车险理赔中保险科技运用现状研究

【摘要】自20世纪80年代，我国车险业务量持续攀涨，索赔申请量也随之上升，长期的恶性理赔环境，形成“理赔难”问题普遍存在。传统的理赔模式已经受到人们诟病，保险业迫切改变目前车险理赔现状。以此背景，保险科技的发展与介入给保险业提供解决问题的突破口，车险生态圈有待完善。保险科技的运用将会促使车险理赔环节更加简易化、透明化，客户服务体验更加多层次、多全面，“数字化”车险理赔布局更加迅速。本文通过对比分析国内外车险理赔中保险科技运用的案例，找出我国在此方面的不足，探讨我国保险科技如何更进一步赋能与理赔环节和服务，之后运用SWOT分析车险理赔运用保险科技状况；最后结合前述国外成功案例的经验，为我国“车险理赔+保险科技”的发展带来启示和建议。

【关键词】车险理赔；保险科技；车险理赔服务

1、前 言

1.1 研究背景及意义

随着改革开放热潮的兴起，1980年全国逐步恢复停办二十余年的保险业务，与此同时，大家开始追求更高的生活质量，对于车辆的需求急剧上升，车险理赔也伴随着量的增长。银保监会和国家统计局资料显示，从2015到2018年，我国汽车保险保费收入金额虽然逐年上升，但增长率却逐年下降，2015年保费收入增长率为12.38%，次年增长率为10.25%，2017年降至10%，再到2018年增率跌到4.1%。反观汽车保险赔付支出，赔付率始终保持50%之上，支出增长率逐年追赶收入增长率。

目前总体车险保费增长缓慢，而车险市场赔付占比保费收入却始终在一半以上，支出占比越高，越严重影响保险公司的经营。再有我国车险发展起步较慢，相对于发达国家成熟的理赔流程和服务，我国理赔环节众多且繁琐，以及对客户的服务始终不能达到合格线，久而久之形成了“理赔难”现象，严重影响保险公司的形象，如何在控制理赔成本的同时，又提高客户的服务能力成了保险公司现阶段需要克服的问题。随着消费者对理赔服务需求的提升，追求理赔速度要快，传统的理赔模式已然不能满足，保险业亟需寻找新模式进行行业改革。

随着“数字化”时代的发展，保险科技开始以“颠覆性技术”、“数字创新”出现人们的视野，其旨在取代传统保险业的市场业务和产品，从而为客户带来更多的便利和成本效益。2012年3月，保监会下发《关于加强机动车辆商业保险条款费率管理的通知》，互联网车险被提上了发展进程。2016年8月，保监会发布的《中国保险业发展“十三五”规划纲要》中明确指出要加强保险业基础建设，推动云计算、大数据在保险行业的创新应用，随着这一推进，中国保险企业纷纷加大对保险科技的投入，“保险+科技”模式开始布局开来。

近些年来,科技赋能车险领域已经成为险企发展的战略，怎样运用保险科技使车险理赔生态圈尽快完成成为保险公司共同面临的问题。基于大数据、云计算、AI、区块链等一系列技术创新的保险科技渗入车险行业，将会重塑车险行业生态关系，进一步改善车险理赔现状。在车险业务比重仍占财险70%的背景下，将保险科技与车险结合，有助于进一步改善当前传统理赔的恶劣环境，提高被保险人的服务质量。

我国车险的理赔流程大致为：报案、查勘定损、审核及赔付，需要花费较长时间才能走完全部环节，环节之间指示不清晰，消费者难以清楚自己到达哪个环节，在理赔过程中处于被动状态，体验的服务不到位。我国赔付习惯是费用一般先由伤者或者车主方先出，保险公司再实施报销，即使交强险有垫付医疗费的规定，但条件限制较高，需要申请，赔付具有延迟性。研究保险科技在车险理赔中的运用，对改善车险生态圈，改革理赔新模式，转变人们对理赔的不正常认识，具有重要意义：①通过对比分析国内外保险应用保险科技的案例，借鉴外国经验找出不足，探讨我国如何进一步将科技赋能于车险理赔；②有助于改善车险理赔现状，从车险理赔环节和车险服务方面展示保险公司在车险理赔中应用保险科技的现状；③有助于建设健康的车险生态圈，促进车险未来的发展。

