信数活动 | 智能决策加速保险数字化转型 信数出席第三届互联网保险峰会(附资料下载)
发表时间:2018-07-24 10:38作者:信数金服



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7月20日,由上海西垚商务咨询主办的FEA第三届互联网保险峰会在上海万豪大酒店成功举办,上海信数金融信息服务有限公司副总经理朱伟受邀参加本次峰会,并做了《拥抱数字化转型——数据驱动赋能保险智能化运营》的主题演讲,阐述信数如何以数据驱动和智能决策,赋能智慧保险行业。



不只“概念车”,还有“量产车”




演讲开始,朱伟提到:第一,技术在未来保险科技市场中的重要性会越来越大,我们作为保险科技公司很受鼓舞;第二,智能保险大部分其实很多还只是“概念车”,可能大家会觉得还比较遥远。所以我们今天分享的大部分会是“量产车”,会着重分享一些信数在保险、金融领域已经做的面向保险数字化的实践和应用,同时也会介绍信数如何利用数据驱动和机器学习打造智能保险的“概念车”。



信数的明策智能决策引擎能做什么?



在信数的客户里,Swiss Re(瑞士再保险公司)用信数的明策智能决策引擎做自动化投保、核保审核;拥有4万名员工的全球第三保险经纪公司韦莱韬悦集团用信数的明策智能决策引擎做自动化审核和智能化产品匹配推荐;国内的弘康人寿,用信数的明策智能决策引擎管理多渠道产品销售时的自动化投核保、保全、报价和理赔;Onlife业务用信数的明策智能决策引擎为寿险公司会员提供个性化健康管理方案;而像银行互金领域,Paypal用信数的明策智能决策引擎进行反欺诈的规则自动化判断


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数字化、敏捷化、智能化



目前保险行业解决方案数字化、敏捷化占大头,而智能化占得比较少。而信数的数字化解决方案可以帮助客户实现保险全价值链数据驱敏捷化解决方案可以快速响应变化并及时做出调整,朱伟举例了现在保险新产品上线的流程,很多规则首先需要精算师做出来,再经过投保、核保师梳理,最后再开发系统里面去,这个过程可能需要一个月、三个月,而信数的明策智能决策引擎可以实现快速上线新产品、客户体验的快速响应;最后,智能化解决方案可以利用大数据机器学习技术做出科学实时决策

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保险行业的普遍需求





01

如何构建智能决策中枢,无论线上线下销售,

都能实时对客户的投保需求做出响应



信数将原本分散在不同业务软件系统中的投核保、保费计算、理赔等决策规则剥离,统一纳入明策智能决策引擎中规范化管理,消除决策孤岛。不仅易于敏捷快速的更新维护,更可形成宝贵的决策资产财富。目前保险销售渠道很多,线上线下都有,朱伟提到一位客户有5000个坐席,都分散在各个银行里面,而银行系统是没法对接到规则库的,针对这个情况,信数的开发了离线嵌入决策组件,即使是脱机,只要鼠标点一下发布组件,组件就自动嵌入到了脱机环境。

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02

如何缩短新产品的上线周期

以月为单位,加速到以周为单位



第一,信数建立了直接由业务运营人员参与管理的敏捷化决策管理平台,由业务人员直接配置规则;第二,有效管理通用规则/个性规则,缩短产品上线周期。目前90%的规则都是通用规则,可以直接通过复制、继承、引用等方法,方法管理好这些规则,大大缩短产品开发周期。

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03

如何提高投核保师的工作效率,

方便快捷的管理投核保规则/反射式问卷/费率表等



保险行业目前典型的规则分类有:校验类/准入类规则、反射式问卷、体测评点/决策矩阵、费率表。这些信数的明策智能决策引擎都有现成的规则模板,可以在系统里面直接使用,系统里面有个红笔功能,点两个字段就可以自动生成规则,无需代码维护投核保校验类规则。

将问卷进行了流程化设计,问卷模块可以帮助核保师快速的构建反射式问卷;支持批量导入体测评点表,快速构建体测评点决策矩阵;支持批量导入体测评点表,快速构建体测评点决策矩阵,评点表直接导入即可生成规则;支持一键导入/更新费率表,快速维护报价体系。


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04

如何缩短项目实施周期,

使IT项目能快速转化为业务价值



朱伟提到核心系统也好,外部销售系统也好,其实都是系统实施的问题,完全可以通过标准化实施模板缩短项目实施周期。

第一个模板就是规则模板,保险规则相似程度高,不同公司的规则相似程度在80%以上,在模板的基础上修改和优化,可大大缩短项目实施周期。

第二个就是部署模板,支持本地部署/云部署,可以根据客户需求选择部署方式;虚拟化技术/Docker技术,可实现可视化一键安装部署;支持主流公有云,无论AWS/微软/阿里/腾讯/华为/金山,都支持快速导入镜像。

第三个就是接口模板,可实现在线调用,嵌入式调用,无缝对接主流核心系统。



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05

如何用大数据、机器学习技术,

帮助精算师更好的开发模型、开发产品



这个就是“概念车”的部分,但这个概念车离我们并不遥远。通过数据驱动,以机器学习算法辅助精算师建立更完善的模型,这一技术已经嵌入在智能决策平台中,并在很多领域使用。主要通过三个步骤实现:第一,通过样本数据识别关键变量;第二,自动生成策略;第三,策略绩效评估。整个闭环基于历史数据进行机器学习,及时识别和生成新型业务策略,使保险产品运营决策更加迅捷和精细化。



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助力加速保险数字化转型



信数的愿景是以智能决策帮助保险行业实现全价值数据管理。朱伟表示,信数将从三个方向帮助客户达成此愿景:第一方面,数据管理。不管是最简单的自动投核保决策,还是“最高级概念车”的机器学习,其实最关键的还是前端数据,有数据才有一切。第二方面,智能决策。决定智能决策的,一半是决策平台,另一半就是机器学习,加上了机器学习的翅膀,智能决策才能够起飞;第三方面,敏捷洞察,这是信数所强调的。规则的运营情况、每天的运营情况都需要做非常精细的可视化分析,才能知道规则是否在健康的在运行,并且能够做到及时发现问题。总的来说信数将帮助客户实现数据治理、智能决策、敏捷洞察的业务闭环,助力加速保险全面数字化转型。



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文章分类: 公司新闻
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