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新光人壽將大數據應用在保險理賠業務,利用「壞人模型」揪出詐保戶、每月省下數千萬元理賠金額;明(2017)年將推出「好人模型」,協助保戶快速理賠,藉此提升客戶對品牌的忠誠度。
新光人壽表示,該公司2013年底導入大數據應用,建立理賠風險篩選模型,在不斷驗證模型與實際案例效度下,2014年9月成功推出壞人模型,揪出詐保戶,幫助公司每個月省下數千萬元的理賠金額。
新光人壽預計明(2017)年1月推出好人模型,協助保戶快速理賠,一旦客戶有感,將有助提升對品牌的忠誠度。
壞人模型與好人模型是新壽理賠部門團隊,利用過去五年理賠數據,所發展出的理賠風險篩選模型。壞人模型利用系統設定的200多個變項,算出每位保戶可能涉及詐保的風險情況,若分數高過75分,則會派遣調查人員前往摸底,把客戶的各種情況查個仔仔細細,減少被詐保的可能性。
好人模型則是找出風險相對較小的客戶,推出保戶差異化服務,協助快速理賠。
新光人壽理賠部協理廖晨旭表示,曾有一對夫妻,同是新光人壽保戶,在同一天同個時段到同一家醫院就診,彼此住在隔壁病床,就醫原因不是意外所導致,倆夫妻向新壽申請理賠,一件送往新壽的台中分公司、另外的一件則送到台北的營業據點。
廖晨旭說,若以傳統的理賠方式處理,很難發現問題所在。透過大數據分析後,大數據系統揪出這套理賠詐欺案,替公司省下許多理賠費用。
由於壞人模型運作頗有成效,新壽預計明年初推出好人模型,希望可以減少處理理賠程序的時間,加快理賠速度。
新光人壽表示,未來將進一步把保戶資料與特製App相結合,只要輸入保戶的姓名,不需要診斷證明文件,就可直接幫客戶申請理賠,省掉繁複程序。
新壽也積極與各家醫療集團洽談資料透通,把醫院的診斷證明文件與App相連,新光集團旗下新光醫院,將成為第一家合作對象。
廖晨旭說,與醫院洽談資料整合,須仰賴雙方資訊接軌的情況,若能節省醫院、病人、保險業資料來往時間,能方便保戶快速理賠,而客戶滿意度提升,自然有助品牌忠誠度的維繫與強化。