中国保险创新发展大会 | “寿险运营服务数字化转型与创新分论坛”圆桌会议

　　12月6日，中国保险创新发展大会在武汉召开，以下是在“寿险运营服务数字化转型与创新分论坛”上的圆桌论坛。

主持人：未来的保险业将是客户服务与体验的竞争应该说已经成为了行业共识。科技赋能大幅提升了服务效率、节约了成本。请问泰康人寿黄总，和太平洋人寿常总，据了解，两公司都启动了数字化转型之旅，泰康人寿提出流程重构、组织再造的建设思路；太平洋人寿也提出要重新构建“三位一体”的线上运营体系，下面就请两位嘉宾分别给我们介绍一下贵公司的转型变革思路是什么？您认为寿险公司数字化转型变革的核心是什么？这个过程中遇到的最大阻碍将会是什么？

泰康人寿黄总观点汇总：寿险公司数字化转型的核心主要有三个方面：一是流程重构。如今用户行为发生了变化，需求发生了变化，线上化服务要求更高，重构传统运营作业流程，打造运营新旅程新流程。线上快速，尽可能一次性成交，减少人工干预过程。传统作业流程重构聚焦的三大方面：首先是传统作业流程全面线上化；流程进度实时展示，问题在线及时解决；其次是聚焦内部数据横向整合，通过外部征信、财务数据扩充，建设结构化、标准化数据中台；还有部署应用OCR识别、人工智能、语音识别、大数据、RPA技术深度应用，实现客户互动智能化、流程语音化、数据标准化、分析数字化。二是组织再造。流程再造，要进行组织再造，改变观念，真正以客户视角，重造流程，减少交互次数，打造强大RPA数字化劳动力。三是用户思维，触点需求的快速交互。争夺客户触点，形成数字洞见，提供动态、个性化保障。极速承保、秒级赔付、便捷保全为核心，通过数据+模型形式快速处理，提升客户体验。

寿险公司数字化转换遇到的阻碍及难点主要有：一是数字化上的共识难度。数字化的理解与认识存在差异，不同人对数字化有不同的理解。对数字化转型理解深入程度，与打造PRA能力，线上化一次性解决客户痛点能力息息相关。二是组织再造的难度增大。传统运营流程功能性分工很细，单环节解决方案无法满足客户快速线上痛点需求。改变传统观念，对我们来说存在很大的挑战。

太平洋人寿常总观点汇总：寿险公司数字化转型变革的内涵有三横三纵。首先，三横解决的是对哪些信息数字化呢？一是基础信息，例如客户基本信息、客观画像标签等，让公司对客户有基础的了解；二是行为信息，例如点击了什么、停留了多久、性格喜好等，了解客户的行为偏好；三是交易信息，例如购买了什么产品、使用了什么服务等。三纵解决的是对的谁数字化？主要包括A、B、C、E端,A端是外勤代理人，B端是企业客户，C端是个人客户，E端是企业员工。其中，客户端包含B端企业客户和C端个人客户。对一个保险公司来说，了解客户的需求偏好才是保险销售的基础能力。渠道端，就寿险公司而言主要是A端外勤代理人，了解外勤代理人的特点和能力，才能更好的匹配对应服务的代理人。内勤端是E端企业员工，数字化了E端，从而优化了保险公司内部系统、流程，提高了内部工具的使用效率和体验感。

寿险公司数字化转型变革的核心在于数据治理。一是数据采集（埋点），数字化转型的前提是要有数据，采集是基础；二是数据的整合与加工（数据中台），大部分公司采集了大量数据，但都是烟囱式管理或者废弃不用，因为缺少整合与加工；三是数据的分析与展示（BI），这需要有专人、工具来把数据变成业务洞见，需要能够连接数据与业务的人才与岗位设置；四是基于数据的决策与闭环检视（AI/大数据建模、辅助人工决策），当洞见成为常规操作点，则应该考虑用大数据建模，以AI替代人工决策，并持续迭代。五是数据治理本质上是解决“谁负责什么？”，企业需要建立管理数据的组织、体系、共识机制。

寿险公司数字化转型变革的难点在于人、组织、系统工具的大环境改变与适应能力，主要表现在：一是相关人的认知与格局；二是组织的价值观、协同性、执行力；三是系统工具的选择能力。

主持人：谢谢黄总、常总。科技确实已经渗入到了保险业务的全流程中，下面我想请阳光人寿的任总谈一谈，阳光人寿在科技赋能提升服务品质方面有哪些好的经验？未来将会为客户提供哪些智能服务？

