大數據與保險欺詐

① 對待保險詐欺有哪些對策

對待保險詐欺有以下對策：

1、加強保險反欺詐的宣傳，讓公眾明白保險欺告沖詐是一種犯罪。

2、保險公司應加強核保核賠，從源頭上堵住保險欺詐的發生。對於保險公司來講，無論數額大小，騙保行為都需要高度警惕。

近日，銀保監會也下發《關於運用大數據開展反保險欺詐工作的通知》，要以大數據技術為核心、行業聯防與執法協作為助力，全面協同推進反保險欺詐工作。

3、保險行業應該聯合採取反欺詐的行動，建立信息交換網路，讓詐騙者無處藏身。

4、加強與其他行業的聯手，特別是公、檢襪祥殲、法的聯手，狠狠打擊保險詐騙犯罪活動；要加強保險法制建設，做到打擊保險欺詐，有法可宴悶依，執法必嚴。

(1)大數據與保險欺詐擴展閱讀

航延險成騙保高發險種

6月9日，南京市公安局破獲一起航延險騙保案，犯罪嫌疑人李某從2015年至今，通過虛構行程並購買航延險，3年間共理賠近900次，涉案資金高達300餘萬元，目前李某已被採取刑事強制措施。

不久前，上海市同樣宣布了一例航延險詐騙案的告破，累計抓獲犯罪嫌疑人27名，涉案金額超過2000萬元。

近年來，保險詐騙資金有小額化趨勢，如車險、航延險、退貨運費險等，對保險公司的反欺詐能力提出更高要求。

② 什麼是大數據反欺詐

"大數據反欺詐是基於海量數，通過機器學習架構的一套反欺詐系統，可以對包含版交易詐騙，網路詐騙，電話詐權騙，盜卡，盜號等欺詐行為進行實時在線識別的一項服務。是互聯網金融必不可少的一部分，是由用戶行為風險識別引擎，徵信系統，黑名單系統等組成。
大數據反欺詐主要是為金融行業或者電商行業的企業提供數據分析的業務以及服務，在進行支付或者信貸的過程中對於行業或者對個人提供一個信用評估的服務，通過大量的數據結合，可以很快的得到貸款方信用的評估結果，在欺詐者可能發生欺騙行為之前就將他們可能實施的行為扼殺在搖籃里，減少金融行業企業的風險。例如阿爾法象系統結合當前網路黑產的欺詐特徵，基於機器學習模型、大數據關聯分析和多樣智能演算法，通過OCR識別、四要素驗證等方式的身份識別，以及黑名單篩選、身份真實性判斷、行為異常檢測、多頭共債檢測、團伙欺詐識別等技術手段，信貸業務提供貸前、貸中、貸後全流程反欺詐服務。"

