中国保险行业智能风控白皮书.docx
《中国保险行业智能风控白皮书.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国保险行业智能风控白皮书.docx（41页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
中国保险行业智能风控白皮书
CONTENTS
目
录
目录
01前言
02核心发现
03第一部分中国保险科技发展及应用现状
04一、中国保险行业发展现状与趋势
04
（一）三大机遇，推动发展
07
（二）四大挑战，亟待破局
09 二、中国保险科技的发展及应用
13第二部分中国保险行业的风控现状
14一、保险行业风险管控的痛点
15
（一）欺诈频发，呈现三大特征
16
（二）依赖人工，成本高效率低
18（三）信息割裂，风控效果不佳
19二、保险行业风险管控的演进
21第三部分中国保险行业风险管控的趋势
22一、风险管控的数字化趋势
24 二、风险管控的立体化趋势
27 三、风险管控的前置化趋势
30 四、风险管控的智能化趋势
34 第四部分保险智能风控对行业各方的启示
前言
前言
2018年，中国保险业发展进入调整期，原保费收入增长率由2013年-2017年年均20.7%的增长下降至3.9%。
但是，调整只是暂时的，保险业对外开放提速，保险公司监管持续规范，保险服务模式与科技应用持续创新，将推动中国保险业的长期稳定发展。
作为保险的核心，“风险管理”也成为行业发展过程中最关键的议题，如何帮助客户管理他们所遇到的风险，如何管理保险公司自身面临的风险，对于监管及保险公司至关重要。
中国保险行业风控的发展可以归结为传统风控、数字风控和智能风控三个阶段。
随着保险科技的深度应用和广泛应用，保险风控自2018年起进入“智能风控阶段”，保险行业风控效率提升、风控流程简化、风险隐患降低等方面将迎来一轮质变。
但是，保险行业智能风控的未来发展之路还任重道远，目前仍处于起步和探索阶段，需要行业各方共同努力。
在此背景下，《中国保险行业智能风控白皮书》应运而生。
《中国保险行业智能风控白皮书》由金融壹账通与中国保险学会联合发布，对外经济贸易大学提供技术支持。
金融壹账通作为平安集团的联营公司，依托平安集团30余年金融行业经验与技术积累，通过“技术”+“业务”双赋能模式，精准把握保险、银行、投资机构需求，提供智能风控、智能运营等4大产品体系10大解决方案。
本报告梳理了保险行业、保险科技和保险风控的发展现状，分析了保险风控存在的问题和痛点，通过剖析保险风控的先进经验和前沿实践，共同探讨保险风控的未来发展趋势，期望为行业各方提供借鉴，为保险行业的健康发展贡献绵薄之力。
01
核心发现
核心发现
在“智能+”科技浪潮的推动下，中国保险行业正面临前所未有的变局。
一方面，中国保险深度与密度仍与全球平均水平相差近50%，保险行业面临市场持续增长、产品结构逐步优化、客户保险意识崛起等发展机遇。
另一方面，经过长期粗放经营与无序竞争，保险公司深陷综合成本率高、客户触点低频、欺诈风险高等经营挑战。
在科技、监管等推动下，保险科技成为保险公司发展破局的关键，从产品、营销、承保、理赔、运营等所有环节重塑保险价值体系，彻底改变保险行业的传统风险管控模式。
当前保险行业风险管控面临的痛点包括三个方面：
第一，保险欺诈频发且日益专业化，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈。
第二，核保核赔等风险管理仍高度依赖人工经验审核，成本高效果差。
第三，保险公司及行业数据割裂，数据质量低，无法有效支撑风险管理需要。
为解决以上痛点，保险公司需深度应用人工智能、区块链等前沿技术，从数字化、立体化、前置化、智能化四个方面全面升级风险管控模式。
·风控数字化：
建立配件工时、医药方案等标准数据与规则库，优化风险预警规则和模型。
·风控立体化：
引入行为、车辆、健康等非案件数据，风控依据从公司内部向外部及非保险领域进行立体化延伸，多方共建风控机制，提升风控覆盖度与精准度。
·风控前置化：
利用大数据、可穿戴设备、人工智能等技术手段引导和预防风险事件，降低保险风险发生概率，从而降低保险公司赔款支出。
·风控智能化：
结合AI图片识别、生物识别、情绪识别、区块链等前沿技术，以电脑代替人脑，通过机器学习等更智能化的方式应对已知和未知的风险。
