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9月4日， Insur AI实验室成立仪式在北京大学举行。豆宝网联合北京大数据研究院正式发布了实验室一期研究成果和二期规划方向。

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在成立仪式上，北京大数据研究院自然语言处理与认知智能实验室主任、NLP专家、博士生导师赵东燕受聘为实验室主任，并正式发布了首批研究成果。

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实验室保险产品条款智能分析引擎(PPE)正式发布。该引擎可智能分析版面文档(PDF)，通过结构化抽取、版面理解、自然语言处理技术，以及文本分析、机器学习、计算机视觉等核心技术，实现保险产品条款的全自动、高精度智能分析，已申请相关发明专利4项。目前，该实验室已经分析了2万多份保险产品条款，其中包括3000多份重疾保险产品条款。

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保险语义知识库(PME)已经记录了42， 000个知识地图节点，并且还在增加。从智能分析引擎到实验室中的知识库，通过对保险产品条款的深度分析，提取语义标签，形成保险产品条款知识库图谱。目前，实验室知识库拥有数百家保险公司， 2万多个保险产品，其中重疾险3100多个，覆盖疾病4万种，涉及疾病460种，形成地图节点4.2万个，关系5.5万个。目前这个数据还在增加。
据了解，保险产品条款是投保、核保、赔款、理赔的重要依据，也是保险大数据分析的基础。但现实中，保险产品不仅分类、条款设计复杂，而且缺乏标准数据，用户难以理解。赵东燕表示，针对目前存在的问题，保险行业智能创新联合实验室(Insur AI lab)的一期目标是围绕保险产品条款的智能分析，构建保险产品知识图谱。
赵东燕表示，实验室将加快保险领域知识库建设，通过数据采集、数据清洗、知识发现等手段，构建覆盖更全面、知识更精准的知识图谱。同时，通过保险产品的对比、量化分析和智能推荐，强化智能算法和实际应用，为智能核保和智能理赔提供数据、算法和模型，最终实现核保理赔一体化的AI方案。

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豆网CTO孙自毅介绍了实验室二期的规划目标和应用方向。下一步，实验室(Insur AI lab)的第二阶段规划目标将集中在保险责任的量化和新保险责任的发现上。孙毅解释说，这个应用方向会涉及到如何定量分析一份保险所涵盖的责任，如何定量描述一份保障方案涵盖意外和重疾的组合责任等。还可以为销售场景下家庭综合险的保障缺口提供量化分析。

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业内专家表示，实验室的这一方案可以帮助保险营销员在面对客户为什么买保险、可以买什么责任、应该买多少保额等实际应用问题时，提供更有效的量化分析工具，从而建立不同场景下赔偿与责任的精准匹配关系。不仅如此，这位专家还表示，在当前保险产品不断更新的背景下，如何快速分析一款保险产品的保险责任，并为销售人员和用户提供这款保险产品的独特性，从而快速对比发现市场上新旧保险产品和新保险责任的差异，具有更重要的应用价值。
据孙毅介绍，在实际保险场景的应用中，实验室目前已经实现了不同产品相似度的比较。立基于