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保险风控走向“四化”:数字化、立体化、前置化、智能化

保险科技金融科技
亿欧
隗樊
2019-07-01 · 18:04
[ 亿欧导读 ] 保险风控自2018年起进入“智能风控阶段”,保险行业风控效率提升、风控流程简化、风险隐患降低等方面将迎来一轮质变。
保险科技,保险科技,保险风控,智能风控,反欺诈,理赔,数据孤岛 图片来自“东方IC”

保险市场蓬勃发展的同时,“高赔付、低盈利”的现状不容忽视,居高不下的赔付率直接影响保险业的盈利水平和发展的可持续性,而加强风险管控则是控制赔付率的关键。如何通过识别风险及制度化管控,有效控制经营过程中的风险因素,降低整体赔付水平,提高运营效率,是保险公司普遍面临的难题。

根据国际保险监管者协会测算,全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈,损失金额约800亿美元。我国车险欺诈是保险欺诈的重灾区,车险欺诈渗漏在保险欺诈中占比高达80%,涉案金额保守估计高达200亿元每年。

粗放发展,保险行业风控存在三大痛点

《2019中国保险行业智能风控白皮书》中指出,当前保险行业的风险管控仍处于相对粗放的阶段,承保及理赔风险仍然广泛存在,保险公司控制效果不佳,保险行业风险管控存在三大痛点:

1、欺诈频发,欺诈手段呈现多样化、专业化、团体化三大特征。据统计,车险领域欺诈风险集中,车险常见欺诈类型有摆放现场、二次碰撞、故意出险、虚报盗抢、驾驶员酒驾或毒驾调包、重复索赔等30多种,保险公司防不胜防,给保险业造成巨大损失。从交警、医院寻找案源,然后专业造假或者买断案件,由专业的物损或者伤残评定机构出具“鉴定”,以“合法”途径获取非法利益。欺诈手段从“个案偶发类”演变为“团伙蓄意类”,比如车险欺诈以传统修理厂为主体的“配件倒换”、“套用旧件制造事故”等常规方式,转化为多主体利用维修车辆资源进行拼凑事故、利用高价值二手车故意制造全损事故等方式。

2、依赖人工,成本高效率低。传统核保和理赔环节需要耗费大量人力物力,以某排名前十的财产险公司为例,仅理赔运营人力就有15000人。据统计,中小财产险公司的人力成本超过15%,是险企管理费用居高不下的重要原因。2019年,FRISS针对全球150多名保险行业专业人士的“保险欺诈调查报告”显示,有67%的保险公司仍需通过“工作人员的经验”、45%的公司仍需依靠“理算员的直觉”来检测欺诈案件和识别高风险客户。随着保险业务的不断扩展以及科技的进步,保险欺诈渗漏手段不断翻新,仅依靠工作人员的工作经验已难以解决欺诈问题。

3、信息割裂,风控效果不佳。保险公司采集客户信息的手段单一,大部分风控信息通过面对面的人工沟通获得,在保险经营管理活动中,承保、理赔等各个环节的数据之间缺少必要的逻辑图谱搭建与交叉校验,导致保险公司无法对客户进行全面、有效的风险管理。而且,广大中小保险公司内部的核心业务系统、销售支撑系统、CRM系统等数据至今仍未能打通,各省分公司、机构之间也不能充分共享数据,导致对客户的风险控制困难。此外,各个保险公司之间,行业协会与险企之间的数据共享困难也被认为是困扰各大保险公司风险管控的一大议题。

科技与产业深度融合,保险风控进入智能风控3.0阶段

白皮书将我国保险行业的风险管控发展历程划分为三个阶段,即传统风控阶段、数字风控阶段和智能风控阶段。三个阶段分别对应以下特征:

2012年以前,保险行业主要依靠人工审核与经验判断潜在风险,称之为“传统风控阶段”。

2012年-2017年,随着电子化、互联网等技术的普及,保险行业进入了“数字风控阶段”,保险公司通过设置简单规则与事后稽查进行风险管控。

2018年以来,随着保险科技与保险行业的深度融合,保险行业开始进入“智能风控阶段”。深度应用人工智能、大数据、区块链和物联网等技术,实现智能预警和多维核验。

智能风控管理的核心是基于智能算法,运用合适技术,以“电脑”协助“人脑”自动进行一系列风险管控操作,从而准确快速、全面有效地实施各业务环节的风险识别、风险评估、风险预警和风险处理等