不同的行业参与方应以开放、合作的方式共建保险智能风控体系，促进行业健康发展。
大型保险集团可在自建的
基础上，开放融合一些外部前沿技术及应用，建立完善的全流程智能风控体系，为行业树立标杆、提供赋能。
中小保险公司可通过与成熟的保险科技服务商合作，以及联合“抱团取暖”的方式，构建差异化风控能力。
监管部门、行业协会、第三方服务商等应进一步完善法规建设与行业标准，构建反欺诈等行业共享数据库，以及加强科技研发突破。
02
FIRST PART
第中一国部保分险科技发展及应用现状
近年来，以数字金融为代表的数字经济占中国GDP的份额已近三分之一，是当前新经济的重要组成部分。
保险作为金融体系和生产生活保障的重要组成部分，其发展与国民经济发展密切相关。
2019年两会期间，“保险”再次成为高频词，同时政府工作报告首次提出“智能+”的概念，鼓励新兴智能产业发展，支持包含保险业在内的传统产业不断深入智能化改造。
如何利用数字金融和创新科技推动保险行业转型升级、更好地服务实体经济成为关键问题。
保险科技广泛运用于保险产品研发、市场营销、客户关系维护、核保理赔、保险资金运用及保险公司内部管理等环节。
保险+科技在提升收入、提升效率、提升服务，降低成本、降低风险等方面都取得阶段性成果，保险市场各主体积极参与，逐渐实现科技对保险业务流程的全面渗透，催生保险生态的新模式，同时为保险监管科技的发展提供支撑。
放眼未来，保险科技是实践保险保障功能的重要驱动力，更是保险行业转型发展的核心竞争力。
13
第一部分中国保险科技发展及应用现状
一、中国保险行业发展现状与趋势
保险业作为国民经济的重要组成部分，与宏观经济的联系日益紧密。
近几年，国际国内经济和商业环境发生深刻变化，随着金融一体化和保险国际化步伐的加快，我国保险业的发展面临着前所未有的机遇，同时也面临着巨大的挑战。
（一）三大机遇，推动发展
1.行业持续快速增长，市场容量大
近十年以来，中国保险行业发展迅速，原保费收入实现近2.5倍的增长，2018年达到3.8万亿元，年均增长率约为
15%；2017年中国原保费收入成功超越日本，位列全球第二。
保监会印发的《中国保险业发展“十三五”规划纲要》提出，“十三五”期间我国保险业发展的主要目标是保险业实现中高速增长，到2020年，全国保险保费收入争取达到4.5万亿元。
图1.12013-2020年中国保险行业原保费收入（万亿元）
1.72
2.02
2.43
3.10
3.66
3.80
4.50
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2020E
数据来源：
中国银行保险监督管理委员会
目前，中国的保险需求尚未得到有效释放，保险市场的深度（保费与GDP之比）和密度（人均保费）仍有很大发展空间。
与世界平均水平相比，中国保险市场的深度和密度存在较大差距。
世界平均保险深度为6%，我国保险深度
4.22%，相差超40%；世界平均保险密度为4127元，我国保险密度为2724元，相差超50%。
图1.22018年中国保险深度和密度与世界平均水平对比
2018年保险深度对比（%）
6.0%
2018年保险密度对比（元）
4,127
4.2%
42.2%
2,724
51.5%
中国 世界平均 中国 世界平均
数据来源：
中国银行保险监督管理委员会、瑞士再保险研究院
2.保险市场结构优化，成长型产品加速
一方面，与发达国家成熟的保险市场相比，我国当前的保险市场结构仍有待调整和优化。
以财产险为例，美国车险业务占比42.5%，近60%为非车险业务，而我国车险在财产险中占比高达72.7%。
另一方面，中国保险市场结构已开始呈现出不断优化的趋势。
2014年-2018年，传统型产品（寿险、车险）保费收入占比由81.1%下降至75.4%。
意外险、健康险等成长型产品占比由18.9%上升至24.6%。
2018当年，健康险、意外险、财产险（不含车险）等原保费收入增速都在20%左右，而车险增长放缓，寿险甚至出现负增长。
图1.32014年-2018年分险种原保费收入占比财产险（不含车险）、意外险、健康险
寿险、车险
18.9%
19.9%
21.6%
20.8%
24.6%
2014 2015 2016 2017 2018
81.1%
80.1%
78.4%
75.4%
79.2%
数据来源：
