【瑞士再保险】中国人身险行业核保风控白皮书_28页_6mb

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

中国人身险行业正处于高质量发展的关键阶段，预计在2030年代中期将成为全球最大的保险市场。核保作为保险业务风险控制的前端流程，对风险进行选择、评估和分类，是承保条件与风险状况匹配的重要过程。其核心在于识别和管理保单风险，提升保险产品的保障功能和覆盖面，推动行业稳健发展。

当前，核保风控呈现出以下四个发展趋势：

1. 以消费者为中心：通过科技手段深入了解消费者风险水平，满足个性化保障需求，提升客户体验。
2. 线上线下相融合：结合线上和线下渠道优势，实现更高效、更便捷的核保服务。
3. 全流程和动态化：核保不再局限于承保前的静态评估，而是贯穿保单生命周期，实现动态风险管理。
4. 风控前置及协同：在销售前端即进行风险评估和核保匹配，实现多方协同，提高效率和准确性。

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）：核保全部依赖人工，流程较为粗放。
2. 流程化建设阶段（2003-2018年）：行业规范增强，核保流程逐步制度化和规则化。
3. 科技赋能阶段（2019年至今）：引入大数据、人工智能等技术，推动核保风控的自动化与智能化。

保险价值链各主体的核保风控角色

• 直保公司：在业务发展和风险控制之间寻找平衡，注重产品设计和客户风险识别。
• 再保公司：具有更深入的风险研究和全流程风控能力，为直保公司提供专业建议和核保手册。
• 保险中介：作为“风险路由器”，通过智能核保技术匹配不同风险客户与不同风险偏好的保险公司，提升客户体验和险企效率。

数据科学在核保风控中的应用

数据科学技术正在推动核保风控的数字化和智能化转型，主要应用包括：

• 预测性建模：通过历史数据预测未来理赔概率，优化核保策略。
• 关联规则挖掘：识别理赔模式，辅助逆选择风险识别和勘察。
• 联邦学习与机密计算：在保护数据隐私和知识产权的前提下，实现跨数据源联合建模，提升模型准确性和商业价值。

核保流程的智能化与自动化

随着技术发展，核保流程逐步实现：

• 智能核保：利用AI、大数据等技术进行自动化筛选，提升核保效率。
• 自动核保系统（AUS）：简化流程，提升客户体验，同时优化业务质量。
• 预测性核保（PU）：通过分析客户数据，提前识别风险，实现更精准的承保决策。

风控与科技的深度融合

• 数据科学赋能：通过大数据、AI、机器学习等技术，提升核保风控的精准度和可解释性。
• 风险评估与定价优化：通过数据挖掘和模型训练，实现更科学的核保和定价策略。
• 客户行为分析：结合可穿戴设备等技术，实现对客户生活方式的实时评估，推动动态核保。

未来展望

随着保险行业数字化进程加快，核保风控将更加注重：

• 科技驱动：利用人工智能、大数据等技术，提升核保流程的智能化和自动化。
• 生态协同：推动保险价值链各方（直保、再保、中介）协同合作，实现更高效的风险管理。
• 数据治理：在数据隐私和伦理框架下，构建更安全、合规的数据共享和联合建模机制。

报告发布方与作者信息

• 报告发布方：

  • 瑞士再保险股份有限公司（含瑞再研究院、瑞再再保、瑞再数据科学、iptiQ瑞智保等）
  • 慧择奇点保险研究院

• 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

• 特别感谢：

  • 马存军、蒋力、黄海榕、刘翩翩、Yannick Even、欧阳明欣、Christopher Ong、黄丹、Onur Yildirim

版权声明

• 本报告由瑞士再保险和慧择奇点研究院共同撰写，保留所有权利。
• 本报告内容仅供私人用途或内部参考，如需用于出版，须事先获得书面许可，并注明来源。
• 报告内容基于可靠信息，但不承担准确性或全面性的责任。