与其他行业不同，保险公司面临的挑战往往具有一定的 利用人工智能加 紧迫性。在紧急情况和危机时刻，客户需要的是能够根据大量数据快速做出明智的决策。这就是为什么成功在很大程度上取决于一种能力：速度。
正如最近的现实案例所表明的那样，当您需要迅速采取行动来降低投资组合中的风险时，没有比人工智能更好的盟友了。
最近的一个例子是，安盛商业银行 (AXA Commercial) 如何在数小时内利用人工智能识别出有风险的财产，以应对英国的 RAAC 危机。
实时风险管理
去年秋天，英国政府发布了针对教育场所 利用人工智 手机号码列表 能加 建筑的指导意见：“任何已确认存在 RAAC 的空间或区域在未采取缓解措施的情况下都不应再开放。”数周之内，全国各地的政府和私人建筑均开始调查是否存在钢筋加气混凝土（RAAC）。
RAAC 是一种更便宜、更轻的混凝土替代品，从 20 世纪 50 年代到 90 年代一直用于建筑。RAAC 的使用寿命被认为有 30 年，去年夏天英国一所学校屋顶倒塌事件促使政府宣布将关闭 100 多所被认定存在风险的学校。
毫不奇怪，该指南对 AXA 等保险公司及其保单持有人来说是一个重要的警示，他们需要尽快知道他们的建筑是否用这种材料建造，以便对其进行安全性和结构完整性评估。
由于材料的性质以及可能 他所威胁的事情就有可能实现 安装的位置（内墙、屋顶），很难当场识别 RAAC 实例。而且，无论如何，访问所有可能位置所花费的时间会浪费宝贵的时间，而这些时间本可以用来针对已知的 RAAC 案例。相反，AXA 分析师转向了更有价值的资源：风险工程师在访问客户现场后编写的 70,000 多份多页文档。
正如其新闻稿中所述
亲自访问客户现场至少需要 12 个月。相反，AXA 使用了尖端的 AI 技术，能够在短短几个小时内识别出存在风险的建筑物。通过训练 AI 模型来理解 RAAC 构造的概念，AXA 能够利用其知识库中的现场调查和风险报告中包含的非结构化数据（文档中的原始文本）。
AXA Commercial 中端市场和客户风险管理总监 Dougie Barnett 表示：
“在这种情况下，速度至关重要——我们的客户关心他们的建筑，而我们能够保证哪些建筑存在风险。
使用人工智能工具使我们能够对紧急问题做出快速反应，快速审查数千条数据以识别那些可以使用 RAAC 建造建筑物的客户。
客户是我们的首要任务，我们不断探索利用新技术改进和增强流程的方法。这款强大的 AI 工具已证明它有潜力彻底改变非结构化数据的管理繁重任务，并使我们能够在需要时快速做出反应。”
人工智能对非结构化数据的价值
信息是保险公司的命脉。对于商业承保人来说，现场调查、风险报告以及气候趋势和条件数据只是包含风险管理和缓解风险重要信息的部分文件。
如果 点提到的 份文件具有任何意义的话，那么 最新群发短信 这些数据的数量已经远远超出了分析师使用传统分析方法处理的能力。
这是因为存储在文本文档、表格和报告中的数据被称为非结构化数据，它是保险公司管理的最大信息类型之一。最重要的信息往往隐藏在原始数据中。信息可能因为需要审查的文档数量庞大而显得“隐藏”，也可能因为语言而显得“隐藏”，因为不同的措辞方式可能会混淆所说内容的含义。这就是为什么使用简单的关键字搜索通常对复杂主题无效，以及为什么能够训练模型来识别概念（而不仅限于单个单词或短语）如此重要。
基于人工智能的自然语言处理被视为我们保险客户的一项关键能力，他们需要能够浏览风险报告中的大量数据，以便快速准确地识别和评估风险。