原标题：【AI金融应用】大数据分析化身精算师，即时制定淘宝网每笔退货运费险的合理保费
人工智慧的金融应用中，保险也是其中一个重要的领域，因为保险业是一个高度仰赖数据的行业。在保险业务的每一个环节，从人群的定位、身分识别、反诈欺、产品设计、定价，再到后续的赔偿，数据在每一个过程都可以发挥很重要的作用。
传统保险产品也能再创新
蚂蚁金服首席技术官程立表示，即使是一些比较传统的产品，例如车险，也会因为蚂蚁金服可以获得一些过去保险业者无法获得的数据，而让保险产品有创新。以车险为例，若电脑系统能跟物联网、穿戴装置结合，就能获得用户用车的使用数据及使用习惯，即可依其使用量及使用习惯给予用户更多弹性的定价，而非传统车险仅能以性别、年龄及过往的事故率来定价。而健康险也是类似的道理，可用大数据的手法获得更多的数据，提供传统保险更大的助力。
在新兴的网际网路保险方面，程立表示，更重要的是可以完全基于数据提供全新的保险服务。例如在电商的应用，淘宝网即有针对退货的运费险，在去年双11购物节的时候，一天就卖了3亿笔运费险。然而，这项退货运费险在前几年却一直处于亏损的状况。
大数据定价让运费险转亏为盈
淘宝网刚推出退货运费险时，保费定价依照赔偿运费的5%费率计算，平均每笔保费低于5毛人民币，由于保费过于低廉，许多用户就一口气买了多项商品，最后只留下一件喜欢的，其他则全都退货，使得这项保险亏损连连。
为了防堵恶意用户的行为，退货运费险改採保险业传统的保险精算定价方式，以过去的出险率来定价，接着再进展到数据分析模型定价，以超过30个统计因素来建立定价模型。
然而上述方法都没有彻底解决问题，最终则是透过大数据分析来定价，藉由分析百万个帐号特徵、即时特徵分析，与机器学习的方法，可以即时分析出险率、即时核保，针对不同状况制定合理的保费，终于让退货运费险转亏为盈。
小额贷款
蚂蚁金服自2010年推出蚂蚁微贷服务，针对小型企业及个人提供无抵押的小额贷款服务。透过网路提供小额贷款其实困难重重，一来在网际网路上很难辨识用户，授信相对困难，再者，对于小额贷款若无法快速核贷，审核流程过长也不会有人想借贷，然而这种信贷的不良率又极高，整体风险相当高，因此如何大规模有效控制风险，就是网路贷款业务的成败关键。
以大数据、人工智慧为微贷把关
蚂蚁微贷提出的方法是从技术上来解决问题，以大数据及机器学习技术为基础，打造可以大规模控管网路贷款风险的信贷模式。
微贷服务利用人工智慧的语音辨识及自然语言处理技术，加上大规模的深度学习（Deep Learning）技术训练的分析模型，在用户来电中即时分析贷款申请者的语音数据，分析其语意且进行即时评分，以决定是否放款，或者调整催收帐款的策略，以降低还款逾期风险。
程立指出，基于大数据与机器学习的无抵押微贷服务，已经提供2600万小型企业超过6千亿人民币的资金。在小额贷款的每个环节上，他认为都可以整合人工智慧的能力，防诈欺成效显着。
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