新壽抓詐保 出動壞人模型

【經濟日報 記者吳曼筠／台北報導】2016.10.03
    
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。

圖／經濟日報提供

200個變數…揪出高風險客戶

【經濟日報 記者吳曼筠／台北報導】2016.10.03

大數據如何運用在理賠模型？新光人壽表示，有保險詐欺紀錄的人，會有共同的行為特徵，新壽從中找出超過200個變數，包括：投保的商品、總保額、出險時點、就診醫院、診斷病因、醫療行為等。

新光人壽理賠部協理廖晨旭表示，以投保商品而言，保費與賠償金額比率過於懸殊或是投保的總保額過高，容易成為詐保標的。

保戶一購買保險，短期間內就要求出險，也會被列為潛在的高風險詐保客戶。

廖晨旭並表示，部分醫院因為空床率高、或者較容易配合病人要求，成為壽險業者眼中，可能產生高賠付的醫院，因而會把就診醫院的醫療行為列入大數據分析考量中。

診斷病因部分，慢性病的風險分數比急症要高，慢性病的病灶通常早已埋下，若客戶得知有病根後，才購買保險，容易產生道德風險。

若保戶本身就醫行為不佳，也會特別被檢視。例如，醫院不願意配合保戶要求，寫出符合理賠需求的診斷證明書，保戶因而轉院，將使得該名保戶的風險分數攀升。

這些因素，並不是只要符合單個項目，就會成為高風險保戶。而是根據每個變項的風險成分，給予不同的風險權數，進而算出一個風險分數。

系統試算出分數後，也會顯示出保戶可能產生的詐保問題。風險分數以75分作為分野，高於75分者，會由額外指派人員前往調查，以防範詐保風險。