1、中國保險行業(yè)智能風(fēng)控白皮書C O N T E N T S目錄目錄前言核心發(fā)現(xiàn)第一部分 中國保險科技發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀一、中國保險行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢04（一）三大機(jī)遇，推動發(fā)展07（二）四大挑戰(zhàn)，亟待破局09二、中國保險科技的發(fā)展及應(yīng)用第二部分 中國保險行業(yè)的風(fēng)控現(xiàn)狀一、保險行業(yè)風(fēng)險管控的痛點（一）欺詐頻發(fā)，呈現(xiàn)三大特征（二）依賴人工，成本高效率低（三）信息割裂，風(fēng)控效果不佳二、保險行業(yè)風(fēng)險管控的演進(jìn)第三部分 中國保險行業(yè)風(fēng)險管控的趨勢一、風(fēng)險管控的數(shù)字化趨勢24二、風(fēng)險管控的立體化趨勢27三、風(fēng)險管控的前置化趨勢30四、風(fēng)險管控的智能化趨勢34第四部分 保險智能風(fēng)控對行業(yè)各方的啟示前言前言2018

2、年，中國保險業(yè)發(fā)展進(jìn)入調(diào)整期，原保費收入增長率由2013年-2017年年均20.7%的增長下降至3.9%。但 是，調(diào)整只是暫時的，保險業(yè)對外開放提速，保險公司監(jiān)管持續(xù)規(guī)范，保險服務(wù)模式與科技應(yīng)用持續(xù)創(chuàng)新，將推動中國保險業(yè)的長期穩(wěn)定發(fā)展。作為保險的核心，“風(fēng)險管理”也成為行業(yè)發(fā)展過程中最關(guān)鍵的議題，如何幫助客戶管理他們所遇到的風(fēng)險，如何管理保險公司自身面臨的風(fēng)險，對于監(jiān)管及保險公司至關(guān)重要。中國保險行業(yè)風(fēng)控的發(fā)展可以歸結(jié)為傳統(tǒng)風(fēng)控、數(shù)字風(fēng)控和智能風(fēng)控三個階段。隨著保險科技的深度應(yīng)用和廣泛應(yīng)用，保險風(fēng)控自2018年起進(jìn)入“智能風(fēng)控階段”，保險行業(yè)風(fēng)控效率提升、風(fēng)控流程簡化、風(fēng)險隱患降低等方面將迎來

3、一輪質(zhì)變。但是，保險行業(yè)智能風(fēng)控的未來發(fā)展之路還任重道遠(yuǎn)，目前仍處于起步和探索階段，需要行業(yè)各方共同努力。在此背景下，中國保險行業(yè)智能風(fēng)控白皮書應(yīng)運而生。中國保險行業(yè)智能風(fēng)控白皮書由金融壹賬通與中國保險學(xué)會聯(lián)合發(fā)布，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)提供技術(shù)支持。金融壹賬通作為平安集團(tuán)的聯(lián)營公司，依托平安集團(tuán)30余年金融行業(yè)經(jīng)驗與技術(shù)積累，通過“技術(shù)”+“業(yè)務(wù)”雙賦能模式，精準(zhǔn)把握保險、銀行、投資機(jī)構(gòu)需求，提供智能風(fēng)控、智能運營等4大產(chǎn)品體系10大解決方案。本報告梳理了保險行業(yè)、保險科技和保險風(fēng)控的發(fā)展現(xiàn)狀，分析了保險風(fēng)控存在的問題和痛點，通過剖析保險風(fēng)控的先進(jìn)經(jīng)驗和前沿實踐，共同探討保險風(fēng)控的未來發(fā)展趨勢，期

4、望為行業(yè)各方提供借鑒，為保險行業(yè)的健康發(fā)展貢獻(xiàn)綿薄之力。01核心發(fā)現(xiàn)核心發(fā)現(xiàn)在“智能+”科技浪潮的推動下，中國保險行業(yè)正面臨前所未有的變局。一方面，中國保險深度與密度仍與全球平均水平相差近50%，保險行業(yè)面臨市場持續(xù)增長、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化、客戶保險意識崛起等發(fā)展機(jī)遇。另一方面，經(jīng)過長期粗放經(jīng)營與無序競爭，保險公司深陷綜合成本率高、客戶觸點低頻、欺詐風(fēng)險高等經(jīng)營挑戰(zhàn)。在科技、監(jiān)管等推動下，保險科技成為保險公司發(fā)展破局的關(guān)鍵，從產(chǎn)品、營銷、承保、理賠、運營等所有環(huán)節(jié)重塑保險價值體系，徹底改變保險行業(yè)的傳統(tǒng)風(fēng)險管控模式。當(dāng)前保險行業(yè)風(fēng)險管控面臨的痛點包括三個方面：第一，保險欺詐頻發(fā)且日益專業(yè)化，全球

5、每年約有20%-30% 的保險賠款涉嫌欺詐。第二，核保核賠等風(fēng)險管理仍高度依賴人工經(jīng)驗審核，成本高效果差。第三，保險公司及行業(yè)數(shù)據(jù)割裂，數(shù)據(jù)質(zhì)量低，無法有效支撐風(fēng)險管理需要。為解決以上痛點，保險公司需深度應(yīng)用人工智能、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)，從數(shù)字化、立體化、前置化、智能化四個方面全面升級風(fēng)險管控模式。風(fēng)控數(shù)字化：建立配件工時、醫(yī)藥方案等標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與規(guī)則庫，優(yōu)化風(fēng)險預(yù)警規(guī)則和模型。風(fēng)控立體化：引入行為、車輛、健康等非案件數(shù)據(jù)，風(fēng)控依據(jù)從公司內(nèi)部向外部及非保險領(lǐng)域進(jìn)行立體化延伸， 多方共建風(fēng)控機(jī)制，提升風(fēng)控覆蓋度與精準(zhǔn)度。風(fēng)控前置化：利用大數(shù)據(jù)、可穿戴設(shè)備、人工智能等技術(shù)手段引導(dǎo)和預(yù)防風(fēng)險事件，降低保險

6、風(fēng)險發(fā)生概率， 從而降低保險公司賠款支出。風(fēng)控智能化：結(jié)合 AI 圖片識別、生物識別、情緒識別、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)，以電腦代替人腦，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等更智能化的方式應(yīng)對已知和未知的風(fēng)險。不同的行業(yè)參與方應(yīng)以開放、合作的方式共建保險智能風(fēng)控體系，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。大型保險集團(tuán)可在自建的基礎(chǔ)上，開放融合一些外部前沿技術(shù)及應(yīng)用，建立完善的全流程智能風(fēng)控體系，為行業(yè)樹立標(biāo)桿、提供賦能。中小保險公司可通過與成熟的保險科技服務(wù)商合作，以及聯(lián)合“抱團(tuán)取暖”的方式，構(gòu)建差異化風(fēng)控能力。監(jiān)管部門、行業(yè)協(xié)會、第三方服務(wù)商等應(yīng)進(jìn)一步完善法規(guī)建設(shè)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建反欺詐等行業(yè)共享數(shù)據(jù)庫，以及加強科技研發(fā)突破。02F I R

7、S TP A R T第中一國部保分險科技發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀近年來，以數(shù)字金融為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)占中國GDP的份額已近三分之一，是當(dāng)前新經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。保險作為金融體系和生產(chǎn)生活保障的重要組成部分，其發(fā)展與國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)。2019年兩會期間，“保險”再次成為高頻詞，同時政府工作報告首次提出“智能+”的概念，鼓勵新興智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，支持包含保險業(yè)在內(nèi)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不斷深入智能化改造。如何利用數(shù)字金融和創(chuàng)新科技推動保險行業(yè)轉(zhuǎn)型升級、更好地服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)成為關(guān)鍵問題。保險科技廣泛運用于保險產(chǎn)品研發(fā)、市場營銷、客戶關(guān)系維護(hù)、核保理賠、保險資金運用及保險公司內(nèi)部管理等 環(huán)節(jié)。保險+科技在提升收入、提升效率、提

