摘要:在“降費增保”的目標(biāo)效應(yīng)下,伴隨的是車險保費增速持續(xù)走低、理賠工作量增加、人力不足、成本率攀升等多重壓力。
在“降費增保”的目標(biāo)效應(yīng)下,伴隨的是車險保費增速持續(xù)走低、理賠工作量增加、人力不足、成本率攀升等多重壓力。車險欺詐向來是保險欺詐的重災(zāi)區(qū),每年保險行業(yè)的欺詐滲透率約為10~15%,總欺詐金額約數(shù)百億元。面對重重困境,各家險企都在竭力尋求“規(guī)模與效益”之間的平衡,同時倒逼險企快速轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)成本結(jié)構(gòu)優(yōu)化,降本增效。過去的一年中,保險公司紛紛加快升級理賠反欺詐的智能決策與數(shù)字化運(yùn)營系統(tǒng)。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,2020年保險行業(yè)信息投入就達(dá)351億元,2021年受新冠疫情影響,保險行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型訴求更加強(qiáng)烈。預(yù)計未來幾年,行業(yè)科技投入仍將保持近15%的增長速度。
與此同時,同盾科技專家研究發(fā)現(xiàn),隨著欺詐手段的不斷升級,欺詐團(tuán)伙越發(fā)“專業(yè)化”,他們深度研究保險公司的系統(tǒng)流程,利用承保和理賠的漏洞進(jìn)行詐騙,刻意規(guī)避現(xiàn)有的防范機(jī)制,甚至還形成了產(chǎn)業(yè)化車險欺詐模式,給調(diào)查帶來了重重困難,傳統(tǒng)的反欺詐手段明顯到了瓶頸期。對此,同盾科技基于AI智能特別打造了車險理賠減損解決方案,目的是幫助客戶實現(xiàn)進(jìn)一步升級風(fēng)控系統(tǒng),與原有的反欺詐手段形成有效互補(bǔ)。
同盾科技的AI智能理賠解決方案主要有三大特點:一是應(yīng)用同盾科技的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)合圖算法,可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)規(guī)則和模型下難以發(fā)現(xiàn)的全局性欺詐。同時,同盾科技通過產(chǎn)品專家和業(yè)務(wù)專家共同合作,將知識圖譜產(chǎn)品“云圖”與保險理賠深度結(jié)合,打造成為包含自動鎖定發(fā)現(xiàn)欺詐-系統(tǒng)打標(biāo)記錄-調(diào)查追償-反查內(nèi)外部風(fēng)險主體的閉環(huán)系統(tǒng)。二是基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等在泛金融領(lǐng)域的成熟應(yīng)用經(jīng)驗,同盾科技將相關(guān)技術(shù)與保險理賠的場景特點結(jié)合,多算法融合升級實時反欺詐能力。三是將風(fēng)控管理前置,同盾利用海量的從人數(shù)據(jù),與保險公司聯(lián)合,在報案時就對客戶精準(zhǔn)畫像,及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險。同盾科技根據(jù)險資企業(yè)需求,利用從人數(shù)據(jù),為保險公司車險定價提供“從人”因子,定向開發(fā)模型,幫助保險公司精準(zhǔn)的篩選客群,更好地識別高風(fēng)險和低風(fēng)險客戶,提升定價精度。
要從根本上實現(xiàn)“降本增效”的目標(biāo),不僅需要從基礎(chǔ)核心全業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)實現(xiàn)生產(chǎn)要素的升級,進(jìn)一步打通業(yè)務(wù)之間的鏈接,提升業(yè)務(wù)效率;同時在每個環(huán)節(jié)中都需要把技術(shù)能力與保險場景做深度融合。未來,同盾科技將協(xié)助保險機(jī)構(gòu)通過業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)共同驅(qū)動,有效提升保險公司反欺詐能力,進(jìn)而在此基礎(chǔ)上不斷地自我學(xué)習(xí)進(jìn)化,實現(xiàn)完整業(yè)務(wù)鏈的創(chuàng)新迭代。
隨著數(shù)字金融的蓬勃發(fā)展,金融安全問題日益凸顯,對行業(yè)提出了新的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
同盾科技通過其智能技術(shù)的深入應(yīng)用,不僅為金融機(jī)構(gòu)提供了強(qiáng)大的支持,更在反洗錢領(lǐng)域展現(xiàn)了卓越的實力。
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