12月6日，中國保險創新發展大會在武漢召開，以下是在「壽險運營服務數位化轉型與創新分論壇」上的圓桌論壇。
主持人：未來的保險業將是客戶服務與體驗的競爭應該說已經成為了行業共識。科技賦能大幅提升了服務效率、節約了成本。請問泰康人壽黃總，和太平洋人壽常總，據了解，兩公司都啟動了數位化轉型之旅，泰康人壽提出流程重構、組織再造的建設思路；太平洋人壽也提出要重新構建「三位一體」的線上運營體系，下面就請兩位嘉賓分別給我們介紹一下貴公司的轉型變革思路是什麼？您認為壽險公司數位化轉型變革的核心是什麼？這個過程中遇到的最大阻礙將會是什麼？
泰康人壽黃總觀點匯總：壽險公司數位化轉型的核心主要有三個方面：一是流程重構。如今用戶行為發生了變化，需求發生了變化，線上化服務要求更高，重構傳統運營作業流程，打造運營新旅程新流程。線上快速，儘可能一次性成交，減少人工幹預過程。傳統作業流程重構聚焦的三大方面：首先是傳統作業流程全面線上化；流程進度實時展示，問題在線及時解決；其次是聚焦內部數據橫向整合，通過外部徵信、財務數據擴充，建設結構化、標準化數據中臺；還有部署應用OCR識別、人工智慧、語音識別、大數據、RPA技術深度應用，實現客戶互動智能化、流程語音化、數據標準化、分析數位化。二是組織再造。流程再造，要進行組織再造，改變觀念，真正以客戶視角，重造流程，減少交互次數，打造強大RPA數位化勞動力。三是用戶思維，觸點需求的快速交互。爭奪客戶觸點，形成數字洞見，提供動態、個性化保障。極速承保、秒級賠付、便捷保全為核心，通過數據+模型形式快速處理，提升客戶體驗。
壽險公司數位化轉換遇到的阻礙及難點主要有：一是數位化上的共識難度。數位化的理解與認識存在差異，不同人對數位化有不同的理解。對數位化轉型理解深入程度，與打造PRA能力，線上化一次性解決客戶痛點能力息息相關。二是組織再造的難度增大。傳統運營流程功能性分工很細，單環節解決方案無法滿足客戶快速線上痛點需求。改變傳統觀念，對我們來說存在很大的挑戰。
太平洋人壽常總觀點匯總：壽險公司數位化轉型變革的內涵有三橫三縱。首先，三橫解決的是對哪些信息數位化呢？一是基礎信息，例如客戶基本信息、客觀畫像標籤等，讓公司對客戶有基礎的了解；二是行為信息，例如點擊了什麼、停留了多久、性格喜好等，了解客戶的行為偏好；三是交易信息，例如購買了什麼產品、使用了什麼服務等。三縱解決的是對的誰數位化？主要包括A、B、C、E端,A端是外勤代理人，B端是企業客戶，C端是個人客戶，E端是企業員工。其中，客戶端包含B端企業客戶和C端個人客戶。對一個保險公司來說，了解客戶的需求偏好才是保險銷售的基礎能力。渠道端，就壽險公司而言主要是A端外勤代理人，了解外勤代理人的特點和能力，才能更好的匹配對應服務的代理人。內勤端是E端企業員工，數位化了E端，從而優化了保險公司內部系統、流程，提高了內部工具的使用效率和體驗感。
壽險公司數位化轉型變革的核心在於數據治理。一是數據採集（埋點），數位化轉型的前提是要有數據，採集是基礎；二是數據的整合與加工（數據中臺），大部分公司採集了大量數據，但都是煙囪式管理或者廢棄不用，因為缺少整合與加工；三是數據的分析與展示（BI），這需要有專人、工具來把數據變成業務洞見，需要能夠連接數據與業務的人才與崗位設置；四是基於數據的決策與閉環檢視（AI/大數據建模、輔助人工決策），當洞見成為常規操作點，則應該考慮用大數據建模，以AI替代人工決策，並持續迭代。五是數據治理本質上是解決「誰負責什麼？」，企業需要建立管理數據的組織、體系、共識機制。
壽險公司數位化轉型變革的難點在於人、組織、系統工具的大環境改變與適應能力，主要表現在：一是相關人的認知與格局；二是組織的價值觀、協同性、執行力；三是系統工具的選擇能力。
主持人：謝謝黃總、常總。科技確實已經滲入到了保險業務的全流程中，下面我想請陽光人壽的任總談一談，陽光人壽在科技賦能提升服務品質方面有哪些好的經驗？未來將會為客戶提供哪些智能服務？