③ 大數據保險會影響社會公平嗎

大數據保險會影響社會公平嗎
在當下互聯網和大數據技術推動下，保險行業的新應用及新的商業模式未來想像空間將會無限，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。
最近在公司內部一次大數據工作會議上，討論如何利用大數據計算客戶風險成本，為客戶提供不同保費報價。一位多年從事保險行業工作的同事提出了不同意見，認為該做法拉大了自身風險較大人群與風險較小人群間的保險價格差距，使部分人群因價格難以承受，可能會造成其無法獲得所需保險服務，有違保險所倡導的互幫互助宗旨精神。
這讓大家認識到，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。
傳統保險商業模式並不完美
保險起源於人們互幫互助、分攤風險的思想，是最古老的風險管理方法之一。它以損失分攤的方法，用多數單位和個人繳納保費建立保險基金，使少數成員的損失由全體被保險人分擔。其目的就是共同抵禦風險，幫助那些陷入困難的成員渡過難關。保險從萌芽時期的互助形式逐漸發展成為現代商業保險形式。保險服務對象從一開始的熟人之間，逐步擴展到陌生人之間。
市場中保險公司之間展開著激烈的競爭，大家最重要的競爭手段就是把不同人群的風險概率盡可能做精確細分。分得越細，同一個細分組里人群的風險就越接近，其被別人佔便宜的可能性就越低，所交的保費也就越少，就更能夠吸引到優質客戶來這樣的公司買保險。
客戶風險細分的程度，取決於保險公司收集和處理客戶信息的能力。保險公司會想方設法獲取和驗證客戶的信息，經過一系列的風險評估計算，把來投保的客戶對應分配到不同風險細分組中。選擇並提供優惠保費價格給那些風險低的客戶，對風險高的客戶則提高保費價格或乾脆拒之門外。
客戶也會受到利益驅動，千方百計的隱藏自己的真實風險情況，爭取瞞過保險公司，讓自己獲得保險公司低風險評價，以便降低自己所交保費。一些人投保之後，因為有了保險所提供的保障，就會忽視風險，行為變得無所顧忌，比如煙會抽得更凶，駕駛會更加狂野。
類似的道德風險使那些不負責任的人佔用了較多大家共用的風險基金資源，影響到其他規矩人的利益。規矩人就會逐漸退出保險，結果是逆向選擇。投保人中規矩的越來越少，不規矩的越來越多，只好保費越提越高，持續惡性循環，直到影響到保險公司的生存。
在信息不充足的狀況下，保險公司很難進行有效的風險分析，只能採用大類分組貼標簽的方式開展業務，選擇那些比較容易通過標簽判斷其風險並且整體風險較低的人群。而對於那些無法有效判斷風險或風險較高的客戶群體，保險公司會盡量避開。這使得存在相當一部分數量的人群無法獲得所需要的保險服務。比如一些經常出現欺詐風險的區域人群，就會被保險公司採取各種借口排斥。
最終這些無法獲得合理保險服務的人群，當遇到風險困難無力自己解決時，都將由社會保障做兜底。這既沒有發揮該部分人群自身經濟能力的作用，相應的保障服務效率也不高。雖然監管當局採取了一系列措施，阻止保險公司類似的做法，但保險公司為了控制風險，會千方百計進行博弈，該現象仍然普遍存在。
大數據帶來改變
大數據時代通過無所不在的感測器、移動互聯、人工智慧技術，使獲得和分析每個人的健康、行為、信用等風險數據變得非常方便，成本越來越低，個人的信息能見度越來越高，保險公司風險建模預測的准確度不斷提升。基於此，保險公司擁有了應對道德風險和逆向選擇的利器，將讓你無所循形。想占保險公司便宜以及搭規矩人順風車會越來越難。
大數據和人工智慧將會像手術刀一樣精準地把每個人從風險池裡剖出來，保險將進入一人一價時代。每個人根據自己風險概率的不同支付相應價格的保費，風險仍然得到了分攤，但分攤到每個人的比率發生了改變。風險高的人需要多分攤，風險低的人將少分攤。
具備大數據風險分析能力的保險公司可以利用該武器對客戶精挑細選，找出那些風險概率低的好客戶，給予與其風險相匹配的優惠價格，對於那些風險較高的客戶則會要求其支付更高的價格，至於那些風險特別高的客戶，要價可能超過其承受能力，就會被拒之門外。越是風險低的好客戶越會為了獲得優惠價格而選擇這樣的公司。
不具備大數據風險分析能力的保險公司則只能接受那些被挑剩下的客戶，自身所承擔的風險則會越來越大，以至於難以為繼。
誰先掌握該武器，誰就可以獲得先發優勢。精準的差別定價意味著賣家可以最大限度地把消費者剩餘拿走。領先的保險公司可以結合市場競爭情況，給出能夠對客戶有吸引力，同時還帶給自己最大利益的保費價格。市場競爭環境下，其他保險公司為了贏得競爭，就必須具有同樣的風險細分能力，迫使領先者為爭奪客戶不斷給出接近客戶風險成本的保費價格，直至溢價趨向於零。最終競爭趨於平衡，市場價格得到穩定，客戶因其自身風險狀況而得到相應最優惠保費價格。
被保險人符合保險公司風險要求的行為將使得其所需支付的保費降低，反之則要支付與之相匹配的高額保費。被保險人為了自身利益就會盡可能迎合保險公司的要求，做符合保險公司要求的行為，安全駕駛、不抽煙酗酒、控制飲食、健身鍛煉等等。這樣不但能夠節省投保人保費支出，還能大幅提升被保險人自身安全健康狀況。
