技术具有可追溯特征，可应用于人工智能保险数据的核算算法与训练数据记，提高数据安全性，避免不良数据内容给人工智能保险产品训练模型带来安全患。人工智能保险数据源的安全性与可信度增加，将促进人工智能保险企业产出质量的计算机识别、语音识别和其他数据密集型应用，提高智能客服、智能理赔保险业务流程的服务效率，优化用户体验。基于区块链的分布式数据存储方式，人工智能保险产品的单个模型或数据分布于同机器中，采用模型并行或数据并行的方式进行训练，将大幅缩短人工智能保险品（如产品设计与定价、智能保顾平台等）训练时间，助力人工智能保险企业快布局创新产品，提高企业核心服务竞争力。宙斯盾

29、9年上线“AI+区块链保险解决方案应用于个性化保单与定价智能受理与核赔等保险业务场景中，为用户提供精准风控方案和定价模型，提高保险业务性价比区块链技术与人工智能结合应用，可基于区块链的分布式架构解决人工智能整体系统的调配实现数据算法模型资源的自由流动激励孤岛化碎片化的数据趋向共享化推动人工智能以共享方式实现通用智能。图 4-1 宙斯“AI+区块链保险解决方案”业务逻辑声纹识别技术应用提升保险业务安全性能来源：宙斯盾官网，头豹研究院编辑整理有2行业的身份验证领域得到广泛应用声纹识别技术逐渐成熟与完善将被应用于保险业务环节中，优化升级保险产品安全能力，提升产品服务能力。声纹识别是一种根据说话人的声

30、波特性进行身份识别的生物识别技术与指纹识别和脸相比声纹识别从说话人发出的语音信号中提取声纹信息具有个体声音唯一性难以模仿与复制安全性能较高与虹膜识别相比声纹识别的操作可远程操作对应用环境求相对较低。声纹识别技术的应用流程包括两个部分（1话人的声纹注册（2话人的声纹证声纹识别技术可应用于用户登录黑名单检测等场景在用户登录场景中系统要求户朗读指定文字进行声纹数据比对进而确认用户身份保障用户的合法权益在黑名单测场景中系统根据用户的在线语音实时与黑名单声纹数据对比进而提醒保险客服人员用户的风险等级，提升保险业务安全性能。图 4-2 声纹别技术应用流程来源：头豹研究院编辑整理例如泰安在线于8实现声纹识别

31、登录操作同时计划将声纹识别同步保险产品支付理赔等环节9平安科技的声纹识别准确率超过已在声登录电话核身、黑名单检测等0余个保险应用场景中应用声识别技术在保险领域仍属于一种辅助手段尚未形成主流应用技术。未来声纹识别技术的算法不断优化创新，提升保险产品安全性能进而在保险领域的应用将日渐丰富。中国人工智能保险行业竞争格局中国人工智能保险行业竞争格局概述中国人工智能保险行业参与者可分为三类（1以平安保险泰康保险等企业为代表传统保险机构（2蚂蚁金服腾讯微保等为代表的互联网巨头3以栈略据爱科技为代表的技术服务企业。图 5-1 中国工智能保险行业竞争格局概况来源：头豹研究院编辑整理传统保险机构具有丰富的从业经

32、验和产品设计能力可自主定制并发售保险产品在品设计与定价上具有先发优势在人工智能赋能下传统保险机构凭借自身资源积极创立与技术服务企业合作形成新的保险服务模式加快人工智能技术的扩散速度促进保险产创新提升经营效率优化用户体验例如平安保险于8年自主立平安科技泰康险于7成立泰康在线。互联网巨头通过提供人工智能技术和连接客户渠道为保险赋能进而加入保险市场联网巨头凭借多年在电商平台生活服务领域的积累具有强大的场景流量及连接触达客能力同时互联网巨头的技术研发实力较为强劲可通过自身大规模的场景流量促进保险态变现，其在人工智能市场中竞争实力较强。技术服务企业凭借技术优势切入保险领域通过人工智能技术与保险行业融合发

33、展为保险机构提供优质高效的产品与解决方案服务但由于技术服务企业在保险领域深耕时较短行业知识掌握程度较为薄弱对保险产品结构不清晰进而阻碍人工智能技术与保行业结合的深度与广度此外在数据积累层面技术服务企业缺乏完整的保险数据而工智能算法依赖海量数据进行训练推理因此技术服务企业需加强自身数据建设同时极与传统保险机构展开合作扩容保险数据体量。伴随技术迭代生态格局变化和新玩家入局人工智能保险市场竞争将日趋激烈而工智能保险的继续发展需要数据的完善算法的迭代更新因此具有高质量且完整的数据及强大研发实力的企业将脱颖而出。中国人工智能保险行业典型企业分析上海栈略数据技术有限公司企业简介上海栈略数据技术有限公司（以