阳光人寿任总观点汇总：在寿险行业，运营与科技的结合具有先天优势。运营的业务流程环节最多，规则也最多，业务操作涵盖保单全生命周期，蕴含海量业务数据和客户信息，同时还承担着公司风险防控的重要职能。所以，对科技的需求也最是强烈，应用场景也最多。阳光人寿自成立以来，运营管理一直坚持“终极客户”战略和客户需求导向，不断夯实服务基础的同时，抓住互联网等新技术浪潮的脉搏，坚持服务为本，创新不止。近几年，更是加大了科技投入，借助新技术加快了运营服务线上化、智能化的进程，人脸识别、OCR、音转文、智能语音、远程视频服务等新技术在新契约、保全、理赔等业务中均有不同程度的应用。也探索推进了一批科技创新项目，如智能语音外呼、核保大脑、理赔云管家、智能风控等。

阳光人寿未来的运营服务着眼点主要是以下几个方面：一是持续推进全线上化智能化工作。以替代人工、支持人工为着眼点，梳理优化各作业环节，核保前置、理赔机器人、更广泛的OCR技术的应用等，打通作业断点、堵点及痛点。二是依托大数据，提升客户体验。围绕客户全生命周期，打通数据资源，以提升客户体验为目标，丰富客户标签及客户特征模型，在各接触点精准推送服务。三是利用机器人等技术，做好知识管理，保证各服务端口的服务标准化。通过智库、标签等一系列项目，贯通线上线下服务，整合集团、总分公司资源，实现一个阳光，一个服务标准。四是继续扩大两核智能化水平。通过智能核保大脑3.0，将从内涵及应用范围进一步扩大；理赔方面，深入科技应用整合，优化现有的理赔作业流程，减少理赔作业环节，开发医疗险自动化规则引擎，搭建审核模型，智能校验，取代人工初核，提升准确率，探索理赔全流程自动化。五是充分利用科技手段管控风险。通过标签系统、各类数据模型等的建立，搭建事前、事中、事后风险管控体系，增加反欺诈管理手段，积极应对新型风险发生。

对于下一步构想与建议，主要包括：依托中银保信服务平台，实现行业数据共享，构建更为立体的客户风险画像，提高保险主体风险识别能力、保险服务能力、反保险欺诈能力，保障行业健康稳健发展。汇集行业力量，与卫健委、社保中心等部门合作，实现医疗、医保数据与保险主体的直通，搭建行业理赔服务的直赔、快赔平台，彻底改变传统理赔服务模式，提升消费者的服务体验，发挥保险保障功能。加强数据共享，优化管理体系。定期发布组织各保险公司运营管理或经营指标数据的业内交流，使保险机构明确自己在行业中的水平和位置，聚焦短板，加速成长。进行行业内横向数据分析，提升行业运营管理的科学性、实用性，提高行业服务管理水平。

主持人：科技日新月异，保险客户需求发生了巨大的变化，客户体验成为了留住客户的关键。我们注意到友邦很早就提出“以客户为中心”战略，同时，友邦也正在致力于成为一家数据驱动型公司。张维总，下面想请您谈一谈，友邦是如何利用移动互联、大数据、人工智能等新技术，建立新型的客户关系，如何通过精细化、精准化服务提升客户体验的？

友邦张总观点汇总：公司以创造客户价值为己任，建立以客户为轴的数据生态，通过持续优化客户全旅程各触点的体验，成为客户信赖一生的健康和财富管理伙伴。当前的保险市场和客户需求，已不仅仅局限于单一环节。需要保险公司从产品设计，市场活动，拓客销售，运营服务等，全流程多触点关注客户价值和体验，满足客户日益增长和不断变化的需求。科技的迅猛发展，为各种场景下，千人千面、量体裁衣式的服务体验和保险公司内部效率的持续优化提升创造了条件。科技创新给客户市场及特色服务等方面的细分和差异化，带来了更多可能和机会。友邦始终秉承以客户为中心的经营理念，全力打造最受信赖的保险公司的品牌；致力于帮助客户创造“健康长久好生活”为主线的全生命周期服务，希望能够长期陪伴服务于客户，在人生的各个阶段，为客户创造更多的价值。友邦持续关注客户全旅程各触点的体验，充分依托高素质代理人队伍和数据科技创新两大基础，采用线上与线下相结合、内外勤联动、人与科技相互赋能的服务模式，按需为客户提供立体化、多层次的保险保障和服务，给客户创造更大价值、更优体验。友邦亦高度重视日常经营行为的合规性。科技创新过程中，紧抓客户信息安全和隐私保护不放松，全力保障友邦与客户安全长久相伴。

主持人：除了生产、服务，风险管控一直都是保险公司经营的底线。下面，我想请法再的王总，请您介绍一下如何利用科技提升提高风险识别、风险防控能力？如何和直保公司更好的合作？