1.2 研究内容

本论文总共分为六个部分

第一章阐述选题的背景和意义，综述当前我国车险行业发展状况，对保险科技发展和车险理赔环节及客户服务进行初步叙述，表明我国车险理赔难的环境，从而进一步引出本文的讨论研究重点；

第二章介绍本文所涉及的相关概念或解释，概述保险科技在目前学术界的不同观点，结合我国实际情况和文章的研究方向选其一之观点，介绍本文所研究的相关概念如保险科技、车险理赔。

第三章以大数据，AI和云平台等技术应用于车险理赔环节或者理赔服务的案例，对保险科技应用在车险理赔的价值进行多方面分析；再阐述国内外保险科技与车险理赔运用的现状。

第四章分析保险科技在车险理赔的运用对理赔模式新的尝试，以及用户服务感受带来的变化的优势、弱点和机会、威胁，从中发现并分析车险理赔运用保险科技时凸显的问题。

第五章通过对比国内外保险科技在车险理赔中的应用，借鉴国外成功经验，对我国车险理赔的启示，并从多元次视角提出政策建议；

第六章，最后总结全文。

1.3 研究方法

（1）文献资料研究法

通过查找和阅读有关的文献专著、报刊文章、学术论文以及互联网材料，大量阅读车险理赔相关文献，从中分析和研究出对汽车保险行业的科学认知，掌握理赔领域的相关信息和数据，结合自己的专业知识和论文研究的角度对其进行理论分析。

比较分析法通过介绍国内外车险理赔与保险科技运用的案例，进行合理科学地分析，探索其共同规律，以及在社会文化背景存在差异下的仍然有些许相似的规律。参考其可学习的经验和思想模式，为解决我国汽车保险理赔问题具有重要的借鉴作用。

（3）SWOT分析法

分析保险科技在车险理赔的运用对理赔模式新的尝试，以及用户服务感受带来的变化的优势、劣势和机遇、威胁，从中发现并分析车险理赔运用保险科技时凸显的问题。

2、相关概述

2.1 相关概念

2.1.1 车险理赔

车险理赔可以说是从保险理赔框架里衍生出来的一个分支，以汽车为标的，被保险人主张赔偿的范围可以包括但不限于车辆的维修费、车上人员的治疗费和第三方的医疗费及其主张但合理的费用。根据《中华人民共和国保险法》第二十一条，投保人、被保险人或者受益人知道保险事故发生后应及时通知保险人，据此国内财险企业对其给出相关解释，即机动车辆发生交通事故后，被保险人必须在48小时内通知保险公司，并在有效的时间上门进行理赔工作。理赔工作需要执行的基本环节包括：报案、查勘估损和定损、审核索赔单证、理算复核、审批、赔付结案等步骤。

2.1.2 保险科技

“保险（Insurance）+科技（Technology）”组合产生了保险科技（Insurtech），是新科学技术与保险行业的融合，其概念起源于更为成熟的“金融科技（Fintech）”（Cortis et al.2019）,它诞生于金融科技，但又不同与金融科技[1]。