34、下简称“栈略数据）成于 6 ，是一家为商业保险公司和保险中介提供大数据风控解决方案智能理赔和智能管理等产品与服务的保险科技企业栈略数据在上海与北京分别设立总部同时在广州深圳杭州长沙南京成都等地设立分支机构9年栈数据在香港成立国际总部将以大数据与人工智能为核心技术的保险科技产品布局亚洲市场。截至9年8月栈略数据已为平安、中国人寿中国人保、太平洋保险等保险公司提供智能风控服务。自6年始栈略数据共获得3融资投资方包括高榕资本富慕资产DCM、0图 5-2。图 5-2 栈略据融资概览，截至2019年8月运营模式来源：头豹研究院编辑整理栈略数据以机器学习系统知识图谱技术为核心技术深耕健康保险领域为用户提供

35、舰健康险智能理赔平台栈卫医保智能风控平台和栈佑长护智能管理平台帮助用户自动理算、提升风险管控能力（见图 。图 5-3 栈略据产品类型来源：上海栈略数据技术有限公司，头豹研究院编辑整理竞争优势运营优势栈略数据以健康险大数据风控业务垂直化切入人工智能保险行业并通过大数据和人智能技术独“数字化健康险风控闭环模式有效协同政策性医疗保险和商业健康险的据融合打通健康险产品设计核保理赔客服等运营环节实现健康险产品设计个性化定价合理化、运营精细化及风控管理动态化。“数字化健康风控闭环模式以机器学习和知识图谱为核心技术对社保政策理赔息及医院标准诊疗信息等数据的深度挖掘对人群发病率病种转化周期医疗成本等数信息精准

36、建模实现数据驱动的个性化定价同时具备智能风控的数字化理赔流程对不理费用精准剔除，智能稽核，阻断欺诈。技术优势栈略数据团队部分成员来自硅谷一线科技公司，其中创始人曾就职于医疗大数据公司 nr h 和 lnv（AQ：，具有丰富的大数据模型搭建实操经验。其次截至209年8栈略数据获得4项发明专1项软著作权和1项作品著作权。爱保科技（北京）有限公司企业简介爱保科（北京有限公（以下简“爱保科技成立于207年并于208年1月获得人保金服、易车公司、58 团、美国 a 集团联合投资的 2 元 A 轮融资。爱保科技是一家以“出行”和“家生活”两个场景切入，为 B 端企业用户和 C 端消费者提供智能化、个性化的

37、车险与健康险等保险科技产品和服务。爱保科技以语义识别、知识图谱图像识别深度学习模型与算法数据与风控等核心技术为用户提供智能定损产“小爱快赔APP智能客服产品 “智数保”等保险科技产品。商业模式爱保科技以技为核心理念，创新构建连接保险公司、消费者和合作方“开放式智能运营平台的商业模式将人工智能大数据等新兴技术与保险融合 B端与C用户提供智慧车险、智慧健康、垂直场景三大产品与服务（见图 。图 5-4 爱保技商业模式oB来源：爱保科技（北京）有限公司，头豹研究院编辑整理爱保科技通过深度学习知识图谱等人工智能技术赋能保险业务的销售理赔和售后务等关键环节为B端保险企业输出保险科技产品提供精准营销及智能管

38、理服务提升户流量在车险技术层面爱保科技提供智能推荐智能营销智能定损智能反欺诈态精算五大产品和服务在垂直化场景层面爱保科技为长短租公寓驾校医院等行业供场景化保险解决方案服务。oC爱保科技围绕汽车出行家庭等场景向消费者输出保优质保险产品与服务在车险务层面爱保科技以消费者需求为导向通过链接人保金融服务有限公（以下简“人金服保险产品与服务资源外部S店修理厂等线上和线下的资源为消费者提供涵车辆保险查违章便民代办维修保养等综合性服务平台健康服务层面爱保科技消费者提供0余家保公司近0款健康保险产品销售，以及“小爱医生”24时在的医疗健康咨询服务。竞争优势爱保科技的研发团队成员占总员工数超过同时基于投资方美国

