保险市场蓬勃发展的同时,“高赔付、低盈利”的现状不容忽视,居高不下的赔付率直接影响保险业的盈利水平和发展的可持续性,而加强风险管控则是控制赔付率的关键。如何通过识别风险及制度化管控,有效控制经营过程中的风险因素,降低整体赔付水平,提高运营效率,是保险公司普遍面临的难题。根据国际保险监管者协会测算,全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈,损失金额约800亿美元。我国车险欺诈是保险欺诈的重灾区,车险欺诈渗漏在保险欺诈中占比高达80%,涉案金额保守估计高达200亿元每年。
智能风险管控
通过客户自助填写、点选,线上授权采集等方式获取数据,代替传统的手工填录,可有效提升数据的标准化;针对高风险案件环节,设置风险预警方案及时预警,防止风险向后流转;支持风险筛查,全面覆盖人工筛查容易遗漏的细小风险规则。
可灵活修改及配置引擎规则中把握风控程度的阈值,实现客户对风险管控的不同要求;及时预警风险人群,分配调查任务,自动跟进风险人群调查进度。
根据案件调查结果反馈及多维数据输入,可不断学习进化与迭代,提升风控精度,并应对不断新增的风险类别。从数据中挖掘出风险因子,并搭建风险评估与预警模型,再通过落地应用与反馈,持续推动模型的自我迭代与优化。
通过内外部数据的整合与对接,建立客户风险与信息库,可帮助保险公司实现自动、精准核保;可视化警报和调查进度;多维度呈现各业务分析内容,可定制化分析模板。