在當(dāng)今的商業(yè)世界中，借助科學(xué)的方法和技術(shù)的手段來(lái)制定決策已經(jīng)成為越來(lái)越多企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的途徑。而僅通過(guò)傳統(tǒng)的商業(yè)智能技術(shù)已經(jīng)不能滿(mǎn)足領(lǐng)先企業(yè)的需求。怎樣利用智能技術(shù)和工具，結(jié)合業(yè)務(wù)的應(yīng)用點(diǎn)，深刻洞察現(xiàn)在業(yè)務(wù)的問(wèn)題，并提出解決方法應(yīng)用在企業(yè)業(yè)務(wù)流程中，提高業(yè)務(wù)流程的效率和準(zhǔn)確率，就成為企業(yè)決勝未來(lái)的核心和關(guān)鍵。而這，就是業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化（BAO）的價(jià)值所在。

保險(xiǎn)業(yè)的反欺詐難題

保險(xiǎn)欺詐一直是保險(xiǎn)行業(yè)的一大頑疾。據(jù)估算，世界保險(xiǎn)業(yè)最發(fā)達(dá)的國(guó)家美國(guó)，每年因?yàn)槠墼p造成的損失達(dá)到300-500億美元，在所有的理賠案件中，75%以上的理賠金額都有水分。有統(tǒng)計(jì)顯示，在發(fā)達(dá)國(guó)家中，所有理賠案件中欺詐程度較輕的汽車(chē)事故理賠，平均每筆理賠金額都可以撇去8%的水分。顯然，如果有更有效的方法來(lái)防范保險(xiǎn)欺詐，將會(huì)給保險(xiǎn)公司帶來(lái)非常大的商業(yè)價(jià)值。但是，反欺詐是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作。在反欺詐的理賠管理過(guò)程中，有三方面的因素需要去平衡：

***是賠款本身。賠款是理賠中***的一筆支出，在這部分支出中要盡量減少欺詐和滲漏。但是，如果保險(xiǎn)公司沒(méi)有經(jīng)過(guò)充分調(diào)查就拒賠，會(huì)導(dǎo)致客戶(hù)滿(mǎn)意度降低；但是如果對(duì)每一筆賠款都有過(guò)度調(diào)查，則又會(huì)導(dǎo)致工作效率下降。

第二是理賠成本。從企業(yè)經(jīng)營(yíng)的角度考慮，要盡量減少非必要的成本，但是如果過(guò)于關(guān)注產(chǎn)能或者單筆理賠成本的減少，理賠速度會(huì)上升，但是可能會(huì)存在過(guò)度賠付；而且如果工作人員的專(zhuān)業(yè)化程度不高，工作量和專(zhuān)業(yè)化程度之間的平衡就會(huì)打破。

第三是客戶(hù)服務(wù)。所有的客戶(hù)都不愿意自己的賠付要求被質(zhì)疑，這就需要保險(xiǎn)公司很好地去把握客戶(hù)滿(mǎn)意度和案件調(diào)查之間的尺度；另外，人員冗余、專(zhuān)業(yè)化程度不夠，以及工作人員在理賠過(guò)程中不恰當(dāng)?shù)墓芾?、審核和操作，都?huì)損害客戶(hù)服務(wù)的水平。

目前，各家保險(xiǎn)公司都已經(jīng)采取了一些反欺詐的措施與手段，但是效果卻不盡理想。原因在于：保險(xiǎn)公司不可能對(duì)每個(gè)案例、每個(gè)環(huán)節(jié)都進(jìn)行調(diào)查；理賠員和審核、調(diào)查員職責(zé)是分開(kāi)的，理賠人員重視的是快速結(jié)案，而不是識(shí)別欺詐；對(duì)于理賠員及時(shí)培訓(xùn)并產(chǎn)生報(bào)表是非常困難的；勘查的資源調(diào)度效率很低，沒(méi)有系統(tǒng)的方法去優(yōu)先關(guān)注可以減少更多損失的案子，沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的方法去甄別欺詐，而且不同的方法需要的技術(shù)和數(shù)據(jù)不一樣?？傮w來(lái)講，缺乏先進(jìn)的、高效的甄別能力去識(shí)別最可疑的理賠行為，缺乏數(shù)據(jù)支撐的手段和系統(tǒng)去支持它的反欺詐業(yè)務(wù)流程，導(dǎo)致大量的工作資源投入浪費(fèi)在沒(méi)有目標(biāo)的調(diào)查中去。

