“毒算法”入侵互联网保险

文|新经济沸点天骄

继大数据杀熟后，“毒算法”又添一种“新玩法”，那就是恶意推荐。

近日，朋友A因健康因素，需要住院，好在有医保“护体”，减少了部分花费，加之A同学的先生帮她买过一款补充医疗险P，这样就能最大限度地降低自付费用。

因为涉及到商业险理赔，A同学便提前研究了保险P的赔付条件，她完全符合条件，这就意味着在接下来的一个月，她将专心准备入院。

虚伪的推荐

然而，就在等待入院的这段时间，A同学发现，她常用的某款超级APP开始频繁向她推荐医疗保险。

出于好奇，她点开了某款每天推送的产品，竟然是其先生买的保险产品P，而且，每次打开这款APP，P都占据显示页的C位。

A同学觉得，如果她事先没研究过P保险，在这种强势推销下，她极有可能下单购买，其结果等同于她的家庭重复买同一保险公司的同一款保险产品，然而，该保险属于“费用报销型医疗险”，不能重复获得理赔，因此，这件事可能变成这样的结果：交两份保险的钱，只能获得一份保险理赔。

在大数据技术这么发达的平台上，为什么就重点向她推P产品呢？

此前，A同学的先生经常在这款APP上买保险送她，该APP很容易就从技术的角度能识别出她和她先生的关系；另外，A同学从该APP挂号看病、缴费，甚至是以此为通道，登录访问过个人的社保数据……这些点击行为无形中变相告知平台，她的健康出现了问题，平台则依据一定的算法，达成推荐。

保险是一种特殊的商品，最初与移动互联网渠道结合，其上的大数据技术给保险产品做出过很多创新，其前提是用户的浏览记录、停留时长、兴趣爱好等要都被平台记录，这些行为数据转而成为训练算法的原始材料。

显然，向A同学重复推荐P产品的行为，既不是大数据出错，也不能算大数据误判，而更像是APP利用千人千面的原理，结合保险精算的规则，向用户做毫无诚意的推荐，甚至有些恶意，以达到平台商业利益最大化的目的。要知道产品P属于月度自动扣费，一年需缴纳大几百元。

笔者发现，类似恶意推荐在互联网保险领域比较普遍，这类产品的定价经过分期后月度付费都不高，几十到一两百，多数产品用处并不大，甚至是一种伪需求，例如，某些平台上推荐“财产安全险”，多以赠送为主，但堂堂一个金融科技平台，早在技术上解决了识别到交易的真伪、甚至是对攻击、盗号等行为做出应对，赠送保险的行为，更进一步获取了更多的用户信息。

恶之花

互联网公司利用消费者的大数据，制定一套算法，实现千人千面的推荐，这原本属于技术进步，却没想到其上生出一堆“有毒算法”。

“大数据杀熟”就是其中一种，并饱受诟病，例如在某机票平台，从A地到B地，安卓手机用户和苹果手机用户会看到不同价格；外卖平台，不同账户能得到的红包优惠不同；同一品牌的电商促销活动，不同地域用户领到不同优惠券等。

官方为此做过一个调查，在2022年3月，北京市消费者协会公布一个数据：在选取16个常用电商品牌、共计4186份的问卷中显示，有86.91%的受访者认为自己有过被杀熟的经历。

大数据杀熟的实质是利用算法原则，实现不同用户的差别化定价，中国人民银行上海总部博士后冯攀认为，大数据杀熟是平台利用大数据和个人数据画像，对相同的商品和服务制定不同的价格，它违反了公平公正的原则，属于“有毒算法”之列。

冯攀总结，有毒算法具有三个特征，不透明、规模化、破坏性。除了大数据杀熟，典型的有毒算法还有“控制流量类算法”和“不当排名算法”。

控制流量类算法的案例来自于某电商平台，它为了获取优势竞争地位及交易机会，利用自己的技术手段，通过限流、产品下架、屏蔽等手段减少品牌经营者的流量、消费者注意及交易机会。

不当排名算法的案例来自法国。法国一家科技公司利用自己搜集的大数据，开发了一套自有酒店排名系统，对酒店进行评分，并把评分结果显示在地图上，引导消费者下单。

然而，这个做法违反了法国法律，因为当地法律规定，“酒店评级必须有当地旅游组织按照标准制定。”酒店把自己的评级结果放在地图上，让消费者误以为地图上显示的评级就是官方评级，有误导消费者的行为，最后该科技公司被判罚110万欧元。

在有关技术的哲学思考中，曾流行一时的观念是雅斯贝尔斯对技术所作的工具性和人类学诠释：“技术仅是一种手段，它本身并无善恶。一切取决于人从中造出什么，它为什么目的而服务于人，人将其置于什么条件之下。”

创业者为了获得更大的成功，将技术的目的带到一条不归路，曾经在中国互联网圈子里流行过的对“人性的洞察”，使得很多产品极具成瘾性，为了创造更大的商业价值，毫无边界地黏住用户，网络游戏、网络赌博、短视频等，都是技术使用的剑走偏锋，开出了“算法作恶”的恶之花。（本文为新经济沸点原创，未经授权，请勿转载）

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