保险索赔

建立完善的风险防范体系
更新时间:2019-11-01 17:27 浏览:96 关闭窗口 打印此页

  通过大数据分析平台,接入客户通过社交网络、电子商务、终端媒介等产生的非机构化数据,能够构建客户360度全方位视图。

  代理人信用评价体系业务框架以代理人的基本信息、业务能力、品质信用指标及专业化经营指标等量化评分,评价代理人的销售信用和业务品质水平,计算出营销员总的信用评分。信用评价体系适用于个人代理及收展人员,银行代理人员,电话销售人员及续期服务人员,助力完善销售人员业务品质管理和专业化水平评价机制,树立诚实、信用、合规、专业的销售文化。

  大数据分析平台具备模型管理、疑点管理、流程管理、监测预警能力。并应具备强大的数据整合、灵活的指标定义与运算、丰富的审计分析建模支撑、审计结果发布与共享功能。

  大数据能增强企业内部的透明度,使企业上下级之间的信息流通更通畅;同时,可基于大数据优化企业内部的各种流程,提高企业运作效率。

  1)大型保险企业加快跨界融合,场景保险、产品捆绑销售激发了更多客户需求。

  销售流程是保险公司整个经营管理流程的重要组成部分,通过数据营销思维的转变实现保险销售流程转型,是各保险公司面临的主要难题之一。

  近年来,大数据技术推动了保险行业的重大变革,保险业发展迅猛,呈现出新的变化趋势:

  借助大数据分析平台,通过对形式多样的用户数据(消费数据、浏览记录、购买路径)进行挖掘、追踪、分析,以提升精准营销水平。

  大数据应用在分析客户行为数据的基础上,可提供综合理财服务、生活消费服务、社交服务等功能,构建保险客户圈,形成以保险带动综合金融的服务体系。

  建议:设置公司及管控组织,设立跨部门的客户数据管控组织,增强客户信息的管控能力。

  建议:建立质量管理体系,制定数据质量管理策略及流程,定时统计分析数据质量,以利于数据质量的逐步提升。返回搜狐,查看更多

  在我国经济步入调整期的宏观背景下,保险业如何进行数字化转型,降低负债端成本,守住流动性、区域性、系统性风险底线,关系到每家险企的命运。在吉贝克董事长刘世平博士主编的《大数据在金融行业实用案例剖析:系列之三》中,由吉贝克副总裁兼银行保险事业群总经理翟国峰主笔的《保险行业大数据应用及思考》一文,介绍了大数据时代的保险行业新趋势,行业大数据应用领域及场景,大数据深度建设的难点分析等内容,为保险行业大数据应用带来前瞻、务实的思考。

  智能审计通过调集被审计对象的业务数据,进行连续、全面的分析,及时发现被审计对象存在的问题、疑点和异常,评估被审计对象的风险状况,为现场审计提供线索和资料,为制定审计计划提供支持。智能审计利用大数据技术进行推理与预测,实现保险企业的自身免疫。

  险企应构建“自助+AI智能客服+人工”相结合、“人机互动”和“人人互动”相结合的立体化服务网络,加快智慧客服建设。

  大数据分析平台能够通过分布式计算提高交易性能,海量数据处理能力能简化运行与管理。

  反欺诈风险行为模型包括欺诈行为侦测模型、异常行为侦测模型、关联性分析模型三种。通过模型预测与管理,反欺诈具备理赔档案分析、实现行为建模及自动化的持续完善与优化功能。

  2)客户体验不断提升,客户要求越来越高。多渠道协同的保险销售方式正脱颖而出,标准渠道和电子渠道的协同已成为必备条件。

  大数据分析能够帮助险企了解客户的自然属性和行为属性,结合客户行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债状况,建立完善的风险防范体系。

  客户画像及精准营销的应用流程是:潜在人群→新用户→激活用户→成熟用户→衰退客户→重新激活→成熟客户。客户画像及精准营销主要应用于潜在客户挖掘和既得客户维护上。潜在客户挖掘应用通过客户画像及精准营销可解决“我的客户在哪里”,“怎么变成我的客户”等问题。在既得客户维护上,通过客户画像及精准营销应用可解决“如何培养高价值用户”,“怎么让客户变成用户”,“如何延长生命周期”,“如何挽回客户”等问题。

  4)监管压力越来越大,保险公司可利用在合规性上的投资来提高竞争优势。保险公司需充分利用低成本渠道及高竞争力的销售策略来实现较低的成本收入比。

  保险公司可充分利用社交媒体、数字营销、分析引擎、客制化、移动技术了解客户及市场的演变并获得创新的体验;通过明确可行的向数字化金融发展的路径,以新技术为客户提供更多潜在解决方案、增值服务等金融产品及生活服务。

  基于融合数据的保险两核风控应用,对投保人的风险评估服务包括三类产品:敏感信息核验、风险分值评估、风险变化探针。保前敏感信息核验是通过实名制核验、联系人核验、用户证件核验、常住信息核验,核实客户信息的真实性,对风险进行初步的判断;保前风险分值评估是根据不同应用场景,确定各场景风险控制要求,指定客户风险等级,输出适用于各场景的“五唯一高”风险分值评估模型;保后风险变化探针是提供风险情况动态监控,当行为指标数值出现较大偏差时,提供风险预警,主动推送风险信息。

  通过海量数据分析,在精算基础上加入更多定价因素,针对客户自身的特定风险来调整定价,达到多赢目的。

  大数据分析平台能够获取客户的反馈信息,及时获取客户需求,进行深入分析,对产品进行合理设置。

  建议:在考核体系中增加跟客户质量相关的考核内容,以便提高业务员对于客户信息收集的意识。

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