8、升服務(wù)，降低成本、降低風(fēng)險等方面都取得階段性成果，保險市場各主體積極參與，逐漸實現(xiàn)科技對保險業(yè)務(wù)流程的全面滲透，催生保險生態(tài)的新模式，同時為保險監(jiān)管科技的發(fā)展提供支撐。放眼未來，保險科技是實踐保險保障功能的重要驅(qū)動力，更是保險行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的核心競爭力。一、中國保險行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢保險業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，與宏觀經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系日益緊密。近幾年，國際國內(nèi)經(jīng)濟(jì)和商業(yè)環(huán)境發(fā)生深刻變化，隨著金融一體化和保險國際化步伐的加快，我國保險業(yè)的發(fā)展面臨著前所未有的機(jī)遇，同時也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。（一）三大機(jī)遇，推動發(fā)展1行業(yè)持續(xù)快速增長，市場容量大近十年以來，中國保險行業(yè)發(fā)展迅速，原保費收入實現(xiàn)近2.5倍的

9、增長，2018年達(dá)到3.8萬億元，年均增長率約為15%；2017年中國原保費收入成功超越日本，位列全球第二。保監(jiān)會印發(fā)的中國保險業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要提出，“十三五”期間我國保險業(yè)發(fā)展的主要目標(biāo)是保險業(yè)實現(xiàn)中高速增長，到2020年，全國保險保費收入爭取達(dá)到4.5萬億元。圖1.1 2013-2020年中國保險行業(yè)原保費收入（萬億元）1.722.022.43+14.7%3.103.663.804.502013201420152016201720182020E數(shù)據(jù)來源：中國銀行保險監(jiān)督管理委員會目前，中國的保險需求尚未得到有效釋放，保險市場的深度（保費與GDP之比）和密度（人均保費）仍有很大發(fā)展空

10、間。與世界平均水平相比，中國保險市場的深度和密度存在較大差距。世界平均保險深度為6%，我國保險深度4.22%，相差超40%；世界平均保險密度為4127元，我國保險密度為2724元，相差超50%。圖1.2 2018年中國保險深度和密度與世界平均水平對比2018年保險深度對比（%）6.0% 2018年保險密度對比（元）4,127 4.2%42.2%2,72451.5%中國世界平均中國世界平均數(shù)據(jù)來源：中國銀行保險監(jiān)督管理委員會、瑞士再保險研究院2.保險市場結(jié)構(gòu)優(yōu)化，成長型產(chǎn)品加速一方面，與發(fā)達(dá)國家成熟的保險市場相比，我國當(dāng)前的保險市場結(jié)構(gòu)仍有待調(diào)整和優(yōu)化。以財產(chǎn)險為例，美國車險業(yè)務(wù)占比42.5%，

11、近60%為非車險業(yè)務(wù)，而我國車險在財產(chǎn)險中占比高達(dá)72.7%。另一方面，中國保險市場結(jié)構(gòu)已開始呈現(xiàn)出不斷優(yōu)化的趨勢。2014年-2018年，傳統(tǒng)型產(chǎn)品（壽險、車險）保費收入占比由81.1%下降至75.4%。意外險、健康險等成長型產(chǎn)品占比由18.9%上升至24.6%。2018當(dāng)年，健康險、意外險、財產(chǎn)險（不含車險）等原保費收入增速 都在20%左右，而車險增長放緩，壽險甚至出現(xiàn)負(fù)增長。圖1.3 2014年-2018年分險種原保費收入占比財產(chǎn)險（不含車險）、意外險、健康險壽險、車險18.9%19.9%21.6%20.8%24.6%2014201520162017201881.1%80.1%78.4%

12、75.4%79.2%數(shù)據(jù)來源：中國銀行保險監(jiān)督管理委員會成長型產(chǎn)品健康險意外險圖1.4 2018年各險種原保費收入同比增速+24%+19%+22%+5%-3.4%傳統(tǒng)型產(chǎn)品車險壽險財產(chǎn)險（不含車險）數(shù)據(jù)來源：中國銀行保險監(jiān)督管理委員會3.客戶保險意識崛起，接受度提升隨著保險市場的發(fā)展，保險產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新，以及國民對保險的認(rèn)識趨于成熟，大眾對保險的接受程度逐漸提高。從保險深度看，2013年為3.03%，2018年為4.2%，年均增長超7%；從人均保費來看，2013年為1266元，2018年為2724元，年均增長近16%。圖1.5 2013年-2020年中國保險深度和密度2013年-2020年中國

13、保險深度（%）2013年-2020年中國保險密度（元）3.0%3.5%+7.4%+15.6%4.2%5.0%1,2661,7662,7243,5002013201520182020E2013201520182020E數(shù)據(jù)來源：中國銀行保險監(jiān)督管理委員會、瑞士再保險研究院、中國保險業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要普華永道與中國太保聯(lián)合發(fā)布的中國保險消費者白皮書顯示，被調(diào)查人群人均持有保單從2010年的1.96張， 增長至2017年的2.89張，年均增長超5%。人均保費支出從2010年到2017年平均增速達(dá)18%。（二）四大挑戰(zhàn)，亟待破局經(jīng)過多年粗放型的發(fā)展和無序的市場競爭，傳統(tǒng)保險公司面臨的經(jīng)營問題日益

14、凸顯。渠道傭金、管理費用成本高昂，與客戶接觸頻率低發(fā)、關(guān)系薄弱，保險欺詐手段多樣、賠付虛高，代理人隊伍管理難、流失率高，這四大挑戰(zhàn)導(dǎo)致眾多保險公司承保虧損、經(jīng)營困難，而同時保險客戶卻對保險公司越發(fā)不滿。在挑戰(zhàn)面前，保險公司若無法快速破局，將面臨互聯(lián)網(wǎng)、主機(jī)廠等跨行業(yè)主體的顛覆與沖擊，行業(yè)變局已開始醞釀。圖1.6 保險行業(yè)的四大挑戰(zhàn)高成本低頻率高風(fēng)險高流動100%財綜產(chǎn)合險成行本業(yè)率1-2次平戶均接每觸年的與次客數(shù)20%全涉球嫌保欺險詐賠占款比50%壽一險年代留理存人率1.綜合成本率高，盈利困難2018年，財產(chǎn)險公司平均綜合成本率高達(dá)100.1%，中小財險公司的更是高達(dá)109.0%。財險承保處于

15、行業(yè)性虧損的狀態(tài)，改變連續(xù)8年承保盈利的局面。財產(chǎn)險公司靠承保盈利越來越困難，與2017年相比，財產(chǎn)險公司2018年綜合費用率由39.8%上升至40.7%，上升近1個百分點，直接導(dǎo)致承保虧損。圖1.7 2017年-2018年財產(chǎn)險公司綜合成本率2017年2018年綜合賠付率39.8%40.7%綜合費用率 59.8% 59.4%99.6%100.1%高綜合成本率是由高傭金率和高管理成本造成的。一方面，財產(chǎn)險公司的傭金率持續(xù)攀升，2016年、2017年和2018年三季度末手續(xù)費傭金支出占當(dāng)年保費收入比例分別為14.54%、17.21%和20.28%。另一方面，保險公司機(jī)構(gòu)設(shè)置上不計成本，“占市場，

16、鋪攤子”，從全國到省、市、縣，層層設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，也背上沉重的管理投入包袱。2.客戶接觸頻率低，關(guān)系維持薄弱與銀行不同，保險產(chǎn)品本身為低頻交易的金融產(chǎn)品，直接導(dǎo)致傳統(tǒng)保險公司平均每年與客戶接觸僅1-2次。人身險長期性保單往往在到期或理賠時才會和客戶打交道，車險等一年期產(chǎn)品如果不出險一般也不與客戶接觸，而除貨運險以外的其他險種保單基本都不能轉(zhuǎn)讓。良好的客戶關(guān)系能創(chuàng)造更多價值和利潤，如多險種交叉銷售、增值服務(wù)銷售、續(xù)保率提升等，而薄弱的客戶關(guān)系 不僅會影響客戶價值貢獻(xiàn)，還可能引發(fā)客戶滿意度低、產(chǎn)生投訴等負(fù)面影響。對客戶而言，購買保險不僅是風(fēng)險投資， 而是為自己和家人購買一份關(guān)懷與保障。如何將保險從產(chǎn)