学术界与保险业界对于保险科技的定义和分类尚未有统一的共识，大致有三种观点。第一种观点是保险科技是推动保险业发展的创新技术、创新模式或创新公司。例如，贾立文和万鹏（2019）认为保险科技是为保险业赋能、促进保险业发展、提高保险业务效率和产能的人工智能、区块链、云计算、大数据等创新技术[11]；单鹏（2019）认为狭义上的保险科技是指应用于保险创新的新科技手段、产品和模式，侧重在非保险传统机构的科技创新公司和模式[13]。第二种观点认为保险科技是利用新技术的创新现象或创新能力。比如，Capgemini and Efma（2018）将保险科技定义为在保险中有特定应用的基于技术的能力；第三种观点则是从保险科技的目的和作用入手对其概念进行界定。Bun and Sopot（2018）认为保险科技是指利用技术创新推动现有保险模式节省成本、提高效率。本文的研究对象是《中国保险科技发展白皮书（2017）》中的定义：以区块链、人工智能、大数据、云计算、物联网等的科技为核心，广泛应用于产品创新、营销和内部管理等方面，通过创建新平台、运用新技术服务保险消费者。

3、车险理赔+保险科技的应用分析

3.1保险科技在车险理赔中的应用价值分析

3.1.1 提高车险理赔准确率

传统的汽车保险理赔服务和模式严重制约了车险行业的健康发展，对于国内的财险公司，汽车理赔可分为车辆赔付和人伤赔付，两者的定损需要有一定的专业性，考虑到我国专业的定损人员较少，赔付的准确性就难以把握，例如人员伤害更是存在个体之间的差异导致治疗方案的不同，从而影响保险金的赔付，单纯依靠定损人员的经验来判断，难免出现判断失误的风险。2018年，蚂蚁金服针对车险行业定制上线了“定损宝”，首次将图像定损技术运用在车辆领域，实现定损的自动化以及人工智能识别的商业化，系统通过照片、算法识别以及保险公司后台连接，依托计算机运算能力能够对海量数据进行分析，以及深度学习算法的运用，数秒内就能确定受损部位、维修方案及维修价格，摆脱传统人工肉眼定损的时间长、准确度低，智能图像对车辆损伤识别准确率达到90.3%[2]。基于区块链技术，有助于将电子发票代替传统票据，其优势在使用的过程中，传送、储存都会被全程留下数据标记，形成的时间戳具有唯一性，也使得电子发票成为了理赔依据。对于病人的病历、发票、费用清单和伤情诊断报告进行固证，完成病人医疗行为的精确追踪。全过程追踪、不可篡改特征保证了发票的真实性，过往报销出现的一票多报、虚假报销、真假不确定等难题从源头上得以杜绝。此外还有通过移动视频查勘定损系统对案件、核损工作人员标准化、类别化处理，一定程度上降低定损员的“全能”要求，使得定损员有精力研究自己更擅长的专业领域，减少同一类案件因不同定损员处理导致理赔定责或赔付不一致的情况，提高理赔的准确性。

3.1.2减少理赔成本

勘查人力成本减少。传统模式下的查勘需要保险公司调派工作人员前往事故案发现场去拍照取证，人员大量使用造成了人力成本的增加。移动端查勘平台可以实现自助化查勘，免去工作人员前往现场，后台的专业理赔指导员对客户进行一对一指导，客户通过APP上传现场图片并且实时与理赔人员进行咨询和了解理赔流程，理赔人员利用后台控制技术、人工智能图像识别等技术对案件进行定损，及时给出理赔结果。纸质票证转变成电子票据、上门主张索赔的时间成本减少，实现了当场一体化理赔自助。目前小额索赔案件可以在数分钟内完成审核定损并且将赔款支付到被保险人，节省了查勘人员和查勘成本。

