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9月4日， Insur AI實驗室成立儀式在北京大學舉行。豆寶網聯合北京大數據研究院正式發布了實驗室一期研究成果和二期規劃方向。

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在成立儀式上，北京大數據研究院自然語言處理與認知智能實驗室主任、NLP專家、博士生導師趙東燕受聘為實驗室主任，并正式發布了首批研究成果。

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實驗室保險產品條款智能分析引擎(PPE)正式發布。該引擎可智能分析版面文檔(PDF)，通過結構化抽取、版面理解、自然語言處理技術，以及文本分析、機器學習、計算機視覺等核心技術，實現保險產品條款的全自動、高精度智能分析，已申請相關發明專利4項。目前，該實驗室已經分析了2萬多份保險產品條款，其中包括3000多份重疾保險產品條款。

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保險語義知識庫(PME)已經記錄了42， 000個知識地圖節點，并且還在增加。從智能分析引擎到實驗室中的知識庫，通過對保險產品條款的深度分析，提取語義標簽，形成保險產品條款知識庫圖譜。目前，實驗室知識庫擁有數百家保險公司， 2萬多個保險產品，其中重疾險3100多個，覆蓋疾病4萬種，涉及疾病460種，形成地圖節點4.2萬個，關系5.5萬個。目前這個數據還在增加。
據了解，保險產品條款是投保、核保、賠款、理賠的重要依據，也是保險大數據分析的基礎。但現實中，保險產品不僅分類、條款設計復雜，而且缺乏標準數據，用戶難以理解。趙東燕表示，針對目前存在的問題，保險行業智能創新聯合實驗室(Insur AI lab)的一期目標是圍繞保險產品條款的智能分析，構建保險產品知識圖譜。
趙東燕表示，實驗室將加快保險領域知識庫建設，通過數據采集、數據清洗、知識發現等手段，構建覆蓋更全面、知識更精準的知識圖譜。同時，通過保險產品的對比、量化分析和智能推薦，強化智能算法和實際應用，為智能核保和智能理賠提供數據、算法和模型，最終實現核保理賠一體化的AI方案。

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豆網CTO孫自毅介紹了實驗室二期的規劃目標和應用方向。下一步，實驗室(Insur AI lab)的第二階段規劃目標將集中在保險責任的量化和新保險責任的發現上。孫毅解釋說，這個應用方向會涉及到如何定量分析一份保險所涵蓋的責任，如何定量描述一份保障方案涵蓋意外和重疾的組合責任等。還可以為銷售場景下家庭綜合險的保障缺口提供量化分析。

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業內專家表示，實驗室的這一方案可以幫助保險營銷員在面對客戶為什么買保險、可以買什么責任、應該買多少保額等實際應用問題時，提供更有效的量化分析工具，從而建立不同場景下賠償與責任的精準匹配關系。不僅如此，這位專家還表示，在當前保險產品不斷更新的背景下，如何快速分析一款保險產品的保險責任，并為銷售人員和用戶提供這款保險產品的獨特性，從而快速對比發現市場上新舊保險產品和新保險責任的差異，具有更重要的應用價值。
據孫毅介紹，在實際保險場景的應用中，實驗室目前已經實現了不同產品相似度的比較。立基于