17、品升級為服務(wù)，幫助客戶抵御風(fēng)險、在風(fēng)險來臨時提供及時、安心的保障，繼而將保險公司與客戶的聯(lián)系變得更加高頻、緊密，將是直接影響公司核心競爭力的關(guān)鍵。3.保險欺詐比例高，手段專業(yè)多樣自保險產(chǎn)生以來，就一直伴隨著保險欺詐。以保圖賠或以保獲利已成為一些投保人或被保險人的畸形心態(tài)，其目的就是通過保險獲取額外利益。保險欺詐的表現(xiàn)形式包括投保人未如實告知、虛構(gòu)或偽造索賠金額、故意夸大索賠金額、重復(fù)索賠等，而保險公司內(nèi)部和保險中介也存在大量的故意欺詐。根據(jù)國際保險監(jiān)管者協(xié)會（IAIS，International Association of Insurance Supervisors，又稱國際保險監(jiān)督官協(xié)會）

18、測算，全球每年約有20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐。而據(jù)保守估計，我國車險行業(yè)的欺詐滲漏占理賠金額的比例至少達(dá)到20%，對應(yīng)每年損失超過200億元。隨著信息傳播技術(shù)的發(fā)展，保險欺詐風(fēng)險日益凸顯，并呈現(xiàn)專業(yè)化、團(tuán)伙化等特征。如何構(gòu)建科學(xué)有效的反欺詐體系，已成為亟需解決的問題。4.代理人流失率高，招聘管理難2018年人身險保費中，58.8%是由代理人貢獻(xiàn)的，而據(jù)初步估算，截至2018年末，國內(nèi)各類保險中介從業(yè)人員接近1200萬。其中，保險公司個人代理人800多萬，專業(yè)代理機(jī)構(gòu)銷售從業(yè)人員334萬。但這是一個不斷流動變化的群體，數(shù)據(jù)表明，代理人1年留存率不足50%，個別險企首年流失率甚至高達(dá)80%。

19、代理人的高流動，大大增加了保險公司的管理和招聘成本，還直接影響長期性保險產(chǎn)品的客戶體驗和關(guān)系維護(hù)。而且，高變動容易導(dǎo)致代理人素質(zhì)參差不齊，存在銷售誤導(dǎo)、內(nèi)部欺詐等風(fēng)險，對保險公司業(yè)務(wù)的持續(xù)性也帶來了很多的風(fēng)險。二、中國保險科技的發(fā)展及應(yīng)用當(dāng)前，保險行業(yè)正處于轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，高投入的粗放型增長模式已經(jīng)難以為繼，保險科技將成為保險業(yè)發(fā)展的突破口。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)逐漸滲透保險的核心業(yè)務(wù)流程，合力改變著全球和中國的保險業(yè)。保險科技的應(yīng)用，引起保險業(yè)務(wù)模式、風(fēng)控模式和客戶體驗等方面的變革，幫助保險公司解決經(jīng)營中的痛點，促進(jìn)其運營效率的提升和運營成本的下降。與此同時，政府部門

20、以及資本市場對保險科技的發(fā)展也展現(xiàn)出積極的一面，不僅下達(dá)各種促進(jìn)保險科技發(fā)展的通知、舉辦保險科技交流論壇等，更有大量資本投資活躍在保險科技領(lǐng)域。根據(jù)畢馬威研究，2018年全球保險科技領(lǐng)域融資共240筆；融資額達(dá)55億美元，較2016年增長超過75%。圖1.8 2016年-2018年保險科技領(lǐng)域投融資事件+75.3%+8.7%2016年-2018年保險科技領(lǐng)域融資額（億美元）2016年-2018年保險科技領(lǐng)域融資數(shù)（筆）17.92016年55.02018年數(shù)據(jù)來源：畢馬威會計師事務(wù)所2032016年2402018年全流程嵌入隨著保險科技的深入發(fā)展，保險科技的應(yīng)用逐漸擴(kuò)展到保險業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，包括

21、產(chǎn)品、營銷、承保、理賠、運營等。保險科技應(yīng)用于保險業(yè)務(wù)全流程，能在很大程度上解決保險公司面臨的痛點，為保險行業(yè)的健康發(fā)展帶來機(jī)遇。嵌入式、互動式、社交化銷售低成本識別潛在客戶降低代保風(fēng)險及退保率降低人工成本，提升作業(yè)效率7*24小時服務(wù)改善用戶體驗優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量管控圖1.9 保險科技在保險業(yè)務(wù)流程中的應(yīng)用產(chǎn) 品營 銷承 保理 賠運 營根據(jù)場景靈活定制差異化、精準(zhǔn)定價敏捷快速上線智能識別客戶身份提升核保自動化程度和核保效率 識別虛假信息/惡意行為，降低欺詐滲漏提升流程自動化程度提高信息交互實時性人工智能大數(shù)據(jù)云計算區(qū)塊鏈物聯(lián)網(wǎng)（一）產(chǎn)品環(huán)節(jié)保險科技在產(chǎn)品環(huán)節(jié)的應(yīng)用主要是基于用戶需求與業(yè)務(wù)場景，通過

22、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)品靈活定制與創(chuàng)新。基于用戶的身份信息、生理自然信息、社會關(guān)系信息、特征偏好信息、業(yè)務(wù)活動信息等大數(shù)據(jù)的處理分析與AI建模，保險公司可以生成客戶畫像，對客戶進(jìn)行分群，區(qū)別需求特征，設(shè)計差異化的保險產(chǎn)品與服務(wù)，實現(xiàn)精準(zhǔn)定價、甚至一人一價。德國安聯(lián)財產(chǎn)保險運用機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)開發(fā)了新一代承保定價系統(tǒng)，可根據(jù)客群細(xì)分與市場環(huán)境實現(xiàn)高度靈活的價格配置，為安聯(lián)全球多個子公司帶來了顯著的經(jīng)營效益提升。該系統(tǒng)包括四大核心，即通過數(shù)據(jù)收集與清理建立定價所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，通過復(fù)雜的精算與統(tǒng)計模型計算出基礎(chǔ)費率，再結(jié)合市場定價與客戶分層確定面向不同客群的市場價格，最后將定價推向市場并通

23、過持續(xù)動態(tài)的指標(biāo)監(jiān)測不斷調(diào)整定價。該系統(tǒng)的風(fēng)險因子輸入超過800個，可支持每日進(jìn)行一次市場價格調(diào)整。（二）營銷環(huán)節(jié)保險科技的應(yīng)用讓保險營銷環(huán)節(jié)更精準(zhǔn)有效。通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，可以識別客戶潛在需求， 實現(xiàn)無人工干預(yù)的智能化保險推薦，同時也可幫助保險公司銷售人員和代理人更了解客戶，推進(jìn)傳統(tǒng)的線下營銷向 嵌入式、互動式、社交化營銷轉(zhuǎn)變，提升銷售成功率、降低退保率。針對精準(zhǔn)銷售難的痛點，平安人壽進(jìn)行銷售模式變革，推出SAT（社交輔助營銷）系統(tǒng)，幫助代理人實現(xiàn)實時連接、高頻互動和精準(zhǔn)營銷。“S”是基于社交渠道的客戶服務(wù)與溝通工具，如微信群與朋友圈管理助手，助力代理人高效溝通；“A”是業(yè)務(wù)

24、辦理與銷售的移動工具，包括代理人APP和客戶APP，可實現(xiàn)即時詢報價、移動出單等；“T”是空中坐席，通過電話渠道對意向客戶進(jìn)行及時跟進(jìn)。同時，SAT智能營銷工具還融合了平安集團(tuán)人臉識別、OCR、智能推薦、智能派工、LBS和語音交互等領(lǐng)先技術(shù)，使各類數(shù)據(jù)流和信息流均可以客戶需求為驅(qū)動自動流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)全渠道、全鏈條 打通。2018年，平安人壽SAT智能營銷系統(tǒng)觸達(dá)人數(shù)2.2億人次，互動次數(shù)13億次，配送線索10.8億條，取得卓著成效。金融產(chǎn)品生活服務(wù)圖1.10 平安人壽SAT（社交輔助營銷）SAT模式TS 空中坐席A A代理人APP客戶APP口袋E行銷平安金管家A任意門保險產(chǎn)品微信圈好友微信圈好友

