保險市場蓬勃發展的同時，“高賠付、低盈利”的現狀不容忽視，居高不下的賠付率直接影響保險業的盈利水平和發展的可持續性，而加強風險管控則是控制賠付率的關鍵。如何通過識別風險及制度化管控，有效控制經營過程中的風險因素，降低整體賠付水平，提高運營效率，是保險公司普遍面臨的難題。

根據國際保險監管者協會測算，全球每年約有20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐，損失金額約800億美元。我國車險欺詐是保險欺詐的重災區，車險欺詐滲漏在保險欺詐中占比高達80%，涉案金額保守估計高達200億元每年。

粗放發展，保險行業風控存在三大痛點

《2019中國保險行業智能風控白皮書》中指出，當前保險行業的風險管控仍處于相對粗放的階段，承保及理賠風險仍然廣泛存在，保險公司控制效果不佳，保險行業風險管控存在三大痛點：

1、欺詐頻發，欺詐手段呈現多樣化、專業化、團體化三大特征。據統計，車險領域欺詐風險集中，車險常見欺詐類型有擺放現場、二次碰撞、故意出險、虛報盜搶、駕駛員酒駕或毒駕調包、重復索賠等30多種，保險公司防不勝防，給保險業造成巨大損失。從交警、醫院尋找案源，然后專業造假或者買斷案件，由專業的物損或者傷殘評定機構出具“鑒定”，以“合法”途徑獲取非法利益。欺詐手段從“個案偶發類”演變為“團伙蓄意類”，比如車險欺詐以傳統修理廠為主體的“配件倒換”、“套用舊件制造事故”等常規方式，轉化為多主體利用維修車輛資源進行拼湊事故、利用高價值二手車故意制造全損事故等方式。

2、依賴人工，成本高效率低。傳統核保和理賠環節需要耗費大量人力物力，以某排名前十的財產險公司為例，僅理賠運營人力就有15000人。據統計，中小財產險公司的人力成本超過15%，是險企管理費用居高不下的重要原因。2019年，FRISS針對全球150多名保險行業專業人士的“保險欺詐調查報告”顯示，有67%的保險公司仍需通過“工作人員的經驗”、45%的公司仍需依靠“理算員的直覺”來檢測欺詐案件和識別高風險客戶。隨著保險業務的不斷擴展以及科技的進步，保險欺詐滲漏手段不斷翻新，僅依靠工作人員的工作經驗已難以解決欺詐問題。

3、信息割裂，風控效果不佳。保險公司采集客戶信息的手段單一，大部分風控信息通過面對面的人工溝通獲得，在保險經營管理活動中，承保、理賠等各個環節的數據之間缺少必要的邏輯圖譜搭建與交叉校驗，導致保險公司無法對客戶進行全面、有效的風險管理。而且，廣大中小保險公司內部的核心業務系統、銷售支撐系統、CRM系統等數據至今仍未能打通，各省分公司、機構之間也不能充分共享數據，導致對客戶的風險控制困難。此外，各個保險公司之間，行業協會與險企之間的數據共享困難也被認為是困擾各大保險公司風險管控的一大議題。

科技與產業深度融合，保險風控進入智能風控3.0階段

白皮書將我國保險行業的風險管控發展歷程劃分為三個階段，即傳統風控階段、數字風控階段和智能風控階段。三個階段分別對應以下特征：

2012年以前，保險行業主要依靠人工審核與經驗判斷潛在風險，稱之為“傳統風控階段”。

2012年-2017年，隨著電子化、互聯網等技術的普及，保險行業進入了“數字風控階段”，保險公司通過設置簡單規則與事后稽查進行風險管控。

2018年以來，隨著保險科技與保險行業的深度融合，保險行業開始進入“智能風控階段”。深度應用人工智能、大數據、區塊鏈和物聯網等技術，實現智能預警和多維核驗。

智能風控管理的核心是基于智能算法，運用合適技術，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、全面有效地實施各業務環節的風險識別、風險評估、風險預警和風險處理等。

