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利用大数据分析将保险业风险防控做到极致

来源:中国保险报网 作者:陈亚珩 发布时间:2018-05-08 17:21 人气: 62人阅读

利用大数据分析将保险业风险防控做到极致 

  


        互联时代,特别是移动互联网日渐普及之后,大数据的搜集变得更为方便和可行,大数据的应用价值受到了各行各业的关注,甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于大数法则运营发展的商业行为,对大数据的利用有着天然的倾向性。笔者围绕风险防控这一经营实务,围绕核保、核赔这两大关键节点,探讨大数据分析在风险防控中的应用,分析优势性,指出限制性,并基于行业现状对大数据分析的发展提出建议。

 

        保险业面临风险控制新挑战

 

        虽然风险防控是保险业发展过程中永恒的课题,但是随着经济社会的发展,新风险点层出不穷,恶意欺诈手段不断翻新,保险业风险防控受到的更为严峻的冲击。具体表现为:

 

        1.行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升,可能带来核保、核赔质量下降的负面影响。从纯理论角度和最理想化的角度来讲,核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。这在保险公司实际运营中是不可能的。特别是在行业竞争越来越激烈的今天,为提升客户体验,保险公司的投保条件愈发宽松,核保核赔速度快,甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”所在。各家公司千方百计提高服务速度,核保核赔部门往往要承受客户和销售部门的双重压力。在此情况下,虽然保险公司的保费收入有了较大增长,但是承受的风险冲击将明显增大。公司管理层对业绩增长的期待,或多或少冲淡了本该固若金汤的风控意识。

        

        2.互联网保险的发展,客观上增加了风险控制的难度。如今,网络销售、移动互联网销售日益被保险公司所重视。各种保险销售网站,成为了保险公司新的保费增长点。甚至客户通过手机微信等软件终端,就可以轻松完成投保或理赔过程,在这种情况下,材料真实性验证难度较大,信息不对称性更为突出,机会型欺诈风险增加。异地出险的增加,也对理赔后续工作提出较高要求,容易出现保险服务流程衔接的空白。在传统保险销售过程中,销售人员与客户面对面地沟通,其实也是一种了解客户的过程。但是互联网保险的发展让这个过程消失。核保部门失去了一道天然屏障。这些都是增加了风险控制的难度。

 

        大数据分析在保险业风险防控中的实际意义

 

        虽然互联网技术的发展,给传统思维下的风险防控带来了巨大的挑战。但是笔者认为,任何新技术的进步都是双刃剑。而且解铃还须系铃人,互联网技术带来的“麻烦”也必将由互联网技术本身来开出药方。这个药方就是大数据分析。

 

        IBM公司曾用5个特征来描述大数据,既大量、高速、多样、低价值密度、真实性。这些特征其实也表明了大数据对风险防控的意义。

 

        1.大数据时代下,核保环节通过大数据分析有条件对客户进行系统性风险扫描。具体来讲,在传统核保过程中,客户告知什么,保险公司就审核什么。核保人员要从有限的告知信息中,发现风险点的蛛丝马迹。这个过程中的风控主要依靠客户的诚信水平和核保人员的工作经验。而且大量的投保告知,也挑战了客户的耐心。面对大量的提问,客户很有可能引起反感,不认真填写告知内容或干脆放弃购买保险产品。但在大数据条件下,保险公司有条件从数据库中获取客户的大量相关信息。比如通过了解客户的就医记录,可以准确推断客户的健康状况;通过查询客户在各家保险公司的既往投保记录,可以分析投保人有无重复投保、短期内大额投保等高风险行为,等等。这些都将打破既往核保的管理思路,使得核保过程更加精确化。同时客户需要进行的投保告知大大减少,只要授权保险公司查询相关信息,即可快速得到核保结果。

 

        2.大数据时代下,核赔环节通过大数据分析更可能发现理赔欺诈的线索,堵住风险漏洞。传统的核赔过程中,主要靠核赔人员的经验甄别风险,靠调查人员有意识的排查堵住理赔欺诈的发生。这种情况下,人为制造保险事故、虚报并不真实存在的保险事故、夸大保险事故损失金额,都成为可能发生的情况。但在大数据条件下,保险公司不同地区的既往理赔数据,甚至不同保险公司之间的理赔数据有可能汇聚成一个超级数据库。任何理赔申请,都可以先经过数据库的检验。

 

        3.大数据分析辅助风险控制的理论研究,已经有了一定的积累,为进一步应用打下了基础。近年来,大数据的开发应用不仅得到了实务界的关注,也吸引了理论界进行更为细致的研究,并取得了一定成果。例如欺诈分析技术,就是综合了大数据模型、统计技术和人工智能在反保险欺诈领域的一项应用。目前这项技术已有了比较完整的理论模型,建立了相应的算法体系,具体包括有监督算法和无监督算法。笔者认为,这些理论研究虽然对保险实务从业者来讲有一些晦涩,但是今后的大数据分析甚至人工智能在保险业的应用,就是建立在这些理论研究基础之上的。

 

        基于大数据技术提升保险业风险控制

 

        结合大数据技术本身的发展要求,以及当前保险公司实际运营情况。笔者在这部分将提出大数据时代提升保险业风险控制的具体工作建议。

 

        1.以数据库建设为基础,在内部数据资源整合的基础上,争取建立全行业共享的大数据平台。在这里所讨论的所有大数据分析的优势,都建立在保险公司能够收集到海量有价值数据的基础之上。这种数据资源的整理,首先是公司内部资源的整理。特别是对于混业经营的大型金融集团来说,内部已有的数据资源整合就已经是非常伟大的成就。要让各家公司共享信息,注定是艰难的,这需要行业协会、监管部门的推动,需要各家公司站在更长远的角度展望保险业的发展。

 

        2.保险公司要千方百计提升IT技术水平,储备大数据分析的技术力量。大数据分析对数据库技术的要求是比较高的,公司网络系统和数据计算能力面临考验。更为重要的是,如果要想进一步开发大数据资源,就必须有专门的统计分析人才。技术储备,不是过往运营数据分析等简单的数据开发,而是一整套科学的体系。保险公司有必要提前进行技术储备。

 

        3.大数据分析过程中,要特别注意数据安全和客户信息的保密管理。大数据和互联网一样,也是一把双刃剑。保险公司挖掘好这座宝藏,能够在风险防控上取得事半功倍的效果。但同时也担负着维护数据安全的重任。海量的个人信息数据存储在保险公司,一旦泄露后果不堪设想。单个的数据泄露就可能引起客户的诉讼。批量的数据泄露,可能给公司带来的就是灭顶之灾。从法务角度来讲,保险公司在引用客户信息之前,要取得客户授权,规避法律风险。同时要尽可能依靠大数据分析,通过简单的客户信息就推断出某类业务的风险。

 

        总之,风险控制是保险公司稳健经营的重要一环。在大数据时代,保险业必然要利用新技术手段,将风险防控工作做到极致,为公司和行业的发展创造价值。



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