25、代理人代理人流量資產(chǎn)管理產(chǎn)品銀行產(chǎn)品醫(yī)療服務(wù)微信圈好友社交媒體代理人留學(xué)服務(wù)旅游服務(wù)（三）承保環(huán)節(jié)核保是保險風(fēng)控中最重要的環(huán)節(jié)之一，傳統(tǒng)核保流程復(fù)雜、審核材料多，但仍難以對風(fēng)險進(jìn)行精準(zhǔn)量化的評估。將大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)應(yīng)用于核保全流程，可以實現(xiàn)更快速且有效的核保，幫助保險公司降低風(fēng)險、提升績效。如通過AI賦能，實現(xiàn)對投保材料的自動識別與結(jié)構(gòu)化，提升信息采集效率；通過AI+大數(shù)據(jù)建模，自動識別高風(fēng)險客戶與異常指標(biāo)，為核保與定價提供輔助。泰康保險開發(fā)的認(rèn)知核保系統(tǒng)，將人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)知識、保險業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，打造AI體檢數(shù)據(jù)采集引擎和AI 核保決策引擎，使核保更便捷，風(fēng)控更有效。體檢數(shù)據(jù)采集引擎

26、以客戶體檢報告影像為輸入，自動定位、識別健康數(shù)據(jù)，依據(jù)自然語言和醫(yī)學(xué)語義將其結(jié)構(gòu)化，并自動識別異常體檢項目；核保決策引擎構(gòu)建可解釋的算法模型，預(yù)測客戶健康風(fēng)險，并且結(jié)合投保產(chǎn)品特征評估承保風(fēng)險，輸出核保結(jié)論與解釋。該核保系統(tǒng)支持超過10類常見疾病患病風(fēng)險的預(yù)測，準(zhǔn)確率近80%，同時也將核保環(huán)節(jié)人工審核的效率提升超過25%。圖1.11 泰康認(rèn)知核保系統(tǒng)醫(yī)學(xué)語義分析OCR文字識別影像質(zhì)檢分類數(shù)據(jù)分析體檢報告身份材料投保申請客戶投保資料數(shù)據(jù)采集健康風(fēng)險評業(yè)務(wù)解釋輸出核保決策 人提判斷取風(fēng)關(guān)險助鍵審信核息，、核健保康結(jié)風(fēng)論險預(yù)審測核模型支持10類+常見疾病患病風(fēng)險預(yù)測預(yù)測準(zhǔn)確率80% 人工審核效率提升

27、25%+應(yīng)用效果（四）理賠環(huán)節(jié)“理賠難”、“理賠慢”、“手續(xù)繁”歷來是保險行業(yè)飽受詬病的幾大頑疾，也是保險投訴高發(fā)的“重災(zāi)區(qū)”。隨著保險技術(shù)的深度應(yīng)用，保險公司理賠服務(wù)正在升級。不少保險公司的APP、微信公眾號都已實現(xiàn)電子化自動理賠，客戶只 需將原件材料拍照上傳到理賠系統(tǒng)，就可以完成索賠支付。此外，部分險企還推出智能理賠服務(wù)，無需人工介入，支持低風(fēng)險、小額案件全流程自動作業(yè)，大幅提升理賠服務(wù)效率。金融壹賬通推出的“智能閃賠”，對車險理賠的端到端流程進(jìn)行了全面的梳理與優(yōu)化，并應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，為保險客戶提供極致的智能車?yán)碣r服務(wù)體驗。“智能閃賠”包括理賠作業(yè)全平臺，車物定損、人傷

28、定損、反欺詐等，覆蓋從報案調(diào)度、查勘定損、核損核價、理算核賠到結(jié)案支付的理賠全流程。該解決方案搭建了覆蓋98%市場車型、85%定損配件、96%定損工時等的千萬級、地域化數(shù)據(jù)庫，配合一整套反滲漏及反欺詐模 型，實現(xiàn)車物定損與人傷定損的自動化。同時，智能閃賠應(yīng)用最先進(jìn)的圖片識別技術(shù)，提供通過拍照自動識別車輛損失的圖片定損工具，將車?yán)碣r定損縮短至“秒級”。目前壹賬通智能閃賠解決方案已經(jīng)與超過20家保險公司合作，得到客戶和行業(yè)的廣泛認(rèn)可。圖1.12 金融壹賬通智能閃賠解決方案 拍攝照片【拍好沒】圖像智能處理【什么車】智能定型定件【哪壞了】部件分割歸集【嚴(yán)重嗎】損失程度識別【多少錢】自動精準(zhǔn)定價【辨真假

29、】智能風(fēng)險阻斷（五）運營環(huán)節(jié)機(jī)器人技術(shù)、流程自動化、遠(yuǎn)程音視頻技術(shù)的成熟及應(yīng)用，極大地顛覆了傳統(tǒng)保險公司朝九晚五、線下和人工為主的運營和服務(wù)方式，打破了保險公司經(jīng)營管理與客戶服務(wù)的時空限制，使保險公司可以更快速、更全面地響應(yīng)客戶需求、改善用戶體驗，優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量。富國生命保險(Fukoku Mutual Life Insurance)引入IBM公司的Watson AI系統(tǒng)（Watson是一種認(rèn)知技術(shù)，可以像人一樣思考），采用人工智能取代賠付評估部門的30多名員工。Watson AI系統(tǒng)負(fù)責(zé)閱讀醫(yī)生撰寫的醫(yī)療證明和其他文件，以收集確定保險理賠金額所必需的信息，比如醫(yī)療記錄、住院時長和外科手術(shù)的名稱

30、等。除確定保險理賠金額之外，系統(tǒng)也能核對客戶的保險合同，發(fā)現(xiàn)特殊保險條款，并阻止賠付疏忽。預(yù)計該系統(tǒng)每年可核查總計超過13.2 萬宗案例。華夏保險使用機(jī)器人輔助人工，為客戶提供業(yè)務(wù)覆蓋面廣、響應(yīng)及時準(zhǔn)確的服務(wù)。其智能客服由文本客服“小華e 問”和語音客服“智語小華”組成。“小華e問”涵蓋二十大類四十細(xì)項共計三千余條知識，覆蓋相似問法上萬種，能處理多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的常見問題，回答準(zhǔn)確率高達(dá)93%。“智語小華”能在特定業(yè)務(wù)場景中與客戶進(jìn)行實時語音互動，響應(yīng)迅速、理解準(zhǔn)確、回復(fù)高效、語氣自然。除華夏保險以外，其他很多保險公司，如平安、人保等也都開始采用機(jī)器人代替人工處理大量的客戶咨詢與服務(wù)要求，提高業(yè)務(wù)

31、效率和時空覆蓋。第中二國部保分險行業(yè)的風(fēng)控現(xiàn)狀中國保險市場蓬勃發(fā)展的同時，“高賠付、低盈利”的現(xiàn)狀不容忽視，居高不下的賠付率直接影響保險業(yè)的盈利水平和發(fā)展的可持續(xù)性，而加強風(fēng)險管控則是控制賠付率的關(guān)鍵。如何通過風(fēng)險的識別及制度化管控，有效控制經(jīng)營過程中的風(fēng)險因素，降低整體賠付水平，提升運營效率，是保險公司普遍面臨的難題。一、保險行業(yè)風(fēng)險管控的痛點保險公司面臨的風(fēng)險包括業(yè)務(wù)風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險、資金運用風(fēng)險等諸多方面，而業(yè)務(wù)風(fēng)險中的承保和理賠兩核風(fēng)險尤為突出。承保風(fēng)險來自于對經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場環(huán)境、投保人等風(fēng)險的把控不足；理賠風(fēng)險則主要來自被保險人、從業(yè)人員和第三方服務(wù)商的欺詐與滲漏。圖2.1 保險行業(yè)承

32、保和理賠風(fēng)險類型定價不足風(fēng)險責(zé)不任足準(zhǔn)風(fēng)備險金保行單為持風(fēng)有險人產(chǎn)品設(shè)計風(fēng)險承保過程風(fēng)險經(jīng)濟(jì)環(huán)境風(fēng)險代理人道德風(fēng)險承保風(fēng)險滲漏風(fēng)險理質(zhì)賠量數(shù)風(fēng)據(jù)險服務(wù)水平風(fēng)險欺詐風(fēng)險理業(yè)賠能人力員風(fēng)專險從道業(yè)德人風(fēng)員險理賠風(fēng)險當(dāng)前保險行業(yè)風(fēng)險管控仍處于相對粗放的階段，承保及理賠風(fēng)險仍廣泛存在、保險公司控制效果不佳。總結(jié)來看，保險行業(yè)的風(fēng)險管控面臨欺詐頻發(fā)且日益多樣化、專業(yè)化、團(tuán)體化，依賴人工、成本高效率低，以及風(fēng)險信息割裂、效果不佳的三大挑戰(zhàn)。圖2.2 保險行業(yè)風(fēng)險管控的三大痛點欺詐頻發(fā)呈現(xiàn)三大特征欺詐手段呈現(xiàn)多樣化、專業(yè)化、團(tuán)體化等特征險賠款涉嫌欺詐據(jù)國際保險監(jiān)督官協(xié)會測算，全球每年約有20%-30%的保依

