保險市場(chǎng)蓬勃發展的同時(shí),“高(gāo)賠付、低(dī)盈利”的現狀不容忽視(shì),居高(gāo)不下的賠付率直接影(yǐng)響保險業的盈利水(shuǐ)平和(hé)發展的可(kě)持續性,而加強風險管控則是控制(zhì)賠付率的關鍵。如何通(tōng)過識别風險及制(zhì)度化管控,有(yǒu)效控制(zhì)經營過程中的風險因素,降低(dī)整體(tǐ)賠付水(shuǐ)平,提高(gāo)運營效率,是保險公司普遍面臨的難題。根據國際保險監管者協會(huì)測算(suàn),全球每年約有(yǒu)20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐,損失金額約800億美元。我國車(chē)險欺詐是保險欺詐的重災區(qū),車(chē)險欺詐滲漏在保險欺詐中占比高(gāo)達80%,涉案金額保守估計(jì)高(gāo)達200億元每年。
智能風險管控
通(tōng)過客戶自助填寫、點選,線上(shàng)授權采集等方式獲取數(shù)據,代替傳統的手工填錄,可(kě)有(yǒu)效提升數(shù)據的标準化;針對高(gāo)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)工篩查容易遺漏的細小(xiǎo)風險規則。
可(kě)靈活修改及配置引擎規則中把握風控程度的阈值,實現客戶對風險管控的不同要求;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(duō)維數(shù)據輸入,可(kě)不斷學習進化與叠代,提升風控精度,并應對不斷新增的風險類别。從數(shù)據中挖掘出風險因子,并搭建風險評估與預警模型,再通(tōng)過落地應用與反饋,持續推動模型的自我叠代與優化。
通(tōng)過內(nèi)外部數(shù)據的整合與對接,建立客戶風險與信息庫,可(kě)幫助保險公司實現自動、精準核保;可(kě)視(shì)化警報和(hé)調查進度;多(duō)維度呈現各業務分析內(nèi)容,可(kě)定制(zhì)化分析模闆。