車險理賠風(fēng)控新趨勢——智能化、模型化

日期：2017-10-20?閱讀：

近年來，我國財產(chǎn)保險行業(yè)發(fā)展欣欣向榮，作為財產(chǎn)保險業(yè)第一大支柱險種的機(jī)動車輛保險卻一直面臨著窘境。行業(yè)增收不增利，車險保費(fèi)快速增長，車險利潤卻一直舉步維艱，其利潤貢獻(xiàn)度與保費(fèi)業(yè)務(wù)占比嚴(yán)重錯配，直接影響到經(jīng)營車險業(yè)務(wù)的保險主體的健康經(jīng)營與可持續(xù)發(fā)展。如何挖掘車險業(yè)務(wù)經(jīng)營中的潛力，在目前商業(yè)車險改革進(jìn)一步深化的行業(yè)背景下，進(jìn)一步加強(qiáng)車險理賠環(huán)節(jié)的風(fēng)險管理，運(yùn)用前沿的技術(shù),通過智能化、模型化來提高保險公司傳統(tǒng)的車險理賠風(fēng)控管理（反欺詐）的綜合能力，將是目前理賠風(fēng)險管理的發(fā)展的大趨勢。

傳統(tǒng)車險理賠風(fēng)控管理的缺點(diǎn)

傳統(tǒng)的車險理賠風(fēng)控管理基本上全都依賴于理賠人員積累的經(jīng)驗(yàn)，主要涉及查勘定損、核價核損這兩個核心理賠環(huán)節(jié)上的相關(guān)人員。

保險公司的查勘定損人員在車險案件完成接報案后即第一時間介入，以核實(shí)案件事故的真實(shí)性并進(jìn)行合理定損為主要工作。從目前的實(shí)踐分析，多數(shù)保險公司的查勘定損人員的專業(yè)技能缺失并且經(jīng)驗(yàn)相對不夠充分，對車險欺詐類案件的有效識別和快速處理能力較弱；另外，有少數(shù)具備豐富經(jīng)驗(yàn)的查勘定損人員在職業(yè)操守方面問題頻發(fā)，對可疑高風(fēng)險視而不見，對虛假案件放任自流，更有甚者，內(nèi)外勾結(jié)，人為擴(kuò)大案件損失，導(dǎo)致保險公司以及被保險人的合法權(quán)益受到侵害。

保險公司的核價核損人員負(fù)責(zé)對定損上報的零配件、工時費(fèi)等進(jìn)行審核。核損與定損職能的分離、人員的分離有利于降低定損核損人員勾結(jié)的幾率，但如若前序查勘定損環(huán)節(jié)風(fēng)控能力的缺失則會降低核損員的風(fēng)險判別能力，這種流程上的缺陷無疑對保險公司風(fēng)險管控的能力起到了較大的負(fù)面影響。

通過上述分析，可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)車險理賠的人工經(jīng)驗(yàn)對于風(fēng)險管控的作用十分有限，而且伴隨著車險業(yè)務(wù)的不斷增長，以及車險理賠欺詐手段的不斷翻新，大部分的保險公司都正在逐漸摒棄低效的傳統(tǒng)理賠風(fēng)險管控手段，引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)手段，向更高效的智能化、模型化風(fēng)控升級。

智能化的車險理賠風(fēng)控管理的應(yīng)用

伴隨著科技發(fā)展的日新月異，越來越多之前未應(yīng)用到車險理賠風(fēng)控領(lǐng)域的技術(shù)都不斷的被引入，包括物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)等，幫助傳統(tǒng)的車險理賠風(fēng)控管理向智能化、模型化轉(zhuǎn)型升級。

智能化的車險理賠風(fēng)控管理，核心是指車險理賠風(fēng)控系統(tǒng)基于智能算法，運(yùn)用合適的先進(jìn)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、無死角地實(shí)現(xiàn)車險理賠各環(huán)節(jié)的風(fēng)險識別、風(fēng)險評估、風(fēng)險預(yù)警、風(fēng)險處理等風(fēng)險管控措施。

智能化車險理賠風(fēng)控相較于傳統(tǒng)車險理賠風(fēng)控有著明顯的優(yōu)勢，主要表現(xiàn)為：

首先，借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過整合和豐富理賠流系統(tǒng)中的海量風(fēng)險規(guī)則，構(gòu)建規(guī)則引擎，快速支持風(fēng)險系統(tǒng)全面篩查。規(guī)則引擎的運(yùn)用不受理賠風(fēng)控人員主觀因素的制約，有助于捕捉到人工篩查時易于疏漏的分散型風(fēng)險點(diǎn)。目前主要有凱泰銘科技、德聯(lián)易控等技術(shù)型公司是采用規(guī)則化的模式開發(fā)智能化的理賠風(fēng)控管理系統(tǒng)。