赔付成本减少。人伤赔付很大程度依赖医学专业知识，强调逻辑、经验、实践，人伤估损完全依赖工作人员的技能和经验，容易产生估损偏差，案件的赔付数据就可能受到影响，再有赔付主张一般由伤者提出，案件未决跟进顾此失彼，伤者与保险公司存在着信息不对称，过度治疗、挂床现象严重增加了赔付成本。病人的基本信息、医院及其所在地、伤情治愈情况影响着赔付金额[3]。基于区块链技术不可篡改特性，使用非对称加密算法把客户数据离散拼凑后存放区块链上，通过随机算法和椭圆算法等其他特定的算法分别生成公钥和私钥，将伤者的私隐信息，例如姓名、年龄、住院情况、医疗费用等以私钥的形式加密。使用人脸识别技术保证保险公司只有获得客户授权才能对其私人数据进行访问与分析，公司授权后利用英格玛系统（Enigma）在不访问原始信息的情况下进行数据分析，实现在保护信息私密性的同时对信息进行使用[4]。运用大数据技术将伤情分类划分，交由专业的定损人员对其进行估损操作，合理估损降低赔付。区块链技术去中心化的特性加大了信息的正确与透明度，被保存的信息利用公钥共享信息，从而降低客户与保险公司双方由于信息不对称带来的道德风险，也减少案件进入司法诉讼阶段，进而有效降低道德风险。

3.1.3 增强客户粘性和客户体验

在激烈的车险市场，传统的理赔服务明显得不到客户的肯定，消费者反映在索赔时常常觉得赔付环节繁琐、流程复杂、赔付不到位。又随着商车费改之后，保险责任扩大，代位追偿制度完善，险企将客户的理赔工作和服务提到了重中之重的地位。科技赋能助于险企更好地提高增值服务供给，增强客户粘性，培养客户忠诚度。险企自主搭建互联网平台或者与第三方互联网平台合作，融合车险生态圈，围绕车险、车生活，为客户在投保前、投保中、投保后提供全流程服务[5]。平安好车主APP联结内部系统资源与外部平台资源，对修理厂、交管所进行线上和线下的资源相结合，打造服务全程一体化、线上化，服务涵盖在线沟通、代办年审、违章查询、自助理赔等。客户咨询服务领域，主要包括产品导购、客户指南、理赔咨询等[6]。传统人工在线解答或者电话回访解答因其工作时间限制，导致客户体验比较差，而且人力造成的成本费用也比较高。而利用自然语言处理、深度学习等技术支撑的智能客服机器人可以“7×24”小时工作，结合人脑在数据信息分析、推理和学习的优势[7]。对算法模型重复运行和调试，以达到机器智能展示出与人类智慧相似的能力，提升智能系统的运作水平和技术性能，实现机器代替人类自主完成工作任务，以此高效率处理客户提出的问题，增强客户的体验。

3.1.4 助力车险理赔反欺诈

反欺诈一直是车险理赔的重点，据了解，车险欺诈行为在全国保险欺诈中占比较重。多人团伙作案居多，专业欺诈成了一种职业，司内人员与外人串通，欺诈者利用保险公司之间数据信息仍处于“孤岛”现状，虚构保险事故以谋取保险金。传统反欺诈基于已知的欺诈模式设置相应的规则，对欺诈风险防控效率较低且缺乏前瞻性[8]。智能风控模型基于大数据分析、人工智能识别技术，对欺诈风险因子进行定量化、识别关键风险因子，分析得出欺诈行为与正常理赔行为的显著性。在承保前对投保人自动识别并得出其风险等级，向承保端发出风险预警提示，为拒保提供有效的参考。在理赔端，通过对大量案例进行分析，总结事故发生概率和赔付支出的分布，判断赔偿是否不正常，减少人们主观意识的干扰。物联网作用于车险领域形成车联网分支，结合区块链技术，跟踪车辆行驶轨迹，确保了汽车保险标的的“唯一性”，系统上嵌入了车辆发生事故的时间、地点、维修情况，不可篡改的特性给与保险公司作为反欺诈的依据。相对于传统的防范反欺诈成功的比例，智能模型有更高精度的防范，时间减损比例能达到25%以上，并能发现传统技术中遗漏的案件[9]。中国保险学会与中国平安的“金融壹账通”联合发起成立我国首家“保险智能风控实验室”，基于研究多险种的智能反欺诈系统，为保险业欺诈风险分析和检测预警提供支持[8]。反欺诈系统发展蓝图一旦布局开来，首先获益的是我国车险行业，理赔支出的减少，服务能力的提升，有助于改善我国车险生态圈，从恶劣的环境向安全、健康的方向发展。

