CFIC导读

◆对于保险客户来说，理赔是体验保险服务价值最有效、最直接的环节。中国太保旗下中国太保寿险以科技赋能，积极打造“太e赔”、“太慧赔”等智慧理赔新模式，升级理赔服务体系，用更高效便捷的“太保服务”全方位提升客户体验。

人工智能和数字化变革正改变着当下保险生态圈。

对于保险客户来说，理赔是体验保险服务价值最有效、最直接的环节。中国太保旗下中国太保寿险以科技赋能，积极打造“太e赔”、“太慧赔”等智慧理赔新模式，升级理赔服务体系，用更高效便捷的“太保服务”全方位提升客户体验。

从“太e赔”到“太慧赔” 开启智慧理赔新模式

早在2017年末,中国太保寿险研发推出太e赔移动端自助理赔工具，客户只需三步即线上自助申请、拍扫、上传，足不出户，就能收到赔款，实现了小额医疗险理赔流程便捷、快速和全流程无纸化。2018年4月,中国太保寿险移动端自助理赔工具“太e赔”完成全司上线工作。迄今，自助理赔通道已实现个人理赔业务的87.55%覆盖量，理赔时效从报案到材料提交提速达到84.59% 。

2018年下半年,中国太保寿险推出“太慧赔”全链路理赔服务体系,客户端全场景理赔机器人智能交互服务、医疗数据实时互联、IOCR结构化信息处理、智能理赔决策模型、理赔“健康态”服务等的陆续突破和上线应用，全方位提质提速理赔服务。

“太慧赔”建立以智能医调平台为载体，打通与医院、第三方平台的对接，实现客户就诊数据从医院到公司理赔端到端的实时传输，实时采集客户诊疗信息，探索免实物资料、免拍扫、免等待的商保快赔服务新模式。

2018年8月，医疗交互数据项目理赔首单在中国太保寿险湖北分公司成功上线，通过对医疗数据的智能采集和结构化处理，实现即时赔，客户家属体验良好，当场加保30万。截至2019年5月，中国太保寿险已有21家分公司上线，共计对接502家医院。医疗数据交互加快推进了公司在医疗资源上的布局，为未来大健康生态圈和理赔附加增值服务的推出奠定良好基础。

2018年9月30日，作为“太慧赔”服务于理赔中后端作业环节的智能理赔决策机器人完成近三年历史理赔数据的学习，正式投入生产并行。

智能决策机器人是拥有近10余万条基表标签、 300余项专家规则和千余个模型决策因子，同时具备反欺诈及医疗快赔功能的大数据模型。截至2019年5月底，智能决策与反欺诈模型应用量合计为23.85万件，完成快赔决策5.9万件，件均审核用时3.6秒，准确率98%。作为业内首创的AI智能理赔作业机器人，它的高作业量和准确率让业内惊艳，秒级的理赔审核决策更让客户体验到了太保理赔服务的高效。

2019年4月，“太慧赔”微信小程序和健康态相继上线，已在全国多家医院配备微信扫码快赔服务，赔后还有贴心的健康管理服务，如寻医问诊、饮食起居康复建议等通过移动端主动推送给客户，让健康关怀常伴客户左右。

升级“太保服务”链 “匠”造理赔价值

借助“太e赔”、“太慧赔”的全面推广应用，中国太保主动对接客户需求，针对个人医疗理赔覆盖面广、理赔时效性要求高的特点，推出“小额医疗自助极速赔”服务，个人小额医疗险理赔件在工作日17点前通过“太平洋保险APP”、“神行太保APP”手机版 、“太慧赔”微信小程序提交理赔申请，资料齐全、责任明确的，当日结案。

全面落实小额医疗自助极速赔。截至2019年5月，小额医疗自助极速赔已向近30万人次客户提供服务，5小时结案率达90%以上。通过“太慧赔”等AI智能理赔的应用，小额医疗自助极速赔用时最短赔案，从申请到赔款支付，用时仅26秒。中国太保寿险的这一服务举措让保险的保障功能更好的惠及更多的普通客户，有效解决商业保险对民生医疗费用补偿的及时性和便捷性问题。

重疾探访先赔服务暖人心。在智慧理赔的基础上，中国太保寿险在行业内首创了重疾理赔自助预约探访快赔的模式。客户购买重疾保险后出险并报案，符合条件的，中国太保寿险将以尊重客户意愿为前提，积极安排人员上门探访，对审核符合保险责任的，客户可在出院前获得先赔服务。近一年中，中国太保寿险完成重疾探访服务约4万余件，为尚在治疗或康复阶段的重疾客户提供了最贴心、最便捷的上门服务。