其次，基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，針對可疑風(fēng)險案件，不斷通過豐富多維度的風(fēng)險變量進(jìn)行系統(tǒng)自我訓(xùn)練，幫助理賠風(fēng)控系統(tǒng)設(shè)置風(fēng)險預(yù)警方案，及時預(yù)警，阻斷風(fēng)險向后滲透，這是人工風(fēng)控?zé)o法做到的。后續(xù)可以通過運(yùn)用先進(jìn)模型的持續(xù)自主學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)車險理賠流程的個性化風(fēng)險模型管控，通過對出險客戶的風(fēng)險臉譜畫像，為不同的出險客戶定制不同的理賠處理方案，滿足客戶多樣性的理賠需求。

模型化是智能理賠風(fēng)險管控的發(fā)展趨勢

基于目前的行業(yè)觀察發(fā)現(xiàn)，智能化系統(tǒng)應(yīng)用的初期，大都使用的是規(guī)則化的風(fēng)控管理模式，需要建立成百上千的規(guī)則引擎。但伴隨著車險理賠業(yè)務(wù)復(fù)雜度的不斷提升，規(guī)則化風(fēng)控管理模式的劣勢也不斷顯現(xiàn)，具體如下：

首先，海量規(guī)則的建立需要投入巨大的人力成本，是個需要堆積人力的苦活累活。隨著規(guī)則的不斷豐富，再發(fā)掘、新增一條規(guī)則的難度與投入將呈現(xiàn)出幾何級數(shù)的上升，將耗費(fèi)過多的人力資源；

其次，規(guī)則引擎缺乏自我學(xué)習(xí)能力，無法針對新出現(xiàn)的欺詐案件形式進(jìn)行自動更新，拓展速度相對滯后，引擎中的規(guī)則一旦被理賠欺詐分子得知后，規(guī)則引擎的風(fēng)控效果則迅速失效；

最后，引擎的規(guī)則主要來源于保險公司理賠一線業(yè)務(wù)人員的持續(xù)搜集，隨著規(guī)則的不斷增加、完善，外部第三方公司起到的作用將被不斷弱化，目前在美國，就有不少保險公司是自行維護(hù)理賠風(fēng)控管理的相應(yīng)規(guī)則。

而模型化的智能風(fēng)控系統(tǒng)則可以更充分的依托于大數(shù)據(jù)機(jī)器的自我學(xué)習(xí)能力，應(yīng)用海量、多維的數(shù)據(jù)源與先進(jìn)的模型算法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并在業(yè)務(wù)實(shí)踐中可以向下兼容規(guī)則化的風(fēng)控體系，更智能的去構(gòu)建合適的車險理賠綜合風(fēng)控管理系統(tǒng)。

同時，隨著時間的累積，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的風(fēng)控模型可以從車險理賠風(fēng)控人員的行為中持續(xù)學(xué)習(xí)到越來越豐富的欺詐判斷風(fēng)險特征，使得風(fēng)控識別能力更加精準(zhǔn)有效，邊際成本也將大幅下降。

目前多數(shù)車險產(chǎn)業(yè)鏈的相關(guān)經(jīng)營主體都已經(jīng)介入到智能車險理賠風(fēng)控管理的相關(guān)領(lǐng)域，部分技術(shù)能力較強(qiáng)的公司（如麥亞信）已經(jīng)開始嘗試將智能理賠風(fēng)控系統(tǒng)從規(guī)則化向模型化進(jìn)行迭代升級。

在保險公司層面，多家排名靠前的保險公司都在智能車險理賠風(fēng)險管控的模型化轉(zhuǎn)型上持續(xù)投入資源，積累起了較豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并運(yùn)用理賠反欺詐模型，將車險理賠案件按風(fēng)險分類從而實(shí)現(xiàn)差別化理賠，進(jìn)一步提高了索賠客戶的用戶體驗(yàn)。

在第三方技術(shù)公司層面，多數(shù)技術(shù)公司都已經(jīng)投入了巨大的資源，在客戶風(fēng)險評分、理賠反欺詐、關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面做出積極嘗試，幫助保險行業(yè)加快推進(jìn)車險理賠風(fēng)控管理的智能化轉(zhuǎn)型升級。

伴隨技術(shù)的不斷進(jìn)步，從規(guī)則化向模型化的升級是智能化理賠風(fēng)控管理發(fā)展的必然趨勢，車險理賠風(fēng)控產(chǎn)業(yè)鏈上的相關(guān)主體需要更加積極的進(jìn)行能力儲備，規(guī)劃面向未來的智能化車險理賠風(fēng)控管理發(fā)展戰(zhàn)略。

【轉(zhuǎn)自：中國保險網(wǎng)·中保網(wǎng)  作者：田泖 如有侵權(quán)，請聯(lián)系刪除】