39、a集团的人工智能数据科学与身份认证等技术优势爱保科技积极进行图像识别语义识别大数技术、推荐算法等领域技术研发。此外爱保科技已实现与人保金服的车险系统全面打通爱保科技基于人保金服积累海量车辆数据与理赔人员的理赔实务操作环节要求严格标准化的录入案件进而大幅提模型的准确性和车辆零部件识别率。世纪保众（北京）网络科技有限公司企业简介世纪保众（北京）网络科技有限公司（以下简称“大象保险）成于 5 ，是家通过搭建保险服务和保障体系为用户提供智能化保险服务的保险科技企业大象保险与等3推出包含健康险、少儿险、意外险、旅行签证险及财产险等 100 余产品。截至 2018 年10月过0至209年8大象险获得两轮融

40、资，投资方包括世纪保险经纪股份有限供公司和天士力集团（见图 。图 5-5 大象险融资概览，截至2019年8月业务模式来源：头豹研究院编辑整理大象保险通“保险+技模式推出投保服务智能保险和内容服务三大业务（图 56。图 5-6 大象险业务模式来源：世纪保众（北京）网络科技有限公司，头豹研究院编辑整理在投保服务层面大象保险以用户需求为中心基于互联网渠道优势一方面引进市上优质的保险产品另一方面针对不同的垂直场景与保险企业共同合作向用户提供定制保险产品和服务，例如为d出“艾滋病险。在智能保险层面大象保险基于自身沉淀的海量用户数据以及第三方征信机构提供数据对用户进行画像分析搭建智能理赔智能保险顾问平台为

41、用户提供高效化的保险科服务。在内容服务层面大象保险以专业化角度为用户提供保险知识服务包括产品测评买策略、保险种类区分等保险知识。竞争优势团队优势大象保险核心团队由腾讯、阿里、百度等知名互联网平台资深人士组成，具有丰富联网产品运营经验其次大象保险的技术研发成员以支付宝卓望的核心架构师和开工程师为班底具有资深的高并发分布式应用大数据处理和智能推荐方面技术经验此外大象保险的精算团队由大型保险公司精算负责人高校保险领域教授和行业内资深核保负人组成，保险精算领域实力雄厚。数据资源优势大象保险通过自身平台与外部企业合作两种形式沉淀数据在自身平台层面大象险一方面基于 P、小程序等自主互联网保险产品销售平台记

42、录用户行为数据，另一方面通过给有保险服务需求的企业提供保险经纪服务进而获取用户数据在与外包企业合作式上大象保险通过采购第三方数据服务（如征信机构风控技术企业等的数据集或保险公司合作进行保险业务系统对接，共享保险数据。2017年5月大象保险已和0家保险企业完成系统对接。中国保险行业人工智能技术应用产品分析蚂蚁金服“定损宝”理赔定损产品简介“定损宝基于人工智能技术模拟车险定损环节中的人工作业流程对用户远程拍摄辆损伤图片进行精准识别帮助保险企业实现简单高效的自动定损降低理赔服务流程的运营成本。2017 年 6 月蚂蚁金服针对车险定损推出智能化解决方案“定损宝版“定损宝0版面机构开放使用者需具备一定车

43、险理赔专业知识产品使用门槛较高。8年5蚂蚁金服发“定损宝0版“定损宝2.0版“定损宝1.0版的图像识别技术基础上升级为智能视频识别，新增视频追踪、R、损伤实时监测等技术手段优化升级产品服务能力实时反馈车辆损伤情况促进产品使用门槛降低使得普通用户远程简单定损截至8年5月定损宝已为太平保险大地保险阳光保险安盛天平等保险企业提供定损、定价调用服务超过千万次，共计节省定损人员工作量 5 万个小时，为保险企业行业节省案例处理成本超过0亿。图 5-7 蚂蚁服“定损宝”版本对比服务流程来源：头豹研究院编辑整理“定损宝的定损结论基于用户借助移动互联网上传的照片进行判定移动化上传单据可使用户随时自动理赔，操作简

