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        陽光人壽:“數據陽光”助力保險價值轉型——專訪陽光人壽保險股份有限公司數據管理部總經理李春萌

        2019-03-12 11:01
        作者:財資中國
        來源:財資一家

        保險是最古老的風險管理方法之一。而對于風險的管理和預測是一個概率問題,保險產品依據風險發生的概率進行設計、定價,這中間離不開數據和算法。隨著大數據算法日益精進,保險科技也逐步提升,大數據在保險行業產生的價值越來越大,成為行業轉型的推動力。

        在2019中國保險大數據分析與人工智能創新國際峰會上,《財資中國》專訪陽光人壽保險股份有限公司數據管理部總經理李春萌,共同探討大數據、人工智能等保險科技如何賦能保險行業,助力保險價值轉型。

        李春萌

        陽光人壽保險股份有限公司數據管理部總經理

        曾任Teradata技術顧問、IBM咨詢顧問、搜狐暢游商業智能總監。

        Q1

        Treasury China:大數據、人工智能等科技在保險行業所產生的價值主要體現在哪幾方面?

        李春萌:近兩年,保險科技經歷了一個爆發式發展的階段,這種發展一方面是在細分領域的探究更加深入,另一方面是在行業中的應用范圍更加廣泛。

        首先是風險管控。在傳統的保險行業,尤其是壽險行業,風險存在于各個環節,比如產品設計、核保核賠等。以往,做風險管控多從年齡、性別等角度出發;現在,隨著醫療數據研究的興起,保險風險控制、產品定價模式和方法進入了顛覆期,融入了更多新的要素,包括信用、收入、生活習慣等。比如,美國大型壽險公司John Hancock宣布自2018年9月19日起,停止傳統人壽保險業務模式,推出附帶vitality活力計劃的人壽保險,即通過健身追蹤服務,收集客戶健身、健康狀況, 以此來給予不同程度的優惠政策。定價模式的轉變充分體現了大數據在保險行業風險管理方面的應用。

        其次是核保模型的建立。通過大數據建立核保模型,判斷核保是否通過。人工智能、機器學習在保險行業的應用逐步深入,通過對海量歷史數據的深度學習,進行分析和標注預處理,采用特征分解、機器學習、協同訓練、網格搜索等前沿智能算法模型進行AI核保模型構建并持續調優,確保了模型的精度和可解釋性。

        就應用的廣度來說,大數據和人工智能等保險科技在反洗錢、銷售風險、非法集資等領域也展開了實踐,銷售層面的風險管理手段正在不斷升級。

        Q2

        Treasury China:具體來說,如何用好大數據來賦能保險行業的風險管控?

        李春萌:在“大數據”這個概念提出來之前,數據就已經在風控領域發揮了很大的作用,尤其在銀行業,信用卡的評級、風險的評估等,都應用了數據分析。保險公司以前數據的維度、來源相對較少,很多數據都沒有得到充分的應用。算法的精進對數據的深入挖掘起到了巨大的推動作用,現在運用新的技術手段,可以把數據結構化處理并解析出來。一方面增加了保險公司可利用的數據來源,另一方面提高了數據質量。

        對于內部數據,一方面,運用監管制度對數據的質量進行把控;另一方面,通過數據治理,可以在企業內部進行數據質量提升。對于外部數據,在合規的前提下,數據都是比較寶貴的,可通過技術手段進行處理,使其能更好地被利用起來。當數據不斷地被運用,將會反哺數據提供方,提升數據質量,促進數據模型迭代優化。

        近年來,在保險的風控領域,大數據的應用會更加成熟、廣泛。原因在于,第一,風控是保險行業的核心;第二,數據模型價值釋放的落腳點和突破口在風控;第三,人才儲備、技術成熟度和市場需求也決定了大數據首先在風控方面得到應用。大數據賦能保險行業風險管控可以從四個層級來分析:數據、規則、平臺、管控。

        第一層,數據。正如前面所說,數據分內部數據和外部數據。隨著企業合作更加深入,數據不斷整合,除了保險公司內部的企業數據,還有征信領域和其他相關風險數據領域也不斷得以使用。保險公司具有金融屬性,因而要建立標準、安全的,并且便于管理的內外部數據使用流程,既保障安全,又能節約后續持續的成本投入。

        第二層,規則。通過海量的數據進行指標分析、歸納,制定出風險管控的規則。陽光人壽對此分了五類:特征分析、關聯分析、分類和預測、聚類分析、孤立點分析。特征分析是指通過初級的統計分析發現一些風險的特征和分布情況,獲得風險相關的指標;關聯分析是去發現大量數據之間的關系,比如客戶與保險責任、客戶與銷售行為、代理人與客戶等之間的關系;分類和預測是基于大量的歷史數據,還有一些外部數據去對未來的風險進行預判,在事前就發現風險的征兆;聚類分析是根據客戶的不同屬性特征做聚類,分成更細致的類別;孤立點是指風險發生在少數地方,通過孤立點分析去將離群的點找出來,這對風險識別會帶來非常大的幫助。