探索学平险理赔服务新模式。针对学平险案件覆盖面广，业务分散，方案多变等特点，中国太保寿险于2018年年底开启学平险理赔服务新模式的探索。2019年一季度，学平险自助理赔完成推广上线，累计应用量达到1.9万件，自助理赔覆盖率为71.6%，因申请便捷和赔付速度快，获得学生家长的普遍好评。

客户理赔体验持续提升。中国太保寿险以移动端理赔客户赔款到账为触点，于2018年三季度推出理赔NPS，2019年初已在全司推广上线。2019年一季度末，理赔NPS值为76%，居公司各客户体验旅程之首；一季度，寿险理赔累计出险支付时效已连续两年同比优化26%，排至行业前列；累计申请支付时效为1.29天，稳定保持行业领先地位。

本文来源：陆家嘴金融网

“灵犀二号”累计作业量突破18万笔，用AI打造“太保服务”新品牌

顺应人工智能技术不断普及的趋势，太平洋保险积极加快人工智能与大数据核心技术驱动，为客户经营、营销活动和风险管理提供营运科技赋能，打造集健康、养老、生活和公益为一体的保险服务生态圈。

由太平洋保险集团旗下太平洋寿险研发的“灵犀”系列智能机器人，创新变革中后台服务能力，通过数据建模、知识图谱构建，在理赔、柜面、承保、电话四大业务场景中率先实现智能化，并将前端保险服务融入医院、社区、商场、学校等生态资源中，为客户带来“心有灵犀”的智能保险服务体验。

目前，太平洋寿险已成功打造“灵犀一号”和“灵犀二号”两款智能保险服务机器人。“灵犀一号”定位医院理赔机器人，现已落地上海市第一人民医院等8家位于上海的大型医院，客户通过灵犀一号自助办理理赔，从报案申请到收到赔款最快仅需10分钟，有效提升了客户体验和满意度。

“灵犀二号”则专注于柜面智能保险服务，依托活体识别、OCR、语音交互等AI人工智能核心能力，加载了客户信息变更、客户认证、给付、续期缴费、理赔等20余项功能，是业内首个具备业务处理能力的机器人。

截至2019年6月，太平洋寿险全司41家分公司“灵犀二号”累计作业量已突破18万笔，服务客户数逾9.5万名。未来，太平洋寿险将以“灵犀”系列智能机器人为前端载体，持续提升营运中后台服务智能化水平，依托社会生态资源，构建自身服务核心竞争力。

本文来源：陆家嘴金融网

大数据发力，中国太保深耕医疗健康领域

当下，大健康产业已成为新技术、新模式、新生产方式的创新与传统产业的融合。

中国太保旗下医疗健康领域专业子公司——太平洋医疗健康管理有限公司（以下简称：太平洋医疗健康）与中国太保寿险合作，双方凭借核心的大数据分析能力持续发力以扩大可承保人群、降低赔付损失，创新提升增值服务，提升客户体验。

可保范围拓宽 惠及带病人群

在技术升级的过程中，受惠最明显的当属带病人群。这一人群以往常常被传统保险产品“拒之门外”，而太平洋医疗健康推出的“健康风险评分”模型工具则让保险有机会惠及这些人群。

以糖尿病人为例，大数据分析可获得糖尿病人在不同的年龄、进展阶段和HbA1c（糖化血红蛋白）组合下，各细分人群的风险评分，并基于该分数将人群进行分层，据此优化产品精算定价模型，助力保险公司开发多元、灵活、受众和场景具体的保险产品。

通过这一模型工具，太平洋医疗健康根据对国内某市糖尿病人群数据综合分析测算，可将风险较低的30%糖尿病人群纳入承保范围，同时带来约7%新业务价值提升。依托“健康风险评分工具”，收集利用多维度数据，让特定人群可以做到“带病投保”。

数据驱动风控升级 核保效率提高

据介绍，在一些城市，精准核保模型可以有效甄别当地10%拒保人群，降低约13%赔付损失；有效甄别50%的低风险免核保人群，极大提升核保效率。

这些数据得益于机器学习技术。据悉，该技术可依据参保人的个人信息、医疗行为花费、病史信息建立重疾精准核保模型预测投保人重疾发生率；同时，大数据精准核保模型还能够利用本土数据，发现新风险因子，从真实数据中还原常见共病组合对重疾的准确风险。

