一、项目背景及目标

项目背景：

行业竞争激烈，保险市场竞争越来越白热化，保险公司需借助数据挖掘提升自身竞争力，通过深入分析客户数据，提供更符合市场需求的产品和服务，从而在竞争中脱颖而出。监管要求趋严，保险行业受到严格监管，监管机构要求保险公司提高数据透明度、加强风险管控等。数据挖掘可帮助保险公司满足这些要求，如通过数据挖掘等技术确保合规性、及时发现潜在风险等。业务驱动迫在眉睫，保险业务涉及大量不确定性和风险，科学决策至关重要。数据挖掘能为保险公司提供数据支持，使决策基于全面准确的信息，减少主观判断带来的风险。技术革新箭在弦上，大数据、人工智能、数据挖掘等新兴技术的发展，把以往的不可能变成了可能。推动数据挖掘技术在保险行业的深化应用，助力保险公司更好地应对市场变化和客户需求。

项目目标：

本项目围绕销售支持与风险管控两大核心方向，开发并优化了系列智能模型：销售端通过加保概率预测、新单品质评估、孤儿单智能分配及续期复效分析；风控端依托理赔反欺诈、智能核保、代理人行为预警及黑名单模糊匹配等模型。具体系列模型的建设目标如下：

续期复效模型是实现模型的动态适应性和可解释性，以辅助业务公司和营销员理解预测背后的原因并制定策略。

孤儿单分配模型是评估孤儿单分配的有效性，优化资源配置确保服务的实时性，快速推荐服务代理人。

核保智能风控模型目标一是提升核保风控的智能化水平，提升风险识别能力；二是提升核保操作的便捷化，提升核保效率；三是提升数据的精细化水平，助力业务拓展；四是提升核保规则差异化动态调整水平，提升运营服务能力。五是提供统计分析功能，能够实现对分支机构、业务人员、产品条线等多个维度的监控，输出和展示系统运行的相关指标。

理赔智能风控模型目标旨在搭建一套契合我司业务特点的智能反欺诈风控系统，通过建设智能反欺诈系统，夯实大数据技术运用基础；优化调查资源投放，提升调查效率，降低运营成本；精准识别问题案件，降低赔付支出，提升业务价值，让客户获得更好的服务体验。

智能基层风控预警模型的目标是利用新兴技术，建立风险监测预警模型，将风险监测维度延伸至代理人个体，对代理人风险行为、风险点及时画像，由个体发现问题团队，再将存在高比例问题团队的机构列为高风险机构重点管控，及时发现预警，探索发现传统“人盯人”方式难以发现的风险隐患，优化公司代理人品质，推动从源头解决虚假人力、虚假业务等问题，促进公司业务质量提升。

黑名单模糊匹配模型目标是在名单监测模块中引入模糊匹配算法，实现对名单库内人员的模糊匹配监测功能，科学设置筛选阈值，为后续进行人工分析识别提供辅助，强化对高风险客户的刚性管控，提升洗钱风险防范化解能力。

新单品质打分模型是建立预测模型，定期预测新单品质，为风险管控提供决策支持。

加保模型是建立各类保险加保概率评分模型，提高销售效率和质量。

二、创新点

一是数据处理与分析方法创新，多源数据融合，将不同来源不同类型的数据进行融合分析，以获取更全面、准确的信息，充分利用已有的数据资源；二是算法与模型创新，根据已有业务场景，运用了动态规划、决策树、聚类分析、多目标优化、XGBOOST等系列模型算法。应用场景创新；三是应用于加保、续期、复效、孤儿单分配、核保、理赔、风控、孤儿单等多个领域，几乎涵盖了一张保单的全流程。

三、项目技术方案

项目规划、实施及有可能涉及到的技术架构、业务模式、商业模式等

本项目采用"顶层设计-分步实施-持续迭代"的规划策略，基于企业级数据中台构建技术架构，结合机器学习平台实现模型全生命周期管理。在业务模式上，形成"数据产品+场景服务"双轮驱动，既输出标准化模型服务，也提供定制化业务解决方案。商业模式采用"降本增效+价值创造"双维度，通过风险管控节约的赔付成本与精准营销带来的保费增长形成闭环价值。实施阶段通过"前中后台"协同机制推进：前台业务部门主导需求定义，中台数据团队负责模型开发，后台科技部门保障系统部署。

四、项目过程管理

项目各阶段的实施周期

1）续期复效模型

2）孤儿单分配模型

3）核保智能风控模型、理赔智能风控模型

4）智能基层风控预警模型

5）黑名单模糊匹配模型

6）新单品质打分模型

利用机器学习技术，针对新单品质的相关特征建立预测模型，定期对新单品质进行预测，为内勤管理人员的风险管控提供决策辅助。

7）加保模型

依托大个险客户经营视图与机器学习技术应用，建立存量客户年金险加保模型、寿险加保模型、重疾险加保模型、医疗险加保模型、长险加保模型，为代理人提供老客的五大类保险加保概率评分，提高代理人销售效率和质量。

五、运营情况

在推广应用方面，加保模型采用了"总部统筹-机构试点-全国推广"的三步走策略，通过试点机构验证模型效果后，反哺整体模型优化；核保方面，实时调用智能核保风控模型，同步调用核保前置系统对接的外部风控系统数据，实现秒级内向核保人员展示客户、业务员及所在机构的风险情况；理赔反欺诈模型，完成理赔黑名单、退保黑名单、低质代理人及其团队等三个模型建设，通过数据挖掘建模将监测维度延伸至代理人，对风险行为、风险点及时画像，由个体发现团队问题；孤儿单自动分配方面，通过构建机器学习算法模型，以最大化二开、续期和留痕为目标，实现孤儿单与业务员自动化、最优化分配。同时面向所有模型，搭建了动态优化机制，每月基于业务反馈迭代模型，累计完成12次版本升级。系统稳定性达99.9%，真正实现了数据智能与业务场景的深度融合。

六、项目成效

以某一分公司的加保模型应用落地为例，用好智能加保标签，从“盲打”到“智击”。根据业务节奏，结合各类加保标签创建目标客群，匹配多种经营工具和活动，开展精准营销，截至目前使用的“加保年金、加保寿险、加保重疾”标签使用后的客户长险转化率为27%-69%，实现近1500万保费。

以理赔智能风控模型为例，该模型精准识别问题案件，降低赔付支出，提升业务价值，让客户获得更好的服务体验，对低风险案件快速理赔，提升客户体验；降低运营成本，自上线以来已累计调用次数约10余万次，识别高风险案件为公司减损约1.2亿元。

七、经验总结

在项目建设过程中，跨部门协作是成功落地的关键。我们联合业发、运营、风控、合规等多部门成立专项工作组，明确需求、优化流程，确保模型开发与业务场景紧密结合。通过定期沟通会、联合评审及敏捷迭代，提升模型实用性和可解释性，推动业务部门快速接纳并应用。在推广阶段，采用试点先行、分层培训、案例分享等方式，结合绩效考核激励，提升一线使用意愿。同时，建立数据长效反馈机制，持续优化模型效果。该经验表明，数据挖掘项目的成功不仅依赖技术能力，更需多部门协同共建，形成“技术+业务+管理”的闭环生态，最终实现数据驱动的业务价值提升。