對於被保險人的行為數據收集分析，並不僅僅限於保險申請前的一段時間，更可以擴展至承保期間。你的所有行為可能會影響下次保險周期的保費價格。保險公司可以設計另一種形式的保險合約，例如先收取一定數額的保費和押金，當發現存在違反合同規定的不安全行為時，直接扣除部分押金，甚至中斷保險合約。若被保險人一切行為符合要求，則退回押金或抵扣至後續保險期限中。
保險公司還可以在保險期內為被保險人提供安全健康管理服務，讓被保險人及時獲悉自己所處於的安全和健康狀況，據此調整自己的行為。利用行為數據可以有效控制逆向選擇，讓每個人對自己的行為負責，無法佔別人的便宜，有利於伸張社會公平正義。可以說大數據技術為保險行業注入了滿滿的正能量。
相比較傳統風險判定採用大類人群貼標簽的方法，每個人精準定價會讓更多客戶享受到更加合理的價格。計算每個人的風險概率首先要依據大數據建模，而建模基於過去人群的行為狀況及已經出現的風險事件，只能體現相關性，不能基於因果進行判斷。建模分析預測也會因為基於數據統計而存在一些計算上的偏差。
有一些風險狀況比較好的人，因為其部分行為與風險較高者相類似，這些行為由都在模型計算所收集的范圍內，就會被錯誤地判定為風險較高，需要支付超出其真實風險狀況的保費。其就會因為別人的錯誤而遭受懲罰，這在一定程度上說很不公平。
隨著演算法的優化、數據的更加豐富和計算能力的提升，這樣的誤傷范圍會進一步縮小，但遺憾的是，由於數據建模方法的局限性，縮小的進程也不會很快，更難徹底杜絕。
政府監管應做出相應政策安排
有些風險發生概率與個人努力的行為程度無關，例如每個人擁有基因不同就會帶來自身發生疾病概率的不同。若根據與生俱來的基因數據進行風險定價，則很可能讓每個人從出生就決定了其未來的保費有很大差異。基因健康的人買低價保單，基因沒那麼健康的人只好買高價保單。我們可以控制自己的行為，但完全無法控制自己的基因。
這時候，保險風險共擔的初衷被摧毀了，社會互助機制遭到破壞。這樣的做法有可能造成社會分裂，帶來社會的不安定因素。個人能控制的風險應當由其自己承擔，而對於自己無法控制的風險，應由公眾一起分擔。
以無知之幕的思考方式，我們想像通過扮演具有各種不同基因狀況的群體成員，去感受相關對策下社會生活狀況。顯然我們都不願意接受自己活在一個因為基因有缺陷就活該倒霉的社會里。那些因為基因缺陷而無法面對風險困境的人群及其親屬將會為了生存而採取行動，甚至可能會帶來社會動盪。
政府監管者禁止保險公司利用基因數據進行風險定價，其目的就是最大限度的保證社會穩定。讓每個人自身無法改變的風險因素不影響其在社會中所能夠享受到的正當權利，盡可能營造公平平等的社會環境。
但只要獲取基因分析結果能夠獲得好處，保險公司就會想方設法規避監管，而政府則會因此加大監管力度。相互的博弈將會帶來大量社會成本消耗，因此需要做出更加符合人性規律的政策安排。
既然保險公司有開展基因數據分析的沖動，可以考慮允許每家保險公司利用基因數據計算每個人的風險，為客戶申請因基因不同而帶來較大風險的補貼。監管者也根據相關數據進行計算，然後確認其中所申請補貼較為合理的保險公司計算結果，承諾用財政資金對客戶提供風險補貼。
該做法並不迴避基因所帶來的每個人風險差異，而是通過財政轉移支付，讓社會大眾對相關特殊群體提供必要的關懷，使其能夠最終與別人站在同樣的起跑線上，只為自己的行為負責，而不用為自己無法改變的基因負責。
保險公司能夠獲得風險概率所涉及的款項，就不會感覺到吃虧，更願意接受這樣的客戶。通過對基因有缺陷客戶進行補貼後，後續所有服務可以一視同仁，沒有任何區別。這讓保險公司與監管者都願意更准確的開展數據分析，避免相互間博弈的損耗，社會資源傾斜也更加精準有效。
競爭將讓各個保險公司努力掌握相關的技術方法，而技術本身並不存在壁壘，很難據此形成獨特的競爭優勢。一些公司將眼光瞄向了一項關鍵資源，那就是客戶數據。它們試圖壟斷客戶數據，進而壟斷對客戶的風險評估，從而影響競爭，延緩客戶獲取更加優惠價格的進程。
政府監管一定要有所作為，積極保護客戶的利益，維護市場公平競爭的局面，確保客戶有更多選擇。要讓客戶擁有數據的使用決定權，數據可以存放在數據產生的地方，但數據的使用權必須掌握在客戶手中，客戶可以授權給任何其所指定的服務商使用，以便讓這些數據帶給客戶自身最大的利益。提供存放數據和計算服務的相關公司可以通過收費獲利，但不能影響客戶對數據的授權使用。
大數據技術在保險行業應用的快速發展態勢已經形成。未來一段時間，領先者將會在一些領域取得積極進展，從而給行業帶來巨大沖擊。改變已經到來，保險公司必須在大數據應用方面加大投入，努力跟上時代的步伐，以便在競爭中處於有利地位；政府監管者需要未雨綢繆、因勢利導，提前做好政策研究和相關布局，營造良好的行業市場競爭環境，確保社會生活持續穩定。

