预测分析在保险索赔管理中的应用发展
Bill Lentz/文 Miyano/译
通过分析历史数据，了解此类损失的相似之处和其他因素，预测模型可以提醒理赔人员注意潜在的高额索赔。有了这些信息后，专家们就可以在最有效的时间点内分配资源。
2016年，韬睿惠悦咨询公司的调查显示，全球67%的保险公司在其财产险和意外险业务中使用了预测分析技术，且未来几年内很可能会扩大其使用范围。此外，贝氏评级最近的一份调查报告显示，分析预测还将帮助保险公司提升其创新能力，实现快速响应市场变化。
目前，预测分析主要应用于精算、营销、亏损控制、定价、承保选择、风险控制和保险理赔等领域。许多专业人士表示，预测分析在保险理赔中的应用已经初见成效。
什么是预测分析？它如何作用于理赔管理？
预测分析是利用历史数据来模拟建模，预测未来事件或行为的过程。数据挖掘和机器学习技术的运用，使得数据分析、预测未来取得了长足进步。利用可视化的数据来呈现分析结果，并根据设定值进行预警，可以帮助保险公司快捷明了地知悉各风险因子之间的关联以及未来趋势，有助于更好地配置资源。
基于预测模型对大范围的历史数据进行分析，可以洞察未来的发展趋势。但是，这些信息如何持续作用于保险理赔管理？预测建模的支持者称，它的作用可以贯穿于保险各条线业务的整个理赔管理流程。目前，已经应用在了理赔资源分类及分配、保险准备金及理赔管理、潜在欺诈性索赔识别、潜在高赔付识别、费用管理以及保险趋势分析等方面。
预测分析可以通过比较分析最新的赔付、未决赔付以及过往赔付等情况，分析各类事故的性质、治疗情况、申请人的特征（包括年龄，教育程度，家庭环境等）、保险数据、保险责任、涉及的律师和场景等。将与当前理赔类似的过往情况进行分析，为预估当前损失的储备金和理赔额提供参考。此外，通过分析数据，预测模型可以识别出高辩护成本的理赔案件，以及胜率高的律师事务所。
这种方法同样可以用于评估代位赔偿，以便理赔人员复查潜在第三方参与的损失，并及时采取适当行动。通常，理赔部门初步介入分析的首要职责是识别潜在的欺诈行为。理赔人员虽然熟悉传统的潜在欺诈行为的各类危险信号，但他们并不能识别出正在进行的索赔和已存在欺诈索赔的相似之处，预测模型则能基于相似性及其他欺诈指标，对索赔进行进一步调查。
预测分析在异常理赔中的应用
上述是对理赔管理流程的优化，然而，预测模型更有价值的用途在于其预警能力——对潜在的“异常值”提供早期预警。
当发生高额的索赔时，例如涉及脑损伤、截肢等，有经验的理赔人员会清楚病人需要多方面的治疗，并且会有长期残疾和永久性的可能性。因此，他们会相应地保留理赔额度并分配合适的医疗资源。但是，这类灾难性损伤的后期损失则较难预估，例如误工费等，这种情况在保险业内称为“缓慢爬行的灾难赔付”。
通过分析历史数据，了解此类损失的相似之处和其他因素，预测模型可以提醒理赔人员注意潜在的高额索赔。有了这些信息后，专家们就可以在最有效的时间点内分配资源。
预测分析建模对数据的完整性及准确性的要求
预测分析在建模的过程中最重要的是保证数据的完整性、准确性。相关数据主要分为两类：用于建模的历史数据，用于趋势预测的近期数据。
为调整经济周期和其他模型异常，历史数据的积累不可或缺。如果内部可用数据的数量和范围存在问题，也可以利用外部数据源来填补空白。尽管大多数保险公司都有海量的数据，但模型的有效性还主要依赖数据源和数据的质量。如果理赔记录中的数据存在缺失、不完整或错误，就会影响预测模型的准确性。这就要求保险公司必须确保数据的纯净和准确，对于一些保险公司来说，这一过程可能十分费时费力，对于拥有多种系统遗留问题的保险公司来说更是如此。
此外，数据的完整性也至关重要。如果保险公司准备做预测模型的研究分析，应对任何有问题的理赔文件，必须清理并改进。此外，保险公司也可以利用第三方预测建模服务商，以帮助确定公司数据的适当性。如果保险公司正在更新理赔系统，或正在考虑这样做，最好先完成数据更新及对理赔数据的测试工作。
预测分析在理赔管控上的展望
预测分析在理赔管控过程中真的有效吗？目前，很多大型航空公司和企业风险管理部门都报告了使用预测模型的成功经验。许多地区和较小的运营商也开始参与分析，保险公司需要进一步利用模型研究来降低赔付率。也有部分学术研究预测这项技术将成为一种自动化决策的方法，降低理赔人力成本。
然而，在理赔管控中使用预测建模工具，并不意味着理赔人员将被取代，其目的是为其个人分析提供决策支持。与其他预测工具一样，预测模型表示的是概率，而不是确定性。另外，预测建模虽然可以起到改进作用，但它不能取代合适的理赔管理方法，也不能取代个人理赔环节的处理分析过程。
目前，部分企业已经启用预测分析技术，还有一部分正在研究摸索，虽然很多人还没有完全理解，仍然在怀疑它的真实有效性。但是，作为保险公司，我们有责任去不断了解预测分析这一新索赔处理工具和方法。
（来源：GenRe再保险研究所研究报告）