建立两核大数据,提高保险业务效率

访客:17868  发表于:2016-05-20 16:39:42

随着国内保险业蓬勃发展,各家保险公司的竞争也日趋白热化。在保险业务规中,部分保单的高出险及恶意骗保等风险问题也日益突出。如何以科学的手段来准确评估、管理和控制风险,促进保险业务市场竞争力与盈利能力的持续提升,成为保险业务管理重要课题。

泰康人寿保险股份有限公司(以下简称泰康人寿)数据信息中心,大数据部负责人周雄志带领团队基于泰康人寿过去二十年积累的海量数据,建立两核大数据,使企业IT与业务更加融合,为企业控制风险,提高保险业务效率,减轻成本,颠覆传统的规则式核保,成为国内寿险业首家采用数据挖掘算法构建核保、核赔风险模型,并应用于实际业务流程中的企业。

泰康人寿保险股份有限公司(以下简称泰康人寿)数据信息中心,大数据部负责人周雄志

人寿保险公司的业务风险管理核心分为两方面:核保、核赔;核保是客户在投保时,保险公司对客户的资质进行审核、风险评估,作为建立保险合同的前提;核赔是当客户发生意外、不幸之后,根据保险合同的要求,客户递交材料给保险公司,保险公司审核后情况符合合同约定的提供理赔服务。泰康人寿基于这两个业务核心点将客户、业务员、机构等多方面的数据维度综合起来,通过机器学习的方式建立风险模型,完全颠覆了传统规则核保只基于客户的申请材料进行风险判断的模式。

据周雄志介绍,建立两核大数据需要大量数据的积累、算法强劲的技术团队以及对业务的精准判断三个重要条件,在经历长期的准备后建立模型,模型细化了风险定义,为核保人员提供更加全面的风险分级图谱,拓宽了"规则"涉及的信息宽度,引入更多维度,使新客户不再完全陌生,全面提高风险评估的准确性;另外,通过数据模型提高了核保的一次性通过率,例如传统对于高龄高额人群通常按照规则都要求体检,采用大数据评分对于低风险客户采取免体检措施,提高核保效率,节省客户时间,提升客户体验,大大节约了公司的成本。

周雄志表示,目前两核大数据已经应用于寿险、重大疾病保险、意外风险核保和医疗险核赔等方面的业务;两核大数据是一个新起点,为个性化服务和个性化费率奠定基础。,是IT与核心业务融合的里程碑!


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