④ 利用大數據分析將保險業風險防控做到極致

利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
互聯時代，特別是移動互聯網日漸普及之後，大數據的搜集變得更為方便和可行，大數據的應用價值受到了各行各業的關注，甚至大數據本身也成了一個專門產業。保險作為基於大數法則運營發展的商業行為，對大數據的利用有著天然的傾向性。筆者圍繞風險防控這一經營實務，圍繞核保、核賠這兩大關鍵節點，探討大數據分析在風險防控中的應用，分析優勢性，指出限制性，並基於行業現狀對大數據分析的發展提出建議。
保險業面臨風險控制新挑戰
雖然風險防控是保險業發展過程中永恆的課題，但是隨著經濟社會的發展，新風險點層出不窮，惡意欺詐手段不斷翻新，保險業風險防控受到的更為嚴峻的沖擊。具體表現為：
1.行業競爭倒逼核保和理賠速度的提升，可能帶來核保、核賠質量下降的負面影響。從純理論角度和最理想化的角度來講，核保和核賠這兩個環節是可以為保險公司屏蔽所有逆選擇和道德風險的。但付出的代價是用大量的人力對每個投保和理賠申請都進行大量的細致調查。這在保險公司實際運營中是不可能的。特別是在行業競爭越來越激烈的今天，為提升客戶體驗，保險公司的投保條件愈發寬松，核保核賠速度快，甚至免核保、免體檢、快速賠付已經成為保險公司吸引客戶的「標配」所在。各家公司千方百計提高服務速度，核保核賠部門往往要承受客戶和銷售部門的雙重壓力。在此情況下，雖然保險公司的保費收入有了較大增長，但是承受的風險沖擊將明顯增大。公司管理層對業績增長的期待，或多或少沖淡了本該固若金湯的風控意識。
2.互聯網保險的發展，客觀上增加了風險控制的難度。如今，網路銷售、移動互聯網銷售日益被保險公司所重視。各種保險銷售網站，成為了保險公司新的保費增長點。甚至客戶通過手機微信等軟體終端，就可以輕松完成投保或理賠過程，在這種情況下，材料真實性驗證難度較大，信息不對稱性更為突出，機會型欺詐風險增加。異地出險的增加，也對理賠後續工作提出較高要求，容易出現保險服務流程銜接的空白。在傳統保險銷售過程中，銷售人員與客戶面對面地溝通，其實也是一種了解客戶的過程。但是互聯網保險的發展讓這個過程消失。核保部門失去了一道天然屏障。這些都是增加了風險控制的難度。
大數據分析在保險業風險防控中的實際意義
雖然互聯網技術的發展，給傳統思維下的風險防控帶來了巨大的挑戰。但是筆者認為，任何新技術的進步都是雙刃劍。而且解鈴還須系鈴人，互聯網技術帶來的「麻煩」也必將由互聯網技術本身來開出葯方。這個葯方就是大數據分析。
IBM公司曾用5個特徵來描述大數據，既大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。這些特徵其實也表明了大數據對風險防控的意義。
1.大數據時代下，核保環節通過大數據分析有條件對客戶進行系統性風險掃描。具體來講，在傳統核保過程中，客戶告知什麼，保險公司就審核什麼。核保人員要從有限的告知信息中，發現風險點的蛛絲馬跡。這個過程中的風控主要依靠客戶的誠信水平和核保人員的工作經驗。而且大量的投保告知，也挑戰了客戶的耐心。面對大量的提問，客戶很有可能引起反感，不認真填寫告知內容或乾脆放棄購買保險產品。但在大數據條件下，保險公司有條件從資料庫中獲取客戶的大量相關信息。比如通過了解客戶的就醫記錄，可以准確推斷客戶的健康狀況；通過查詢客戶在各家保險公司的既往投保記錄，可以分析投保人有無重復投保、短期內大額投保等高風險行為，等等。這些都將打破既往核保的管理思路，使得核保過程更加精確化。同時客戶需要進行的投保告知大大減少，只要授權保險公司查詢相關信息，即可快速得到核保結果。
