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徐瀚:想把好产品持续卖给对的人 一定要关注智能风控

2019-09-22 13:17:08 分类:保险知识    

  2019年1月5日,“2019慧保天下保险大会—通往理性繁荣之路”在京召开。小雨伞保险董事长徐瀚发表题为《智能风控在互联网健康险的应用》的演讲。  徐瀚指出,互联网保险在2017年、2018年从总盘子上看是滞涨的局面。不过,有一个险种很繁荣,健康险销售有亮眼表现,2017年整个翻倍,2018年数字增长也很亮眼。这一健康险数字的增长,将带给我们平台需要讨论的一个问题,互联网平台和保险公司是唇齿相依的关系。如果一个产品仅仅是平台赚钱了,保险公司是亏损的,对不起,这个好的产品一定不会长久的。如果想把好产品持续提供给对的人,一定要关注一件事情,就是智能风控在健康险中的应用,只有在前端做好了守门员,才能做到把好的保险卖给对的人。

  对于大数据风控发展,徐瀚着重阐述了三点:第一,已经不是随机样本了,而是全量数据;第二,不是精确性,而是混杂性;第三,不是因果关系,而是相关关系。

  小雨伞保险董事长徐瀚小雨伞保险董事长徐瀚  以下为演讲实录:

  徐瀚:

  各位朋友大家下午好!首先要感谢胡琼老师给我们舞台,这样的头脑盛筵讨论保险的商业逻辑。我今天演讲的题目是“智能风控在互联网健康险的应用”,小雨伞保险是2015年成立的,我们是聚焦于人身健康险,用互联网科技手段提供定制加精选保险产品给用户的一个互联网平台。好的保险卖给对的人,其实在我们的实践下来是一件非常困难的事,我们在这两年都看到了,中国健康险的盈利情况并不乐观,我借用胡琼老师的关键词,理性和繁荣。大家都觉得互联网保险是非常热门的词汇,在2013年到2016年时,互联网增长速度非常快,因为我整个人也有感受到,2017年整体互联网产生的保费比2016年有所下降,同时2018年的数字还没有出来,但估计即便有增长也是个位数增长,整体行业在2017年、2018年在总盘子上看是滞涨的局面。

  中间有一点值得庆幸,这就是另外一个词“繁荣”。有一个险种很繁荣,健康险销售有亮眼表现,2017年整个翻倍,2018年数字增长也很亮眼。这一健康险数字的增长,将带给我们这个平台需要讨论的一个问题,互联网平台和保险公司是唇齿相依的关系,如果一个产品仅仅是平台赚钱了,保险公司是亏损的,对不起这个好的产品一定不会长久的。如果想把好产品持续提供给对的人,一定要关注一件事情,就是智能风控在健康险中的应用,只有在前端做好了守门员,才能做到把好的保险卖给对的人。下面我开始我的演讲。

  我今天分为四个部分:一是互联网保险的风控缺失;二是大数据和智能风控的发展趋势;三是健康险的一些应用模式;四是啄木鸟PICUS。

    一、互联网平台的风控缺失

  我们看两个案例,第一个是关于张轶凡的泰国杀妻案。一位天津男子购买了10多份保险,约3000多万的保额,在泰国杀害了自己的妻子。这个案件最后被警方破获了,但这个案件里缺失了什么?

  首先张轶凡的案件调查发现,这个人有多头借贷的情况出现,他在多家互联网平台上出现了借钱不还钱的记录。这里涉及到风控里的多头借贷的分值卡的异常。第二,他在十多家保险投保了3000多万的保险,媒体也打出了投保清单,相信很多互联网保险的朋友也看到了自己的平台在这里面,心里可能不好过,他存在多头投保的行为。同时中国《保险法》规定,以死亡为给付的保险合同一定要经过被保险人的认可,无论金额多少,但我想张轶凡的妻子一定不知道她被投了3000万的保险,因为如果她的妻子知情的话可能会得到一些蛛丝马迹,可能这个生命也会得到保存。第三,续期缴费能力的峰值的异常,就是在各种借贷活动中没有如期还款的责任。从这个案件暴露出了几个互联网风控的缺失。

  第二个案件堪比“谍战片”。这是无锡的一家民营医院的医生高健业在5-9月期间购买了总额790万的重大疾病保险,同时他用化名高飞就诊隐瞒了就诊记录,因为用同一个名字去就诊可能会被保险公司发现从而拒保。他在投保后犹豫期刚刚过后,即以患了甲状腺乳头状癌为由申请索赔。但他的索赔引起了保险公司的注意,发现它确实有不正常的案例出现。在调查过程中,用大数据风控手段调取了无锡地区约3万份的B超报告,发现了有高飞其人和高建业整个模型完全吻合,这个事情就是用大数据的手段发现了骗保的案例。

  这两个案例非常知名,同时这是我们看到的案例,我们小雨伞几年从业中,发现更多精妙度没有那么高,但更加离奇的理赔案件。比如,我们曾发现一位用户用手画的一张医疗发票来投保,我们发现这个画的程度非常高,这一幅画也值很多钱。

  这是我们看到的中国大量理赔的缺失,这种缺失体现在哪儿?