中国银行保险监督管理委员会
第一部分中国保险科技发展及应用现状
成长型产品
健康险意外险
图1.42018年各险种原保费收入同比增速
+24%
+19%
+22%
+5%
-3.4%
传统型产品
车险寿险
财产险（不含车险）
数据来源：
中国银行保险监督管理委员会
3.客户保险意识崛起，接受度提升
随着保险市场的发展，保险产品的不断创新，以及国民对保险的认识趋于成熟，大众对保险的接受程度逐渐提高。
从保险深度看，2013年为3.03%，2018年为4.2%，年均增长超7%；从人均保费来看，2013年为1266元，2018年为
2724元，年均增长近16%。
图1.52013年-2020年中国保险深度和密度
2013年-2020年中国保险深度（%） 2013年-2020年中国保险密度（元）
3.0%
3.5%
4.2%
5.0%
1,266
1,766
2,724
3,500
2013
2015
2018
2020E
2013
2015
2018
2020E
数据来源：
中国银行保险监督管理委员会、瑞士再保险研究院、《中国保险业发展“十三五”规划纲要》
普华永道与中国太保联合发布的《中国保险消费者白皮书》显示，被调查人群人均持有保单从2010年的1.96张，增长至2017年的2.89张，年均增长超5%。
人均保费支出从2010年到2017年平均增速达18%。
（二）四大挑战，亟待破局
经过多年粗放型的发展和无序的市场竞争，传统保险公司面临的经营问题日益凸显。
渠道佣金、管理费用成本高昂，与客户接触频率低发、关系薄弱，保险欺诈手段多样、赔付虚高，代理人队伍管理难、流失率高，这四大挑战导致众多保险公司承保亏损、经营困难，而同时保险客户却对保险公司越发不满。
在挑战面前，保险公司若无法快速破局，将面临互联网、主机厂等跨行业主体的颠覆与冲击，行业变局已开始酝酿。
图1.6保险行业的四大挑战
高成本
低频率
高风险
高流动
~100%
财综产合险成行本业率
1-2次
平户均接每触年的与次客数
>20%
全涉球嫌保欺险诈赔占款比
<50%
寿一险年代留理存人率
1.综合成本率高，盈利困难
2018年，财产险公司平均综合成本率高达100.1%，中小财险公司的更是高达109.0%。
财险承保处于行业性亏损的状态，改变连续8年承保盈利的局面。
财产险公司靠承保盈利越来越困难，与2017年相比，财产险公司2018年综合费用率由39.8%上升至40.7%，上升近1个百分点，直接导致承保亏损。
图1.72017年-2018年财产险公司综合成本率
2017年
2018年
综合赔付率
39.8%
40.7%
综合费用率
59.8%
59.4%
99.6%
100.1%
高综合成本率是由高佣金率和高管理成本造成的。
一方面，财产险公司的佣金率持续攀升，2016年、2017年和
2018年三季度末手续费佣金支出占当年保费收入比例分别为14.54%、17.21%和20.28%。
另一方面，保险公司机构设置上不计成本，“占市场，铺摊子”，从全国到省、市、县，层层设立分支机构，也背上沉重的管理投入包袱。
2.客户接触频率低，关系维持薄弱
与银行不同，保险产品本身为低频交易的金融产品，直接导致传统保险公司平均每年与客户接触仅1-2次。
人身险长期性保单往往在到期或理赔时才会和客户打交道，车险等一年期产品如果不出险一般也不与客户接触，而除货运险以外的其他险种保单基本都不能转让。
良好的客户关系能创造更多价值和利润，如多险种交叉销售、增值服务销售、续保率提升等，而薄弱的客户关系不仅会影响客户价值贡献，还可能引发客户满意度低、产生投诉等负面影响。
对客户而言，购买保险不仅是风险投资，而是为自己和家人购买一份关怀与保障。
如何将保险从产品升级为服务，帮助客户抵御风险、在风险来临时提供及时、安心的保障，继而将保险公司与客户的联系变得更加高频、紧密，将是直接影响公司核心竞争力的关键。
3.保险欺诈比例高，手段专业多样
自保险产生以来，就一直伴随着保险欺诈。
以保图赔或以保获利已成为一些投保人或被保险人的畸形心态，其目的就是通过保险获取额外利益。
保险欺诈的表现形式包括投保人未如实告知、虚构或伪造索赔金额、故意夸大索赔金额、重复索赔等，而保险公司内部和保险中介也存在大量的故意欺诈。
