场景背景
传统工作场景
时间与地点
2024年5月10日
上午10点
在华南某大型人寿保险公司核保部办公室。核保员李经理正面对着电脑屏幕上密密麻麻的投保申请
窗外阳光明媚
但她的眉头紧锁。今天需要处理35份高风险投保申请
每份都需要进行详细的风险评估
起因
公司近期推出了一款高保额终身寿险产品
吸引了大量高净值客户投保。这些客户往往具有复杂的健康状况、多元化的投资组合和特殊的财务需求
评估其死亡风险、健康风险、道德风险等多个维度
确定是否承保、是否加费、是否需要额外体检或补充资料。据统计
本次需要处理的35份投保申请中
有12份涉及高风险职业（如高空作业、深海潜水）
8份涉及慢性疾病（如高血压、糖尿病）
经过
李经理立即开始处理这些复杂的投保申请。首先
从体检系统获取体检报告数据
从财务系统获取客户资产证明
从征信系统获取信用记录
从历史保单系统获取既往投保和理赔记录。数据收集过程异常繁琐
各系统数据格式不统一
接下来
李经理开始进行风险评估。对于涉及高血压的客户
她需要查阅最新的医学指南
评估血压控制情况、并发症风险、用药依从性等因素
对于高风险职业客户
她需要查询职业风险分类表
评估意外伤害概率
对于大额财务杠杆客户
她需要分析其收入稳定性、债务偿还能力、资产流动性等指标。整个评估过程需要参考20多个不同的核保规则文档、费率表和风险评估模型
在处理一份涉及深海潜水教练的投保申请时
李经理发现该客户同时患有轻度哮喘
这增加了水下呼吸困难的风险。她需要综合评估这两个风险因素的叠加效应
查阅相关的再保险合约条款
确定是否需要特殊加费或除外责任。这个过程耗费了她整整半天时间
整个过程中
李经理每天工作10小时以上
反复核对数据
验证风险评估结果。由于缺乏专业的风险评估工具
所有工作都依赖人工判断和Excel手工操作
极易出错
同时
还需要与销售团队、医疗顾问、再保险部门等多个角色协调
结果
经过两周的高强度工作
李经理终于完成了所有35份高风险投保申请的核保决策。其中25份正常承保
6份加费承保
3份延期承保
1份拒保。但在内部审核中
仍然发现了2份加费幅度计算有误
1份风险评估过于保守。虽然避免了重大核保失误
传统的手工评估方式已经无法满足精准核保的需求
必须引入智能化的风险评估工具
实现自动化、标准化的风险分析
传统方式的困境
核保系统数据孤岛严重
风险评估数据分散在核心业务系统、体检系统、财务系统、征信系统、历史保单系统等5个不同系统中，数据格式不统一，口径不一致。核保员需要手动收集35份投保申请的多维度数据，耗费大量时间进行数据整合和标准化。
风险评估模型应用困难
需要同时考虑健康风险、职业风险、财务风险、道德风险等多个维度，参考20多个不同的核保规则文档、费率表和风险评估模型。手工操作容易遗漏关键风险因素，导致风险评估不全面或不准确。
核保规则引擎配置复杂
复杂的投保申请（如深海潜水教练+哮喘患者）需要综合评估多个风险因素的叠加效应，但现有的核保规则引擎配置复杂，难以处理这种非标准情况，需要大量人工干预和专家判断。
告知义务履行监督不足
投保人可能存在隐瞒或误报健康状况、职业信息等情况，但传统的核保方式难以有效识别和验证投保书中的信息真实性，增加了逆选择和道德风险。
数据智能引擎解决方案
基于本体论的智能数据整合
数据智能引擎基于本体论构建统一的风险数据语义模型，自动整合多个系统的数据，形成360度客户风险画像。用户可以通过智能问数功能，用自然语言直接查询风险数据，无需了解复杂的数据结构。
数据智能体驱动的智能风险评估
数据智能体自动理解核保需求，进行多维度风险评估和综合分析。多智能体协同工作，完成数据收集、风险识别、模型应用、决策建议等全流程。分析结果准确可靠，准确率达到95%以上。
智能核保规则引擎优化
数据智能引擎自动学习和优化核保规则，能够处理复杂的非标准情况。系统可以自动识别风险因素的叠加效应，提供精准的加费建议和除外责任方案，减少人工干预。
智能告知义务验证
通过多源数据交叉验证，自动识别投保书中的信息不一致或可疑内容。系统可以提示核保员重点关注的验证点，提高告知义务履行的监督效果。
应用价值
效率提升
风险数据查询和分析时间从原来的数小时缩短到几分钟
自动生成风险评估报告，无需手动整理
减少了重复性的数据收集和验证工作
分析深度
可以进行多维度的交叉风险分析，发现隐藏的风险关联
自动识别异常风险模式和趋势变化，提前预警
支持复杂风险场景的模拟和预测
决策质量
基于实时、准确的多维度数据进行核保决策
可以快速模拟不同核保方案的效果
决策过程透明可追溯，便于审计和优化