智能風控改變了過去以合規、滿足監管要求為導向的風險管理模式，強調用保險科技降低風險管理成本、提升客戶體驗、優化風控效能。相對于傳統風控手段，智能風控優勢明顯。

第一，智能風控擁有海量風險規則支持風險篩查，全面覆蓋人工篩查容易遺漏的細小風險規則；

第二，針對高風險案件環節，設置風險預警方案及時預警，防止風險向后流轉；

第三，為應對客戶對風險管控的不同要求，可靈活修改及配置引擎規則中把握風控程度的閾值，實現個性化風險管控；

第四，根據案件調查結果反饋及多維數據輸入，機器可不斷學習進化與迭代，提升風控精度，并應對不斷新增的風險類別。

目前保險公司產業鏈的各參與方都已經不同程度地介入到保險智能風控的相關領域。監管機構、保險公司、行業第三方機構都開始投入巨大資源，在客戶風險評價、理賠反欺詐等方面做出積極嘗試，幫助保險行業加快推進風控的智能化轉型升級。

保險風控走向數字化、立體化、前置化、智能化

隨著人工智能、大數據、云計算和區塊鏈等技術的不斷成熟和廣泛應用，各大保險公司和行業第三方的風控手段也越來越先進。保險科技公司利用海量多維數據建模，以及圖像識別、情緒識別等人工智能技術實現智能風險評估、風險預測、風險定價和風險監控等，為保險行業實現智能風控作出了許多探索。

白皮書認為保險行業風險管控將向數字化、立體化、前置化和智能化四個方向發展，進入全面智能風控時代。

一）風險管控的數字化趨勢。保險風控的數字化主要包括兩個方面，即建立標準風控基礎數據庫和優化風控規則與模型。通過內外部數據的整合與對接，建立客戶風險與信息庫，可幫助保險公司實現自動、精準核保。理賠環節的定損與核賠，則依賴于理賠標準的建立，如車型庫、配件庫、維修工時庫、藥品庫、醫院庫等，對各類賠付設定標準以減少滲漏和欺詐。除了外部數據與標準數據的建立，對于客戶數據、案件數據等的收集和管理也是風險管控的關鍵。通過客戶自助填寫、點選，線上授權采集等方式獲取數據，代替傳統的手工填錄，可有效提升數據的標準化。

在不斷完善基礎數據庫建設及歷史數據庫清理的基礎上，保險公司可以運用大數據分析、機器學習及深度學習等技術，建立風險管控與預警模型，推動風險管理的自動化。通過人工經驗輸入+統計學算法解析相結合的方式，可以從數據中挖掘出風險因子，并搭建風險評估與預警模型，再通過落地應用與反饋，持續推動模型的自我迭代與優化。

二）風險管控的立體化趨勢。由于欺詐方式的多樣化、專業化和復雜化，保險行業單個部門或單個公司的數據對復雜的欺詐、滲漏已無法有效管控，保險風險管控的立體化將是應對日益復雜的保險風險的重要趨勢。而隨著移動互聯網、信息數據技術的發展，個人信息的能見度越來越高、顆粒度越來越細，保險公司通過合規手段獲得和分析個人健康、行為、信用等數據將更加容易，利用地圖、車輛、運動等跨行業的數據進行風險管控也成為可能。建立多維、立體、開放的風險分析與監測體系，形成監管機構、行業協會、保險公司、中介機構及非保險企業等多方共同參與的風控機制，逐漸成為國內外業界的共識。

三）風險管控的前置化趨勢。隨著數據獲取維度的拓展以及前沿技術的應用，保險公司可以提前預防和控制相關風險的發生，以降低風險所帶來的損失，從而降低賠付，將風險管理由被動向主動，由事后向前置發展。在財產險領域，保險公司可基于物聯網和大數據分析等進行大災預警，或通過規范和引導用戶駕駛習慣降低車險賠付；在人身險領域，保險公司能夠利用可穿戴設備幫助用戶監測健康水平，引導其形成良好的生活習慣，進行疾病預防控制，并最終降低賠付。而在內部管理方面，保險公司也可通過完善的代理人管理機制，防控銷售誤導、內部欺詐等風險的發生。

四）風險管控的智能化趨勢人工智能的出現，使得機器替代人類進行高精度的自動化作業成為可能。而基于圖片識別、生物識別、情緒識別等人工智能技術，以及區塊鏈技術的創新應用，保險的風險管控將更加智能化。風險預警和風險管理的方法手段，逐步由“純人工”向“智能規則”演變，機器學習和深度學習的深入應用，使風險識別的精準度更高、更有效。

責任編輯：韓希宇