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从理赔到预警,AI赋能重载货车保险风险减量

2024-04-18 09:00:08

       4月15-17日,分子保险科技节·苏州大会盛大召开。在同期举办的“风险减量&数字化保险峰会”上,中交兴路保险科技事业部理赔总监吕双喜带来主题为《中交兴路数字化理赔服务助力保险行业提质增效》的报告,介绍了中交兴路保险科技在数字化理赔业务的能力和进展,以及如何基于深入的数据分析挖掘,为事故的提早发现和预警提供决策支撑,助力重载货车保险业务风险减量。

 

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       中交兴路与中国银行保险信息技术管理有限公司早在2018年联合推出重载货车保险风险评测模型,立足于重载货车物流大数据,重点围绕驾驶行为、道路特征、运营强度三大维度对保险赔付率进行预测。该保前算法模型历经多次升级迭代,迄今已成为国内主流保险公司在承保重载货车保险业务前进行定价决策与核保的必要工具。

 

       保险理赔环节涉及事故发生后保险公司启动的事故调查和赔付流程。这一过程往往耗费大量时间和人力进行验证,其中难以被发现的保险欺诈行为,还会给保险公司造成一定的赔付风险。因此,如何利用数字化技术提升保险理赔环节对事故还原的效率和准确性,并反哺提升风险干预能力,是保险公司深入实践营运货车风险减量工作的新逻辑。

 

       面对行业需求,中交兴路保险科技以AI技术为牵引,针对重载货车保险业务从数字化理赔到智能化预警的解决方案,正在为赋能保险公司做好风险减量提供完整的实施路径。

 

数字化理赔:提升事故还原及欺诈行为识别的效率

 

       在数字化理赔方面,中交兴路依托核心AI算法能力,重塑重载货车事故车辆出险前后驾驶行为、行车轨迹、运行和停靠时长等动态信息,快速对事故情况进行还原。与此同时,利用自主研发的反欺诈模型,整合重载货车事故车辆车牌号、车架号、出险和报案的时间、地点等静态信息,以及保险公司提供的历史赔案信息,对赔案进行自动化分析,最终给出低、中、高三种风险结论,供保险公司参考、决策,有效甄别欺诈行为。

 

       在与全国三十多家主流保险公司在数字化理赔环节合作中,反欺诈模型识别确认的低风险案件,可由保司引导进行快速结案、快赔处理,提升案件处理效率及客户服务满意度。对于赔案出现的中、高风险情况,保险公司则进一步结合事故还原数据核实验证:在模型算法助力下,一方面能够对欺诈行为中的虚假拼凑、虚假人伤、套牌、揽责、火烧车等案件准确甄别;另一方面则重点发现事故中存在的不良驾驶行为,有效帮助保险公司实现理赔减损,并通过安全宣传避免事故的再次发生,传递警示作用。

 

       目前,中交兴路每天为保险公司客户进行数千笔出险信息的校验,助力理赔环节的提质增效。但面对较高的每日出险量,如何进一步利用技术手段减少事故发生,在降低保险公司降低理赔率的同时,提升广大货车司机的驾驶安全性,才是重载货车保险业务体现风险减量价值的关键所在。

 

事故先知引擎:基于AI及时或提早感知事故的发生

 

       结合数字化理赔对于重载货车事故因素的全方位理解和认知,中交兴路总结得出数十项事故特征因子,通过采用XGBoost+神经网络算法模型构建“事故先知引擎”,以百万级的事故样本训练数据为支撑,基于AI及时发现已知事故或预测事故发生的概率,从而为保险公司提供保中环节的风险预警、干预等支持。

 

       针对既发事故的识别和报警,例如对于多数严重的车祸事故,货车司机难以及时报警并告知保险公司,从而错过最佳救援机会,“事故先知引擎”在识别到此类事件后,将第一时间联动交管部门和保司迅速作出处置,从而最大限度降低人员伤亡和财产损失。针对潜在交通事故的预判及预警,则通过车机信息提醒、手机端提醒等有效的干预手段,改善货车司机的不良驾驶行为,降低行车风险。

 

       以重载货车存量市场为基数,中交兴路“事故先知引擎”对风险事件的识别量每日在数千笔规模,经人工回访检验论证,引擎模型针对全量道路和高速路事故预测的准确率指标,可满足保险公司使用需求,通过开展保中环节风险干预服务,降低了车辆出险率,提升驾驶安全水平。

 

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       重载货车的安全运行,对于保障国家物流畅通、促进地方经济发展具有举足轻重的作用。越来越多保险公司在提供重载货车商业保险业务的过程中,愈加注重从数据要素的价值挖掘中提升整体的服务质量,以科学的方式推动风险减量,发挥保险经济减震器与社会稳定器功能。

 

       中交兴路以道路安全为出发点,立足保险科技在保前、保中、保后及相关增值服务的全链条服务能力,充分释放物流数据要素价值,赋能广大保险公司,不仅为广大重载货车司机提供保障,更持续助力保险业务的持续稳定发展。未来,中交兴路还将深入依托AI、大数据等技术优势,不断提供适配和满足保险公司和货车司机群体的保险科技解决方案,为道路货运行业的健康发展作出贡献。