根据国际保险监管者协会（IAIS，InternationalAssociationofInsuranceSupervisors，又称国际保险监督官协会）测算，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈。
而据保守估计，我国车险行业的欺诈渗漏占理赔金额的比例至少达到20%，对应每年损失超过200亿元。
随着信息传播技术的发展，保险欺诈风险日益凸显，并呈现专业化、团伙化等特征。
如何构建科学有效的反欺诈体系，已成为亟需解决的问题。
4.代理人流失率高，招聘管理难
2018年人身险保费中，58.8%是由代理人贡献的，而据初步估算，截至2018年末，国内各类保险中介从业人员接近1200万。
其中，保险公司个人代理人800多万，专业代理机构销售从业人员334万。
但这是一个不断流动变化的群体，数据表明，代理人1年留存率不足50%，个别险企首年流失率甚至高达80%。
代理人的高流动，大大增加了保险公司的管理和招聘成本，还直接影响长期性保险产品的客户体验和关系维护。
而且，高变动容易导致代理人素质参差不齐，存在销售误导、内部欺诈等风险，对保险公司业务的持续性也带来了很多的风险。
二、中国保险科技的发展及应用
当前，保险行业正处于转型的关键时期，高投入的粗放型增长模式已经难以为继，保险科技将成为保险业发展的突破口。
人工智能、大数据、云计算、区块链和物联网等技术逐渐渗透保险的核心业务流程，合力改变着全球和中国的保险业。
保险科技的应用，引起保险业务模式、风控模式和客户体验等方面的变革，帮助保险公司解决经营中的痛点，促进其运营效率的提升和运营成本的下降。
与此同时，政府部门以及资本市场对保险科技的发展也展现出积极的一面，不仅下达各种促进保险科技发展的通知、举办保险科技交流论坛等，更有大量资本投资活跃在保险科技领域。
根据毕马威研究，2018年全球保险科技领域融资共240笔；融资额达55亿美元，较2016年增长超过75%。
图1.82016年-2018年保险科技领域投融资事件
2016年-2018年保险科技领域融资额（亿美元） 2016年-2018年保险科技领域融资数（笔）
17.9
2016年
55.0
2018年
数据来源：
毕马威会计师事务所
203
2016年
240
2018年
全流程嵌入
随着保险科技的深入发展，保险科技的应用逐渐扩展到保险业务的各个环节，包括产品、营销、承保、理赔、运营等。
保险科技应用于保险业务全流程，能在很大程度上解决保险公司面临的痛点，为保险行业的健康发展带来机遇。
嵌入式、互动式、社
交化销售
低成本识别潜在客户
降低代保风险及退
保率
降低人工成本，提升
作业效率
7*24小时服务改善
用户体验
优化服务质量管控
图1.9保险科技在保险业务流程中的应用
产品
营销
承保
理赔
运营
根据场景灵活定制
差异化、精准定价
敏捷快速上线
智能识别客户身份
提升核保自动化程
度和核保效率
识别虚假信息/恶意
行为，降低欺诈渗漏
提升流程自动化程度
提高信息交互实时性
人工智能 大数据 云计算 区块链 物联网
（一）产品环节
保险科技在产品环节的应用主要是基于用户需求与业务场景，通过大数据等技术，实现产品灵活定制与创新。
基于用户的身份信息、生理自然信息、社会关系信息、特征偏好信息、业务活动信息等大数据的处理分析与AI建模，保险公司可以生成客户画像，对客户进行分群，区别需求特征，设计差异化的保险产品与服务，实现精准定价、甚至一人一价。
德国安联财产保险运用机器学习、大数据分析等技术开发了新一代承保定价系统，可根据客群细分与市场环境
实现高度灵活的价格配置，为安联全球多个子公司带来了显著的经营效益提升。
该系统包括四大核心，即通过数据收集与清理建立定价所需的基础数据库，通过复杂的精算与统计模型计算出基础费率，再结合市场定价与客户分层确定面向不同客群的市场价格，最后将定价推向市场并通过持续动态的指标监测不断调整定价。
该系统的风险因子输入超过800个，可支持每日进行一次市场价格调整。
（二）营销环节
保险科技的应用让保险营销环节更精准有效。
通过大数据分析和机器学习技术的应用，可以识别客户潜在需求，实现无人工干预的智能化保险推荐，同时也可帮助保险公司销售人员和代理人更了解客户，推进传统的线下营销向嵌入式、互动式、社交化营销转变，提升销售成功率、降低退保率。
针对精准销售难的痛点，平安人寿进行销售模式变革，推出SAT（社交辅助营销）系统，帮助代理人实现实时连接、高频互动和精准营销。
