获投近亿元，她用大数据给近百亿保单把关风险，掘金万亿商保市场( 二 )
国外的经验以线下签署保险为主 ， 客户会被保险经纪人要求体检填写厚厚一沓的问卷 。 在核保中担任重要角色的核保员 ， 由于人力和工具的有限 ， 每天处理的单量效率和落地的效果都很难把控 。
如今国内保险交易基本转移到线上 ， 不仅客户想要尽快一键下单 ， 保险公司的销售为了签单也想免去这些麻烦 ， 投前的风控严重不足 ， 客户精细化运营缺失 。
于是邢静思考着随着机器学习等技术的成熟 ， 是否可以用技术手段来补充传统的线下和人工核保模式 ，
根据客户过往无间断的行为方式来预测其健康、死亡等风险 ， 让客户在无感中接受了风险测评 。
而风险预测的基本逻辑是要分析新人群的生活习惯 ， 对背后的诱因和发生路径做详细的拆解 。
既需要团队有保险产品的建模能力 ， 更需要有大数据计算能力 ， 以及临床医学背景 。
2017年邢静创办商涌科技之初 ， 便组建了在保险、技术、医疗等垂直领域有实力的团队 ， 其中CTO是邢静北大校友 ， 有9年气象大数据挖掘建模管理经验 ， 产品负责人是邢静在平安的同事 ， 有近15年人身险核保及产品开发经验 。
在邢静的规划下 ，
商涌科技不仅要判断投保前客户是否符合投保条件 ， 更重要的是针对健康程度不同的客户进行分级定价 ， 让更健康的客户能够拿到更优惠的费率
， 对于患病客户则针对性提供一些匹配健康干预的重疾保障、医疗保障等健康险 ， 而非直接拒绝 。
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“如果对所有客户都用统一价格和简单的风险识别手段 ， 最后会导致定价体系的扭曲 ， 鼓励劣币驱逐良币 。
更公平的产品策略会最大限度提升风险管理效率 ， 提升商业保险覆盖率 。 ”
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一年多签下近40家客户且几乎零流失
商涌科技风控的整个路径可以分为三大板块：
首先是真实性验证 。
要确认客户是谁 ， 这个设备是谁在投保 ， 判断客户的签名是否真实有效 。
第二步是行为评估 。
分析客户日常生活习惯与疾病风险、死亡风险的相关性 ， 为后面的模型建立提供原料 。
第三步是进行健康风险评级 。
从6大维度为特定客群打上400个以上的标签 ， 综合判断每个客户的风险水平 ， 从而对于不同的客群可以给予不同的价格和不同的投保政策 ， 在风险可控的情况下实现客户分层 。
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很幸运的是 ， 商涌科技一开始就同某互联网头部客户达成战略合作 ， 打破了从0到1的局面 ， 让数据的积累有了较高的起点 。
2017年一家想拓展网销的知名寿险公司与商涌科技一拍即合 ， 合作推出了定寿险产品 。 线上定寿险标准化程度比较高 ， 但客户最大痛点：价格、保额 。 当时最高保额为150万 ， 保险公司很难突破 。
借助商涌科技的风控模型 ， 业内第一款免体检、保额突破150万的产品上线 ， 不仅保额提升至200万 ， 价格也比同业低约5% 。 “上市的第二季度 ， 该产品在定寿险品类市场份额达到25%左右 ， 是上半年网销定期寿险品类的网红产品 。 ”
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