法再王总观点汇总：再保公司主要是承接风险业务，因此风险管控一直是我们关注的重点。长期以来，保险行业所执行的是基于群体的风控规则，比如50岁需要体检，60万保额需要体检，不同地区采取不同的保额限制标准，等等。这些措施并非基于个体被保险人的风险状况，对保险公司和客户都有不利影响。对保险公司而言，会造成调查资源的无效利用，一群受统一规则约束而接受调查的客户中，只有很小比例的客户是真正有问题的，因此，调查比例高，实际效果却不好，这不仅耗费调查资源，也影响调查人员的积极性；对客户而言，会造成风险状况好的客户保险体验差，本来是一个好的风险体，却由于所在地区等问题，要接受严格的风控措施。

造成这种现象的主要原因，在于我们常说的信息不对称，保险公司在不了解个体被保人风险状况的情形下，不得不让某一群体的人都接受相同的风控标准。我们法再最近几年在做的一件事，就是想办法在一定程度上解决信息不对称的问题，让基于群体的风控规则转变为基于个体风险状况的差异化措施，从而让保险公司的调查资源投入更加精准化，提升投入产出比；同时也让风险状况符合公司承保标准的客户，以及诚信的客户，感受到更加顺畅的保险体验。

解决信息不对称，从技术实现层面来讲，一是需要数据，需要海量的数据；二是需要建模技术，需要能对海量数据(603138,股吧)进行处理的建模技术。通过技术深挖数据，从海量数据中找出对判别风险有意义的指标，然后对这些指标的影响进行量化，并转化为保险公司实际操作层面可执行的具体标准。借助大数据和保险科技的蓬勃发展，这两方面的问题都有了解决手段。我们法再在这方面不仅有了成熟的技术，也有了多个具体的落地案例：一是法再千里眼大数据风控平台。该平台主要通过整合多维度数据，和利用大数据建模技术，对保险客户进行风险画像，以辅助保险公司评估风险并进行决策。向大家介绍一个实际案例，我们用千里眼帮助一家公司识别高风险客户，然后该公司进行保后排查，在该公司调查比例较先前下降1/3的情况下，能够排除的高风险保单却是之前的6倍。二是与保险公司共建项目团队，共同建立风险预测模型。

为了与直保公司更好地合作，我们一直以来秉持三个创新理念：一是再保公司的创新不能脱离实际运用层面，要以能帮助保险公司解决实际问题为落脚点；二是各家公司场景化的具体问题需要针对性的解决方案，而不能简单复制其他公司已有的方案，尤其是在当前机器学习作为主要建模技术的时候，更是如此。因为机器学习的模型是根据具体数据训练出来的，每家公司数据不同，最终结果也应该不同；三是保险科技不是要抛弃专家经验，相反，专家经验可以更好地指导模型的建立，并提升模型的正确率和可运用性。基于此认识，我们在推动保险科技落地的时候，坚持与保险公司内部专家共同建立项目团队、共同工作的形式。所以，过去几年时间，法再的相关团队，一直驻场在合作公司，与保险公司内部专家团队一道探索具体问题的具体解决方案。通过这样的形式，直保公司深度参与模型建立过程，理解模型逻辑，更能获得其认可。目前，我们与保险公司合作建立的模型已成功投入使用或正在部署使用，从实际数据经验看，符合建模预期。

作为再保公司，我们的创新根植于我们对客户需求和痛点的深刻理解。疫情期间，考虑到代理人同客户见面难度加大，不能参加早会，无法面谈辅导等客观事实，可能导致业务人员技能退化，得不到学习成长，增加脱落风险的问题，法再着手建立了代理人在线培训体系，其内容涵盖了宏观，产品，核保，海外四个专题，24门课程，由法再中国的12名讲师（来自市场，产品，定价，评估，两核各团队）做培训支持。我们的创新也根植于我们对社会问题的关注和希望尽一份心力的朴素情怀。疫情期间，中国保险行业为一线医务人员和群众捐赠保险保障，贡献巨大，但遗憾的是其中存在严重的赠受双方信息不对称的情况。首先很多保险公司做了捐赠和贡献，但大众甚至被捐赠人本人都不知道有保险捐赠，其次这些赠险的保障范围和理赔规则各有差异，被赠与方不了解这些细节，出了险后也不知道如何去理赔。基于该背景，2月初，法再联合南开大学金融学院，一起开发了新冠赠险的查询系统，并成功部署在10余家网络平台，支持全国60+家公司超过200款新冠赠险的信息查询，让保险行业的爱心能更好地落实，让守护我们生命安全的医护工作者和相关人员能感受到来自保险行业的温暖。