3.2 保险科技在车险理赔中的运用状况分析

由于人工智能、区块链、大数据等技术在保险业的渗透率持续提升，保险领域的科技应用层出不同[11]。在数字化时代的背景下，迫使保险公司赶乘以保险科技为核心驱动的船只，趋向理赔流程简易化、客户理赔服务得到满足、健康的车险生态圈。

3.2.1 国外运用现状

葡萄牙的Kinetikos企业在2015年注册成功，通过客观的诊断和数据分析可以为保险公司提供伤者准确的病痛根源并实施合理的临床治理方案的数据型科技公司。通过搭建云平台系统，连接着医疗机构、保险公司和伤者，构建不同的服务端口，即医疗机构端口和保险公司端口，Kinetikos企业通过准确的计算生物力学和AI，提供客观准确的临床评估，医生可以通过其对应端口查询运动感应器检测的运动数据，结合精准的临床指标提供治疗方案，保障患者的治疗效果。而保险公司也可通过其平台了解患者各项数据，提高透明度，从而降低信息不对称带来的风险。AI生成的数据最大限度地提高了物理康复的质量和效率，有助于消减人伤医疗理赔的成本，全流程跟踪降低了欺诈行为的发生，平台间可以建立有效的沟通渠道。

XSnapsheet公司于2010成立之初与汽车维修厂合作，后来又与保险公司协作，形成Snapsheet公司先行支付维修费，后经保险公司将费用直接返回客户，该公司在其中充当中间方，协助双方对车损维修价格的意见统一，该公司的服务集合了远程信息服务、机器学习、图像鉴别技术和智能移动端等技术，来辅助险企快速对车辆进行估损和赔偿，提升车辆维修效率和服务。现实做法为，客户出险后将受损部位上传到系统，Snapsheet公司利用自身科技水平协助险企完成赔偿工作、识别受损程度、评估赔付支付和任务花费等。Snapsheet公司旗下也设立了自身的维修部门，自留简单的修理案件，但主要负责对接修理厂和保险公司，专业地给出汽车修理费用表（如图3-1）。第三方的介入，确保了损失赔偿的公平性，避免修理厂对不同保险公司存在价格的偏颇，有效控制理赔成本。

　　图3-1：Snapsheet公司车险理赔流程图

　　资料来源：网络公开资料

3.2.2 国内运用现状

中国保险行业初期长期采用粗放式发展，虽然会让保险业发展迅速，但更多的是带来人们对行业的误解，行业内存在许多问题，多数险企经营惨淡。因此，借助科技优势谋求高质量发展道路成了保险公司首选。2017年，蚂蚁金服上线“定损宝1.0”，首次将图像定损技术应用在车险行业，向合作的其他保险公司有条件地开放定损系统，实现商业化。“定损宝1.0”将客户上传的照片，利用算法识别和分析公司后台系统数据，数秒内就完成并出具受损部位的维修方案和价格方案。智能技术的运用摆脱人工肉眼定损，使得定损标准统一，优化定损时间，提高准确率，实现交通事故自主定损、理赔。初代的成功促进“定损宝2.0”加速上线，从图像转变为视频定损，大大方便了客户的使用体验，简化了定损流程。许多险企都使用人工智能图像识别技术为车险赋能，研发和上线自家的智能定损产品（如表3-2），积极探讨如何改善车险定损专业性问题。

