保险智能运营RTOI
保险行业是数据驱动起步较早的行业,自动化运营机制相对比较成熟,但在互联网的冲击之下也面临重大挑战。比如客户对理赔效率要求的提高,对保险统一定价而增加开销的不满,对新型保险的需求增多等等。同时在快变环境中,使用历史数据的精算建模,因无实时数据的及时修正,模型效能也逐步降低。基于RTOI的保险智能运营方案可自动完成个性化保费定价、投核保、理赔理算等保险业务领域,提高产品运营效率与客户满意度。

千人一面
投核保效率低
客户满意度低
未考虑实时变化造成亏损
规则复杂容易出错
相对固定的保价核算模型未考虑用户个性情况,造成保费高昂不具备竞争力
自核率低,人工审核比例仍过高,审核效率降低

理赔慢,保费高昂,购买复杂等因素都造成客户满意度下降
相对固化的模型未考虑实时情况变化,造成产品亏损
投核保规则复杂,僵尸规则、重复规则、错误规则难以梳理。业务与IT沟通不清,出现理解偏差易导致生产事故
      使用RTOI构建多维度的数据生态,不仅使用保险行业内部数据建立精算模型,同时还可对接大量未利用的外部实时数据做综合性的实时决策。通过对用户历史出险情况进行预测分析,进行千人千面的个性化保费核算。以基于大数据的风险等级评估模型,在长期历史数据精算的模型基础上,通实时监控与自适应学习不断完善,提高自核率的同时提高处置效率。实时监测关键指标与外部因素变化,及时调整保险产品营销,实现收益最大化。全自动化理赔审核与赔付计算缩短客户等待时间,提升客户体验。
千人千面
针对每一笔保单申请进行实时个性化保费定价,综合多方面因素为客户提供有针对性报价,提升产品竞争力


极速理赔
可依流程与情形部署理赔理算决策,实现理赔理算的自动化,解决理赔慢问题,提升客户满意度
降低风险
提高自核率
可依流程与情形部署理赔理算决策,实现理赔理算的自动化,解决理赔慢问题,提升客户满意度
及时应对变化
当影响赔付率的关键外部因素发生变化时可对在售产品做出及时处理,如临时调价或下架等,避免造成更大损失
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