44、单，提高理赔效率。同时“定损宝”对车辆的受损程度判定借助云端服务器的算法模型进行“定损宝”的云端服务器算法模型为针对不同的车型、颜色和光照条件进行模型迭代学习，融合多个模型的经验, 产出了现在的定损宝解决方案。最后“定宝”为用户提供维修方案、附近修理厂信息和来年保费预测信息服务。图 5-8 蚂蚁服“定损宝”服务流程来源：头豹研究院编辑整理风险管家“大白”智能保顾产品简介“大白由风险管家与复旦大学中国保险科技实验室团队共同合作利用知识图谱大据等技术手段设计开发满足C端用户保险分析需求的智能保险顾问机器人“大白的能包括风险监测、保险问答、保险定制和产品解析。“大白的核心风险监测功能为疾病风险监测和

45、综合风险测评两种疾病风险监测基哈佛大学疾病测算模型将人工智能技术与多种疾病的发病数据相结合同时综合用户的生习惯职业特征居住地区环境等特征进行疾病风险测评综合风险测评将从用户的生理息性格特征工作环境职业类型家庭收入水平家族遗传病史及相关疾病史等方面息综合测评用户的健康、意外、家庭风险因子，并生成三份对应的测评报告。图 5-9 风险家“大白”核心风险监测功能来源：头豹研究院编辑整理在保险问答层面“大白”基于风险管家训练的保险开放式问答模型，与用户进行保相关问题交流，包括保险常识、购买策略、理赔知识等问题咨询。在保险定制层面等0余服务，为用户提供定制化的保险方案。在产品解析层面“大白”可对市面常见的

46、保险产品基于保险条款、责任范围、产品价比 、保险企业的偿付能力、服务能力等方面构建评测模型，为用户提供实时解析产品征的咨询服务。产品优势风险管家研发团队由北京大学京都大学等高等院校毕业的博士硕士组成核心团成员在自然语言处理知识图谱深度学习等方面具有多年实操经验同时风险管家与复大学共同建立保险科技实验室，负责设计、研发、生产保险科技产品。“大白设计研发过程中复旦大学保险专业的0位本硕学生深度参与保险能问答训练语料的专家标注工作公共卫生学院的教授与学生参与疾病风险知识图谱构建作具备资深保险与疾病领域知识人员的参与使“大白疾病测评覆盖面广保险服专业性强。人们往往认为，一组医疗数据把名字、身份证信息去

47、掉后就安全了，可以公开使用。然而，随着基因检测技术发展，只需大概75个统计上独立的SNP(单核苷酸多态性)位点即可唯一确定一个人，所以说基因数据比指纹数据更敏感。当基因检测数据与一些病理数据相遇时很容易匹配到具体个人，从而侵犯个人隐私。基因检测和基因数据安全涉及伦理问题。例如，很多基因关系到人类的智商、身材等，还有一些检测手段能判断出胎儿的性别，所以不能随便什么机构都可以开展。哈佛大学的一项调查显示，92%的美国人不愿意公开基因数据，因为子孙后代的信息都有可能被公开。应用场景加速向新兴领域延伸。近年来，工业机器人应用领域已经率先从汽车、电子、视频包装等传统领域，逐渐向新能源、环保设备、高端装备

48、、仓储物流等新兴领域加快转变；同时各地的机器人企业解决方案，也在从跟传统汽车及3C制造向新场景和新行业延伸，加速“机器换人”进程，2019年这一趋势将迎来放大。细分市场企业深耕建设加速。过去一年，在城市低下管道检查、电缆线路巡检等诸多领域，涌现出了一批业务水平较高、贴合行业实际、应用方案成熟的中小机器人企业，它们凭借专业化和精品化产品服务从市场竞争中脱颖而出，迅速占领相当部分的市场份额，成为该领域内的“小巨人”。2019年，随着应用领域的进一步伸展放大和细化下沉，“小巨人”企业的形成速度和数量还将进一步加速与增多。 我国燃料乙醇行业实行严格的行业准入制度，定点生产、定向销售、封闭流通、政府定价

49、，生产企业需经国家批准、获得定点采购资格后才能向中国石油天然气集团(中石油)和中国石油化工集团(中石化)两大石油公司供货。定点采购限定于生物质燃料乙醇，国内现阶段仅 8 家定点生产企业，分别为安徽中粮生化、吉林燃料乙醇、肇东中粮生化、河南天冠、国投广东生物质、广西中粮生物质、内蒙古中兴能源、山东龙力生物，各家企业均有限定的销售区域，行业高度集中。人们往往认为，一组医疗数据把名字、身份证信息去掉后就安全了，可以公开使用。然而，随着基因检测技术发展，只需大概75个统计上独立的SNP(单核苷酸多态性)位点即可唯一确定一个人，所以说基因数据比指纹数据更敏感。当基因检测数据与一些病理数据相遇时很容易匹配