“S”是基于社交渠道的客户服务与沟通工具，如微信群与朋友圈管理助手，助力代理人高效沟通；“A”是业务办理与销售的移动工具，包括代理人APP和客户APP，可实现即时询报价、移动出单等；“T”是空中坐席，通过电话渠道对意向客户进行及时跟进。
同时，SAT智能营销工具还融合了平安集团人脸识别、OCR、智能推荐、智能派工、LBS和语音交互等领先技术，使各类数据流和信息流均可以客户需求为驱动自动流转，实现全渠道、全链条打通。
2018年，平安人寿SAT智能营销系统触达人数2.2亿人次，互动次数13亿次，配送线索10.8亿条，取得卓著成效。
金融产品
生活服务
图1.10平安人寿SAT（社交辅助营销）
SAT模式
T
S 空中坐席 AA
代理人APP 客户APP
口袋E行销 平安金管家
A
任意门
保险产品
微信圈好友
微信圈好友
代理人
代理人
流量
资产管理产品银行产品
医疗服务
微信圈好友
社交媒体
代理人
留学服务旅游服务
（三）承保环节
核保是保险风控中最重要的环节之一，传统核保流程复杂、审核材料多，但仍难以对风险进行精准量化的评估。
将大数据、人工智能等技术应用于核保全流程，可以实现更快速且有效的核保，帮助保险公司降低风险、提升绩效。
如通过AI赋能，实现对投保材料的自动识别与结构化，提升信息采集效率；通过AI+大数据建模，自动识别高风险客户与异常指标，为核保与定价提供辅助。
泰康保险开发的认知核保系统，将人工智能技术与医学知识、保险业务紧密结合，打造AI体检数据采集引擎和AI核保决策引擎，使核保更便捷，风控更有效。
体检数据采集引擎以客户体检报告影像为输入，自动定位、识别健康数据，依据自然语言和医学语义将其结构化，并自动识别异常体检项目；核保决策引擎构建可解释的算法模型，预测客户健康风险，并且结合投保产品特征评估承保风险，输出核保结论与解释。
该核保系统支持超过10类常见疾病患病风险的预测，准确率近80%，同时也将核保环节人工审核的效率提升超过25%。
图1.11泰康认知核保系统
医学语义分析
OCR文字识别
影像质检分类
数据分析
体检报告
身份材料
投保申请
客户投保资料
数据采集
健康风险评
业务解释输出
核保决策
人提判断取风关险助键审信核息，、
核健保康结风论险预审测核模型
支持10类+
常见疾病患病风险预测
预测准确率~80%人工审核
效率提升25%+
应用效果
（四）理赔环节
“理赔难”、“理赔慢”、“手续繁”历来是保险行业饱受诟病的几大顽疾，也是保险投诉高发的“重灾区”。
随着保险技术的深度应用，保险公司理赔服务正在升级。
不少保险公司的APP、微信公众号都已实现电子化自动理赔，客户只需将原件材料拍照上传到理赔系统，就可以完成索赔支付。
此外，部分险企还推出智能理赔服务，无需人工介入，支持低风险、小额案件全流程自动作业，大幅提升理赔服务效率。
金融壹账通推出的“智能闪赔”，对车险理赔的端到端流程进行了全面的梳理与优化，并应用深度学习算法、大数据挖掘等技术，为保险客户提供极致的智能车理赔服务体验。
“智能闪赔”包括理赔作业全平台，车
物定损、人伤定损、反欺诈等，覆盖从报案调度、查勘定损、核损核价、理算核赔到结案支付的理赔全流程。
该解决方案搭建了覆盖98%市场车型、85%定损配件、96%定损工时等的千万级、地域化数据库，配合一整套反渗漏及反欺诈模型，实现车物定损与人伤定损的自动化。
同时，智能闪赔应用最先进的图片识别技术，提供通过拍照自动识别车辆损失的图片定损工具，将车理赔定损缩短至“秒级”。
目前壹账通智能闪赔解决方案已经与超过20家保险公司合作，得到客户和行业的广泛认可。
图1.12金融壹账通智能闪赔解决方案
拍摄照片
【拍好没】图像智能处理
【什么车】智能定型定件
【哪坏了】部件分割归集
【严重吗】损失程度识别
【多少钱】自动精准定价
【辨真假】智能风险阻断
（五）运营环节
机器人技术、流程自动化、远程音视频技术的成熟及应用，极大地颠覆了传统保险公司朝九晚五、线下和人工为主的运营和服务方式，打破了保险公司经营管理与客户服务的时空限制，使保险公司可以更快速、更全面地响应客户需求、改善用户体验，优化服务质量。
富国生命保险（FukokuMutualLifeInsurance）引入IBM公司的WatsonAI系统（Watson是一种认知技术，可以像人一样思考），采用人工智能取代赔付评估部门
升级会员 