Tech Market Map Report: Data Processing & Triage in Life Insurance

生命保险核保数据处理与分拣技术市场地图

核心观点
近年来，保险公司积极数字化核保流程，通过数据加工与分拣技术实现自动化核保，并提升复杂保单的优先级排序。部分技术帮助保险公司更好地组织和收集核保数据（如数据清洗与准备系统），而另一些技术（如RPA和反欺诈系统）则根据复杂性、风险偏好和预测盈利能力对新的保单进行分拣。

关键主题

1. 自动化核保：通过简化多数据源到最终评估和定价的流程，核保人员可利用数据加工与分拣技术实现自动化核保。
2. 反欺诈：具备高级数据验证系统和欺诈分析的核保人员能更轻松识别可能存在欺诈的保单，避免欺诈索赔带来的成本和风险。
3. 核保人员生产力：保险公司通过标记最重要和最复杂的案例及核保决策，同时自动化重复性流程，提升核保人员技能。

市场分类
本报告涵盖110多家公司，涉及9个技术优先级：

• 商业智能与分析
• 数据清洗与准备
• 数据集成
• 欺诈分析
• 无代码自动化
• 光学字符识别（OCR）
• 保险行业特定预测分析
• 行业通用预测分析
• 机器人流程自动化（RPA）
• 合成数据

市场背景与机遇挑战

• 商业智能与分析：提供仪表盘和可视化工具，帮助核保人员分析数据，但部分保险公司可能依赖现有系统内置工具，需明确需求。
• 数据清洗与准备：解决保险数据质量问题，但需结合数据审计等预防措施确保解决方案的可靠性。
• 数据集成：随着数据量增加，该技术对整合多源数据至关重要。
• 欺诈分析：保险公司应优先部署欺诈分析能力，但需考虑替代方案（如预测分析系统）。
• 无代码自动化：降低技术门槛，但该领域尚处早期，需关注工具成熟度。
• OCR：提高数据数字化效率，但需结合人工验证或算法优化以减少错误。
• 预测分析：帮助识别保单特征并优化流程，但需明确KPI以选择合适合作伙伴。
• RPA：适用于简单重复性任务，但需根据需求选择无代码或开源工具。
• 合成数据：用于补充缺失数据或规避隐私限制，但需确保合规性。

研究结论
生命保险公司应优先投资数据加工与分拣技术，以实现自动化核保、提升生产力并降低欺诈风险。随着技术成熟，无代码自动化和合成数据将成为重要趋势，但需关注数据合规性。保险公司需结合自身需求选择合适的技术方案，并明确关键绩效指标（KPI）以评估效果。