50、到具体个人，从而侵犯个人隐私。基因检测和基因数据安全涉及伦理问题。例如，很多基因关系到人类的智商、身材等，还有一些检测手段能判断出胎儿的性别，所以不能随便什么机构都可以开展。哈佛大学的一项调查显示，92%的美国人不愿意公开基因数据，因为子孙后代的信息都有可能被公开。应用场景加速向新兴领域延伸。近年来，工业机器人应用领域已经率先从汽车、电子、视频包装等传统领域，逐渐向新能源、环保设备、高端装备、仓储物流等新兴领域加快转变；同时各地的机器人企业解决方案，也在从跟传统汽车及3C制造向新场景和新行业延伸，加速“机器换人”进程，2019年这一趋势将迎来放大。细分市场企业深耕建设加速。过去一年，在城市低下

51、管道检查、电缆线路巡检等诸多领域，涌现出了一批业务水平较高、贴合行业实际、应用方案成熟的中小机器人企业，它们凭借专业化和精品化产品服务从市场竞争中脱颖而出，迅速占领相当部分的市场份额，成为该领域内的“小巨人”。2019年，随着应用领域的进一步伸展放大和细化下沉，“小巨人”企业的形成速度和数量还将进一步加速与增多。 我国燃料乙醇行业实行严格的行业准入制度，定点生产、定向销售、封闭流通、政府定价，生产企业需经国家批准、获得定点采购资格后才能向中国石油天然气集团(中石油)和中国石油化工集团(中石化)两大石油公司供货。定点采购限定于生物质燃料乙醇，国内现阶段仅 8 家定点生产企业，分别为安徽中粮生化、

52、吉林燃料乙醇、肇东中粮生化、河南天冠、国投广东生物质、广西中粮生物质、内蒙古中兴能源、山东龙力生物，各家企业均有限定的销售区域，行业高度集中。数字货币发展的一个趋势是智慧与生态将成为新标准和新亮点。这种趋势可以从三个层面上来看，一是客户的要求，从业人员对数字货币的要求越来越高，对服务要求越来越精细化；二是政府的管理目标，原来只是为企业做好行业铺垫就行了，现在不行了，除了高品质的基础设施载体，还需要对行业规范、行业前景、行业趋势等方面有明确的方向指导，管理要求在不断提高；三是投资人的期望值，低端技术的产品价值现在很难提高，所以很多企业都在进行腾笼换鸟，通过产业升级来提高品质，来提高价值。因此数字

53、货币需要不断的提高自身的创新能力，突破行业瓶颈，实现高质量发展。首先，医疗资源集中优势。美国的医疗资源分散，数千家医疗机构之间信息共享很难建立和普及，中国的医疗资源相对集中，特别在癌症领域，全国最顶尖的家医院集中了几乎的癌症患者。这在医疗资源的分配上本来是极大的挑战，然而在精准医疗的数据共享方面，反而是中国的优势。中国可以以相对较少的资源投入，迅速建立起医院之间的数据共享网络，收集、存储、分享、分析肿瘤精准治疗大数据。 水污染是指人为地引起的、 任何导致水的有益利用的适合性遭受损害的水质改变。水污染分为自然污染以及人为污染。自然污染是指由于自然环境中的非人为因素而导致的水体污染，如洞庭湖的“水

54、葫芦”污染，泥石流等等。人为污染对水体破坏性较大，按照来源又能分为几类：工业废水，主要来源于化工厂、钢铁厂、皮革厂等工厂废水；生活污水，主要来自家庭、商业、学校、旅游服务业等排水；农业废水，指农作物栽培、牲畜饲养和农产品加工等过程排出的污水；石油污染，主要来源于船舶废水，海上石油开采及大气石油烃沉降。保健品由众多原料加工而成，品类众多。以美国保健品主要品牌之一 GNC 为例，据官网统计，其旗下有产品超过 1500 种，类别繁多。保健品原料商较多，以国内保健品品牌汤臣倍健为例，其官网显示产品原料来自世界 23 个不同国家。原材料成本整体占比不高，这是由于保健品具有健康溢价的高附加值属性，使其终端

