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平安产险史良洵:平安+科技的现在与AI+车险的未

时间:2017-07-16 17:08   来源:www.chexianinfo.com

  最近几年,新科技对人们日常生活的改变显而易见,以互联网及大数据为两大技术基础的科技进步,驱动着一轮又一轮的行业变革的浪潮。同时,人工智能的应用渗入各行各业,将深刻地影响所有企业的经营与发展。

  保险行业也不例外。以2016年为例,我国保险投资项目超过170项,年平均增长率44.3%。保险投资方向集中在产品创新领域,催化了诸如车联网、大数据、物联网、人工智能等多项技术和保险产品的结合体。近几年,很多保险公司开始构建以客户为中心的新一代核心系统,并体现了重后台、轻前台、优化出单理赔流程、强化数据分析功能等特点。

  平安产险同样在此方面做了大量工作。近年来,平安产险将人工智能等最新科技应用到车险查勘、定损、反欺诈、核保的领域,通过历史数据的积累及算法的不断演化,取得了一些领域的技术突破,为车险经营及车生活生态圈的建立奠定了科技基础。我的体会是,未来的竞争必将是用户体验的竞争,而AI为代表的科技的深度应用,将为险企启动前进的引擎。

  科技的背后,首先是用户数据的积累

  GOOGle、百度这些科技公司之所以能在人工智能领域走在前列,正是依靠其通过搜索引擎积累的海量用户行为数据。数据同样是保险行业经营的根基,“大数法则”这一无形的双手,自始至终都支配着保险行业经营的方向。

  大数据时代,数据挖掘技术的应用日益成熟,重新改写了人们对数据的认识,原来数据应用的思路受到了时代的洗礼。以车险理赔定损为例,定损金额往往受车型、配件、工时、修理厂情况等多重因素制约,要实现自动核损,则需要大量数据的支持。平安产险每年处理超过1000万笔车险理赔案件,加上与汽车销售、修理厂、配件生产等上下游产业链的良好合作,智能定损平台应运而生。这一平台涵盖业内最完整、最准确的车型、配件、工时、价格数据库,覆盖99%定损车型、85%的事故损失配件、93%的维修工时及98%的修理厂。在此基础上我们通过智能图片定损应用+数字化反渗漏规则,实现80%定损案件无人工自动审核以及36%纯外观件损失案件全自动定损;

  同样,对于长年困扰车险行业的理赔欺诈问题,平安产险借助强大的底层数据库,并通过机器学习实现规则优化迭代。我们同时开发了上百个模型,借助大数据平台模型因子自动提取、多种算法植入,实现快速部署并定期自助学习。对于风险案件实现精准打击,我们实现了60%已知个案风险全覆盖;对于团伙风险,平安产险原创车物SNA切网技术与人伤SNA织网技术,实现团伙风险精准打击。

  用户体验成为了检验一切创新科技的唯一标准

  对于平安产险来说,用户体验始终是经营的出发点和落脚点,同样也是科技应用的核心。离开用户需求,科技应用将成为空中楼阁,无法真正服务于用户,更无法为企业经营带来价值。

  今年4月20日,平安集团推出了5大尖刀服务,其中之一是车险“城市极速查勘”及“一键包办”服务。这两项服务基于ICSS智能调度平台,综合考量“客户与查勘员位置的实时路况”、“查勘员抵达客户位置的路程耗时”、“查勘员当前手头的工作量”“处理相同案件的件均处理时长”等因素,运用数学模型,综合计算出最优查勘员进行调度派工,确保派工合理,到达客户现场的效率是最快的,减少客户等待时间。

  该平台于2016年3月上线试点,基于E终端查勘工况实时自动采集、复合定位技术及智能运算引擎等,实现了100%案件的秒级自动精准派工。同时,为解决客户无法获知查勘员位置、对案件的进展无简单有效途径进行查询、对服务情况无直接有效的途径反馈评价等痛点,平安产险开发了查勘位置可视化、查勘服务点评、小安理赔指引等功能,意在解决客户理赔过程中存在的痛点,更好的提升客户体验和满意度。

  技术的开放将是未来车险行业的发展趋势

  长期以来,受数据孤岛效应的影响,大数据的应用未能实现面的突破。平安产险希望在此方面走在前列,最先开放的将是核保评分模型。一直以来,平安产险始终如一地致力于尝试多种建模算法,力图能找到最优的、符合时代发展的定价模型。2002年平安产险使用GLM搭建全国首家“纯风险保费”,2008年推出“费率因子法”,2013年推出核保模型,建立了车险的评分体系,2015年6月,将核保模型评分体系正式投入使用,大量数据验证,平安车险核保模型评分的风险筛选效果显著。我们于2016年再次升级了智能核保系统,在行业内首次创新使用决策树架构,优化了二叉树逻辑的补全与互斥算法并申请了专利。我们将核保定价向风险跟踪方向延伸,实现对风险的有效管控并构建了风险追踪的基础。同时智能核保系统内置兼容了一套依托大数据的风险定价模型,该模型以行业先进的统计模型为基础,融合了大量定价因子,可以对风险更加有效的识别。





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