車險理賠員遇上新科技:“三車迴圈撞”假象現形記

“從客戶角度看,比如我們有項‘信任賠’的服務,即根據客戶駕駛習慣、交通違章、車輛出險次數、車輛維修記錄、消費信用等內外部資料,進行建模智慧畫像評分,授予一定的信任額度。如果是在授信理賠信任額度範圍內的單方小額事故,客戶既不用打電話,也不用到維修點,直接通過手機APP或微信小程式進行定損,拍一兩張出險照片,進行人臉識別驗證,等待兩三分鐘理賠款就能到賬。”丁寶剛續稱。

車險理賠員遇上新科技:“三車迴圈撞”假象現形記

圖/宋文輝 攝

7月9日,平安產險北京分公司車險意健險理賠部區域經理丁寶剛又在忙碌著。作為一名理賠人員,他的工作需要第一時間趕往事故現場,有時危險係數也不低。

每當遇到大雨和冰雹等天氣時,丁寶剛的工作便格外忙碌。“一次,北京通州局地出現大雨和冰雹,當晚我們的車險理賠報案激增到2000多筆。為此,七八個理賠人員兩週連軸轉地工作,每天早上8點多些開始工作,直到夜裡將近11點才能下班,終於妥善處理好這些報案。”丁寶剛對21世紀經濟報道記者介紹稱,“我們在現場一邊拍照定損,一邊接聽電話,有時真恨不得自己能有三頭六臂。”

“大家都希望在最短的時間內解決問題。現在隨著新技術的運用,無論是對我們,還是對客戶而言,車險理賠都便捷了許多。我從業7年時間,感覺不斷在重新整理自己的知識體系,尤其是這幾年,希望新技術能夠更廣泛地運用於車險理賠中。”丁寶剛表示。

誠然,科技正在賦能保險業。

“希望新技術更廣泛運用於車險理賠”

21世紀經濟報道記者在採訪中瞭解到,傳統車險理賠,客戶至少需要經歷報案、查勘、定損、核賠、理算、支付6個環節。其間,需要接觸理賠人員最少4名,至少先後撥打7次電話,案均結案週期更是長達13天。可見其手續繁瑣,流程複雜,由此引發的賠付時效長的投訴佔比高達54.7%。傳統理賠服務過於依賴PC端,現場作業依賴於字筆記錄,無法適用大批量案件操作。

國務院發展研究中心金融研究所教授朱儁生對21世紀經濟報道記者表示,“傳統車險理賠時限遭詬病較多,原來時限較長,現在由於科技的進步,以及監管部門對車險理賠服務質量的關注,已有明顯改善。從全國範圍看,各地處理時長差異較大,有的地方短一些,有的地方長一些;6個環節不完全是客戶直接面對理賠人員,有的是後臺在處理,比如理算、支付環節;理賠時效與損失程度,以及有無人身傷害有關;理賠時效反映保險公司的績效和品質,除保險公司自身因素外,還有外部因素影響,比如4S店的財務結算流程,客戶基於下一期保費的考慮等。”

正因如此,朱儁生指出,“目前,保險科技運用主要集中在銷售環節,其實整個運營管理全流程都需要加大科技運用的力度。通過科技運用提高理賠效率,是提升保險服務品質十分重要的方面。”

誠然,“新技術的運用不僅提高了理賠人員的工作效率,也改善了客戶的理賠體驗。”丁寶剛坦言。

丁寶剛介紹,“在傳統車險理賠中,先是坐席客服接聽報案電話,然後理賠人員PC端調取資訊,再到現場用制式相機拍照取證。現在客戶報案入口很多,手機APP、微信小程式都可以,理賠人員也可以通過手機上的工作系統定損,比如可以自動識別駕駛本號、車架號等,不再依賴於字筆記錄。再如,可以自動識別零部件損壞程度,要修還是換, 附帶相應維修價格。”

“從客戶角度看,比如我們有項‘信任賠’的服務,即根據客戶駕駛習慣、交通違章、車輛出險次數、車輛維修記錄、消費信用等內外部資料,進行建模智慧畫像評分,授予一定的車險理賠信任額度。如果是在授信理賠信任額度範圍內的單方小額事故,客戶既不用打電話,也不用到維修點,直接通過手機APP或微信小程式進行定損,拍一兩張出險照片,進行人臉識別驗證,等待兩三分鐘理賠款就能到賬。”丁寶剛續稱。