表 3-2：国内部分保险企业运用图像识别技术情况

注：资料来源于网络

我国当下，医疗信息数据仍未实现跨领域互通和共享，保险企业在处理涉及医疗案例时无法提取病情资料。最近，科技公司赋能智能人伤理赔平台合作模式进入人们的眼帘。保险公司、科技公司和医疗机构三方合作，利用智能人伤定损系统对小额、高频、碎片化的案件，进行智能审核、校验和处理。通过OCR识别技术嵌入专项学习模式与自我更新技术，实现自动从住院病历、医疗发票、费用清单等各类医疗票据中识别、提取出理算所需的字段信息。利用历史数据和内置算法, 通过系统自动搜索数据, 完成计算任务, 进行审核理算, 快速进行核赔、理赔, 协助保险工作人员快速、准确、高效、经济地处置理赔事件, 实现数据处理的自动化与核赔理赔的高效化和准确化, 全面革新传统理赔管理模式, 综合提升保险理赔的质量与服务水平。

4、车险理赔+保险科技的SWOT分析

4.1优势

保险行业一定程度上属于人员密集型行业，中国保险企业的人力成本大约占总成本的30%，直接影响了企业的盈利水平[10]。人工智能技术的应用助力险企从人员密集向技术密集转移，使理赔环节解放出一部分人力，去除需要简单的流程，改善理赔流程，从而使客户得到更加便捷的理赔服务，进一步提高保险公司的经营绩效，保险科技的兴起及应用能够显著提升财险公司的经营绩效[11]。技术的上升和应用使得保险公司对小额、高频、水平化的保险理赔案件进行高效处理，琐碎的人为工作可以用机器替代，可减少人为因素的影响。区块链技术的特征使得客户的隐私得到保护，但又可以通过客户的授权，对加密的数据进行破译从而获取并分析数据，大大打破了数据的壁垒，使得数据允许跨空间共享，又可以在时间进行有效记录，保障数据的真实性。保险公司可以通过与医疗机构的合作，获取患者在医院的治疗行为信息，通过大数据的分析，辨别其行为是否合理，也监督了医疗机构对治疗方案的选择，避免过度治疗、过度用药的现象。大数据的分析能从事故前、中、后进行预测，保险公司可以在恰当的时间进行提醒，在源头上遏制事故的发生，减少理赔的申请和纠纷。

4.2劣势

国内科技发展较国外而言相对落后，大体发展的趋向不成熟，没有充分利用科技，加之科技的研发成本十分巨大。所以国内的中小型保险公司发展决策不能完全地向科技转型，而对于平安财险这类的大公司就可以充分地享受科技带来的便利，导致在科技运用的方面形成了两边派，一边是能自主研发并且对其合理利用，另一边缺乏资金进行研发，科技便利的享受受到限制。保险科技的核心即为“数字化”，将信息转变为数据，对其进行识别、分类与分析。“数字化”时代存在着数据的安全性问题，基于我国的技术水平，很难对其数据进行有效且妥当的保护，难以保障客户的个人隐私信息，存在着泄露风险。物联网是基于互联网的一个信息平台，最容易受到黑客的袭击，信息一旦流向外界，车辆的信息就很容易被读取，严重的被人为恶意修改，增加了保险公司的理赔风险和成本。一旦形成大规模影响，将对保险公司的保障理念产生不可磨灭的损毁，“保”的作用失效，客户不再相信保险行业，制约了车险的发展。