  羊毛党:小雨伞早期做过一些高频的互动保险产品,我们发现中国的互联网存在了大量的羊毛党,只要有红包就有各种各样的工具来刷单。恶意投保和虚假投保:刚才的案例中都看到了。合同欺诈:同时还有很多高额风险,我们看到了3000万等过千万的高额保险出现的道德风险。健康风险:患病后进行逆选择。续期风险:这是很多寿险的痛,第一年买了保险,第二年不来买了,存在的虚假刷单的风险。互联网的风险大概有这么多,我们进行展示,方便进入主题的讨论。

  传统的风险维度不足以反馈这个世界的复杂性了。传统的欺诈案,由于它的样本不足信,没有办法发现群体的欺诈,我们看到好人分散,坏人扎堆的模型,好人的模型是分散的,但坏人的各种特征是扎堆的。比如欠钱不还的是一堆人,有这样的模型存在。

  过去的保险是样本精算的时代,但大数据时代变成了一个全量的数据。

    二、个人对大数据风控发展的几点意见和总结

  1.已经不是随机样本了,而是全量数据。我们以一些大家都知道的案例方便大家理解。乔布斯是世界上第一个对自身所有的DNA和肿瘤DNA进行排序的人,他花几十万美金把自己的DNA和所有的肿瘤DNA进行了一对一的排比,得到了包括整个基因数码的全部的档案,当然可以说他是有钱任性,也可以说他为自己的生命做了很多的努力,这个案例失败了,他没有把自己救下来,但仍然给他赢得了很多的生命,如果不是他随时对比换药的做法,可能他的生命更早会结束。所以,在所有的发展中不是随机数据了,一定要想办法获得越全越好的数据,这是第一个发现。

  2.不是精确性,而是混杂性。这里面有一个Hadoop的案例,在如果互联网世界每年新增的数据要怎么拿走呢?我不是说全部的,而是新增的,你要准备520亿的320G的硬盘才能把过去一年的数据都拷走,你想精确一个数据在大数据的时代是不正确和不理性的,我们要做的是混杂性,我们对人群进行简单的区分,比如这个人可能是有借贷行为不还,他也许是一个好人,也许你会错杀一个好人,你错杀了10%的好人,没关系,因为你只需要发现一个人群,不要做到全部,不需要把所有的事情做到精确,只需要把人群进行划分。这个Hadoop就特别流行,大家下去可以把这个概念看一下,它是分布式的存储,我们不要追求精准性,而只是把人群进行区分。在我们需要取舍的时候,也许10%的人群是我们错杀的人群,但没有关系,只要你把人群区分好了以后,我们就可以做到它的一个相对精准性。

  3.不是因果关系,而是相关关系。这是美国一个叫塔吉特的商场,它做了一个很有趣的实验,它发现女性购买不加香料的化妆品时可以断定这位女性已经怀孕了。有一个爸爸,一家商场给他的女儿寄了很多的婴儿床和婴儿服,这个爸爸很生气,打电话骂商场。但过几天后,他打电话给商场经理道歉,确实发现他的女儿怀孕了。通过购买没有香精的化妆品来引致她怀孕这件事不是那么准确,但给出了相关性的提示,我们要的不是因果关系,而是相关关系,就这件事情我给你提供一个可能性,至于你想怎么做是你的事,你信也好,不信也好,我只是提供相关性。

  整个智能风控的发展经历了这么几个阶段。从核身,把三要素、四要素,到信用评级、决策引擎和复杂的网络机器学习,刚才我说到数据太庞大,如果你不通过机器学习是无法获得全量的数据的。

  李彦宏的一句话,这里简单引用一下,“中国人更开放,愿用隐私换效率。”在中国大数据的获取比你想想的要简单很多。

    三、智能风控的应用

  这是金融行业的一些案例,主要是信贷和反欺诈,P2P在智能风控已经应用的很详尽了。证券业去年抓了很多的关联交易,全部都是用智能风控的手段抓出来的。保险业的案例,AVIVA利用信用报告和顾客的市场分析来替代传统保险公司使用顾客的血液尿液,它用了顾客的其他数据替代了这些检验数据,原理是不要精确性和只要混杂性,通过一些行为数据来提供整体平台的混杂性。

  这是现阶段的一能风控的问题和对策。我们互联网健康的一些应用模式,在互联网里最重要的有几个:客户画像的构建,小数据人格的分析、性格爱好、疾病风险的预测模型。这是小雨伞自己的一个量化风险数据模型,从上而下的业务目标驱动,从下而上是数据驱动。我们通过评分卡的开发,从底层接入数据,通过评分机制给出,给出一些策略监控意见。

    四、简单介绍一下啄木鸟的PICUS的系统

  PICUS系统,主要来自于几个:敏捷作业、迭代、核保和识别,分别取这几个英语单词的开头。

  我们是通过如上的策略集和数据库的数据,进行了核身、反欺诈、健康模型的建立。这里稍微讲一下,在我们的系统和别的系统的不同之处。第一,我们是自定义策略流,因为互联网平台要跟中国多家保险公司合作的,所以,我们自定义策略流可以自动配比在所有保险公司的风控系统上,每一家保险公司的系统都不同,我们自定义策略,只要你配上去就可以配套使用。还有我们的两个决策:一是交叉决策集,在我们整个做完以后,通过我们的评分卡给每个用户一个分值,进行交叉决策;二是给出一个可以投保的额度建议,这就是啄木鸟风控计划。

  感谢大家的聆听,谢谢。

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