通过将精准核保模型嵌入到现有核保流程中，可以实现风险的精准识别和鉴定，从而改变传统保险的精算方式、定价和风险准备，一方面可以甄别高风险人群，减少理赔公司与客户的纠纷；另一方面也可以实现核保效率提升，优化客户体验。

太平洋医疗健康以科技驱动，借助大数据应用技术、数据分析能力持续在大健康产业深耕，将领先技术应用于市场，惠及民生。未来，太平洋医疗健康将继续开发多样产品，以期为百姓带来更多服务，实现利民、便民、惠民愿景。

本文来源：陆家嘴金融网

大数据助力健康险升级，太平洋医疗健康践行保险+科技

数据和科技已成为保险行业发展新燃点。深入挖掘数据蕴含的价值，保险行业通过大数据和科技手段提升客户经营能力、优化风险评估和定价、欺诈管控、优化产品设计以及核保核赔运营能力，成为诸多保险公司跨越式发展的机遇。

太平洋医疗健康管理有限公司（以下简称：太平洋医疗健康）作为中国太保旗下医疗健康领域的专业子公司，凭借核心的大数据分析能力，与中国太保寿险合作，在针对个险的核保核赔及延伸服务等环节中开发了多个实用的用例，以扩大可承保人群、降低赔付损失，创新提升增值服务，提升客户体验。

升级核保核赔管理与医保控费

数据和技术是互联网迅猛发展带给保险业的最大变化。目前，太平洋医疗健康通过海量数据与用户分析，在核保风险管理与医保控费方面大幅提升效率。

据悉，大数据精准核保模型利用机器学习技术，依据参保人的个人信息、医疗行为花费、病史信息建立重疾精准核保模型预测投保人重疾发生率；并能利用本土数据，发现新风险因子，从真实数据中还原常见共病组合对重疾的准确风险。

通过将精准核保模型嵌入到现有核保流程中，可以实现风险的精准识别和鉴定，从而改变传统保险的精算方式、定价和风险准备，一方面可以甄别高风险人群，降低赔付损失；另一方面也可以实现核保效率提升，优化客户体验。

以国内某城市为例，精准核保模型可以有效甄别当地10%拒保人群，降低约13%赔付损失；有效甄别50%的低风险免核保人群，极大提升核保效率。

除了个人核保之外，在医保控费方面， 太平洋医疗健康目前已形成了基础知识库、医保政策库、审核规则库三大知识库，审核规则涉及知识点100多万条，依靠底层大数据驱动，医保智能审核系统可以多变量、多维度、多角度、多层次的综合分析和监控医保基金的使用，全面、精准地实现“事前事中事后全流程覆盖”。

太平洋医疗健康总经理宋全华表示，该医保智能审核系统的独特优势在于可以实现规则库的本地化，经过政策研究、专家论证、运行调整，配合地方政府形成权威标准，可以有效满足当地医保监管部门的实际需求。

截至2019年4月底，太平洋医疗健康的医保智能审核系统已在全国13个省22个市落地实施，覆盖约3700多家医疗机构，为当地医保管理部门提供医保费控整体解决方案。

使带病人群投保成为可能

传统保险产品一般针对标准人群进行保险设计，“健康风险评分”模型工具则使“带病人群”投保成为可能，以糖尿病人为例，大数据分析可获得糖尿病人在不同的年龄、进展阶段和HbA1c（糖化血红蛋白）组合下，各细分人群的风险评分，并基于该分数将人群进行分层，据此优化产品精算定价模型，助力保险公司开发多元、灵活、受众和场景具体的保险产品。

通过“健康风险评分”工具，太平洋医疗健康根据对国内某市糖尿病人群数据综合分析测算，可将风险较低的30%糖尿病人群纳入承保范围，同时带来约7%新业务价值提升。依托“健康风险评分工具”，收集利用多维度数据，让特定人群可以做到“带病投保”，挖掘带病人群的市场潜力。

保险业将从资本驱动向数据分析能力和科技驱动方向发展，得数据者得天下。据了解，太平洋医疗健康的大数据应用技术正在逐步在中国太保寿险的个险营运中逐渐落地应用，通过大数据分析能力助力保险行业的转型升级。

本文来源：陆家嘴金融网

微信编辑：江屏宣