平安產險提供的資料顯示,其單方無人傷案件傳統時效10.59天,“信任賠”平均時效188秒。使用“信任賠”後,使用者體驗指數NPS(淨推薦值)達89%,高於傳統車險理賠NPS的75.85%;結案率達100%, 平均結案時效為2.16分鐘 ,高於單方事故案件10天結案時長。

朱儁生認為,保險公司通過基於影象識別的智慧化保險定損以及基於人工智慧的數字化核賠理賠新模式,可以提升保險理賠的效率與質量。一方面,保險公司可以利用影象處理、資料探勘技術等對被保險人或其標的發生的事故進行自動化的分析,通過比對類似案例,細分損失型別,對歷史資料進行分析建模,實現對各個理賠申請的評分,可以降低人力成本,提升效率。另一方面,保險公司可以運用人工智慧輔助理賠理算。

科技手段防範欺詐風險

保險公司越來越豐富的產品和服務,在滿足客戶需求的同時,也增加了理賠的案件量。問題隨之而來,如何防範花樣百出的保險詐騙?

中國保險學會與金融壹賬通聯合釋出的《2019年中國保險行業智慧風控白皮書》顯示,保險領域欺詐比例高,手段多樣難以防範,全球每年約有20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐,我國車險領域欺詐滲漏比例約達20%。

2018年4月,為維護保險消費者的合法權益,提升保險業欺詐風險管理的科學性和有效性,促進保險業健康可持續發展及社會誠信體系的構建,原保監會曾印發《反保險欺詐指引》,旨在構建保險行業欺詐風險管理規範和技術標準,進一步防範和化解保險欺詐風險。

一位財產險公司車險業務負責人對21世紀經濟報道記者表示,目前,車險理賠面臨的風險主要分為定損風險、欺詐風險、合約風險三大類,表現形式主要為重複或超額投保和索賠,不實告知,偽造損失、偽造投保和出險時間,誇大或擴大損失,修換標準及尺度不一。

在此背景下,利用大資料和人工智慧技術,在核賠環節進行風險識別,提高保險反欺詐能力,成為不少保險公司的選擇。

例如,2019年4月,平安產險通過IFD智慧欺詐偵測系統、智慧審計系統、智慧調查系統結合,發現了維修廠員工多次利用自身車輛故意拼湊車險事故騙取保險金。在組織證據鏈條後,平安產險選擇報案,最終將其繩之以法。

具體而言,2015年至2018年三年間,某修理廠員工利用自己馬自達轎車多次與私家車發生碰撞,通過IFD社交網路分析系統自動織網,平安產險發現馬自達轎車與沃爾沃轎車發生碰撞後,沃爾沃再次碰撞現代轎車。一年後現代再次碰撞馬自達,形成了三車碰撞迴圈,通過IFD網路分析,上述情況存在此網路共計12臺轎車。通過車輛、人員、修理廠屬性分析得知,相關人員為某修理廠員工及其家屬,依據智慧調查系統規則部署,對這些人所有歷史案件跑批,確認車輛損傷情況屬同一作案型別即低端撞高階,通過智慧審計系統資料跑批,確認這些人拼湊主要以高階車左/右前角碰撞低端車單側損失,製造道路強制併線事故。

平安產險提供的資料顯示,其通過智慧規則、模型累計識別風險案件43萬筆,打擊欺詐案件超過75000筆,實現智慧欺詐減損26億元。智慧審計查殺風險修理廠397家,第三方149個,欺詐團伙406個,其中移交司法244人,追回金額2087.9萬餘元。

朱儁生表示,大資料技術可精確識別理賠中可能的欺詐模式、理賠人欺詐行為以及可能存在的欺詐網路,提升反欺詐績效,降低理賠風險。通過基於大資料和人工智慧的保險反欺詐以及基於區塊鏈的風險管理與合規管理,提高保險反欺詐的有效性,降低道德風險和保險欺詐,提升保險公司風險控制水平,實現共贏。

(編輯:李伊琳)

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