        第三層,平臺。大數據風險管控平臺需要有很多配套來支撐。一是外部數據接入平臺,將外部數據持續、有效地與內部數據對接整合起來;二是風險分析引擎平臺把關聯關系分析出來,并且把觸發條件識別出來;三是風險監控平臺,作為風險的監測雷達,在風險觸發了某條規則或者某種情況的時候,雷達會自動報警,減少相關的損失。

        第四層,管控。有了前述數據、規則和平臺之后,要有一個整體的管控體系,對風險進行識別和評估,對業務全過程進行監控和控制,對已知和未知的風險制訂風險控制計劃、監控風險事件,去做全方位管控。

        Q3

        Treasury China:2015年,陽光保險集團提出了“數據陽光”戰略,在此戰略下,陽光人壽取得了什么樣的成效?

        李春萌:“數據陽光”戰略提出至今,陽光人壽搭建了五大體系,分別是:基礎數據體系、數據交換與支持體系、數據管理體系、產品服務體系和風險數據控制體系。通過數據的獲取、積累、分析、分類,把握風險偏好、準確客戶分類、定位客戶需求,運用強大的數據后臺,精準風險定價、實時數據交換,為客戶提供針對性、個性化的產品與服務?!皵祿柟狻睉鹇韵?,陽光人壽聚焦的重點項目集中在人工智能、風控、定價、營銷等方面,全方位、無死角地用保險科技為行業賦能。對于傳統業務來說,大數據的價值在于發現這些傳統業務中的痛點,對現有的系統、業務進行賦能,提升傳統業務的效能;在傳統業務之外,大數據可以在保險行業中孵化出新的、以數據驅動的商業模式和商業形態。“數據陽光”戰略下,陽光人壽的具體應用包括客戶營銷、風控模型和產品開發等方面。

        第一是精準客戶營銷。我們對客戶進行精準的畫像,根據客戶的畫像可進行分類分級開發、精準營銷、銷售活動策劃和線索推薦等。在精準客戶營銷方面,陽光人壽搭建了投??赡苄灶A測、產品傾向預測、客戶分群管理和客戶服務提升四大模型體系。

        第二是風控模型開發。風控模型覆蓋營銷、核保、理賠、續收和稽核等保險全流程。全面防控誤導銷售、非法集資、不實告知、健康風險、財務風險、繳費意愿風險、退保預測等。比如陽光人壽搭建了“天網系統”,有效利用理賠、健康醫療、資產消費、互聯網行為等大數據,依托機器學習技術對120多種保險產品責任、2萬多條疾病編碼,訓練疾病風險預測模型,對重疾類產品進行事前風險防控,有效防范不實告知、逆選擇風險。

        第三是分級定價壽險產品開發。2018年,陽光優選定期壽險產品上線,基于健康告知及體檢數據,實現差異化定價,吸引優質客戶。

        Q4

        Treasury China:大數據、人工智能等保險科技的應用對保險行業會帶來哪些影響?

        李春萌:保險科技的使命是更好地服務于保險供給端和需求端。保險科技的應用帶來的影響有以下幾點:

        第一是降低企業風險。利用數據模型,在企業的各個環節進行風險管理,在銷售、核保、核賠、運營等多個環節進行應用,降低企業運營風險。

        第二是提升客戶滿意度。精準的營銷和客戶識別、客戶畫像將客戶的需求和潛在需求都精細地描繪出來,在服務客戶時,保險企業可以提供精準的產品去匹配客戶需求,減輕客戶與客服溝通的壓力,提高效率,提升客戶滿意度。

        第三是提升內部流程效率。核保、回訪、保全、理賠、客服等工作都可以借助大數據和人工智能技術建立相應模型來輔助。比如利用語音識別、智能交互實現機器坐席擬人化的方式與客戶實時語音交互溝通,完成外呼回訪業務;利用OCR智能票據識別技術、外部醫保數據、智能風控模型,實現客戶拍照上傳資料并錄入醫療票據號,系統自動完成發票驗證、費用匹配和理算及付款;在線客服業務引入“智能機器人”,利用語音、文本挖掘和自然語言、圖像處理技術,輔助客戶完成保險服務,實現客戶服務的線上化和智能化。

        由于保險業信息化程度比較高,產生了大量數據,結合人工智能技術將數據集中管理和應用,使得數據發揮的效果不斷擴大,隨著算法不斷精進,保險產品設計、定價、服務模式都會得到質的飛躍。在采訪的尾聲,李春萌表示,未來,千人千面、線上線下互動、智能化服務、大數據風控都將成為保險業的常態,并促進行業的成熟發展。

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