陽光人壽任總觀點匯總：在壽險行業，運營與科技的結合具有先天優勢。運營的業務流程環節最多，規則也最多，業務操作涵蓋保單全生命周期，蘊含海量業務數據和客戶信息，同時還承擔著公司風險防控的重要職能。所以，對科技的需求也最是強烈，應用場景也最多。陽光人壽自成立以來，運營管理一直堅持「終極客戶」戰略和客戶需求導向，不斷夯實服務基礎的同時，抓住網際網路等新技術浪潮的脈搏，堅持服務為本，創新不止。近幾年，更是加大了科技投入，藉助新技術加快了運營服務線上化、智能化的進程，人臉識別、OCR、音轉文、智能語音、遠程視頻服務等新技術在新契約、保全、理賠等業務中均有不同程度的應用。也探索推進了一批科技創新項目，如智能語音外呼、核保大腦、理賠雲管家、智能風控等。
陽光人壽未來的運營服務著眼點主要是以下幾個方面：一是持續推進全線上化智能化工作。以替代人工、支持人工為著眼點，梳理優化各作業環節，核保前置、理賠機器人、更廣泛的OCR技術的應用等，打通作業斷點、堵點及痛點。二是依託大數據，提升客戶體驗。圍繞客戶全生命周期，打通數據資源，以提升客戶體驗為目標，豐富客戶標籤及客戶特徵模型，在各接觸點精準推送服務。三是利用機器人等技術，做好知識管理，保證各服務埠的服務標準化。通過智庫、標籤等一系列項目，貫通線上線下服務，整合集團、總分公司資源，實現一個陽光，一個服務標準。四是繼續擴大兩核智能化水平。通過智能核保大腦3.0，將從內涵及應用範圍進一步擴大；理賠方面，深入科技應用整合，優化現有的理賠作業流程，減少理賠作業環節，開發醫療險自動化規則引擎，搭建審核模型，智能校驗，取代人工初核，提升準確率，探索理賠全流程自動化。五是充分利用科技手段管控風險。通過標籤系統、各類數據模型等的建立，搭建事前、事中、事後風險管控體系，增加反欺詐管理手段，積極應對新型風險發生。
對於下一步構想與建議，主要包括：依託中銀保信服務平臺，實現行業數據共享，構建更為立體的客戶風險畫像，提高保險主體風險識別能力、保險服務能力、反保險欺詐能力，保障行業健康穩健發展。匯集行業力量，與衛健委、社保中心等部門合作，實現醫療、醫保數據與保險主體的直通，搭建行業理賠服務的直賠、快賠平臺，徹底改變傳統理賠服務模式，提升消費者的服務體驗，發揮保險保障功能。加強數據共享，優化管理體系。定期發布組織各保險公司運營管理或經營指標數據的業內交流，使保險機構明確自己在行業中的水平和位置，聚焦短板，加速成長。進行行業內橫向數據分析，提升行業運營管理的科學性、實用性，提高行業服務管理水平。
主持人：科技日新月異，保險客戶需求發生了巨大的變化，客戶體驗成為了留住客戶的關鍵。我們注意到友邦很早就提出「以客戶為中心」戰略，同時，友邦也正在致力於成為一家數據驅動型公司。張維總，下面想請您談一談，友邦是如何利用移動互聯、大數據、人工智慧等新技術，建立新型的客戶關係，如何通過精細化、精準化服務提升客戶體驗的？
友邦張總觀點匯總：公司以創造客戶價值為己任，建立以客戶為軸的數據生態，通過持續優化客戶全旅程各觸點的體驗，成為客戶信賴一生的健康和財富管理夥伴。當前的保險市場和客戶需求，已不僅僅局限於單一環節。需要保險公司從產品設計，市場活動，拓客銷售，運營服務等，全流程多觸點關注客戶價值和體驗，滿足客戶日益增長和不斷變化的需求。科技的迅猛發展，為各種場景下，千人千面、量體裁衣式的服務體驗和保險公司內部效率的持續優化提升創造了條件。科技創新給客戶市場及特色服務等方面的細分和差異化，帶來了更多可能和機會。友邦始終秉承以客戶為中心的經營理念，全力打造最受信賴的保險公司的品牌；致力於幫助客戶創造「健康長久好生活」為主線的全生命周期服務，希望能夠長期陪伴服務於客戶，在人生的各個階段，為客戶創造更多的價值。友邦持續關注客戶全旅程各觸點的體驗，充分依託高素質代理人隊伍和數據科技創新兩大基礎，採用線上與線下相結合、內外勤聯動、人與科技相互賦能的服務模式，按需為客戶提供立體化、多層次的保險保障和服務，給客戶創造更大價值、更優體驗。友邦亦高度重視日常經營行為的合規性。科技創新過程中，緊抓客戶信息安全和隱私保護不放鬆，全力保障友邦與客戶安全長久相伴。
主持人：除了生產、服務，風險管控一直都是保險公司經營的底線。下面，我想請法再的王總，請您介紹一下如何利用科技提升提高風險識別、風險防控能力？如何和直保公司更好的合作？