臨渴掘井 不如防患未然

傳統(tǒng)的做法是事后去看一個(gè)案件有沒(méi)有可能欺詐。IBM與一家國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的保險(xiǎn)公司合作，探索業(yè)務(wù)分析與優(yōu)化（BAO）解決方案在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用，將反欺詐的調(diào)查手段盡量提前。以前，大多數(shù)有欺詐可能性案件的發(fā)現(xiàn)是經(jīng)過(guò)了整個(gè)業(yè)務(wù)流程，從報(bào)案、查勘、定損、談判、核賠到追償殘值，很多時(shí)候是整個(gè)流程都快走完了才發(fā)現(xiàn)需要去做調(diào)查。這就導(dǎo)致就算欺詐被發(fā)現(xiàn)也是事后的，而且是在賠款支付以后，這就意味著要付出額外的成本去追回欺詐款。而主動(dòng)的反欺詐調(diào)查，就是在成千上萬(wàn)的理賠案件里面，通過(guò)一些模式分析首先發(fā)現(xiàn)存在高風(fēng)險(xiǎn)的欺詐案件。在這些案件進(jìn)入平常的處理流程之前，將它們引入特別的處理程序，提前啟動(dòng)調(diào)查流程。這樣可以在相當(dāng)程度上降低保險(xiǎn)公司的成本，而且因?yàn)楸苊饬耸潞笞穬敾蛘弋?dāng)時(shí)質(zhì)疑，客戶(hù)滿(mǎn)意度也會(huì)提升。

IBM BAO解決方案把反欺詐的過(guò)程分成發(fā)現(xiàn)、處理到防止三個(gè)環(huán)節(jié)。在發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)要有手段，針對(duì)每一個(gè)特定類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn)都要進(jìn)行甄別，并且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行量化；處理環(huán)節(jié)要根據(jù)發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)采取多方的處理措施，不同類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn)要用不同類(lèi)型的措施去應(yīng)對(duì)，減少由于欺詐所產(chǎn)生的支出；防止環(huán)節(jié)要了解跨整個(gè)企業(yè)環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)，而不是某個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)，采取主動(dòng)的、預(yù)測(cè)性的風(fēng)險(xiǎn)管理手段，持續(xù)監(jiān)控和了解逐漸凸現(xiàn)的可能風(fēng)險(xiǎn)。

IBM BAO解決方案的特點(diǎn)是通過(guò)技術(shù)手段對(duì)海量的非正常客戶(hù)理賠數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，充分利用行為建模（behavior modeling）的方法來(lái)甄別潛在的滲漏和欺詐，即：通過(guò)一些專(zhuān)有的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)模型手段去幫保險(xiǎn)公司厘定一些標(biāo)準(zhǔn)，如：什么樣的行為是具有高風(fēng)險(xiǎn)的行為模式？這些行為模式是用什么樣的數(shù)據(jù)維度來(lái)衡量和發(fā)現(xiàn)的？哪些人群最有可能采取這樣的行為？為了找到目標(biāo)人群，需要用什么樣的數(shù)據(jù)去捕獲？在獲得行為模式識(shí)別和可能客戶(hù)對(duì)象識(shí)別的結(jié)果后，來(lái)分析和預(yù)測(cè)到底哪些案件應(yīng)該控制風(fēng)險(xiǎn)，哪些案件應(yīng)該降低成本支出，把有限的保險(xiǎn)公司的理賠資源投入和精力放到最有可能發(fā)生欺詐和滲漏的案件上去。

具體講，IBM BAO解決方案分三個(gè)階段來(lái)實(shí)現(xiàn)：

理賠檔案分析：通過(guò)對(duì)已經(jīng)發(fā)生的典型欺詐案件做分析，找出欺詐的來(lái)源和根本原因。這是一個(gè)定性分析階段，IBM基于保險(xiǎn)公司的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)——理賠檔案的管理系統(tǒng)中掌握的大量理賠檔案中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，進(jìn)行總體的分析和評(píng)估，總結(jié)出來(lái)一些標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則，并分析出保險(xiǎn)公司核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中能夠掌握的哪些數(shù)據(jù)、維度和分析得出的欺詐來(lái)源與根本原因?qū)?yīng)，從大的方面去優(yōu)化理賠操作，為下一步的建模提供一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)。這里涉及的設(shè)計(jì)問(wèn)卷、案卷調(diào)查、案卷審計(jì)、改進(jìn)報(bào)告等，都要通過(guò)訪(fǎng)談和結(jié)構(gòu)化的分析總結(jié)出欺詐的來(lái)源和根本的原因。其中，還要用到一些嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)分層抽樣的方法，保證這樣的定性分析有一定代表性。