4.3机会

以往数十年，国内保险企业多数推行跑马圈地发展模式，粗放式地快速抢占市场份额，行业的发展逐渐趋向病态。近年，国家十分重视保险行业的健康发展，多次给予支持和指导，保险行业迈向高质量发展之路，如何解决普遍存在的理赔难问题、客户理赔体验差和保费收入与赔付不正常（图4-1）等的问题成了财险公司需要关注的核心，好在新兴科技的发展为财险指点迷津，利用科技赋能车险理赔。国际资本家触及敏锐，认准了保险科技必将有巨大的发展市场，开始对其注入资本（图4-2），保险科技也因资本的注入得到前所未有的发展。《2019年中国保险行业智能风控白皮书》的发布把保险科技提上了新风口，中国保险企业纷纷开启“保险+科技”的发展战略，为迎合市场发展的需求，保险科技公司也得到史无前例的发展，保险公司与保险科技公司合作形成常态，前文所讲的中小型保险公司在科技领域的困境也应此得到较为有效的解决方式。车险理赔中的科技应用有大数据对理赔申请行为进行分析，防范欺诈行为，人工智能实现线上定损，自动得出理赔金额，自动识别单据信息，实现在线理赔服务，区块链技术建立起一套透明可信用的体系，保险公司之间可以点对点的数据共享，私链发展使得保险公司与医疗机构提高了沟通，让保险公司参与了患者的治疗过程。随着商车费改的开始，财险公司对车险费率逐步降低，并且向着“从人”定价模式，慢慢抛弃“从车定价”，车险保费收入较以往有所下跌，为了顾虑经营发展，理赔支出这一块是必须要跟着改变的，科技的介入就能很好的控制理赔成本，降低支出。

　　图4-1：我国2015-2018年车险保费收入与赔付支出情况

　　注：数据来源于国家统计局

　　图4-2:2012-2018年全球保险科技融资金额和融资次数

　　注：数据来源于二手数据网

4.4威胁

随着人们对个人信息的保护意识提高，保险公司对客户信息的获取和分析可能会不那么顺利。早期的保险公司采用人海推销策略，通过电话、短信等途径宣传保险产品，导致人们对保险公司摄取其个人信息的行为感到不满，使得科技的作用得不到顾客的认可，目前国内对保险科技的监管尚未完善，保险公司的道德风险依旧影响着顾客的信赖。从人伤理赔的角度，因受到长时间错误的理赔认识，一般情况下，患者不信任保险公司，在医疗跟踪环节更是处处提防甚至拒绝，以隐私权为由拒绝提供相关的医疗报告，医院又因以人为本顺从患者的意识行为，导致评估定损无法顺利进行。如何让患者接受保险公司的保障意识，信赖保险公司对其信息进行分析，使得科技运用顺畅成为现在关注点，客户的不认同，技术再高也不能越过客户的授权。科技的监管也同样影响科技的应用，目前的科技发展刚起步，监管的程度较小，有相对大的自由度。可监管政策的变化容易扰乱科技的发展，监管力度过高与过低都会改变保险科技的发展，过高会限制，过低存在发展趋向的不合理，影响着理赔模式的改革进程。

5、启示和对策建议

5.1 国外经验对我国的启示

我国目前理赔服务中科技的运用停留在对客户完成理赔环节的服务，对于汽车损坏后无车可用的顾虑明显稀罕。可从国外理赔服务来看，大量的附加服务显得心系顾客。X的汽车保险公司与许多外部机构合作，利用大数据分析，为出险客户提供租车服务、拉车服务、修理厂安排等等。Progressive保险公司除了承诺的常规理赔服务，更提供了拖车服务、保胎服务、紧急燃油和液体输送服务等等，为客户提供十分全面的保障，这不仅加强了客户与保险公司的沟通程度，也使得保险公司成为客户生活不可缺失的一部分，有利于提高客户的忠诚度，成熟的服务体系可以尽可能满足大部分客户的需求。技术的成熟依赖于人才的培养，科技赋能下的保险业更需要有专业化、多元化的人才，我国对人才培养与引进计划于国际相比仍有相当大的差距，再有保险企业的行业吸引度不高，少有技术性人才加入保险公司，这就引人深思我国保险企业是否可以另建子公司专供科技领域，形成集团内部合作，或者收购科技公司引进技术人才。

