保險市場蓬勃發展的(de)同時(shí),“高賠付、低盈利”的(de)現狀不(bù)容忽視,居高不(bù)下的(de)賠付率直接影響保險業的(de)盈利水平和(hé / huò)發展的(de)可持續性,而(ér)加強風險管控則是(shì)控制賠付率的(de)關鍵。如何通過識别風險及制度化管控,有效控制經營過程中的(de)風險因素,降低整體賠付水平,提高運營效率,是(shì)保險公司普遍面臨的(de)難題。根據國(guó)際保險監管者協會測算,全球每年約有20%-30%的(de)保險賠款涉嫌欺詐,損失金額約800億美元。我國(guó)車險欺詐是(shì)保險欺詐的(de)重災區,車險欺詐滲漏在(zài)保險欺詐中占比高達80%,涉案金額保守估計高達200億元每年。
智能風險管控
通過客戶自助填寫、點選,線上(shàng)授權采集等方式獲取數據,代替傳統的(de)手工填錄,可有效提升數據的(de)标準化;針對高風險案件環節,設置風險預警方案及時(shí)預警,防止風險向後流轉;支持風險篩查,全面覆蓋人(rén)工篩查容易遺漏的(de)細小風險規則。
可靈活修改及配置引擎規則中把握風控程度的(de)阈值,實現客戶對風險管控的(de)不(bù)同要(yào / yāo)求;及時(shí)預警風險人(rén)群,分配調查任務,自動跟進風險人(rén)群調查進度。
根據案件調查結果反饋及多維數據輸入,可不(bù)斷學習進化與叠代,提升風控精度,并應對不(bù)斷新增的(de)風險類别。從數據中挖掘出(chū)風險因子(zǐ),并搭建風險評估與預警模型,再通過落地(dì / de)應用與反饋,持續推動模型的(de)自我叠代與優化。
通過内外部數據的(de)整合與對接,建立客戶風險與信息庫,可幫助保險公司實現自動、精準核保;可視化警報和(hé / huò)調查進度;多維度呈現各業務分析内容,可定制化分析模闆。