场景背景
- 在保险核保工作中，风险评估数据综合分析是核保员的核心任务。这项工作需要整合投保人的多维度风险数据，包括健康状况、职业风险、财务状况、历史投保记录等，进行综合风险评估和定价决策。
- 数据智能引擎基于本体论构建统一的风险数据语义模型
- 通过数据智能体实现自然语言驱动的智能问数
- 为保险核保员提供了全新的风险评估工作方式。
传统工作场景
时间与地点
2024年5月10日
起因
公司近期推出了一款高保额终身寿险产品
经过
李经理立即开始处理这些复杂的投保申请。首先
接下来
在处理一份涉及深海潜水教练的投保申请时
整个过程中
同时
结果
经过两周的高强度工作
传统方式的困境
核保系统数据孤岛严重
风险评估数据分散在核心业务系统、体检系统、财务系统、征信系统、历史保单系统等5个不同系统中，数据格式不统一，口径不一致。核保员需要手动收集35份投保申请的多维度数据，耗费大量时间进行数据整合和标准化。
风险评估模型应用困难
需要同时考虑健康风险、职业风险、财务风险、道德风险等多个维度，参考20多个不同的核保规则文档、费率表和风险评估模型。手工操作容易遗漏关键风险因素，导致风险评估不全面或不准确。
核保规则引擎配置复杂
复杂的投保申请（如深海潜水教练+哮喘患者）需要综合评估多个风险因素的叠加效应，但现有的核保规则引擎配置复杂，难以处理这种非标准情况，需要大量人工干预和专家判断。
告知义务履行监督不足
投保人可能存在隐瞒或误报健康状况、职业信息等情况，但传统的核保方式难以有效识别和验证投保书中的信息真实性，增加了逆选择和道德风险。
数据智能引擎解决方案
基于本体论的智能数据整合
数据智能引擎基于本体论构建统一的风险数据语义模型，自动整合多个系统的数据，形成360度客户风险画像。用户可以通过智能问数功能，用自然语言直接查询风险数据，无需了解复杂的数据结构。
数据智能体驱动的智能风险评估
数据智能体自动理解核保需求，进行多维度风险评估和综合分析。多智能体协同工作，完成数据收集、风险识别、模型应用、决策建议等全流程。分析结果准确可靠，准确率达到95%以上。
智能核保规则引擎优化
数据智能引擎自动学习和优化核保规则，能够处理复杂的非标准情况。系统可以自动识别风险因素的叠加效应，提供精准的加费建议和除外责任方案，减少人工干预。
智能告知义务验证
通过多源数据交叉验证，自动识别投保书中的信息不一致或可疑内容。系统可以提示核保员重点关注的验证点，提高告知义务履行的监督效果。
应用价值
95%
风险评估准确率
8x
效率提升
40%
核保成本降低
100%
风险覆盖
效率提升
- 风险数据查询和分析时间从原来的数小时缩短到几分钟
- 自动生成风险评估报告，无需手动整理
- 减少了重复性的数据收集和验证工作
分析深度
- 可以进行多维度的交叉风险分析，发现隐藏的风险关联
- 自动识别异常风险模式和趋势变化，提前预警
- 支持复杂风险场景的模拟和预测
决策质量
- 基于实时、准确的多维度数据进行核保决策
- 可以快速模拟不同核保方案的效果
- 决策过程透明可追溯，便于审计和优化
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