人人都是产品经理■一篇文章讲透保单托管的设计开发
文章对保单托管的设计开发进行了梳理分析 ， 希望通过此文能够加深你对保单托管的认识 。
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一、保单托管的意义
随着近年来中国保险业的蓬勃发展 ， 人均保单数也呈上升趋势 。 尤其90后进入婚育高峰期使得这批人群逐渐成为保险消费主力 。 根据90后保险大数据报告 ， 90后人均持有5张保单 ， 远高于此前平均水平 。 人均保单数量的提升使得一些问题逐渐暴露：你知道 ， 你有几张保单吗？你知道 ， 他们放在什么地方吗？你知道 ， 自己的保险是哪家保险公司承保的吗？你知道 ， 自己的保险是什么险种吗？你知道 ， 自己的保险有哪些保险责任吗？你知道 ， 自己保险是否有效吗？
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1. 客户在保单上遇到的问题保单不易保存 。 客户的纸质保单或者电子保单 ， 分别放在不同的地方 ， 不方便保存；忘了自己到底买过什么保单 。 因为买了太多保单 ， 对于保单的保障内容已经不记得 ， 原有的销售人员也早已离开这个行业 。 另外 ， 有些时候 ， 客户购买了保险 ， 家人并不知道 ， 发生保险事故 ， 也无人报案；客户由于买过多家公司的保单 ， 在理赔的时候 ， 不清楚用哪张保单理赔 。
2. 为什么要保单托管？让自己清楚的了解到买了哪些保险；让自己清楚的了解发生理赔时赔付的金额；让自己清楚了解保单现在是否生效；让自己清楚了解发生理赔时如何办理、找谁办理；
二、保单托管的流程
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1. 拍照上传
现在智能手机已经普及 ， 纸质保单直接拍照上传 ， 电子保单手机截屏就可以 。 让用户以最少最简单的操作完成数据的上传 。
2. OCR识别
我们自主研发的针对保单的OCR识别系统 ， 可支持140多家保险公司的5000多种保单类型 ， 识别准确性高 ， 可识别元素字段达到30多个 ， 可多维度存储有效信息 ， 为保单报告生成提供多维度的信息 。
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3. 保险产品库
截止到现在保险数据库共拆解15000多个保险险种 ， 最多每个险种拆解维度达到67个 ， 底层数据可支持各类业务的数据需求 ， 例如：保单托管、保险对比、计划书生成等各类场景 。
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4. 模型运算 ， 输出结果
根据OCR识别的用户保单信息 ， 将用户的险种信息与保险数据库的产品一一对应 ， 通过不同的险种类型 ， 和用户年龄性别 ， 调用不同的运算模型 ， 从而得出计算结果 。
根据费率运算模型 ， 计算用户年缴保费 ， 总保费 ， 保费占比 。
根据险种类型和用户年龄性别 ， 计算得出 ， 各类保障额度 。
例如：
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根据用户年龄性别 ， 和险种信息 ， 计算得出保障期间对比图 ， 如下：
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根据用户年龄 ， 性别和投保的险种信息 ， 计算得出用户的缺口信息 ， 如下：
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