RGA再保险包立臣:用预测模型解决问题

1评论 2017-11-03 16:57:03 来源:金融界保险 账户深套?试试这四个方法

  金融界保险 10月31日-11月1日,2017中国寿险大会在北京召开,金融界网站作为特邀媒体对本届大会进行了专题报道。大会上,RGA再保险公司数据科学家包立臣带来题为预测模型在寿险中的应用的演讲。他表示对于任何一个项目,第一步是需要确定要解决一个什么样的问题,要利用数据分析,或者预测模型去解决业务当中的具体是要简化核保流程,还是调整我的定价基础,还是要找到理赔当中的欺诈。

RGA再保险公司数据科学家BaoLICHEN

图为:RGA再保险公司数据科学家包立臣

  保险行业,尤其寿险行业在应用这种预测模型,或者数据分析相对来说发展并没有那么快。包立臣表示,预测模型很早就应用了,银行在个人申办信用卡时本身就会用到预测模型,其次是亚马逊、淘宝等,当你购买一件东西的时候,会有一个关联推荐,这就是预测模型在背后起的作用。预测模型在保险业的应用会解决方方面面的问题,比如英国做过和定价相关的,核保相关的等等,在美国也做了非常多的,甚至跟征信公司一起合作,出一些产品,可以用来区分客户风险的。

  包立臣表示,预测模型有三个要素:1、要有原材料,就是我们的数据;2、存在很多年的统计知识;3、预测,在我们实际业务当中怎么样去应用找出来的规律去解决实际当中一些业务的问题,去对我们的收益进行推动和增长。

  在保险当中应用数据分析和预测模型,到底能哪个环节带来一些增值,或者是额外的提升。包立臣表示,所有环节都可以应用,只要你有数据,应用数据分析对业务进行提升,从售前包括核保,对有效保单流失率等等这些管理,我都可以应用预测模型来帮我们进行业务提升,包括最后端的理赔整个生命周期。

  包立臣举例表示,寿险产品渗透率并不是很高,主要是因为核保完全核保,核保流程是非常复杂的过程,客户的体验度不好。当体验好了之后,销售量肯定会上去的。包立臣表示,这时候就可以应用预测模型。将保险公司的财险、寿险方面的收据在一个模型当中评判风险水平。事实证明确实可以提升客户体验度,增加了销售量和对现有客户再次利用。

相关专题:2017中国寿险大会

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关键词阅读:黄永发 投资收益 C-ROSS 保单贷款 寿险公司

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