作者| 貓妹
來源| 大貓財經
別人能買的保險，對你遲遲不開放。
去投保，保險公司不收你這單。
別人能買到的額度，你買不了。
……
如果出現這樣的情況，很不幸，保險公司的大數據系統已經“嫌棄”你了。
01 拒絕你沒商量
之前我們聊過，有人專門薅醫保的羊毛，住院騙保。
其實保險公司也一樣慘，每年保險公司們被騙走的錢有幾百億。想想，幾百億，多么巨大的數字啊。
保險公司自然不會坐等被薅，所以，保險公司專門有一個部門做大數據風控，輔助核賠人員的工作，篩查風險因素，遇到問題單拒賠沒商量，嚴重點的，可以送去坐牢。
如今，這個大數據風控已經不甘居于幕后了，開始走向“前臺”，提前發揮作用。
它可以在業務的前端，保險核保時，發揮功效：
比如，最近光大永明在網銷渠道推出的重疾險，接連有人因為“未通過我公司風險控制模型的審核，暫不能投保”；
比如，以免責最少、健康告知最寬松著稱的瑞泰瑞和定期壽險，升級以后，也出現了北京地區的投保人，只能投保50萬，這個保額距離300萬保額的上限差了一大截；
甚至，大數據風控還能走得更前面一點：
比如，騰訊微保平臺的產品，并不是人人都能買，有些人能看到產品并直接購買，有些人看到產品但需要預約，有些人甚至連產品都看不到。預約的結果就是有人等一段時間之后就能投保了，但也有人卻等多久也還是買不了。
同樣的，阿里的支付寶平臺上也有類似的事情在發生。比如有些產品在他的頁面上就是看不見，比如前段時間“相互保”上線后，也有人等很久也無法加入。
02 它憑啥“嫌棄”你
保險公司的大數據風控系統做出的判斷，都有一定的依據，不會是隨機挑人、看誰不順眼就給個拒保的。
當然，這些人里必然有“錯殺”的情況，保險公司的風控系統出了偏差，導致不該被拒保的人給拒保了；
也會有尺度過嚴的問題，比如有些人可保可拒，但保險公司最終選擇拒保。
錯殺的情況，隨著技術的進步可以解決，所有的系統都是在不斷犯錯中成熟；尺度的寬與嚴，這就看保險公司的選擇了，其實線下核保也有類似的情況，同一個問題，不同的核保員可能給出完全不同的核保結論。
目前，保險公司的大數據風控系統對外都是黑箱，具體它憑什么拒保你、不給你高保額，也不會給你解釋。
但從數據來源看，保險公司一定是綜合了多方數據的：
比如，你的理賠信息，如果之前你跟保險公司拿過錢，而數據分析還沒那么精細，哪怕你是意外受傷索賠了一筆，那也可能就先被劃為高危因素了；
比如，你的醫療信息，包括你在醫院就診的、你刷醫保卡的，目前電子病例已經鋪開，以前保險公司想查誰可能是大海撈針，現在查的不要太輕松；
比如，你的財務情況、信用情況，上了老賴名單、征信記錄有污點、官司纏身，這些都容易引發預警，尤其是大額保單。
再比如，你的保單持有情況，你的職業，你的購物記錄，消費記錄……
反正，方方面面的信息，保險公司拿到了，具體用什么、怎么用、用得好，就是保險公司的事兒了。
03 大數據也是把雙刃劍
大數據挺有用也挺可怕的。
不少巨頭拿大數據給你畫像，推你喜歡的物件，你愛吃的東西，你喜歡的歌，你愛看的劇……精準營銷已經做得挺高級了。
但有時候也挺嚇人，比如有次上午跟同事聊天說中午吃點啥呢，有人說不如試試輕食，結果過會打開APP準備叫外賣，突然發現這個你第一次聽說的“輕食”就出現在最前面時，貓妹真的沒有驚喜只有驚嚇。
大數據被拿來做保險風控也好，賣保險也好，也是早晚的事兒。
貓妹去年加保過一次，本來打算過幾年再做一次加保，現在莫名其妙覺得有壓力。誰知道哪個數據會被保險公司收集到并認為是高風險因素啊。
所以呢，投保需趁早，這是永恒不變的真理。如果說之前主要是擔心身體的健康情況隨著年齡增長逐漸惡化，可能無法以最優的情況買到保險；現在是橫空殺出個大數據，被保險公司拒保的風險又高了一些。
但這也是個雙刃劍。
對個體來說，可能被拒保；對整體來說，保險公司的風控做好了，篩出的人群都是正常風險水平的，有利于保險公司降低賠付，反過來可以促使保險公司降低保費。對能正常投保的人來說，這是好事。
那么問題又來了，你怎么保證自己一定能安全通過大數據風控系統的審核？
所以，還是那句話，性價比再好的保險，你能正常投保到，才是真的好。
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