法再王總觀點匯總：再保公司主要是承接風險業務，因此風險管控一直是我們關注的重點。長期以來，保險行業所執行的是基於群體的風控規則，比如50歲需要體檢，60萬保額需要體檢，不同地區採取不同的保額限制標準，等等。這些措施並非基於個體被保險人的風險狀況，對保險公司和客戶都有不利影響。對保險公司而言，會造成調查資源的無效利用，一群受統一規則約束而接受調查的客戶中，只有很小比例的客戶是真正有問題的，因此，調查比例高，實際效果卻不好，這不僅耗費調查資源，也影響調查人員的積極性；對客戶而言，會造成風險狀況好的客戶保險體驗差，本來是一個好的風險體，卻由於所在地區等問題，要接受嚴格的風控措施。
造成這種現象的主要原因，在於我們常說的信息不對稱，保險公司在不了解個體被保人風險狀況的情形下，不得不讓某一群體的人都接受相同的風控標準。我們法再最近幾年在做的一件事，就是想辦法在一定程度上解決信息不對稱的問題，讓基於群體的風控規則轉變為基於個體風險狀況的差異化措施，從而讓保險公司的調查資源投入更加精準化，提升投入產出比；同時也讓風險狀況符合公司承保標準的客戶，以及誠信的客戶，感受到更加順暢的保險體驗。
解決信息不對稱，從技術實現層面來講，一是需要數據，需要海量的數據；二是需要建模技術，需要能對海量數據(603138,股吧)進行處理的建模技術。通過技術深挖數據，從海量數據中找出對判別風險有意義的指標，然後對這些指標的影響進行量化，並轉化為保險公司實際操作層面可執行的具體標準。藉助大數據和保險科技的蓬勃發展，這兩方面的問題都有了解決手段。我們法再在這方面不僅有了成熟的技術，也有了多個具體的落地案例：一是法再千裡眼大數據風控平臺。該平臺主要通過整合多維度數據，和利用大數據建模技術，對保險客戶進行風險畫像，以輔助保險公司評估風險並進行決策。向大家介紹一個實際案例，我們用千裡眼幫助一家公司識別高風險客戶，然後該公司進行保後排查，在該公司調查比例較先前下降1/3的情況下，能夠排除的高風險保單卻是之前的6倍。二是與保險公司共建項目團隊，共同建立風險預測模型。
為了與直保公司更好地合作，我們一直以來秉持三個創新理念：一是再保公司的創新不能脫離實際運用層面，要以能幫助保險公司解決實際問題為落腳點；二是各家公司場景化的具體問題需要針對性的解決方案，而不能簡單複製其他公司已有的方案，尤其是在當前機器學習作為主要建模技術的時候，更是如此。因為機器學習的模型是根據具體數據訓練出來的，每家公司數據不同，最終結果也應該不同；三是保險科技不是要拋棄專家經驗，相反，專家經驗可以更好地指導模型的建立，並提升模型的正確率和可運用性。基於此認識，我們在推動保險科技落地的時候，堅持與保險公司內部專家共同建立項目團隊、共同工作的形式。所以，過去幾年時間，法再的相關團隊，一直駐場在合作公司，與保險公司內部專家團隊一道探索具體問題的具體解決方案。通過這樣的形式，直保公司深度參與模型建立過程，理解模型邏輯，更能獲得其認可。目前，我們與保險公司合作建立的模型已成功投入使用或正在部署使用，從實際數據經驗看，符合建模預期。
作為再保公司，我們的創新根植於我們對客戶需求和痛點的深刻理解。疫情期間，考慮到代理人同客戶見面難度加大，不能參加早會，無法面談輔導等客觀事實，可能導致業務人員技能退化，得不到學習成長，增加脫落風險的問題，法再著手建立了代理人在線培訓體系，其內容涵蓋了宏觀，產品，核保，海外四個專題，24門課程，由法再中國的12名講師（來自市場，產品，定價，評估，兩核各團隊）做培訓支持。我們的創新也根植於我們對社會問題的關注和希望盡一份心力的樸素情懷。疫情期間，中國保險行業為一線醫務人員和群眾捐贈保險保障，貢獻巨大，但遺憾的是其中存在嚴重的贈受雙方信息不對稱的情況。首先很多保險公司做了捐贈和貢獻，但大眾甚至被捐贈人本人都不知道有保險捐贈，其次這些贈險的保障範圍和理賠規則各有差異，被贈與方不了解這些細節，出了險後也不知道如何去理賠。基於該背景，2月初，法再聯合南開大學金融學院，一起開發了新冠贈險的查詢系統，並成功部署在10餘家網絡平臺，支持全國60+家公司超過200款新冠贈險的信息查詢，讓保險行業的愛心能更好地落實，讓守護我們生命安全的醫護工作者和相關人員能感受到來自保險行業的溫暖。
（責任編輯：孟思源 ）