保险科技案例|亿保创元:从事后查证转为事先甄别,利用“保盾云”实现动态核保

  12页 阅读:15593 朱凯悦
所属专栏:保险科技行业观察
保险科技2.0时代,大数据结合场景化实现动态核保和个性服务。

前言
 
以移动互联网、大数据、人工智能、生物科技、区块链等为代表的技术不断成熟,推动了保险科技的蓬勃发展。保险业加速数字化转型,新型的保险商业生态应运而生。2015年以来,新成立的保险科技服务商(包括非持牌的互联网+保险公司)超过200家,涉及综合险、健康险、车险、保险IT、营销、理赔、保险定制、保险超市等多个细分领域,涌现出不少明星公司及创新模式。
 
《保险科技行业观察》专题跟踪研究保险科技行业发展、企业案例、技术创新和资本投入,并根据市场热点撰写专题报告。每周更新,每年不少于120份报告,包含行业周报50份、案例报告50份、投融资报告18份、市值榜2份。

摘要
 
√ 在保险行业欺诈行为层出不穷的背景下,亿保创元作为聚焦于保险风险控制的保险科技公司,拥有小而精的团队,为各个保险公司提供关于数字化风控应用的整体解决方案,并提供一站式平台服务,解决保险公司的风控问题。
 
√ “保盾云”是亿保创元的核心产品。“保盾云”通过多渠道的数据来源、专业的建模能力赋能保险公司的战略决策,致力于解决保险行业的信息不对称问题并且风控重点转移为事前甄别,目前已为多家保险公司开发了专业风控软件。
 
√ 亿保创元利用大数据技术,赋能场景化保险,实现产品的场景化应用,为商业保险公司提供场景化产品开发服务和个性化产品定价服务。
 
√ 亿保创元对标Shift Technology进行差异化发展,不断拓展丰富数据源,集合多维度标签,扩大客户群体,实现更好的风险控制。
 
出品 | 零壹智库
作者 | 朱凯悦 罗柳灵 编审 | 赵金龙

 
2016年以来,保险行业的监管政策持续收紧,保险企业在风控领域也面临更大的挑战。由此,众多聚焦于风险控制的保险科技公司应运而生,其中就包括亿保创元。
 
亿保创元成立于2016年9月,是一家专注于为商业保险公司提供保险大数据应用解决方案的供应商。公司依托核心产品“保盾云”和对保险行业数据应用、算法建模能力,为保险公司提供数字化风控应用整体解决方案和一站式平台服务。
 
一、核心产品“保盾云”实现风险控制
 
随着保险业务的数字化,保险产品销售方式的转变也带来了一些新的风险。传统的保险欺诈辨识基本依靠人工经验判断,无法通过系统自动检测,由此造成了甄别保险欺诈的高成本、低准确率的现象。保险公司亟需改进传统的风险防控措施,寻找新的风险解决方案。
 
亿保创元从建设一个全新的一站式服务平台出发,推出了“保盾云”平台——应对健康险智能决策分析的重要工具。
 
“保盾云”内有部署在云平台上的一套大数据风控模型,具有成本低、通用性及安全性强的特点,可显著降低保司的客户风险评估成本。保险公司只需将客户的基本身份信息上传到“保盾云”,即可得到该客户针对所投保险种的风险评分。评分将被实时反馈给保险公司,帮助保险公司根据客户评分结果做出是否正常承保的处理决定。由此,保险公司通过平台评估结果甄别保险欺诈行为,从源头上降低保险赔付率。
 
图1:“保盾云”平台业务流程
数据来源:零壹智库
 
(一)利用多元数据源解决信息不对称
 
保险欺诈发生的主要原因是信息不对称问题。第一,保险公司对客户投保前获取的信息不够准确,仅仅来源于客户的一面之词。第二,各家保险公司之间未能建立起有效的信息共享机制。为了应对此类情况,保险公司只能统一提高保费价格,造成“好人为坏人买单”的局面,或是在条款上做出一些影响用户体验的设计,而这些都并不能从根本上解决问题。
 
