为期两天，近千人参与，第四届上海人工智能大会顺利举办，众安保险首席数据官段朝阳带来《从数据到价值，众安数字化路径的实践和思考》，以下为演讲实录：
众安保险首席数据官 段朝阳
大家好，我是段朝阳，首先花一分钟介绍众安。众安是中国第一家互联网保险公司，有健康、消费金融、汽车、数字生活四大生态。
众安相信科技能够驱动金融，为行业创造更大的价值。众安每年的科技投入和保险科技输出的数字都是在持续增长。
我先简单介绍几个数字，众安每天的日新增数据达到13T，在国内保险公司居前列。我们的科技投入占比是五倍于行业平均水平，技术人员和工程师占到众安总员工数的50%。
首先我来介绍一下4633众安数字化赋能方法论，这一应用理论覆盖了众安的各个数据环节，助推公司数据价值向业务价值的转化。
最上层的“4”是业务应用价值，我们认为数字化转型、人工智能、大数据等技术的根本，是为了助推业务发展。众安在金融和保险领域的应用表现在四个方面，即加（加增量）、减（减损赔）、优（优运营）、拓（扩市场）。
加增量主要是通过技术手段持续获客、加复购以及挖掘用户价值。减损赔的核心是风险控制，比如贷款、核保的风控等等。优运营是一个很重要的话题，我们第一步聚焦的是全面的线上化，第二步就是提升运营与决策的效率。拓市场主要有两个含义，我们如何用数据和AI对业务赋能，以及为业务创造新的保险产品。拿宠物险举例子，本身这个业务没有代理人、保险中介机构参与，技术在其中起着关键作用，而非辅助环节。
支撑这四大应用少不了中间的能力层，也就是我们内部一直在讲的六大能力，识别、预测、分群、优化、认知、风控，这里我简单讲几个维度。识别，对于现在全数字化、多渠道的公司来说，需要准确识别出每次互动的人是什么身份，因为后续的数据质量取决于识别环节的准确性跟完整性。优化，即不断优化流程、产品、模式。
往下看算法和能力，我们需要嫁接在一个平台和系统上，才能高效、稳定、低成本的运作，我们把这个平台叫做集智平台。集智平台覆盖了众安的各个数据应用环节，从数据处理到机器学习，再到BI商业智能，主要功能是商业数据的应用与开发。
最底层的保障层则是战略组织文化以及相关的数据管理制度。
接下来我们聊聊企业具备数字化路径之后该怎么走。数字化转型不是一蹴而就，而是从低价值密度的大数据转化成高价值密度的小数据，去支撑业务向智能化、个性化、场景化发展。这是一个实现数据价值的过程。
我们认为这一过程存在三个变化，运营角度是从看见到预见；经营角度是从名单到客户；模式角度是从运营到创新。
从看见到预见：
面对海量的业务运营工作，我们除了要知道“发生了什么”，更重要的是“归因”和“预判”，这就需要将数据分析能力应用到运营的各个环节。集智平台以此为出发点，支持业务数据可视化、归因分析、趋势预判，助力运营人员提升超过50%的数据分析效率，驱动实时业务决策。
归因，也就是为什么这件事会发生，这就涉及到多元分析。如果想了解一件事情的发生是哪些因素决定的，可以让分析师提取数据，再让业务人员去分析，这个链路会很长。集智平台可以自动拆解不同因素，告诉我们每一个因素的贡献能产生多少变化，让我们快速了解发生了什么，然后做决策。
第三点是未来会发生什么，这个功能是在预测的基础上再添加归因分析模块进行模拟。这个应用可以作用在不同的环节，让我们直观看到在不同节点投入不同资源，所产生的差异变化。
这里我用一张图来为大家解释：
首先看0.65这个数字，你可以简单的理解为65%的准确率，这是添加了用户基础信息后得到的预测分析准确率。当你添加了特征的信息后，模型的准确度会有大幅度提升。我们再添加语音的特征，包括语速停顿、时长、情绪，基于三者波动交互的比例，模型准确率又会有10个点的提升。
我们可以看最右边的这张图，这个是最完美的情况。当我们用到的信息量越多，算法越精确的时候，我们可以捕捉到的面积就越大，也就是模型效果越好。