行為建模：從理賠檔案分析出的類(lèi)型和數(shù)據(jù)維度基礎(chǔ)上，利用行為建模的方法發(fā)現(xiàn)欺詐的規(guī)則和模型，隨后進(jìn)行批量的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。這是一個(gè)半自動(dòng)化的階段，既有手工工作，也利用一些數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的工具，比如IBM業(yè)界領(lǐng)先的SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件等對(duì)所有的資料進(jìn)行定量、定性分析，確定哪些資料對(duì)于判定欺詐風(fēng)險(xiǎn)有作用。

持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)：把發(fā)現(xiàn)的規(guī)則和模型引入到理賠系統(tǒng)和業(yè)務(wù)流程中，進(jìn)行自動(dòng)化的持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)。這是一個(gè)自動(dòng)化的階段，可以利用IBM ILOG等優(yōu)化軟件和工具，把行為模型的結(jié)果，如什么樣的人群、什么樣的行為、在什么樣的時(shí)間點(diǎn)發(fā)生欺詐的可能性是百分之多少這樣的規(guī)則，應(yīng)用到理賠、核賠、業(yè)務(wù)分析建模、管理人員績(jī)效報(bào)表這四個(gè)理賠過(guò)程中的主要業(yè)務(wù)流程里面去，并且固化成為業(yè)務(wù)流程的一部分。

BAO的實(shí)施將會(huì)給保險(xiǎn)企業(yè)帶來(lái)一些非常直觀的收獲：

更加有效和策略性地指導(dǎo)新員工的工作。保險(xiǎn)行業(yè)靠的是人，資歷較淺的理賠員或調(diào)查員剛加入公司時(shí)因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)不足，非常可能誤判案件。傳統(tǒng)的做法都是師傅手把手傳幫帶一段時(shí)間，這就產(chǎn)生了很高的成本。有了BAO解決方案和系統(tǒng)，過(guò)去總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)在數(shù)據(jù)和系統(tǒng)里面能夠得到體現(xiàn)，就不需要資深理賠員或調(diào)查員付出以前那么多的時(shí)間和精力跟新員工一起工作，從而減少了相應(yīng)的成本。

統(tǒng)一審核標(biāo)準(zhǔn)。過(guò)去每個(gè)理賠員由于資歷、專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域、過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的差異，對(duì)于同樣的案件做出來(lái)的判斷很可能不一樣；而且由于交給調(diào)查員的案子非常多，調(diào)查員的效率也非常低。有了BAO解決方案，可以相對(duì)統(tǒng)一審核標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)可以過(guò)濾掉一些沒(méi)有必要調(diào)查的案件。

以智慧洞悉未來(lái)

BAO是一個(gè)很大的概念，從底層的數(shù)據(jù)整合，到對(duì)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)的分析，識(shí)別哪些數(shù)據(jù)維度非常重要、需要跨公司層面地整合起來(lái)，然后在此基礎(chǔ)上利用一些數(shù)據(jù)挖掘、優(yōu)化的工具、借助模型支撐，來(lái)解決企業(yè)的業(yè)務(wù)問(wèn)題，并在實(shí)際業(yè)務(wù)中根據(jù)業(yè)務(wù)的變化、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的變化、數(shù)據(jù)的變化和客戶(hù)的變化而持續(xù)優(yōu)化設(shè)計(jì)出的模型。所以，BAO是企業(yè)決策和業(yè)務(wù)行動(dòng)的一個(gè)端到端的閉環(huán)過(guò)程，其本質(zhì)在于通過(guò)智能對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，告訴你將來(lái)會(huì)發(fā)生什么事情，應(yīng)該如何去應(yīng)對(duì)，怎樣才能做到***。而B(niǎo)AO最終的結(jié)果是將分析和洞察應(yīng)用和固化到企業(yè)的流程中去，讓企業(yè)的業(yè)務(wù)更加流暢地運(yùn)轉(zhuǎn)。