“保盾云”平台除了使用保险公司内部的自有数据外,还会根据人身保险核保所应用到的包括健康、财务、职业、行为和征信等五大风险评估维度的数据,并通过有选择的接入包括如银联、电信运营商、最高法院以及百度、TalkingData等第三方可靠数据。
 
基于上述多元数据源,亿保创元采用内外部数据联合建模的方式,通过模型输出客户风险评分,以帮助保司进行反欺诈和智能大数据风控。
 
“保盾云”通过与大数据机构的合作,扩充数据源,为其实现了数据变现。另一方面,“保盾云”依据保险公司的个性化需求提供特定的风险控制模型,依据模型输出结果建立保险客户黑白名单库,并将数据反馈给保司。
 
(二)从事后查证转为事先甄别
 
亿保创元的产品设计核心在于前端,尤其是核保端和承保端。目前,亿保创元已经开发出的“保盾云”技术框架包括风险评分、反欺诈引擎、核保引擎工具等产品。这些产品可以应用到保险流程中具体的不同业务场景,包括产品的开发、客户的画像以及相应的风险筛查。
 
除此之外,对接大量数据源和完成模型训练之后,“保盾云”平台服务可以延伸到后端的理赔和客户管理,甚至是基于客户数据做的精准营销和产品适配度检验。保险公司可以通过使用“保盾云”降低因销售误导造成的损失,提高保单继续率,降低投诉率。
 
目前,亿保创元与中国人寿、昆仑健康、弘康人寿等传统保险公司和多家互助型保险公司开展合作项目。合作项目主要有“客户身份多维智能认证”、“保险大数据洞见分析”、“客户大数据健康优选”以及“案件核查”等。同时,亿保创元与合众人寿业务管理岗合作完成两核大数据模型,均已取得良好的效果。
 
表1:亿保创元注册的部分软件
数据来源:零壹智库
 
二、大数据结合场景化实现动态核保和个性服务
 
如果说互联网生态是保险科技1.0时代,那么场景化应用就是保险科技2.0时代。而产品场景化应用的关键在于一是设计的产品能够真正满足场景所需,二是需要将技术运用到每个保险环节中。
 
亿保创元给保险公司提供基于智能决策解决方案的服务,将服务固化到现有保险公司决策流程体系当中。亿保创元通过多变量选择的数据模型,在跨时间,跨场景的多维度空间定期对保险客户实施动态评估,实现“动态核保”。
 
亿保创元专注于保险场景,自主研发的智能保险SaaS服务平台集合了多维度标签信息。亿保创元通过大数据技术对互联网场景化风险标签进行精细化预测和更全面的评估,从而开发出基于不同业务场景的创新型险种,实现产品的个性化服务与客户的精细化定价。
 
亿保创元结合自身风控优势和客户画像的能力,与再保险公司合作,定制开发出一些针对亚健康客户群体的产品解决方案,从而避免了亚健康客户群体“无保可投”的困境。
 
三、对标国外企业模式的同时实现差异化发展
 
亿保创元的商业模式与2013年在法国成立的Shift Technology类似。Shift聚焦于索赔端的欺诈风险,对索赔处理程序制定解决方案,并以SaaS模式集成到公司的前沿大数据平台。亿保创元同样搭建了一个基于SaaS的智能决策服务平台——“保盾云”,但二者仍有差异之处。
 
在合作客户方面,Shift Technology的目标用户是产险和医疗险保险公司,盈利模式是按使用收费,而亿保创元没有类型限制,其合作客户涵盖各类保险公司。
 
对比数据来源,亿保创元数据来源更为多样,研发的智能保险SaaS化服务平台集合了多维度标签信息,而Shift只有单一的保险公司信息源。
 
并且,亿保创元服务类型并不仅仅局限于风险控制,还利用平台进一步开展了场景化保险开发服务、个性化产品定价服务,对潜在风险进行了进一步控制。

END.

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