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编程问答

应用大数据和机器学习技术实现车险全流程智能化的方案(上)

發(fā)布時間:2024/1/18 编程问答 47 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 应用大数据和机器学习技术实现车险全流程智能化的方案(上) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

應(yīng)用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)車險全流程智能化的方案(上)

-承保流程智能化改造

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一、簡要說明

以技術(shù)替代人力的思路對車險全業(yè)務(wù)流程改造,即應(yīng)用車險大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)全部或部分替代承保理賠管理相關(guān)業(yè)務(wù)處理崗位,實現(xiàn)車險業(yè)務(wù)處理流程、風(fēng)險識別與控制的智能化。本篇只討論承保環(huán)節(jié)。

二、車險應(yīng)用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的相對優(yōu)勢

車險相對其它保險產(chǎn)品在應(yīng)用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)方面具有以下優(yōu)勢:

1.同質(zhì)風(fēng)險數(shù)量足夠大,識別準(zhǔn)確性更高。

2.單位風(fēng)險最大損失小,容錯率更高。

三、實現(xiàn)方案

傳統(tǒng)模式流程圖請見“圖1:傳統(tǒng)模式承保流程”。在傳統(tǒng)模式下,保險公司委托公司自有或合作中介渠道的銷售人員銷售展業(yè),對于相關(guān)規(guī)則和要求必須要編寫銷售指引材料并予以培訓(xùn);投保資料的提交和投保信息的錄入必須要設(shè)置專門的出單崗位,而且必須要編寫相應(yīng)的實務(wù)以及足夠的培訓(xùn);核保人員要根據(jù)經(jīng)驗對數(shù)據(jù)進行分析,在精算定價的基礎(chǔ)上對價格在一定幅度予以調(diào)整,同時要識別其中可能的道德風(fēng)險。這種模式完全以人的經(jīng)驗積累和專業(yè)技能來實現(xiàn)車險承保風(fēng)險的控制和提升服務(wù)效率,人是其中最重要的因素,不同人甚至同一個人在不同時間都很難達到同樣的工作質(zhì)量和工作效率,而且成本太高,對于競爭激烈、利潤微薄的車險產(chǎn)品來講,投入與產(chǎn)出并不匹配。

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1:傳統(tǒng)模式承保流程

基于目前大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,完全可以采用直接面對客戶(也可以面對銷售人員,但面對客戶更優(yōu))、用機器替代人力的方式來實現(xiàn)承保全流程的智能化。

概要實現(xiàn)思路見圖2

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2:智能模式承保流程

在此種模式下,前臺由客戶根據(jù)提示掃描上傳證件資料,自動識別填寫信息,識別虛假、偽造資料風(fēng)險,然后通過機器學(xué)習(xí)算法+歷史承保數(shù)據(jù)得出的損失預(yù)測模型定性和定量風(fēng)險,并給出報價、生成保單,完成投保保全流程。后臺方面,實際承保數(shù)據(jù)記錄至數(shù)據(jù)庫,并將其理賠數(shù)據(jù)結(jié)合生成機器學(xué)習(xí)所用的大數(shù)據(jù)。核保人員在此大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上開發(fā)機器學(xué)習(xí)算法,建立損失預(yù)測模型實現(xiàn)智能自動核保,不再使用目前規(guī)則窮舉的方式實現(xiàn)自動核保。

1.采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),通過足夠簡單明了的方法讓每一個人都成為出單崗位的替代者,理想狀態(tài)下不再需要專門的出單崗位。

2.通過機器學(xué)習(xí)算法識別客戶證件信息,實現(xiàn)自動預(yù)填,不再需要人工錄入。

3.利用公司自身及保信平臺大數(shù)據(jù)完全可以自動判斷是否脫保。

4.對照片拍攝時間、是否PS過等自動識別,排除道德風(fēng)險。

5.通過機器學(xué)習(xí)算法對驗車照片識別,以判斷是否存在帶傷投保的可能性。

6.核保人員的工作由目前統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)、制定承保政策、銷售指引、培訓(xùn)等工作轉(zhuǎn)為機器學(xué)習(xí)算法和模型的開發(fā)、模型效果驗證和修正等工作,在人數(shù)上要大幅精減,工作內(nèi)容也要有較大的變化,專業(yè)能力方面要求更高。

7.保單數(shù)據(jù)庫定期把數(shù)據(jù)更新到機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中,由算法自動根據(jù)最新的算法修正模型參數(shù)。

8.考慮到兼容傳統(tǒng)銷售模式,可以把模型輸出成銷售指引、核保政策等形式。

四、預(yù)期影響

正面的影響包括幾個方面:

1.管理成本特別是人力成本大幅縮減。

2.效率會大幅提高。

3.標(biāo)準(zhǔn)化程度會更高,人為影響因素降低。

4.特別適合車險互聯(lián)網(wǎng)化的業(yè)務(wù)模式。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的应用大数据和机器学习技术实现车险全流程智能化的方案(上)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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