智能风控改变了过去以合规、满足监管要求为导向的风险管理模式,强调用保险科技降低风险管理成本、提升客户体验、优化风控效能。相对于传统风控手段,智能风控优势明显。

第一,智能风控拥有海量风险规则支持风险筛查,全面覆盖人工筛查容易遗漏的细小风险规则;

第二,针对高风险案件环节,设置风险预警方案及时预警,防止风险向后流转;

第三,为应对客户对风险管控的不同要求,可灵活修改及配置引擎规则中把握风控程度的阈值,实现个性化风险管控;

第四,根据案件调查结果反馈及多维数据输入,机器可不断学习进化与迭代,提升风控精度,并应对不断新增的风险类别。

目前保险公司产业链的各参与方都已经不同程度地介入到保险智能风控的相关领域。监管机构、保险公司、行业第三方机构都开始投入巨大资源,在客户风险评价、理赔反欺诈等方面做出积极尝试,帮助保险行业加快推进风控的智能化转型升级。

保险风控走向数字化、立体化、前置化、智能化

随着人工智能、大数据、云计算和区块链等技术的不断成熟和广泛应用,各大保险公司和行业第三方的风控手段也越来越先进。保险科技公司利用海量多维数据建模,以及图像识别、情绪识别等人工智能技术实现智能风险评估、风险预测、风险定价和风险监控等,为保险行业实现智能风控作出了许多探索。

白皮书认为保险行业风险管控将向数字化、立体化、前置化和智能化四个方向发展,进入全面智能风控时代。

一)风险管控的数字化趋势。保险风控的数字化主要包括两个方面,即建立标准风控基础数据库和优化风控规则与模型。通过内外部数据的整合与对接,建立客户风险与信息库,可帮助保险公司实现自动、精准核保。理赔环节的定损与核赔,则依赖于理赔标准的建立,如车型库、配件库、维修工时库、药品库、医院库等,对各类赔付设定标准以减少渗漏和欺诈。除了外部数据与标准数据的建立,对于客户数据、案件数据等的收集和管理也是风险管控的关键。通过客户自助填写、点选,线上授权采集等方式获取数据,代替传统的手工填录,可有效提升数据的标准化。

在不断完善基础数据库建设及历史数据库清理的基础上,保险公司可以运用大数据分析、机器学习及深度学习等技术,建立风险管控与预警模型,推动风险管理的自动化。通过人工经验输入+统计学算法解析相结合的方式,可以从数据中挖掘出风险因子,并搭建风险评估与预警模型,再通过落地应用与反馈,持续推动模型的自我迭代与优化。

二)风险管控的立体化趋势。由于欺诈方式的多样化、专业化和复杂化,保险行业单个部门或单个公司的数据对复杂的欺诈、渗漏已无法有效管控,保险风险管控的立体化将是应对日益复杂的保险风险的重要趋势。而随着移动互联网、信息数据技术的发展,个人信息的能见度越来越高、颗粒度越来越细,保险公司通过合规手段获得和分析个人健康、行为、信用等数据将更加容易,利用地图、车辆、运动等跨行业的数据进行风险管控也成为可能。建立多维、立体、开放的风险分析与监测体系,形成监管机构、行业协会、保险公司、中介机构及非保险企业等多方共同参与的风控机制,逐渐成为国内外业界的共识。

三)风险管控的前置化趋势。随着数据获取维度的拓展以及前沿技术的应用,保险公司可以提前预防和控制相关风险的发生,以降低风险所带来的损失,从而降低赔付,将风险管理由被动向主动,由事后向前置发展。在财产险领域,保险公司可基于物联网和大数据分析等进行大灾预警,或通过规范和引导用户驾驶习惯降低车险赔付;在人身险领域,保险公司能够利用可穿戴设备帮助用户监测健康水平,引导其形成良好的生活习惯,进行疾病预防控制,并最终降低赔付。而在内部管理方面,保险公司也可通过完善的代理人管理机制,防控销售误导、内部欺诈等风险的发生。

四)风险管控的智能化趋势人工智能的出现,使得机器替代人类进行高精度的自动化作业成为可能。而基于图片识别、生物识别、情绪识别等人工智能技术,以及区块链技术的创新应用,保险的风险管控将更加智能化。风险预警和风险管理的方法手段,逐步由“纯人工”向“智能规则”演变,机器学习和深度学习的深入应用,使风险识别的精准度更高、更有效。

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