近年來，我國財產保險行業發展欣欣向榮，作為財產保險業第一大支柱險種的機動車輛保險卻一直面臨著窘境。行業增收不增利，車險保費快速增長，車險利潤卻一直舉步維艱，其利潤貢獻度與保費業務占比嚴重錯配，直接影響到經營車險業務的保險主體的健康經營與可持續發展。如何挖掘車險業務經營中的潛力，在目前商業車險改革進一步深化的行業背景下，進一步加強車險理賠環節的風險管理，運用前沿的技術,通過智能化、模型化來提高保險公司傳統的車險理賠風控管理（反欺詐）的綜合能力，將是目前理賠風險管理的發展的大趨勢。
傳統車險理賠風控管理的缺點
傳統的車險理賠風控管理基本上全都依賴于理賠人員積累的經驗，主要涉及查勘定損、核價核損這兩個核心理賠環節上的相關人員。
保險公司的查勘定損人員在車險案件完成接報案后即第一時間介入，以核實案件事故的真實性并進行合理定損為主要工作。從目前的實踐分析，多數保險公司的查勘定損人員的專業技能缺失并且經驗相對不夠充分，對車險欺詐類案件的有效識別和快速處理能力較弱；另外，有少數具備豐富經驗的查勘定損人員在職業操守方面問題頻發，對可疑高風險視而不見，對虛假案件放任自流，更有甚者，內外勾結，人為擴大案件損失，導致保險公司以及被保險人的合法權益受到侵害。
保險公司的核價核損人員負責對定損上報的零配件、工時費等進行審核。核損與定損職能的分離、人員的分離有利于降低定損核損人員勾結的幾率，但如若前序查勘定損環節風控能力的缺失則會降低核損員的風險判別能力，這種流程上的缺陷無疑對保險公司風險管控的能力起到了較大的負面影響。
通過上述分析，可以發現傳統車險理賠的人工經驗對于風險管控的作用十分有限，而且伴隨著車險業務的不斷增長，以及車險理賠欺詐手段的不斷翻新，大部分的保險公司都正在逐漸摒棄低效的傳統理賠風險管控手段，引進先進的技術手段，向更高效的智能化、模型化風控升級。
智能化的車險理賠風控管理的應用
伴隨著科技發展的日新月異，越來越多之前未應用到車險理賠風控領域的技術都不斷的被引入，包括物聯網技術、大數據技術、人工智能技術等，幫助傳統的車險理賠風控管理向智能化、模型化轉型升級。
智能化的車險理賠風控管理，核心是指車險理賠風控系統基于智能算法，運用合適的先進技術，以“電腦”協助“人腦”自動進行一系列風險管控操作，從而準確、快速、無死角地實現車險理賠各環節的風險識別、風險評估、風險預警、風險處理等風險管控措施。
智能化車險理賠風控相較于傳統車險理賠風控有著明顯的優勢，主要表現為：
首先，借助于大數據技術，通過整合和豐富理賠流系統中的海量風險規則，構建規則引擎，快速支持風險系統全面篩查。規則引擎的運用不受理賠風控人員主觀因素的制約，有助于捕捉到人工篩查時易于疏漏的分散型風險點。目前主要有凱泰銘科技、德聯易控等技術型公司是采用規則化的模式開發智能化的理賠風控管理系統。
其次，基于人工智能的機器學習能力，針對可疑風險案件，不斷通過豐富多維度的風險變量進行系統自我訓練，幫助理賠風控系統設置風險預警方案，及時預警，阻斷風險向后滲透，這是人工風控無法做到的。后續可以通過運用先進模型的持續自主學習能力，實現車險理賠流程的個性化風險模型管控，通過對出險客戶的風險臉譜畫像，為不同的出險客戶定制不同的理賠處理方案，滿足客戶多樣性的理賠需求。
模型化是智能理賠風險管控的發展趨勢
基于目前的行業觀察發現，智能化系統應用的初期，大都使用的是規則化的風控管理模式，需要建立成百上千的規則引擎。但伴隨著車險理賠業務復雜度的不斷提升，規則化風控管理模式的劣勢也不斷顯現，具體如下：
首先，海量規則的建立需要投入巨大的人力成本，是個需要堆積人力的苦活累活。隨著規則的不斷豐富，再發掘、新增一條規則的難度與投入將呈現出幾何級數的上升，將耗費過多的人力資源；
其次，規則引擎缺乏自我學習能力，無法針對新出現的欺詐案件形式進行自動更新，拓展速度相對滯后，引擎中的規則一旦被理賠欺詐分子得知后，規則引擎的風控效果則迅速失效；
最后，引擎的規則主要來源于保險公司理賠一線業務人員的持續搜集，隨著規則的不斷增加、完善，外部第三方公司起到的作用將被不斷弱化，目前在美國，就有不少保險公司是自行維護理賠風控管理的相應規則。
而模型化的智能風控系統則可以更充分的依托于大數據機器的自我學習能力，應用海量、多維的數據源與先進的模型算法和數據挖掘技術，并在業務實踐中可以向下兼容規則化的風控體系，更智能的去構建合適的車險理賠綜合風控管理系統。
同時，隨著時間的累積，使用機器學習算法的風控模型可以從車險理賠風控人員的行為中持續學習到越來越豐富的欺詐判斷風險特征，使得風控識別能力更加精準有效，邊際成本也將大幅下降。
目前多數車險產業鏈的相關經營主體都已經介入到智能車險理賠風控管理的相關領域，部分技術能力較強的公司（如麥亞信）已經開始嘗試將智能理賠風控系統從規則化向模型化進行迭代升級。
在保險公司層面，多家排名靠前的保險公司都在智能車險理賠風險管控的模型化轉型上持續投入資源，積累起了較豐富的實踐經驗，并運用理賠反欺詐模型，將車險理賠案件按風險分類從而實現差別化理賠，進一步提高了索賠客戶的用戶體驗。
在第三方技術公司層面，多數技術公司都已經投入了巨大的資源，在客戶風險評分、理賠反欺詐、關聯網絡應用、機器學習等方面做出積極嘗試，幫助保險行業加快推進車險理賠風控管理的智能化轉型升級。
伴隨技術的不斷進步，從規則化向模型化的升級是智能化理賠風控管理發展的必然趨勢，車險理賠風控產業鏈上的相關主體需要更加積極的進行能力儲備，規劃面向未來的智能化車險理賠風控管理發展戰略。
【轉自：中國保險網·中保網 作者：田泖 如有侵權，請聯系刪除】
400-116-1960