航延险背后 航旅大数据创新性应用在发力

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本报记者戴

在旅游业中，旅游大数据也许是目前最有价值的大数据，它催生了许多明星企业，如旅游纵横、费长春和航班乘务员。但实际上，通过对航空公司大数据的深度挖掘和创新应用，保险公司可以实现航空公司延迟保险的差异化发展。

一些科技公司在产品设计和动态精算、创新营销方式、承保风险管理和控制、优化客户服务体验等方面进行了积极探索。京智的技术和精算团队。com是一家第三方保险技术公司，它开发了一个完整的航班延误预测模型——基于历史航班延误数据的SEAM系统。

从seam系统中提取影响航班延误的最有价值的数据源，通过机器学习建立多维预测模型。经过深入学习，30分钟内航班延误的准确预测率达到95%。

seam系统对航班延误率的精算计算为保险产品的设计创造了新的推动力。例如，建立了浮动费率航班延误保险，实现了起始赔偿条件、保险赔率、赔偿金额、保费金额等多维度的动态浮动。通过对大量数据的深入学习，结合用户肖像和航班延误预测模型，包括天气、交通、航班空公司、机场和历史延误，系统形成航班延误保险精算模型，可以选择1-3种航班延误保险产品推荐给不同赔付率的用户。

该系统的另一个应用层面是风险控制和反欺诈。商业保险最基本的功能是风险管理，因为风险控制本身对商业保险的运营和可持续性有着极其重要的影响。数据显示，在航班延误保险的实际赔偿案例中，保险公司也存在一定比例的错配案例。从2017年6月到9月，平均人工错误率为5%。通过风险控制和反欺诈模型，可以有效降低各商业保险公司航班延误保险的综合赔付率，减少保险欺诈者对保险公司的“羊毛”。

根据不同合作伙伴的需求，尊重网络通过接口产品传输“原始”数据或数据产品，为保险公司定制具有差异化竞争优势的航空延迟保险产品，确保行业健康竞争。目前，基于seam模型开发的7、8种产品提供给不同的合作伙伴，包括一次性支付全浮动费率的航班延误保险、分步支付浮动费率的航班延误保险、当天可以投保的航班延误保险、一定时期内不同人群浮动费率的航班延误保险、嫁接不同服务的航班延误保险。

业内专家指出，传统的商业保险使用经典的精算模型来定义产品的边界，其定价逻辑和产品都是相对程序化和粗放的。未来，这一逻辑将继续延伸到细化和细化的解决方案，多维数据模型将重构原有的风险定价机制，实现更准确的定价和更准确的补偿服务，这将对商业保险本身产生诸多积极影响。

在服务体验方面，航空公司大数据的应用使得航空公司延迟保险的投保和结算更加方便。保险公司通过访问多维数据，根据用户的个人信息查询用户最近购买机票的航班计划，可以检查用户是否符合保险条件，实现实时承保，保险立即生效。对于用户来说，只需在航空公司/航空公司、在线旅游平台ota或保险公司客户等中介平台上点击一下就可以购买，完成整个保险过程。

同时，保险公司可以实时监控用户投保航班的延误情况，用户可以实时查询保险单的状态。组织还可以根据用户的出行状况推送相应的服务消息，甚至可以根据用户的实际出行情况及时安排专车和酒店服务。此外，在访问旅行数据后，用户可以从客户端看到实时延迟时间，这可以提高计时的准确性和便利性，减少索赔纠纷。

理赔在很大程度上得到了简化，用户无需提供任何信息就可以实现在线自动理赔。飞机着陆后，可以实时获取航班是否满足索赔条件、用户是否飞行等信息。如果条件满足，系统将在3-5分钟内自动支付赔偿，大大提高了效率，明显改善了用户对航班延误保险的感知。

航空延迟保险研发的背后是航空大数据的创新应用，大数据的深度挖掘将是航空延迟保险拓展和完善的重要推动力。