【今日案例】中国人保：基于数据中台的保险数据应用新模式

2021年12月，中国人民银行印发《金融科技发展规划（2022—2025年）》，提出健全金融科技治理体系、充分释放数据要素潜能、打造新型数字基础设施等重点任务。北京金融科技产业联盟开设“今日案例”专栏，以《规划》为牵引，通过优秀案例展示产业各方在实践中取得的成果，促进机构互学互鉴。

关键字：大数据、人工智能、知识图谱

本案例构建数据资源一站式创新开发及服务环境，提升海量数据资产的管理能力，加强信息联通，整合存储内部各类基础数据，引进计算机视觉、文本分析、神经网络、深度学习、分类、回归、聚类等主题的大数据挖掘算法，建立算法库及算法引擎，构建覆盖获客、承保、核保、保中、理赔、客服等保险环节的大数据模型引擎，为业务系统提供智能化模型支持，服务实体经济、惠及百姓民生、创新驱动发展，实现数据综合应用与多向赋能。

在构建敏捷化创新体系方面，探索扁平化、网格式金融科技创新管理模式，通过建立业务与技术的高效协作，探索推广数字化工厂、创新实验室等创新模式，并整合集中数字化人才和资源，开展技术应用创新探索，通过理论研究、技术攻关、场景验证，打造样板示范案例，推进敏捷创新。

在提升数智化营销能力方面，运用合法合规运用大数据、跨媒体分析推理等技术盘活企业数据资产，以尊重消费者意愿和保护消费者合法权益为前提，遵守适当性要求，把合适的产品服务送达有需要的客户身边，并基于深度学习、知识图谱等技术打造服务客户全生命周期的营销范式，提升客群分层分类经营能力，同时避免出现以精准营销之名滥用金融消费者信息、过度营销、诱导过度负债等问题，损害金融消费者权益和行业形象声誉。

在夯实一体化运营中台方面，一是整合封装各业务条线基础通用技术能力，以标准化接口提供可扩展、可配置的组件式技术支持，搭建便捷易用的技术中台。二是打造科技赋能、数据驱动、业务联动的企业级数据服务能力中枢，推动业务数据化向数据业务化进阶发展，构建综合型数据中台。三是打通业务条线壁垒、结构业务逻辑、沉淀通用业务能力，形成配置参数化、嵌入式的产品创新模式，支撑数字经济时代业务创新需求。建设高复用的业务中台。

在健全自动化风险控制机制方面，运用大数据、人工智能等技术拓展风险信息获取维度，构建以客户为中心的智能风险识别、研判变化趋势智能化风险预警、通过风控模型和控制策略，推动风险管理从“人防”到“技防”“智防”的转变，增强风险处置时效性。

在强化数据能力建设方面，制定企业级数据规划和发展战略，对数据进行分级分类，建立治理体系，建设数据字典和数据资源目录，运用数据多源对比等技术手段增强数据可信溯源和校核纠错能力。

在推动数据有序共享方面，积极应用多方安全计算、联邦学习、差分隐私、联盟链等技术，探索建立跨主体数据安全共享隐私计算平台，实现数据可用不可见、数据不动价值动。

在深化数据综合应用方面，丰富数据维度，运用联合建模、图计算、数据可视化、数字孪生等技术，建立民享用户、面向场景的大数据知识图谱和综合分析能力。在服务实体经济、惠及百姓民生、创新驱动发展、助力乡村振兴等领域实现数据综合应用与多向赋能。

本案例将外部风险数据、环境数据与内部海量业务数据相融合，通过大数据、人工智能、知识图谱等技术手段构建自然语言处理、智能图像处理、垂直领域知识推理等大数据应用模型，实现与业务环节的实时交互功能，提升保险服务能力。

一是支持个人意外健康险风控。上线多被保险人续保调用功能，优化高保额管控功能，支持“慢病安康”、“惠农安康”和“尊享安康”等新产品智能风控规则上线，防止欺诈，保障惠民。

二是加强对法人实体经济的服务与支持。引入地震、台风、海浪、气温等8类环境风险信息，开发上线海上风电业务风险管理功能，提供客户风险减量管理服务。

三是打造基于知识图谱的法人客户风险防控服务。利用知识图谱工具，搭建法人客户知识图谱、雇主责任险风险穿透知识图谱，构建基于图论的网络模型，发掘具备泛化意义的图实体及结构，助力识别不同行业、不同地区的风险汇聚点。

四是应用自然语言处理技术到保险触客过程中。通过语音识别技术转换得到理赔系统、投诉系统、营销管理系统等客户触面中客户留下的文本信息，运用人工智能技术，构建大数据自然语言处理模型，打造包括出险原因自动分类、投诉类别智能识别、营销领域知识图谱构建等实时化场景应用。

五是深入挖掘智能图像技术与保险业务的结合。基于保险查勘、理赔图片等非结构化数据，运用深度学习打造智能图片处理模型，赋能并优化业务模式。

本案例成效显著，主要体现在以下方面：

• 一是支持个人意外健康险风控方面，优化高保额管控，支持新产品上线，为超百万客户进行风险筛查。
• 二是加强对法人实体经济的服务与支持方面，开发上线海上风电业务风险管理功能，提供客户风险减量管理服务，利用工商企业数据，支持船舶险核保辅助查询、客户信息管理系统重构、e-Cargo企业客户信息补充等需求，支持法人客户信息一键录入，提升出单效率和客户信息准确性，提高客户体验。
• 三是打造基于知识图谱的法人客户风险防控服务方面，构建包含超过五千万实体的法人相关知识图谱，研发风险识别模型，配合业务部门有针对性开展风险防控措施，降低企业客户内外部管理风险。
• 四是应用自然语言处理技术方面，已研发多个自然语言处理模型，可以与业务系统快速互动，实现文本关联录入项的自动化点选功能，提升业务处理效率与客户体验。
• 五是深入挖掘智能图像技术与保险业务的结合方面，已建立针对灭火器、消防栓等消防设施的智能图像识别模型，可以为企业自动标注消防水平标签，辅助识别企业消防风险防控水平的高低，保障生产活动安全进行。

本文来源：中国人民保险集团旗下人保财险股份有限公司
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