每经专访壹账通保险业务中心市场总监徐阳：揭秘人工智能、大数据、区块链如何化解“人伤案件”痛点

每经记者 涂颖浩     每经编辑 卢九安    

现今，随着“保险科技”概念的提出，各家传统保险机构、互联网巨头、乃至科技公司争相入局，探索赋能保险价值链的各个环节，帮助行业实现保险产品运营的“重新定义”、保险价值链的“重新塑造”、保险服务生态的“重新构建”。

据了解，保险公司在承保和理赔等环节存在诸多风险，风险管控面临挑战，存在欺诈频发、依赖人工、信息割裂等痛点，严重影响风控效果和效率。据国际保险监督官协会测算，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈。就我国而言，以车险为例，欺诈渗漏比例约达20%。以人工智能、大数据、区块链为代表的科技到底如何解决行业痛点？

据了解，运行已有五、六年的智能人伤定损平台，是壹账通瞄准了“人伤案件”信息不对等、服务能力不匹配的症结所在，提供的一个科技落地理赔场景的案例。壹账通保险业务中心市场总监徐阳在接受《每日经济新闻》记者专访时表示：“智能人伤定损系统逻辑在于，以往是偏事后的理赔，系统在前端搜集信息，通过系统规则和模型向管理者发出提示性信息，能帮助保险公司的管理者和查勘人员迅速调配资源、堵住风险。”

图片来源：受访者供图

解决人伤案件症结

NBD：近年来“人伤黄牛”等骗保事件越来越受到行业关注，您认为“人伤案件”问题的关键点是什么，保险公司是否能破解？

徐阳：人伤理赔问题，个人理解很多时候来自于信息不不对等、服务能力不匹配。首先是人伤服务做不好，我们没有照顾好伤者，黄牛比我们“照顾”得更好，天天嘘寒问暖的，受伤人员就认黄牛，这确实是一个行业的通病。其次在人伤的链条中参与者众多，包括交警、司法、医院、鉴定所等，保险公司的人员没有那么多专业能力，跟各个方面去沟通。改变传统的、偏事后的理赔方式，如何把最有效的资源匹配到最应该服务的客户上去，是应对“人伤案件”的关键点。

举个简单的例子，假如碰撞外伤断了几根肋条，可能原来的模式是看看医院开出什么病例，把信息拿回来，等伤者治完了黄牛已经介入了，拿一堆材料投诉，或者最后仲裁。就人伤整个的赔付来说空间弹性是比较大的，很多是要有效的谈判谈出来的，一旦谈判，就需要保险公司业务人员要有各方面的技能，但实际上这样的人很少，也很难做到，我们就用系统把他武装起来。

NBD：从试运行保险公司数据来看，2016年-2018年人伤赔付费降低10.3%，您如何评价该智能平台运行的效果？

徐阳：从保险公司理赔的角度来说是不惜赔的，正常的合理赔付一定是希望能够快速给客户赔的。然而很多人伤的风险来自于最后的赔款没有到客户手里，伤者本身并没有拿到。可能保险公司赔了30万，客户就拿了15万，剩下的15万就被黄牛或者其他利益相关方拿走了，长期的超额赔付是有损客户利益的。

这是个全方面协作系统，人伤赔付下降，包括了一些很关键的指标，如诉讼在下降。跟客户谈不了，黄牛介入就直接打官司了，很多保险公司把控诉作为一个很关键的指标。一旦诉讼了，这个案件赔款就会上升，本身它有诉讼成本。

其次是案均的医疗费也在下降。通常医院用药一旦走商业保险跟走社保完全是不一样，这个问题是普遍存在的。赔付的下降是果，它前面会有很多因，因为系统在各个关键的节点做了控制以后，带来了这些改变，最后的结果才开始下降。

数字化转型落地难

NBD：目前不少保险公司都在积极尝试数字化转型，不乏中小保险公司，在您看来科技落地需要具备哪些条件？

徐阳：随着保险市场的发展，保险产品不断创新并海量推出，这就考验着保险企业的产品运营能力，部分保险产品数字化运营较为粗放，客户服务不智能化、缺乏精细化运营手段。

给一把锋利的厨刀，能不能切出那么好看的菜出来，其实还在于如何去使用这个工具。这可能不是纯的科技公司能解决的问题，需要大量的实践的经验，不停地模拟、反馈、内化，才能够达到想要的效果，现在很多的技术在实际落地当中，就出现这样的问题。

从系统本身来说，最大的价值就是底层数据的积累，这需要行业里面的垂直公司自己一点一点花时间和人力去做；另一方面，还需要利用技术方面的管理上的经验，以及走过的试错的机会成本。

NBD：海外成熟车险市场是否存在车险“人伤案件”的问题？

徐阳：以德国为例，他们面临的整个市场环境是比较类似，高诉讼，高赔偿，及缺少管控。对他们而言面临最大的问题是，人伤的数据根本没有被电子化，纸质的数据扫描来录进系统。很多头部保险公司，虽然知道很难，但是无从下手。

NBD：如何看待国内市场在科技运用的程度，不同市场之间是否有可借鉴参考之处？

徐阳：首先是法律法规和保险条款有差异。我们在国内很多数据做的“颗粒化”很多，我可以知道一段时间的赔付赔出多少药钱、赔出多少医疗钱、赔了多少残疾赔偿金、死亡赔偿金，各种赔付项目都可以按比例看到；这些方面在欧洲是拿不出来的，他们的赔款还是一页一页的纸，录进系统里面，根本没有把这些数据电子化。所以建模任重道远，面临的问题是每年的人伤赔偿率越来越高，达到50%。

其次是必须花时间。行业交流的结果是没有更高效的办法，有些基础性的东西，尤其是数据积累层面的东西，很少有更高效的办法。要花时间去积累，但是只要你做了，明天就比今天好，总会一天比一天好。我们在国内建立了大量的底层数据和规则，但是在欧洲还是要自己去解决。