33、賴人工成本高效率低龐大的工作負(fù)荷和巨大的工作壓力，無法逐筆勘察和審計傳統(tǒng)人工加經(jīng)驗的管控方式，無法適應(yīng)市場高速發(fā)展的要求信息割裂風(fēng)控效果不佳療結(jié)構(gòu)）合謀虛假理賠或提高理賠金額投保人利用信息不對稱騙保，甚至與第三方機(jī)構(gòu)（中介或醫(yī)保險行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)共享尚未實現(xiàn)，信息孤島仍然存在（一）欺詐頻發(fā)，呈現(xiàn)三大特征保險欺詐一直是保險業(yè)的頑疾，根據(jù)國際保險監(jiān)管者協(xié)會測算，全球每年約有20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐， 損失金額約800億美元。我國車險欺詐是保險欺詐的重災(zāi)區(qū)，車險欺詐滲漏在保險欺詐中占比高達(dá)80%，涉案金額保守估計高達(dá)200億元每年。隨著保險公司業(yè)務(wù)的發(fā)展，各種潛在的欺詐風(fēng)險也隨之增加，欺詐手段呈

34、現(xiàn)多樣化、專業(yè)化、團(tuán)體化等特征。保險欺詐作案手段隱秘，涉案人員眾多，涉案金額巨大，跨界犯罪增加，加大了保險公司的經(jīng)營風(fēng)險和管理難度。圖2.3 中國保險行業(yè)欺詐的三大特征200億/年車險欺詐金額80%車險欺詐占保險欺詐比例800億美元全球保險欺詐損失金額20%-30%全球保險賠款涉嫌欺詐欺詐頻發(fā)呈現(xiàn)三大特征多樣化據(jù)統(tǒng)計，車險常見欺詐類型有擺放現(xiàn)場、二次碰撞、故意出險、虛報盜搶、酒駕/毒駕調(diào)包、重復(fù)索賠等30多種專業(yè)化從交警、醫(yī)院尋找案源，然后專業(yè)造假或者買斷案件，由專業(yè)的物損或者傷殘評定機(jī)構(gòu)出具“鑒定”，以“合法”途徑獲取非法利益團(tuán)體化從“個案偶發(fā)類”演變?yōu)椤皥F(tuán)伙2蓄0意0起類”，如北8家京市破

35、獲車險詐騙團(tuán)伙，共騙保超，涉及保險公司，詐騙金額達(dá)300+萬元數(shù)據(jù)來源：國際保險監(jiān)管者協(xié)會、中國保險行業(yè)協(xié)會1欺詐形式多樣化車險領(lǐng)域欺詐風(fēng)險集中，據(jù)統(tǒng)計，車險常見欺詐類型有擺放現(xiàn)場、二次碰撞、故意出險、虛報盜搶、駕駛員酒駕或毒駕調(diào)包、重復(fù)索賠等30多種，保險公司防不勝防，給保險業(yè)造成巨大損失。人身險的高保額賠償及制度不完善也導(dǎo)致欺詐頻發(fā)，犯罪嫌疑人多以涉嫌自殺、先死后保、偽造病歷資料等形式實施欺詐，較難查證。此外，意健險、企財險等的欺詐風(fēng)險也在不斷增加。欺詐形式、手段、范圍的不斷擴(kuò)大為保險公司風(fēng)險管控帶來了巨大難題。2欺詐手段專業(yè)化以車險欺詐為例，據(jù)保險公司統(tǒng)計，以汽修廠、4S 店或二手車行人

36、員為主的職業(yè)型欺詐和頂包案件占了大多數(shù)。車商等專業(yè)人員利用保險公司政策和管理的空檔，通過故意制造交通事故、編造未曾發(fā)生的交通事故、提供虛假理賠材料等手段進(jìn)行詐騙。在國內(nèi)破獲的一起重大車險詐騙案中，犯罪分子以某汽車維修服務(wù)有限公司作為掩護(hù)，通過故意制造事故或擴(kuò)大損失等手段，從保險公司騙取了大量賠付。3犯罪主體團(tuán)體化近些年，保險欺詐從以往“個案偶發(fā)類”逐漸演變?yōu)椤皥F(tuán)伙蓄意類”。車險欺詐以傳統(tǒng)修理廠為主體的“配件倒換”、“套用舊件制造事故”等常規(guī)方式，轉(zhuǎn)化為多主體（包括修理廠、二手車商、黃牛等）利用維修車輛資源進(jìn)行拼湊事故（將同為單方事故的兩輛車，拼湊為兩起雙方事故，在不同保險公司進(jìn)行賠付）、利用高

37、價值二手車故意制造全損事故等方式，手段隱蔽專業(yè)、作案金額更大，也加大了保險公司取證和打擊的難度。（二）依賴人工，成本高效率低面對多樣化的欺詐手段，保險公司應(yīng)對策略卻比較單一，目前大部分保險公司主要依賴查勘、定損、核保、核賠人員的主動發(fā)現(xiàn)來識別風(fēng)險。多樣化的欺詐手段對于人員經(jīng)驗和技能要求極高，不僅人力耗費大、成本高，還可能引發(fā)人為的欺詐滲漏風(fēng)險，傳統(tǒng)的風(fēng)險管控方式已經(jīng)無法滿足當(dāng)前高速發(fā)展的保險市場的要求。圖2.4“人工+經(jīng)驗”的傳統(tǒng)風(fēng)險管控方式的挑戰(zhàn)經(jīng)驗詐風(fēng)險時主要依賴經(jīng)驗6保7險%公司在檢測欺公司理賠運營人力某排名前十財產(chǎn)險人工傳統(tǒng)風(fēng)險管控方式15,000人人力成本高中小產(chǎn)險公司人力成本率超1

38、5%，其中理賠運營占大多數(shù)欺詐判斷難欺詐滲透手段不斷翻新，僅僅依靠工作人員經(jīng)驗無法解決道 德 風(fēng) 險 大 “職能+權(quán)限”的設(shè)置存在不負(fù)責(zé)任、內(nèi)外勾結(jié)等風(fēng)險數(shù)據(jù)來源：行業(yè)分析，人力成本率=人力成本/保險業(yè)務(wù)收入1人力耗費大，人工成本高傳統(tǒng)核保和理賠環(huán)節(jié)需要耗費大量人力物力，以某排名前十的財產(chǎn)險公司為例，僅理賠運營人力就有15000人。投保人利用信息不對稱騙保、與第三方機(jī)構(gòu)（中介或醫(yī)療機(jī)構(gòu)）合謀虛假理賠、賠償金被冒領(lǐng)等問題時有發(fā)生，保險公司不得不加大人力投入以減少保險欺詐損失。據(jù)統(tǒng)計，中小財產(chǎn)險公司的人力成本超過15%，是險企管理費用居高不下的重要原因。長此以往，必將影響保險公司的經(jīng)營。2經(jīng)驗要求

39、高，欺詐判斷難2019年，F(xiàn)RISS針對全球150多名保險行業(yè)專業(yè)人士的“保險欺詐調(diào)查報告”顯示，有67%的保險公司仍需通過“工作人員的經(jīng)驗”、45%的公司仍需依靠“理算員的直覺”來檢測欺詐案件和識別高風(fēng)險客戶。但是，保險業(yè)務(wù)發(fā)展過快、行業(yè)人員流動加快等問題，也導(dǎo)致目前很多工作人員專業(yè)技能缺失、經(jīng)驗不足，對欺詐類案件識別和處理能力不足。隨著保險業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)展以及科技的進(jìn)步，保險欺詐滲漏手段不斷翻新，僅依靠工作人員的工作經(jīng)驗已難以解決欺詐問題。工作人員的經(jīng)驗自動高危信號/業(yè)務(wù)規(guī)則理算員的直覺案件管理自家土辦法異常檢測預(yù)測建模圖2.5“人工+經(jīng)驗”的傳統(tǒng)風(fēng)險管控方式27%25%16%47%45%4

