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    天星数科:小米官方保障服务的风控数字化

    来源:中国电子银行网 2024-05-23 11:52:04 数字金融创新案例征集 天星数科 数智平台
         来源:中国电子银行网     2024-05-23 11:52:04

    核心提示小米保障服务已实现利用数字化技术和手段,结合智能分流机制和智能数据监控系统,对业务风险进行全面、高效的管理和控制。

    第七届(2024)数字金融创新案例征集

    案例名称

    小米官方保障服务的风控数字化

    案例简介

    小米保障服务已覆盖小米全品类20余种,辐射全国小米用户超过1亿。小米保障服务已实现利用数字化技术和手段,结合智能分流机制和智能数据监控系统,对业务风险进行全面、高效的管理和控制。

    智能分流机制在投保过程中通过精准计算投保单的关键参数,自动匹配最适合的保险公司,极大地提高了业务处理的效率和准确性。而智能数据监控系统则在投保完成后,实时监控业务数据,发现异常时及时上报并分析原因,确保业务的安全性和可持续性。

    创新模式的实施,不仅有效降低了业务风险,还为用户提供了更加可靠、高效的保障服务。未来,小米保障服务将继续秉承创新、高效的理念,不断优化和完善服务体系,为用户带来更加优质、便捷的服务体验。

    创新技术/模式应用

    1.行业首创的智能分流投保机制,保证高质量投保:

    按照承保保险公司维度进行封装开发,公用公共流程。系统在选择投保阶段,对投保单关键参数进行计算,精准获取分流关键权重因子,命中后台相关配置即可按照相关保险公司进行投保,投保参数及相应信息与保险公司绑定,从而解耦投保流程中保险公司的角色。

    另外,当保险公司投保接口异常导致投保失败,均会上报信息至报警平台,通过分析报警平台数据与保险数据库未投保完成的订单数据,可确认引起异常的具体保险公司。

    当观察到该保险公司最近30分钟内有订单积压,可自动切除流量,人工和保险公司确认接口无异常后且对异常单重试成功后,恢复保险公司流量。

    1-智能分流投保机制

    2.智能数据监控系统保障投保后风险控制:

    智能数据监控系统是一个集成了数据处理、模型构建和可视化展示的综合系统。

    2-智能数据监控系统-架构

    (1)数据处理阶段

    宽表生成:通过FlinkSQL的查询和转换操作,将多个维度和指标的数据进行关联和整合,生成包含丰富信息的宽表。

    结果表:基于宽表的数据,通过聚合、筛选等操作,生成满足业务需求的结果表。

    (2)语义模型构建

    可读性:将结果表中的数据按照业务逻辑进行划分和整理,形成业务人员易懂的维度和指标。

    语义模型:将整理好的维度和指标构建成语义模型,从而连接数据和可视化组件。

    (3)可视化展示阶段

    图表组件:支持多种图表组件,包括折线图、柱状图、散点图、仪表板等,以满足不同的展示需求。

    自主搭配:业务用户可自定义配置图表组件,以展示业务所需的信息。

    实时更新:由于系统基于FlinkSQL进行离线数据处理,因此可确保数据的实时性和准确性,使可视化展示的内容始终保持最新状态。

    (4)系统优点

    数据维度全:通过FlinkSQL的关联和整合,确保数据的全面性和完整性。

    查询效率高:离线处理的方式可确保数据处理能快速完成,减少等待时间,使数据处理和查询的速度大幅提升。

    业务可读性强:语义模型的构建使得数据更加符合业务逻辑,方便业务用户理解和使用。

    可视化展示丰富:支持多种图表组件的自主搭配,满足不同的展示需求。

    项目效果评估

    1.智能分流投保机制

    分流系统+保司自动熔断:分流系统在提供业务冗余能力的同时,也从根本上屏蔽了技术上对单家保司的强依赖,可以保证在保司系统整体出现异常的场景下,系统可以自动屏蔽掉异常保司的流量份额,保证配置了其他家保司份额的产品投保流程不受影响,并且系统支持灵活调整屏蔽阈值,一定程度上避免保司轻微抖动被屏蔽的风险。

    2.智能数据监控系统

    (1)数据采集与整合:

    ——收集投保信息,如设备型号、购买时间、使用习惯等。

    ——整合历史各种保障服务类型的理赔数据,分析理赔模式、频率和金额。

    3-数据采集与整合

    (2)风险识别与评估:

    ——利用大模型分析技术,识别出高风险群体。

    ——评估不同型号和购买渠道的损坏风险。

    4-风险识别预评估

    ——建立风险评分模型,对销售渠道进行风险评级。

    5-风险识别预评估

    6-风险定价与策略调整

    (3)风险定价与策略调整:

    ——根据风险评分,对保费、售价进行差异化定价。

    ——定期对风险定价模型进行验证和调整,以适应市场变化。

    ——根据市场反馈和数据分析结果,调整销售策略和承保条件。

    (4)客服与理赔优化:

    ——通过线上平台,提供便捷的购买、查询和报修(理赔)服务。

    ——收集客户反馈,不断优化服务流程和产品设计。

    7-风险定价与策略调整

    8-客服与理赔优化

    (5)风险监控与预警:

    ——建立风险监控系统,实时监控业务数据和风险指标,识别赔付异常维修机构。

    ——设定风险预警阈值,一旦触发预警,及时采取措施进行干预。

    ——定期对风险监控系统进行评估和更新,确保其有效性和准确性。

    9-风险监控与预警

    3.效果数据

    凭借智能分流投保机制的高效运作,我们成功支持了小米数以万计品类的场景生态投保工作。针对承保公司服务宕机对我司业务的影响,显著地将其从数小时的延迟缩减至几分钟内,从而极大地提升了系统的稳定性。

    通过智能监控系统的精准分析,我们及时发现了多家销售门店及维修机构存在的理赔异常问题。针对这些问题,我们采取了一系列的奖惩措施和培训计划,有效改善了业务整体的赔付率。

    此外,结合智能监控系统的数据反馈,我们一边调整了理赔成本、保费以及销售价格,一边设计差异化的服务权益,成功从无到有地打造了业界领先的保障服务爆品——MiCare无忧版。

    项目牵头人

    王迪 集团场景金融服务部副总监

    项目团队成员

    魏少斐、蒋聪聪、单新惠、孙小辉、杨婷、吴伟豪


    责任编辑:王超

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