5.2“科技+理赔”的对策建议

5.2.1 开展客户需求分析，提供必要服务

保险公司通过产品销售或者理赔环节，以技术手段获取了海量的客户数据。车险利用车联网技术采集了驾驶人的驾驶习惯、车辆维护情况以及GPS定位技术判断车辆行驶的危险性等等数据，基于大数据分析技术将车主和汽车分开量化进行二次分析。一个驾驶习惯差的车主无论驾驶什么车型都容易出现事故风险，索赔风险相对较高，以此情形，客户很大程度上需要一个温馨的提醒，人工智能识别技术可以对车速、道路状况、驾驶人行为进行善意的提醒，在特定的时间通过语音提醒，提高驾驶人安全意识，降低事故出险次数。事故发生后，受损汽车必将被限制使用，车主的生活方式也因此受到改变，汽车租赁需求大大提升。我国保险公司对于车险赔偿主张损失补偿原则，间接损失几乎不涵盖。在此背景下，保险公司为了提高客户的附加服务体验，可以与汽车租赁公司的合作或者说与社会其他行业的合作，为客户提供高层次、多方位的延伸服务，形成一个完善健康的车险理赔生态圈，优化理赔问题。X的第一家基于移动程序的汽车保险公司Root可以为客户提供在其APP上预约租车服务，客户授权分享自己的地位信息，系统直接显示最近的租车公司，为客户解决用车问题。

5.2.2 保障信息安全，建立数据互信平台

保险科技通过信息化重塑传统保险业态，各大保险公司纷纷建立自身的数据化平台系统。市场上数据平台发展较好的有平安集团和蚂蚁金服，平安公司从17年开始推行“金融+科技”双驱动战略，科技发展水平领先同行业科技水平，蚂蚁金服属于金融科技公司，但又涉及保险领域，以科技为基建的保险企业无疑走在科技发展前端。由于保险公司之间存在竞争关系，客户的个人化数据很难实现共享[12]。建立起全行业的数据共享机制是未来保险业发展的新趋向，数据不能随着客户的迁移，增加数据重新测算成本。以第三方信任平台为前提，利用区块链技术对数据整合加密，打造互信数据平台。未来的数据资源将成为重要的战略资源，对其安全的考虑是不可避免的，我国对数据存储安全的技术研究比较少，难以把握海量的数据得到安全存储，数据存在泄密和被盗的风险，客户隐私不能长期有效得到保障。车险案件多，信息涵盖多元，安全一旦遭受破坏，影响着车险生态圈的健康，挑战车险理赔“数字化”时代的布局。

5.3.3 XX细化对车险理赔应用保险科技的监管

车险理赔一直存在着较高的欺诈风险，内部人员勾结外部人员对车险案件进行不良的沟通，形成团队作案，在监管方面难以处处可及，骗保者钻取法律漏洞和公司规则的漏洞，不利于理赔的正常进行。保险科技赋能发展初始，发展状况极具不成熟，个个环节都存在着一定的问题，正统的监管机制存在着灰色地带，例如隐私信息共享的法律问题就有待商酌。以科技为噱头，欺骗消费者的现象可能会出现，单单靠保险公司自身的风控监管，难以进行有效地措施，不能在市场上实现统一，这时银保监局就需要对市场情况进行全面分析，针对保险科技的发展情况，车险理赔的具体状况，结合法律制定相关的监管措施，细化监管措施。

6、结 语

保险科技的应用推动了保险行业的发变革，车险理赔模式的变化最为明显，传统的人工审核转为人工智能审核，并且以速度快、准确度高的优势冲击人力资源问题，以致释放人力成本。理赔模式的改变最大受益为客户，传统的环节冗长、慢问题长期困扰着消费者。理赔附加服务的新趋向得益于科技的创新运用，可能摆脱了固有的有损才有赔的思想，重点关注客户的需求，有利于健康车险生态圈的健康发展。

保险科技是当前新的“风口”，资本的注入大力推动其迅速发展，车险理赔的应用只是其中一个方向，未来的应用终将会层出不穷。人才的培养保证科技持续进步，XX的监管也保障发展方向趋于正常化。保险公司需要留意科技发展的新动态，借助“风口”的力量提升自身公司的发展。

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车险理赔中保险科技运用现状研究

价格 ¥9.90 发布时间 2023年1月14日

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