中国人身险行业核保风控白皮书

中国人身险行业核保风控白皮书总结

核保风控的核心地位与发展趋势

中国人身险市场正面临高质量发展的机遇，预计在2030年代中期将成为全球最大的保险市场。核保风控作为保险业务风险控制的前端流程，对风险的识别、分类与评估具有重要作用，有助于提高保险产品的可及性与公平性，提升保险公司的经营效率与核心竞争力。

当前，核保风控正呈现四大发展趋势：

1. 以消费者为中心：通过科技赋能，提升客户体验，满足个性化保障需求。
2. 线上线下相融合：结合线上与线下核保手段，优化服务流程，提高客户便利性。
3. 全流程和动态化：利用可穿戴设备等技术，实现从承保到理赔的全流程动态风险管理。
4. 风控前置及协同：在销售前端介入核保风控，提升核保效率，加强产业链各主体之间的协同合作。

中国人身险核保风控的发展历程

中国人身险核保风控经历了三个主要阶段：

1. 全人工处理阶段（2002年以前）：核保完全依赖人工，流程简单但效率低下。
2. 流程化建设阶段（2003-2018年）：行业规范性增强，核保流程逐步标准化和规则化。
3. 科技赋能阶段（2019年至今）：引入大数据、人工智能等技术，推动核保流程自动化与智能化。

保险价值链主体的核保风控视角

• 直保公司：在风险控制与业务发展之间寻求平衡，重视数据驱动的精细化风控策略。
• 再保公司：具有更深入的风险研究和管理能力，提供专业建议，推动核保流程的全流程化与专业化。
• 保险中介：发挥“风险路由器”功能，通过智能核保技术匹配不同风险等级的客户与保险公司，提升销售转化率与客户体验。

数据科学推动核保风控的数字化与智能化

数据科学技术在核保风控中的应用日益广泛，包括：

• 预测性建模：基于历史数据预测新保单的理赔概率，辅助核保决策。
• 关联规则挖掘：识别与销售机构、产品、疾病等相关的理赔模式，指导逆选择风险控制。
• 隐私保护下的联合建模：利用联邦学习和机密计算等技术，在保护数据隐私的前提下实现多源数据融合与建模。

核保风控的关键技术与应用

1. 预测性核保：通过机器学习模型预测客户风险，提高核保效率。
2. 智能核保系统：减少人工核保量，提升自动化承保比例。
3. 大数据与AI技术：如特征分解、机器学习、深度学习等，用于构建精准的风险评估模型。
4. 联合建模与联邦学习：在保护数据隐私的前提下，实现跨机构、跨平台的数据整合与建模。

核保风控的未来展望

• 消费者需求驱动：科技手段使得核保更贴近消费者，提升其参与度与满意度。
• 保险服务转型：从“保险+产品”向“保险+服务”转变，提升客户粘性与保险产品附加值。
• 数据治理与伦理考量：在数据隐私保护和数据合规的前提下，构建安全、透明、可持续的核保风控体系。
• 数字化保险生态：推动保险产业链上下游协同，形成以数据和科技为核心驱动的保险生态圈。

保险科技发展趋势

瑞士再保险构建了保险科技趋势雷达图，识别六大主题：

1. 提升客户体验与互动：利用预测性分析增强客户参与。
2. 减轻网络与安全风险：采用机密计算等技术保障数据安全。
3. 建立生态系统与合作伙伴关系：通过API和联合建模提升系统集成度与业务效率。
4. 将数据转化为资产：借助商业智能软件挖掘数据价值。
5. 推进风险分析智能化：利用AI模型提高风险评估精度与效率。
6. 提升整体运营效率：通过文本分析、自动化流程等技术提升效率。

报告发布方与作者信息

• 发布方：瑞士再保险股份有限公司、慧择奇点研究院
• 作者：李松霖、廖泳浩、丁玉新、李宁、文思韓、吴芸芸、陈祺、郑亦添
• 编辑：邢鹂、左贝
• 主任编辑：马潇、杜晓辉

版权声明

本报告由瑞士再保险和慧择奇点研究院共同编写，保留所有版权。如需使用本报告内容，必须获得双方事先书面许可，并注明来源。