北京现代销量连续4年下滑！

　　2）“双核心”演进（并联模式）

　　进入到“互联网+”的时代，保险业务模式已经转变为“线下+线上”的混合业务，传统核心已不能完全满足互联网渠道的海量数据的处理，高频、碎片化的互联网业务需要更灵活、扩展性更好的架构。

　　同时，保险公司这类金融服务企业，由于风险控制、管理控制等运营要求，管理产品和保单的核心保险系统，以及财务资金管理等面向内部运营后台系统的系统架构，在短期内还难以彻底改变为互联网架构。

　　因此，可以看到目前市场上大多传统险企，很多在采用“传统核心+互联网核心/电商核心”的双核心架构，其 IT 架构也过渡到“集中式+分布式”的“双模混合”架构。

　　采用敏态的互联网技术架构，建立一个独立于传统核心之外的“分布式互联网核心”，实现在不影响传统核心业务的情况下，快速搭建互联网业务核心承载能力，将大量新型互联网需求由“互联网核心”来承载，降低对传统核心的压力。

　　3）数据中台与保险核心的“闭环协作与赋能”

　　保险核心需要提供强大的客户细分、智能化营销支持和客户关系管理的能力，以利于合理确定产品和服务的价格、判断客户首选渠道、部署适用营销方式等。

　　同时保险核心需要建立起客户管理和保险标的物相关联的集成风险监测能力，联通大量风险孤岛，全面、实时监测风险隐患，通过风控模型和物联网传感器，及时预测潜在风险，有效拦截风险事件，确保公司稳健经营。

　　所以保险核心范围需要围绕着保险数据的管理、保险交易的推进和安全的管控来进行详细规划。未来保险核心系统的产品形态会如下所示，围绕着数据采集、实时数据服务、全局风控的需求，驱动保险的交易流程：
 

核保与理赔中，能缩减业务流程或节点的核心基础是风控，能通过数智能力进行风险识别、反欺诈，就能大幅提高业务效能，降低运营成本。保险的反欺诈场景中，团伙作案最难预防和发现，应用大数据+智能算法的黑团伙挖掘技术，在一定程度上可以做到核赔阶段的拦截。

　　例如，借鉴 look-alike 算法（look-alike 算法是计算广告中经常用来进行相似人群扩展的一类算法，通常被用在广告投放领域）黑种子挖掘，基于给定的黑种子，对其他团伙成员进行召回和风险排序，找到与这些黑种子关联的其他风险节点，达到提升团伙覆盖的目的。

　　欺诈场景中，很多欺诈者之间同样也存在类似的关系，欺诈者在欺诈前后跟团伙其他成员之间可能也会存在一定的关系关联。但是在业务场景中，我们只可能拿到一部分黑节点，比如受害人在被欺诈之后进行报案，这个时候我们可以获取交易的被动方（收款方）作为黑节点。

　　但是存在这样两种情况：有些受害人在被欺诈之后没有及时报案，这些隐案涉及的节点无法加入黑种子节点中；此外还存在一类中介节点，这些人通过某些方式，遥控指挥欺诈团伙，这种中介节点也无法加入到黑种子节点中。但同时类似 look-alike 算法可以实现黑种子节点的增益，进而发现欺诈团伙之间的关系。

　　示意：某保险产品的骗赔执行结果
 

4、核保与理赔

　　传统保险痛点： 1）过去人工办理核保、理赔等流程存在时效性差、准确性不足的问题。而用户在保险服务中对核保、理赔等环节的时效性和准确性较为敏感，每年保险消费投诉中有很大一部分来自于核损金额争议、理赔慢等，低效率的人工服务影响客户体验。

　　2）车险理赔环节中，保险公司无法全流程追踪，“跑冒滴漏”现象严重，赔付虚增明显。

　　保险科技赋能：核心在于降低人工干预比例，建立7×24 线上平台使保险展业摆脱时间、空间的限制，做到对客户需求实时响应。通过技术替代大量人工重复劳动，通过电子化减少纸质文档再录入过程中容易出现的信息不准确或缺失等问题，可以有效的降低业务操作类风险、提高运营效率。

　　此外，应用深度学习图像识别检测技术，运用 AI 识别出险案件、判断财产损失，迅速给出准确的定损结果和修理建议，进行智能定损、智能理赔等，将有效改善“跑冒滴漏”问题。

　　此外，通过 AI 文档相机，在线对客户提交理赔材料进行智能化审核，对模糊、缺章、缺签字、关键凭证缺失进行在线提醒和处理，避免客户提交后审核让客户做二次补充，大幅提升在线交互业务效率。

　　示例： AI 文档相机提高报案材料质量

（编辑：信阳站长网）

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