2.大數據時代下，核賠環節通過大數據分析更可能發現理賠欺詐的線索，堵住風險漏洞。傳統的核賠過程中，主要靠核賠人員的經驗甄別風險，靠調查人員有意識的排查堵住理賠欺詐的發生。這種情況下，人為製造保險事故、虛報並不真實存在的保險事故、誇大保險事故損失金額，都成為可能發生的情況。但在大數據條件下，保險公司不同地區的既往理賠數據，甚至不同保險公司之間的理賠數據有可能匯聚成一個超級資料庫。任何理賠申請，都可以先經過資料庫的檢驗。
3.大數據分析輔助風險控制的理論研究，已經有了一定的積累，為進一步應用打下了基礎。近年來，大數據的開發應用不僅得到了實務界的關注，也吸引了理論界進行更為細致的研究，並取得了一定成果。例如欺詐分析技術，就是綜合了大數據模型、統計技術和人工智慧在反保險欺詐領域的一項應用。目前這項技術已有了比較完整的理論模型，建立了相應的演算法體系，具體包括有監督演算法和無監督演算法。筆者認為，這些理論研究雖然對保險實務從業者來講有一些晦澀，但是今後的大數據分析甚至人工智慧在保險業的應用，就是建立在這些理論研究基礎之上的。
基於大數據技術提升保險業風險控制
結合大數據技術本身的發展要求，以及當前保險公司實際運營情況。筆者在這部分將提出大數據時代提升保險業風險控制的具體工作建議。
1.以資料庫建設為基礎，在內部數據資源整合的基礎上，爭取建立全行業共享的大數據平台。在這里所討論的所有大數據分析的優勢，都建立在保險公司能夠收集到海量有價值數據的基礎之上。這種數據資源的整理，首先是公司內部資源的整理。特別是對於混業經營的大型金融集團來說，內部已有的數據資源整合就已經是非常偉大的成就。要讓各家公司共享信息，註定是艱難的，這需要行業協會、監管部門的推動，需要各家公司站在更長遠的角度展望保險業的發展。
2.保險公司要千方百計提升IT技術水平，儲備大數據分析的技術力量。大數據分析對資料庫技術的要求是比較高的，公司網路系統和數據計算能力面臨考驗。更為重要的是，如果要想進一步開發大數據資源，就必須有專門的統計分析人才。技術儲備，不是過往運營數據分析等簡單的數據開發，而是一整套科學的體系。保險公司有必要提前進行技術儲備。
3.大數據分析過程中，要特別注意數據安全和客戶信息的保密管理。大數據和互聯網一樣，也是一把雙刃劍。保險公司挖掘好這座寶藏，能夠在風險防控上取得事半功倍的效果。但同時也擔負著維護數據安全的重任。海量的個人信息數據存儲在保險公司，一旦泄露後果不堪設想。單個的數據泄露就可能引起客戶的訴訟。批量的數據泄露，可能給公司帶來的就是滅頂之災。從法務角度來講，保險公司在引用客戶信息之前，要取得客戶授權，規避法律風險。同時要盡可能依靠大數據分析，通過簡單的客戶信息就推斷出某類業務的風險。
總之，風險控制是保險公司穩健經營的重要一環。在大數據時代，保險業必然要利用新技術手段，將風險防控工作做到極致，為公司和行業的發展創造價值。