40、3%67%數(shù)據(jù)來源：2019年FRISS保險欺詐調(diào)查，“公司目前使用什么解決方案來檢測欺詐和高風(fēng)險客戶？”3人為干預(yù)多，道德風(fēng)險大依賴人工的風(fēng)險控制，受工作人員態(tài)度、職業(yè)操守、崗位職能、崗位權(quán)限等因素限制，容易引發(fā)人為的操作風(fēng)險。首先，經(jīng)驗不足的工作人員對保險條款的理解存在偏誤或主觀判斷失誤容易導(dǎo)致風(fēng)險發(fā)生。其次，職業(yè)道德不良的工作人員，可能夸大保險責(zé)任，引誘投保人投保；或暗示投保人不如實告知個人情況，超額承保；或利用職務(wù)之便，故意 編造未發(fā)生的保險事故虛假理賠；或與被保險人、受益人串通涂改保險合同檔案資料，使之符合保險事故條件，私分 保險賠償金。最后，核損崗與定損崗的分離雖有利于降低勾結(jié)制假

41、的幾率，但也在一定程度上降低了核損員的風(fēng)險判別能力。（三）信息割裂，風(fēng)控效果不佳在保險公司反欺詐反滲漏的抗擊戰(zhàn)中，存在諸多與數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量差、內(nèi)部信息割裂和外部信息難共享等問題增加了行業(yè)和企業(yè)的風(fēng)控難度，直接影響保險風(fēng)控效果。圖2.6 保險公司應(yīng)對欺詐面臨的挑戰(zhàn)20%34%33%30%28%內(nèi)部數(shù)據(jù)質(zhì)量外部數(shù)據(jù)訪問不足與其他保險公司合作數(shù)據(jù)保護(hù)及隱私跟上欺詐的作案手法過時的內(nèi)部防欺詐系統(tǒng)45%數(shù)據(jù)來源：2019年FRISS保險欺詐調(diào)查，“公司在有效應(yīng)對欺詐方面所面臨的最大挑戰(zhàn)是什么？”1保險公司基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量差保險公司采集客戶信息的手段單一，大部分風(fēng)控信息通過面對面的人工溝通獲得，這種

42、手工收集的資料難以保證準(zhǔn)確性和真實性，部分?jǐn)?shù)據(jù)不符合行業(yè)或公司的規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)，不足以支持風(fēng)險指示或欺詐檢測。據(jù)FRISS調(diào)查顯示，45%的險企認(rèn)為“內(nèi)部數(shù)據(jù)質(zhì)量”是應(yīng)對欺詐的最大挑戰(zhàn)。當(dāng)內(nèi)部數(shù)據(jù)質(zhì)量低于標(biāo)準(zhǔn)時，指示風(fēng)險或檢測欺詐將無法完成。2保險公司內(nèi)部信息割裂、無法形成統(tǒng)一視圖在保險經(jīng)營管理活動中，承保、理賠等各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)之間缺少必要的邏輯圖譜搭建與交叉校驗，導(dǎo)致保險公司無法對客戶進(jìn)行全面、有效的風(fēng)險管理。而且，廣大中小保險公司內(nèi)部的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、銷售支撐系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)等數(shù)據(jù)至今仍未能打通，各省分公司、機(jī)構(gòu)之間也不能充分共享數(shù)據(jù)，導(dǎo)致對客戶的風(fēng)險控制困難。3行業(yè)數(shù)據(jù)難共享、合作困難各個保險公

43、司之間，行業(yè)協(xié)會與險企之間的數(shù)據(jù)共享困難也被認(rèn)為是困擾各大保險公司風(fēng)險管控的一大議題。如上圖顯示，F(xiàn)RISS調(diào)查中34%的保險公司認(rèn)為“外部數(shù)據(jù)訪問不足”、33%的保險公司認(rèn)為“與其他保險公司合作”是一項重要的挑戰(zhàn)。為推進(jìn)行業(yè)數(shù)據(jù)共享，世界各地在嘗試建立保險信息共享平臺。二、保險行業(yè)風(fēng)險管控的演進(jìn)中國保險行業(yè)的風(fēng)險管控主要經(jīng)歷了三個發(fā)展階段，即傳統(tǒng)風(fēng)控階段、數(shù)字風(fēng)控階段和智能風(fēng)控階段。目前，保險行業(yè)已開始進(jìn)入智能風(fēng)控階段，但各保險公司的風(fēng)控體系建設(shè)水平參差不齊。一些中小保險公司的風(fēng)控仍處于傳統(tǒng)階段，數(shù)字化、智能化手段非常匱乏，導(dǎo)致對風(fēng)險的反應(yīng)遲緩、業(yè)務(wù)支持能力弱，仍需加快風(fēng)控的科技化進(jìn)程。圖2

44、.7 中國保險行業(yè)風(fēng)險管控演進(jìn)歷史2018年至今2012年-2017年2012年以前傳統(tǒng)風(fēng)控階段人工審核+經(jīng)驗判斷數(shù)字風(fēng)控階段簡單規(guī)則+事后稽核智能風(fēng)控階段智能預(yù)警+多維核驗2012年以前，保險行業(yè)主要依靠人工審核與經(jīng)驗判斷潛在風(fēng)險，稱之為“傳統(tǒng)風(fēng)控階段”。以壽險為例，在傳統(tǒng)保險風(fēng)控模式下，保險公司簡單地根據(jù)客戶地域來設(shè)置保費和保額，例如北、上、廣、深最高保額上限為150萬，而其他地域最高保額則為80萬。當(dāng)其他區(qū)域客戶向保險公司申請更高保額時，需要提供多種資產(chǎn)證明材料來配合保險公司的線下審核。2012年-2017年，隨著電子化、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的普及，保險行業(yè)進(jìn)入了“數(shù)字風(fēng)控階段”，保險公司通過設(shè)

45、置簡單規(guī)則與事后稽查進(jìn)行風(fēng)險管控。保險公司通過對人工經(jīng)驗的總結(jié)，建立簡單的風(fēng)險管控規(guī)則、并通過半自動的條件篩選方式實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警，輔助核保、核賠等人工判斷。海量規(guī)則的建立需要投入巨大的人力成本，而且由于人工學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)處理的局限性，數(shù)字風(fēng)控階段的管控效果并不理想。正如普華永道中國保險業(yè)風(fēng)險評估報告2018指出，2017年保險行業(yè)風(fēng)險總體可控，但面臨的形勢依然十分嚴(yán)峻。一方面由于缺乏技術(shù)手段的支持，難以用系統(tǒng)方法對理賠案件的賠付額進(jìn)行排序和關(guān)注，無法偵別最可疑的理賠行為與欺詐滲漏；另一方面因為風(fēng)險識別工具缺乏強延展性，無法有效偵測新發(fā)風(fēng)險。202018年以來，隨著保險科技與保險行業(yè)的深度融合，保險行

46、業(yè)開始進(jìn)入“智能風(fēng)控階段”，深度應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實現(xiàn)智能預(yù)警和多維核驗。智能風(fēng)控管理的核心是基于智能算法，運用合適技術(shù)，以“電腦”協(xié)助“人腦”自動進(jìn)行一系列風(fēng)險管控操作，從而準(zhǔn)確快速、全面有效地實施各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的風(fēng)險識別、風(fēng)險評估、風(fēng)險預(yù)警和風(fēng)險處理等。智能風(fēng)控改變了過去以合規(guī)、滿足監(jiān)管要求為導(dǎo)向的風(fēng)險管理模式，強調(diào)用保險科技降低風(fēng)險管理成本、提升客戶體驗、優(yōu)化風(fēng)控效能。相對于傳統(tǒng)風(fēng)控手段，智能風(fēng)控優(yōu)勢明顯。第一，智能風(fēng)控?fù)碛泻Ａ匡L(fēng)險規(guī)則支持風(fēng)險篩查， 全面覆蓋人工篩查容易遺漏的細(xì)小風(fēng)險規(guī)則；第二，針對高風(fēng)險案件環(huán)節(jié)，設(shè)置風(fēng)險預(yù)警方案及時預(yù)警，防止風(fēng)險向 后流轉(zhuǎn)；第三