其实不是每家公司都需要一位AI专家才能完成这些事情。我们已经有了很多完备的基础设施，只要把问题界定好，哪怕用传统的机器学习模型，也可以得到一个很精确的结果。
从名单到客户：
存量竞争时代，企业要以人为本，重视每一次用户互动，增加服务的附加价值。众安通过多模态识别和机器学习，识别用户意图和情绪，一方面提升了交互的服务体验，另一方面挖掘出交互过程中的机会和风险，从而实现商机识别和风险控制。基于以上技术，众安的机会客户转化率超过平均水平3倍以上；可预警70%风险客户，并降低近30%的投诉率。
和大家简单分享一下我们如何理解从名单到客户。这是自上而下，一个理念的变化，因为它打破了公司的经典管理模式，以实现客户体验价值最大化为目标。这里需要完成三个工作，即强平台、建机制、促迁徙。
强平台是说，所有的工作都有一个基础设施，具备完整的用户ID、标签的建设等等。
在平台的基础上，这个机制的运作，一个客户互动之后到底能做什么动作，很多时候需要公司建立完整的机制才能保证。这个机制的设计，我们认为要符合三点，第一是法律合规为底线；第二是用户体验最大化；第三是公司战略为导向。
最后是促迁徙，在这个过程中为用户提供更好的产品和服务，核心要帮助用户解决问题，才能产生更强的粘性，将用户聚集到平台。
这张图是一个完整的用户交互场景，在与客户的每一次互动中，我们都有一个框架去遵循。
C回答我们客户构成的问题，I是回答他来做什么，R结果是怎么样，E就是用户开心与否，以及在这个过程中，变化是怎么样的。O可能是公司决策层所决定的，判断到底是一次成本还是机会。
机会这个维度包括销售机会、投诉风险、信息补充、产品/流程优化。比如确定用户是否有购买产品的意向，是否会投诉我们，是否需要补充家庭信息等等。产品/流程优化也很重要，可以让我们在与客户互动的过程中，了解自己的产品是否需要改进等等。
基于以上理念，我们做了一个产品的原型并且在内部应用。中间的过程很复杂，但逻辑很简单，输入就是与客户互动当中的文本、语音，输出就是这一人次的对话到底是机会还是风险，这样运营人员就可以做出针对性的措施。
从运营到创新：
在传统工业时代，运营是一个大规模，以节省成本、标准化为目标的工作。大家认为这是一个苦活，但同时又是核心的工作。众安的目标是基于技术能力不断推动流程创新、产品创新、模式创新。
我通过碎屏险案例为大家解释什么是“从运营到创新”。
众安一直在做碎屏险，中间也暂停过，但在数据、AI能力大幅度提高后，我们做一个事情，提升了碎屏验证的精准度。
核心总结为三点：
第一个是要解决屏幕是不是完好的，因为很多屏幕在投保时已经是旧机了，可能是一个老化屏。我们用了大量的对抗样品、模型的调整，去把识别率提升到了99.2%以上。
第二个是验证屏幕有没有故障。我们在投保终端通过反截图反无线投屏技术，确保屏幕的唯一性，避免有人拿同型号手机投保或理赔。
第三点主要集中在理赔阶段。我们可以通过分析不同碎屏进修点的进修数量、进修时间、机型比例等因素，判断异常进修量，达到控制风险的目的。
当我们通过数据能力打通各个链路，就可以把这个产品做好，价格压低，让更多用户享受到优质的服务。
刚才分享了很多理念、方法还有案例。这一页可以看出，我们所有的技术都是搭建在平台和系统上，保障了流程的全线上化。
我们的机制、平台涉及到数据处理、机器学习、商业智能，底层是开源的软件。应用人员不需要了解最新的算法、模型，只需在上层应用即可，真正做到零代码。在对接市场的层面，我们的应用前台有两个，一个是X-Man智能营销平台，一个是X-Magnet增长大师。我们通过前面提到的六大能力连接这两个平台。
最后一页是回顾前面提到的理念，我们认为企业数字化转型，尤其是企业面对2C的经营，要做到三个“从”，从看见到遇见，从名单到客户，从运营到创新。
谢谢大家。