⑤ 保險科技如何在理賠中進行

保險理賠是保險業務中的一個重要環節，長期以來存在諸多痛點、難點，理賠難理賠慢理賠煩的問題，始終是保險消費者關注的焦點和揪心問題。近年來迅猛發展的保險科技正在不斷實現與理賠流程的融合，促進了行業理賠效率持續提升，有效緩解了理賠工作中的諸多痛點、難點。
一、保險科技的運用極大地提升了客戶的體驗感和滿意度。
通過引入大數據、人工智慧、雲計算等技術手段重塑保險理賠服務環節，可以實現理賠信息數字化採集和理賠全流程無紙化，從而使客戶免於往來奔波和提供各類資料，極大地提升保險理賠體驗。近年來，保險科技在保險理賠服務中扮演著越來越重要的角色，客戶能夠切實感受到保險理賠工作越來越貼心周到，客戶感受到理賠更為便捷、賠付時間更短等。例如，螞蟻保聯合保險公司推出了一項高品質的理賠服務「安心賠」，可以理賠全流程協助用戶，保證理賠申請簡單快速，並確保理賠結論清晰公正。不僅提升了消費者的理賠體驗，同時也幫助了保險公司降本增效。一是對消費者的理賠需求能「一管到底」，消費者對理賠有任何疑問，可隨時發起咨詢，並雹旁且可以線上完成理賠申請，如果對理賠結論不認可，可申請糾紛援助；二是理賠全流程的「速度保障」，與保險公司約定申請理賠的審核時效，當超過約定時效，可申請加急處理，同時還對醫療險、門診險等不同的險種承諾具體時效。「安心賠」背後依託的是螞蟻保獨有的「理賠大腦」技術能力。運行數據顯示，「理賠大腦」能識別最多107種醫療、理賠憑證，將保險產品的理賠核賠效能提升70%。「理賠大腦」系統由智能指引平台、智能互動報案、智能審核系統、智能調查系統、智能通知平台組成，全流程優化客戶理賠體驗。
二、保險科技促進保險行業理賠效率持續提升
2021年12月底中國保險行業協會發布的《保險科技「十四五」發展規劃》(以下簡稱《規劃》)提出，到2025年，我國保險科技要增強優質高效保險服務能力，推動行業理賠自動化率超過40%。數據顯示，目前，保險行業平均理賠自動化率已達21.48%，精準快速理賠在科技賦能下初顯成效。例如，2021年，中國人壽壽險公司氏逗智能化處理理賠案件超過1390萬件，同比增長23%，智能化作業佔比達70%，小額理賠時效0.13天；2021年，華安保險通過視頻系統處理線上查勘定損案件28.4萬件，同比增加3.8萬件。視頻查勘案件極速賠(賠款當天支付)佔比超過30%。為了提升客戶線上理賠服務體驗，華安保險不斷升級理賠作業中心，目前已實現智能調度、客戶操作可視化、後台主動呼叫、OCR自動識別、相片智能分揀、案件信息一鍵轉錄等功能。
三、保險科技提升了保險行業反欺詐能力
保險欺詐一直是行業源核橡面臨的巨大挑戰之一。我國財險公司的綜合賠付率均值約為60%，而每年保險行業因為欺詐導致的損失高達10%至15%。這不僅破壞了正常的保險展業活動，還侵犯了保險人和保險消費者的合法權益。以大數據、人工智慧為代表的科技為保險行業提升風控能力帶來了新契機。基於海量全方位的用戶數據及第三方場景數據，通過建立實時的反欺詐規則引擎及關聯圖譜分析，保險公司能夠甄別欺詐騙保行為，判斷案件的真實程度。
2021年3月，銀保監會發布《關於做好2021年大數據反保險欺詐工作的通知》及《大數據反保險欺詐手冊》(2021版)，旨在運用大數據、人工智慧等高科技手段對車險、意健險、農險、保證保險等重點領域的欺詐行為重拳出擊。該措施對採用大數據等技術防範保險欺詐風險，遏制保險欺詐擴展的勢頭，維護市場秩序，保護保險公司和保險消費者權益，發揮了重要作用。
未來，人工智慧、區塊鏈、大數據、雲計算等科技與保險價值鏈各環節的融合將進一步加深，保險業務流程逐步向數字化、線上化、智能化轉變，從而有助於改善理賠經驗、提升保險業務經營效率。目前，我國的保險理賠新科技運用仍處在起步階段，未來，藉助於更深層次地運用大數據、人工智慧等技術，保險公司理賠服務效率和精準度將不斷得到提升。而且，在保險科技的支持下，保險公司還將擁有更多更加智能化的客戶服務工具，其服務范圍和能力也將延伸到更多領域，從而讓保險服務內涵變得更加豐富，讓廣大客戶從保險服務中增加更多獲得感和幸福感。