47、，為應(yīng)對客戶對風(fēng)險管控的不同要求，可靈活修改及配置引擎規(guī)則中把握風(fēng)控程度的閾值，實現(xiàn)個性化 風(fēng)險管控；第四，根據(jù)案件調(diào)查結(jié)果反饋及多維數(shù)據(jù)輸入，機(jī)器可不斷學(xué)習(xí)進(jìn)化與迭代，提升風(fēng)控精度，并應(yīng)對不斷新增的風(fēng)險類別。目前保險公司產(chǎn)業(yè)鏈的各參與方都已經(jīng)不同程度地介入到保險智能風(fēng)控的相關(guān)領(lǐng)域。首先，從監(jiān)管機(jī)構(gòu)來看，支持新技術(shù)在保險風(fēng)控中的應(yīng)用，在反保險欺詐應(yīng)用指引中明確指出，“保險機(jī)構(gòu)要利用大數(shù)據(jù)分析、云平臺等技術(shù)以及風(fēng)險信息庫和歷史檔案等數(shù)據(jù)，構(gòu)建規(guī)則、模型、欺詐網(wǎng)絡(luò)分析等針對個案或團(tuán)伙欺詐的智能識別系統(tǒng)”；其次， 從保險公司來看，大型公司都在智能風(fēng)險管控轉(zhuǎn)型上持續(xù)投入資源，積累起較豐富的實踐經(jīng)驗；最

48、后，從行業(yè)第三方 機(jī)構(gòu)來看，多數(shù)公司都開始投入巨大資源，在客戶風(fēng)險評價、理賠反欺詐等方面做出積極嘗試，幫助保險行業(yè)加快推 進(jìn)風(fēng)控的智能化轉(zhuǎn)型升級。2018年1月，為有效推動“智能風(fēng)控”與保險行業(yè)深度融合，促進(jìn)行業(yè)健康、穩(wěn)步發(fā)展，中國 保險學(xué)會與金融壹賬通共同發(fā)起成立國內(nèi)首個“保險智能風(fēng)控實驗室”，共同打造保險風(fēng)控研究和實踐的智慧平臺， 研究建立多險種的智能化反欺詐系統(tǒng)，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù)優(yōu)勢，為保險業(yè)欺詐風(fēng)險的分析和 預(yù)警監(jiān)測提供支持。第中三國部保分險行業(yè)風(fēng)險管控的趨勢隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算和區(qū)塊鏈等技術(shù)的不斷成熟和廣泛應(yīng)用，各大保險公司和行業(yè)第三方的風(fēng)控手段也越來越

49、先進(jìn)。以平安為代表的保險公司和以金融壹賬通為代表的保險科技公司，利用海量多維數(shù)據(jù)建模，以及圖像識別、情緒識別等人工智能技術(shù)實現(xiàn)智能風(fēng)險評估、風(fēng)險預(yù)測、風(fēng)險定價和風(fēng)險監(jiān)控等，為保險行業(yè)實現(xiàn)智能風(fēng)控作出了許多探索。通過對國內(nèi)外領(lǐng)先實踐案例的觀察，以及對未來技術(shù)賦能保險的分析，筆者認(rèn)為保險行業(yè)風(fēng)險管控將向數(shù)字化、立體化、前置化和智能化四個方向發(fā)展，進(jìn)入全面智能風(fēng)控時代。圖3.1 中國保險行業(yè)風(fēng)控發(fā)展趨勢數(shù)字化建立標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，增強預(yù)警和決策支持能力優(yōu)化風(fēng)控規(guī)則和模型，提高甄別準(zhǔn)確度與效率立體化應(yīng)用多維數(shù)據(jù)，立體識別風(fēng)險多方參與，共同構(gòu)建風(fēng)控機(jī)制前置化物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)，降低財產(chǎn)險出險損失可穿戴設(shè)備，助

50、力客戶改善健康狀況智能化圖片識別，實現(xiàn)“秒級”智能定損生物識別，完成身份智能認(rèn)證情緒識別，達(dá)成風(fēng)險智能判斷區(qū)塊鏈技術(shù)，推進(jìn)數(shù)據(jù)智能共享一、風(fēng)險管控的數(shù)字化趨勢精準(zhǔn)的風(fēng)險評估與定價，是風(fēng)險管控的必然要求，而客戶風(fēng)險評估的準(zhǔn)確度取決于保險公司收集和處理客戶信息的能力。近年來，大數(shù)據(jù)深入應(yīng)用到保險業(yè)務(wù)各流程，引發(fā)前所未有的行業(yè)蛻變。以大數(shù)據(jù)化解風(fēng)險點，筑牢風(fēng)險“防火墻”，將使保險公司擁有應(yīng)對道德風(fēng)險和逆向選擇的利器，是保險業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展的重要支撐。保險風(fēng)控的數(shù)字化主要包括兩個方面，即建立標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)控基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和優(yōu)化風(fēng)控規(guī)則與模型。1建立標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫承保環(huán)節(jié)的風(fēng)險管控依賴于對客戶的全方位認(rèn)知，而通過內(nèi)

51、外部數(shù)據(jù)的整合與對接，建立客戶風(fēng)險與信息庫，可幫助保險公司實現(xiàn)自動、精準(zhǔn)核保。理賠環(huán)節(jié)的定損與核賠，則依賴于理賠標(biāo)準(zhǔn)的建立，如車型庫、配件庫、維修工時庫、藥品庫、醫(yī)院庫等，對各類賠付設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)以減少滲漏和欺詐。除了外部數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的建立，對于客戶數(shù)據(jù)、案件數(shù)據(jù)等的收集和管理也是風(fēng)險管控的關(guān)鍵。傳統(tǒng)保險公司由于數(shù)據(jù)錄入錯誤、系統(tǒng)設(shè)置不統(tǒng)一、操作不規(guī)范等，產(chǎn)生了大量垃圾數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，也使得自動化、智能化風(fēng)控變得困難。通過網(wǎng)頁、APP、微信小程序等，通過客戶自助填寫、點選，線上授權(quán)采集等方式獲取數(shù)據(jù)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的手工填錄，可有效提升數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的突破，使得實時采集保險標(biāo)的物狀態(tài)也成為可

52、能，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)采集的效率與質(zhì)量。2優(yōu)化風(fēng)控規(guī)則和模型在不斷完善基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建設(shè)及歷史數(shù)據(jù)庫清理的基礎(chǔ)上，保險公司可以運用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí) 等技術(shù)，建立風(fēng)險管控與預(yù)警模型，推動風(fēng)險管理的自動化。通過人工經(jīng)驗輸入+統(tǒng)計學(xué)算法解析相結(jié)合的方式，可以從數(shù)據(jù)中挖掘出風(fēng)險因子，并搭建風(fēng)險評估與預(yù)警模型，再通過落地應(yīng)用與反饋，持續(xù)推動模型的自我迭代與優(yōu)化。隨著人工智能技術(shù)的深入應(yīng)用，保險公司可以更好地捕獲風(fēng)險特征不突出的因子或群體，提高風(fēng)控工具的覆蓋度和 精準(zhǔn)度。金融壹賬通推出的車?yán)碣r平臺“智能閃賠”，通過全國9大采集點，對平安30年歷史數(shù)據(jù)的采集與整理，形成了包括5個車物定損數(shù)據(jù)庫、12

53、個人傷定損數(shù)據(jù)庫，9類反滲漏模型/規(guī)則，14+個反欺詐模型/規(guī)則，以及黑名單數(shù)據(jù)庫在內(nèi)的千萬級車?yán)碣r標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與模型庫。以車物定損數(shù)據(jù)庫為例，其包括涵蓋品牌、廠家、車系、車組、車型的車型庫，涵蓋標(biāo)準(zhǔn)配件編碼、配件屬性、配件價格的配件庫，以及涵蓋不同維修廠、4S店的工時方案與價格庫，可實現(xiàn)一廠一價，使定損環(huán)節(jié)風(fēng)險管控更加精準(zhǔn)。在底層標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫搭建的基礎(chǔ)上，金融壹賬通通過進(jìn)一步加工并提煉屬性邏輯數(shù)據(jù)及因子數(shù)據(jù)，并通過業(yè)務(wù)規(guī)則輸入與自動機(jī)器學(xué)習(xí)，搭建了車型配置、配件價格、工時價格、維修邏輯、損失邏輯五大風(fēng)險管控引擎，配合理賠系統(tǒng)實現(xiàn)了對于車損賠付的智能化審核與管控。理核賠圖3.2 金融壹賬通車?yán)碣r全平

