风险选择 ： 智力驱动的结果

风险选择的重要性与基础
保险公司通过技术与分析推动更优质和高效的风险选择，以应对增长需求、有限的承保产能和大量提交流量。风险选择的核心是评估提交的覆盖范围、价格、风险偏好（业务线、行业、地理区域），并利用定量技术（频率和概率）及历史经验进行评估。关键变量包括提交、客户和分销特征，以及第三方数据（如屋顶数据、林线数据）的补充。技术（如精算分析、预测分析、行为分析）在个人保险和小型商业保险领域尤为重要，通过承保决策优化报价和定价，提升竞争优势。

风险选择的技术应用
技术和数据在风险选择中通过以下方式提升效率：

• 预测建模：评估提交的盈利能力（如转化率、市场规模、报价率、绑定率），并分析下降原因以识别机会。
• 第三方数据整合：增强对提交信息的了解，如客户历史、产品渗透、经纪人关系等，帮助识别“最佳风险”。
• 自动化与效率：AI减少承保流程中的“琐事”（如数据汇总），加速报价周转时间。
• 宏观经济条件：基于经济信号调整定价，如使用替代数据改进报价。

不同细分市场的风险选择策略

• 个人/中小企业：技术筛选驱动，关注低溢价、高频率风险。
• 中端市场商业：结合关系和LTV（生命周期价值）评估，但技术仍起关键作用。
• 大型商业：关系驱动，但技术通过第三方数据增强风险选择。
  关键指标包括：分销合作伙伴的重要性、产品组合契合度、经纪人关系深度、第三方数据支持等。

风险选择面临的挑战与机遇
全球P&C市场规模增长（至2040年近4万亿美元），但挑战包括宠物保险事件增多、可持续性影响汽车保险份额、cyber保险新兴、通胀和诉讼推高保费。解决方案包括：

• 评分算法：确定报价最佳机会（如KW Specialty通过HazardHub数据实现200%收入增长）。
• 动态调整：根据模型表现优化变量，优先高分细分市场。
• 同行基准：通过转化率等指标与行业比较，提升绑定率。

技术驱动的风险选择平台
平台功能包括：支持经纪人提交与报价交换、需求测试、数据结构化、第三方数据整合、预测分析、宏观经济定价调整、客户关系深度分析、同行基准比较等，最终目标是通过智能风险选择提升转化率（S/Q/B）。

• 案例：欧文·威廉姆斯集团通过技术缩短承保时间（从2小时至2分钟），阿斯科特集团强调“绑定”提升的重要性。
• 技术提供方：Guidewire Software提供云服务，结合数字技术、核心系统和机器学习，服务超540家保险公司。