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1、冯安妮1.451.431.551.722.022.433.093.663.84.264.53200001920-20202020452576.1%-1.4%8.4%11.0%17.4%20.3%27.2%18.4%3.8%12.1%6.3%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%00.511.522.533.544.55200001920192019年,众多保险公司
2、产品创新、智能客服与在线理赔等多个环节数据来源:银保监会,中保协增速()2010-2020数字化生态为什么&怎么做是什么投保人被保人受益人疾病代理人产品A儿子父亲BC父亲女儿代理人被代理疾病产品购买体检字段标准化添加方向家庭关系异常值处理1.用户偏好2.用户基础信息3.用户贡献保费4.产品偏好5.1.用户满意度2.擅长领域3.业绩情况4.人群画像A儿子父亲BC父亲女儿代理人被代理疾病购买体检相似计算1.保单起终日期2.续约日期3.产品特点产品相似家庭代理人相似产品产品推荐1)流失客户唤醒2)产品推荐家庭保障缺口个人保障缺口投被保关系5X.XX%XXXX欢迎参编,欢迎加入读者计划参与数据资产构建
3、和数据要素激活图书的编写及案例参考计划参与DX典型案例编写及案例参考(失效或加满请加下面第二页海报微信)数字化生态200196927,06634%13%12%客户意向购买客户填写2、保费试算3、填写健康告知有健康问题否自动核保核保结论人工核保12不通过343客户递交病例(电子版/纸质)评点手册查询评点手册客户递交病例(电子版/纸质)人工筛选关键症状、检查结果评点手册查询1、医学影像文件的OCR识别2、医学文本/数据的结构化与标准化3、自动核保系统简单、缺少疾病粒度评估相关技术缺乏核保作业人效低1、核保人员需要查询再保手册后,给出评点结论2、复杂案件对核保人员的精准度和专业
4、性要求提高客户意向购买投保前1、客户填写2、保费试算3、填写健康告知投保中有健康问题否自动核保核保结论人工核保2不通过343核保平台OCR识别+NLP数据处理出具核保结论及智能评点11、病例体检录入2、医学数据处理3、疾病判定模型4、核保规则引擎录入和OCR识别病例和体检报告影像件NLP自动文本结构化提取,提取及结构化医学词汇,并标准编码字段值年龄48现病史糖化血红蛋白现病史用药1拜唐苹现病史用药2亚莫利烟龄20戒烟时长20年每日饮酒量200疾病模型和医学图谱量化评估疾病险注:针对没有确诊病例,或仅有体检的被保人疾病名称疾病ICD风险值2型糖尿病E11891型糖尿病E1064结合疾病险预测和核保手册进行综合险评点展望风险反欺诈优化消费者服务体验知识图谱在保险领域其他应用投保人和收益人的基本信息用知识图谱链接,如消费记录、行为记录、关系信息、线上日志信息等,进而进行深度分析和预测利用知识图谱构建销售机器人和理赔机器人,这种基于切词+知识图谱+引导QA的技术辅助保险产品设计利用知识图谱可以构建医疗数据库。在查询相关疾病时,通过医疗知识图谱可以知道某种疾病的花费、特效药和创新治疗方法、社保是否报销、商业保险是否覆盖等等