55、价格整体水平较高。目前，二代测序技术凭借通量大、精度高、价格相对低廉等优势，已成为主流测序技术。二代测序的技术革命突破了基因测序的商业化瓶颈，使基因测序从实验室走向商业现实应用。技术的不断突破是基因测序未来蓬勃发展的基石。随着技术的进步，基因测序价格也会变得更加低廉，价格的下降让基因测序变得越来越简单，使之前很多难以实现的科学问题得到解决，能在包括临床诊断、遗传检测、个人基因组、药物试验等更广阔的研究领域舞台上发挥作用基因测序技术在成本、通量水平和精确性上已经达到了大规模应用的水平，推动测序行业快速发展。2018 年中药材流通市场价格整体保持平稳，略有下滑。从反映全国中药材整体价格情况的“中药

56、材综合 200 价格指数”（我国 200种主要大宗中药材市场价格的综合加权）来看，价格指数在年初最高达到 2700 点，随后缓慢回落，年底12月31日点位为2350.80点，虽有所下降，但仍高于2016年的年初点位。从价格指数综合分析，2018 年价格呈现小幅波动态势。能够感知用户需求的机器人离我们还有多远？从本届CES展上可以看出，不远了。以优必选在2019 CES中展出的Walker机器人为例。这款机器人可谓是本次CES展会上的明星产品，一经亮相就受到了不少国内外媒体的围观和报道。这机器人由优必选全自主研发，是一个大型仿人服务机器人，它身高1.45米，重量：77kg。机器人的造型呆萌，给人

57、一种很强的亲切感。它的四肢包括手指部位都可以像人一样灵活转动，此外它还有包括视觉、听觉等等的感知能力，内置AI，可实现全方位的人机交互。人才培育从研发转向应用。人才缺口不断加大，重研发轻应用的人才培养一直是我国机器人产业发展的一大限制，好在这几年在中部、西部等地区，已经出现了一批政府与高校、研究机构共建的机器人应用工程师培训中心，人才培育逐渐走上了研用并重的正规。2019年，伴随着相关“机器人工程专业”的首批学生走向社会，行业人才现状将得到一定的改善，同时人才培养效果也将得到进一步检验，未来人才培养方向也能得到肯定和确认。从氢能源非工业应用看：燃料电池是使用氢能源的理想方式，下游交通运输需求渐

58、成主流。氢能源应用有多种方式，可以通过传统热机也可以通过燃料电池。由于燃料电池跳出了热循环的限制，因而具有更少的能量损失，能量利用效率更高。同时，燃料电池利用氢能源具有噪音小等优点。因此燃料电池是氢能源利用的理想形式。氢能源燃料电池下游有便携设备、固定式应用和交通运输式应用。交运需求已经成为燃料电池的主要需求，也是氢能源非工业应用的主要需求。2.集约化产地加工雏形初现。中药材生产流通体系发展滞后已成为制约我国中医药产业发展的瓶颈，推进其集约化、现代化、标准化已成为行业共识。2014 年，商务部出台了关于加快推进中药材现代物流体系建设指导意见的通知，在全国道地药材主产区规划了 90 家中药材物流

59、基地。截至目前，全国52 家企业参与基地建设，其中 11家中药材现代物流基地上线运营。同时，中药材产地加工技术规范等行业标准的出台，也为中药材产地加工进一步集约化提供了技术规范。回顾美国精准医疗的起步和发展，还有关键的一点是美国对精准医疗产业采取了鼓励发展的策略。美国（食品药品监督管理局）一向有积极鼓励业内创新的传统。在每年的（美国临床肿瘤学会年会）上，都有官员参与，与临床专家、制药公司、检测服务商一起讨论精准医学的应用，并明确告诉各参与者，鼓励大家尝试新技术，去改革和优化医疗现状。监管部门的积极参与引导，极大鼓励了产业界对精准医学领域加大投入的热情。从这里，我们可以看到，国家开始真正落实和推

60、动直播电商产业的发展，而之前，一直直播电商盈利模式单一，行业感到很迷茫，找不到发展的方向，虽然非常努力，但却得不到应有的回报，让很多人一度失去了坚持下去的信心。而支持直播电商产业与关联产业的融合发展，并出台具体、有效的支持政策，将对推动直播电商产业的发展起到巨大的作用，将让直播电商产业找到新的盈利点，建立新的直播电商产业发展盈利模式和发展模式。从企业获得融资金额的维度分析，融资额度超过1亿美元的资本流入并不罕见，说明全球医疗器械行业有着相当大的市场潜力。1亿美元以上的融资有3起，合计20.60亿美元，占全部融资71.15%；5000万美元-1亿美元的融资有6起，合计3.52亿美元，占总数的12