54、臺理賠主流程作業(yè)平臺 報案查勘定損 核損 復(fù)勘收單 質(zhì)檢支付4車個物數(shù)定據(jù)損庫12人個定數(shù)損據(jù)庫風(fēng)黑險名信單息庫自規(guī)動則理單算證分規(guī)配則反14欺+詐N規(guī)則/模型反9滲類漏模型/規(guī)則規(guī)則應(yīng)用圖3.3 金融壹賬通智能車定損數(shù)據(jù)與模型庫車型配置管控車型數(shù)據(jù)配件價格管控配件數(shù)據(jù)工時價格管控工時數(shù)據(jù)維修邏輯管控因子數(shù)據(jù)損失邏輯管控屬性數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù)屬性數(shù)據(jù)屬性邏輯數(shù)據(jù)10萬條數(shù)據(jù)材 質(zhì) 包含性互斥性邏輯組合屬性加工因子數(shù)據(jù)報案邏輯規(guī)則因子庫承保千條因子查勘定損底層數(shù)據(jù)車型庫覆蓋98%市場車輛【品牌】【廠家】【車系】【車型】配件庫覆蓋85%定損配件【標(biāo)準(zhǔn)編碼】【原廠編碼】【配件屬性】【配件價格】工時庫覆蓋9

55、6%定損工時【工時方案】【車系分組】【工時價格】2019年3月，安心保險、RGA美國再保險公司利用“Alpha精準(zhǔn)風(fēng)控引擎”開發(fā)了一款針對60歲以上老年人群體的老年醫(yī)療保險產(chǎn)品。“Alpha精準(zhǔn)風(fēng)控引擎”通過分析高危發(fā)病因子與疾病之間的因果關(guān)系，利用技術(shù)手段建立了疾病預(yù)測引擎，實現(xiàn)對老年投保人疾病風(fēng)險的一對一精準(zhǔn)判斷分析，通過數(shù)據(jù)+模型解決了老年群體由于平均健康風(fēng)險水平高于青年群體（但個體風(fēng)險差異卻很大）而導(dǎo)致的投保難問題。二、風(fēng)險管控的立體化趨勢由于欺詐方式的多樣化、專業(yè)化和復(fù)雜化，保險行業(yè)單個部門或單個公司的數(shù)據(jù)對復(fù)雜的欺詐、滲漏已無法有效管控，保險風(fēng)險管控的立體化將是應(yīng)對日益復(fù)雜的保險風(fēng)

56、險的重要趨勢。而隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、信息數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展， 個人信息的能見度越來越高、顆粒度越來越細(xì)，保險公司通過合規(guī)手段獲得和分析個人健康、行為、信用等數(shù)據(jù)將更 加容易，利用地圖、車輛、運動等跨行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險管控也成為可能。建立多維、立體、開放的風(fēng)險分析與監(jiān)測體 系，形成監(jiān)管機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會、保險公司、中介機(jī)構(gòu)及非保險企業(yè)等多方共同參與的風(fēng)控機(jī)制，逐漸成為國內(nèi)外業(yè)界的共識。風(fēng)險管控的立體化主要包括兩個方面，一是立體多維度地識別風(fēng)險，二是跨領(lǐng)域多方共建風(fēng)控機(jī)制。1立體多維識別風(fēng)險傳統(tǒng)的保險反欺詐主要是針對已知的欺詐模式設(shè)置相應(yīng)的規(guī)則與策略，對客戶或案件信息通過這些規(guī)則進(jìn)行篩選，并形成預(yù)警，在管理的

57、初期有一定的效果。但是，隨著欺詐手段的多樣化和風(fēng)險因子的隱蔽化，這種方式的有效性和效率受到極大挑戰(zhàn)。以車險反欺詐為例，傳統(tǒng)的風(fēng)控方式主要依據(jù)案件信息，如報案時間距案發(fā)時間的長短，出險時間是否為風(fēng)險高峰時段等進(jìn)行風(fēng)險篩查，風(fēng)險管控的精準(zhǔn)度不足5%，帶來了高額的后續(xù)調(diào)查和人工審核成本。通過引入和應(yīng)用多維度數(shù)據(jù)，金融壹賬通正探索將車險反欺詐由單純的“從案”發(fā)展為“從案+從人+從車”的多維度反欺詐體系。針對車險欺詐中發(fā)生頻率最高的酒駕調(diào)包風(fēng)險（指客戶A酒駕發(fā)生事故后，聯(lián)系其親友B趕到現(xiàn)場并 頂替A向保險公司報案，以獲得保險賠償），將通過分析當(dāng)事人主被叫關(guān)系、LBS定位信息等行為數(shù)據(jù)，得到延遲報案、非常

58、用手機(jī)號、距離現(xiàn)場位置等多個風(fēng)險因子。同時，金融壹賬通利用專家經(jīng)驗、機(jī)器學(xué)習(xí)等構(gòu)建基于多維風(fēng)險因子 的酒駕調(diào)包反欺詐模型，可智能化地得到其欺詐風(fēng)險評分，預(yù)計風(fēng)險識別準(zhǔn)確度可至少提升5倍以上。圖3.4 金融壹賬通立體化車險反欺詐體系案發(fā)地點出險地點報案時間案案件數(shù)據(jù)瀏覽記錄手機(jī)號使用通話記錄人行為數(shù)據(jù)車身結(jié)構(gòu)車輛參數(shù)傳感器數(shù)據(jù)車車輛數(shù)據(jù)關(guān)鍵字段主被叫關(guān)系報案時間手機(jī)號碼LBS定位風(fēng)險因子延遲報案非常號用碼手機(jī) 距離現(xiàn)場位置案例：應(yīng)用于酒駕調(diào)包反欺詐酒駕調(diào)包欺詐打電話求救客戶A酒駕深度學(xué)習(xí)客戶B立體模型多維度事故車輛打電話報案B到現(xiàn)場更精準(zhǔn)的欺詐風(fēng)險評分集成學(xué)習(xí)專家經(jīng)驗此外，2019年3月，金融壹

59、賬通與中國汽車工程研究院共同成立“汽車保險科技聯(lián)合研發(fā)中心”，并積極探索與各大主機(jī)廠商合作，探索在車險反欺詐中引入車輛信息，運用傳感器數(shù)據(jù)、車輛參數(shù)等“從車”數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升車險核保、理賠的風(fēng)險管理水平。2多方共建風(fēng)控機(jī)制許多保險欺詐案件的發(fā)生都是利用了保險公司的信息不對稱進(jìn)行作案，如在各家保險公司之間重復(fù)索賠，同一 手段在不同的保險公司之間多次使用等。而客戶的信用情況與欺詐概率也被證實在不同情況下具有一定的延續(xù)性， 如騙貸的人群有更高的概率從事騙保案件。因此，保險行業(yè)利用多來源數(shù)據(jù)，與多方共建智能風(fēng)控平臺，可全面提升 保險業(yè)務(wù)的風(fēng)險管理能力。美國醫(yī)療信息局（MIB)是一個幫助保險公司共享醫(yī)療

60、數(shù)據(jù)的行業(yè)組織，為北美地區(qū)近500家壽險、健康保險及再保險公司會員提供數(shù)據(jù)共享服務(wù)。MIB數(shù)據(jù)庫收集會顯著影響被保險人的健康狀況或預(yù)期壽命的信息，主要包括信 用、健康、醫(yī)學(xué)檢驗、生活習(xí)慣等六個方面230多種數(shù)據(jù)。它可以幫助核保人查看投保人以前在何時何地申請過人壽保險，幫助保險公司篩選不合理的投保與理賠欺詐行為。會員每年可以避免騙保和早期索賠約10億。金融壹賬通搭建的保險智能風(fēng)控平臺，包括政府、金融機(jī)構(gòu)、商業(yè)機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)金融及互聯(lián)網(wǎng)等五大數(shù)據(jù)來源，搭建涵蓋法院、稅務(wù)、工商、零售、社交、投資、房產(chǎn)、保險、詐騙等多維度數(shù)據(jù)的風(fēng)控體系，可應(yīng)用于代理人核驗、保險核保核賠等業(yè)務(wù)場景的風(fēng)險管理中。互金風(fēng)險數(shù)