大数据助力保险行业价值转型课件.pptx

1、大数据助力保险行业价值转型在大数据、人工智能的实践与探索PART 1 保险科技在世界范围迅速发展 Plug&Play（PnP）成立于2006年的美国硅谷，迄今孵化超过2000家新创公司，是全球最大的孵化器和投资者，2016年起增设保险科技战略领域的创新中心。2013年n 品牌与零售业2014年n 物联网n 金融科技2015年n 媒体n 卫生与健康n 旅游与服务业n 新材料与包装n 保险科技n 汽车业n 食品与饮料业2016年保险科技越来越被广泛关注，尤其受到新创公司（孵化器）的青睐。保险科技受到越来越多的关注保险科技发展颠覆传统寿险u John Hancock自18年9月19日起，将停止传统人

2、寿保险业务模式，以后所有人寿保险都将附带vitality活力计划。u 即通过健身追踪服务，收集客户健身、健康状况，以此来给予不同程度的优惠政策。保险科技发展影响传统医疗保险定价刷牙时间、姿势等数据传统医疗保险产品定价年龄、性别等数据单一费率分级费率Beam 口腔医疗保险：智能家庭财产保单：录制财产视频比对数据库、估值量身定制保单机器人自动理赔客户保险公司保险科技发展使智能化保险流程成为可能PART 2 保险科技助力我国保险公司价值转型我国保险市场持续发展，仍存在业务痛点亟待解决产品定价模式单一，创新不足营销费用竞争严重行业整体诚信水平有待提高不实告知、欺诈风险高服务时效慢、纠纷多数字化范围广，

3、但应用浅17222.2420234.8124282.5230959.136581.012013年2014年2015年2016年2017年我国保险市场原保险保费收入持续增长（亿元）行业面临的问题大数据人工智能产品简单费率公平流程透明服务便捷产品调研设计开发销售接触说明促成承保认证核保定价理赔反欺诈调查赔付服务保全咨诉客服科技赋能助力转型保险科技赋能业务价值链，助力保险公司价值转型保险科技赋能业务价值链，助力保险公司价值转型PART 3 寿险业务中保险科技的应用及探索数据阳光基础数据体系数据交换与支持体系人力数据管理体系产品服务体系风险数据控制体系.发展规划：顶层架构设计.数据文化：人才队伍建设.

4、数据获取：渠道、方式与能力.数据应用：产品开发、风险定价、管理服务等2015年阳光保险提出数据阳光战略：核心问题：针对“数据阳光”企业战略价值项目策略u 数据支撑业务u 数据驱动业务u 数据创新业务u 数据创造业务u 针对传统业务：对现有的系统、业务进行改造，提升传统业务的效率；u 传统业务之外：在保险行业中孵化出新的、以数据驱动的商业模式和商业形态。u 数据阳光战略全方位、无死角落地。聚焦人工智能、风控、定价等方面开发重点项目“数据阳光”企业战略组织架构 互联网金融平台惠金所 独立第三方信用评级及信用管理机构人人信 信用保证保险公司阳光渝融信用保险 集团、产险、寿险、资管公司数据管理部人才储

5、备 数据科学人才 人工智能人才 信息技术人才 保险业务人才技术储备 机器人 图像处理 语音分析 自然语言处理 决策分析资金投入 基础平台类投入 算法研究类投入 业务应用类投入“数据阳光”战略在全集团范围内落地实施全面覆盖寿险范围全方位、无死角推进数据阳光战略，落地45（2016年数据，需更新）个数据应用项目重点突破通过重点项目的实施，推进人工智能相关新技术在寿险的应用科学度量通过3大类指标对数据阳光落地工作进行量化管理，明确目标与着力点，精准衡量与评价工作效果广泛合作从数据、技术、合作模式层面建立广泛的外部合作，拓展寿险大数据基础与服务能力数据阳光战略大数据、人工智能的探索与尝试InsurTe

6、ch大数据n 风险建模n 精准营销人工智能n 机器学习n 深度学习OCRn 欺诈侦测n 人证识别人脸识别n 医疗票据识别n 体检报告识别语音识别n 客服机器人n 运动检测n 健康检测可穿戴设备n 数据存储n 模型运算云计算大数据、人工智能的探索与尝试n利用自有数据和外部医疗健康类数据，建立风险定价模型，对不同客群的责任风险进行精细划分，开发定制化的医疗健康险产品，实现对不同人群的差异化定价n利用机器学习等，优化模型定价因子，并通过大数据积累不断训练模型n利用内外数据资源，研发智能核保、销售风险、异常交易等风控模型，辅助业务识别客户不实告知、逆选择、洗钱风险，业务员误导销售、非法集资风险，提高风

7、控精度和效率，降低经营成本定价营销风控n利用资产消费、互联网行为、信用评级等内外部数据，深层次挖掘客户需求，完善客户画像研发新客和老客营销模型，实现客户-产品-业务员的智能匹配，辅助业务转化服务n利用文本、语音、图像、人脸识别技术，及自然语言处理和深度学习算法，提升传统核保、保全、理赔、客服等运营环节的服务自动化和智能化水平，改善客户体验n结合内外勤人员管理、办公职场管理需求，利用大数据和相关技术，开展人力留任、优选和办公职场数据项目，提供数据技术支持，实现精细化管理管理大数据应用覆盖寿险业务流程案例一：精准客户营销营销误导销售非法集资套利核保不实告知健康风险财务风险体检效能提升理赔反欺诈阳性

8、案件识别调查效能提升续收缴费意愿分群退保预测复效预测稽核异常交易识别事后审计案例二：风控模型开发风险评级获取数据分级费率优质客户u基于健康告知及体检数据，通过死亡风险模型及分级产品业务平台，实现精选定期寿险产品的差异化定价，吸引优质客户。案例三：分级定价寿险产品开发核保利用外部医疗大数据，建立智能核保模型，实现部分明确案件的核保辅助工作回访利用语音识别、智能交互实现机器坐席拟人化的方式与客户实时语音交互沟通，完成外呼回访业务保全寿险微信平台或APP应用内，保全业务办理引入“智能语音机器人”和人脸识别技术，客户可通过人脸识别确认身份，并通过语音或文本与拟人化的人机交互，在线完成业务办理理赔客服在

9、线客服业务引入“智能机器人”，利用语音、文本挖掘和自然语言、图像处理技术，辅助客户完成保险服务，实现客户服务的线上化和智能化利用OCR智能票据识别技术、外部医保数据、智能风控模型，实现客户拍照上传资料并录入医疗票据号，系统自动完成发票验证、费用匹配和理算及付款借助人工智能技术实现业务流程优化PART 4 展望定价渠道服务风控u 基于客户真实需求的非标和个性化产品将越来越多，产品创新、一人一价，实现精准定价u 销售渠道多线并举，线上线下高度融合，渠道费用合理化。渠道费用理性化，基于产品创新和客户洞察的营销活动深度开展，实现精准营销u 基于客户洞察的个性化、场景化服务成为趋势，基于医食住行的投保、理赔、保全和客服等自动化和智能化保险服务能力逐渐提升，实现精准服务u 基于大数据的风险量化管理将成为必然，核保核赔、销售误导、非法集资等内外部风险逐渐可控，实现精准风控在科技影响下寿险业务模式展望精准定价精准营销精准风控精准服务保险供给端保险需求端定价缺乏个性业务模式单一风险难以预测服务效率低现在一人一价线上线下互动大数据风控智能化服务将来在科技影响下寿险业务模式展望感谢各位的聆听！