保险理赔员

报案受理:出了什么事、什么时候、损失了什么、保单是哪一张。

拿保单去对照真正发生的事,包括那条没人看、直到它要紧时才被看见的免责条款。

修好或换掉要多少钱,以及眼前这份报价是不是真的那一份。

经过说不通的那一件,或者损失是真的、但这份保单从来不是为它写的那一件。

对一个以为自己在保障范围里的人拒赔,并把那场对话撑下去。

欺诈:摆出来的事故、投保前就有的损伤、发生在保单生效前三天的那笔损失。

一家美国直销保险公司,承保简单的个人险种,系统是自己建的。备案文件紧接着的下一句自己限定了这个说法:机器人无权定赔、或它发现疑点的案件,会被分诊并转派给人类理赔专家。所以它确立的是这家公司「受理」这一步被自动化了,不是「理赔不再需要人」;它也没有说那些跑着老保单系统的传统保险公司 —— 而在多数市场里,大部分保费在它们手上。

企业已正式投入使用。可以改变基线,但要结合规模与场景相似度加权。

你会被招进来先做的那件事 —— 受理报案、处理那些和其它案件长得一样的案子 —— 正是有公司在自己年报里写着「98% 由机器人完成」的那一半。撑得住的是例外和拒绝,而这两样都不是靠处理常规业务量学会的。面试时问一句:有多大比例的案件根本会到人手里。

你的处境取决于你的一天是业务量还是例外。业务量是别人商业测算里那个有数字的部分。例外才是一本理赔业务真正亏钱的地方,而能把「贵的异常案件」和「只是异常的案件」分开的人,是一个部门替代不了的 —— 但那是一个比今天小的部门。

保住并强化

挪到处理例外的那张桌子

常规案件是那个自动化数字的来源;异常案件是钱真正亏掉的地方。一个把前者自动化掉的部门,仍然需要有人做后者。

调整职责

成为为自动决定答复的那个人

在多数市场里,一次拒赔附带着「要求解释」的权利和一条投诉通道。当越来越多的拒赔由系统产出,必须有人能说出「这一件为什么」—— 而那是一个明确的位置,不是一件杂活。

相邻转岗

转到给风险定价的那一侧

定价就是建立在理赔数据上的,而一个见过「损失实际上是怎么来的」的人,知道价目表上没有的东西。

逐项去问,因为两半的速度差得很远。一家保险公司自己的年报给入口那一段标了数字 —— 98% 的情况下由它的机器人受理并在无人介入下赔付或拒赔。而同一份文件的下一句写着:它定不了的案件会转给人类专家 —— 而那个转派,正是没有动的那一部分。一个你自己能核对的信号:你上个月经手的案件里,有多少在一个从没见过它们的人眼里,和其它每一件长得都一样。

不是,而那个落差才是有用的部分。那个数字来自一家直销的保险公司,承保的是简单的个人险种,系统是自己建的。在多数市场里,大部分保费在跑着老得多的系统的传统保险公司手上 —— 在那里,同样的自动化意味着换基础设施,而不是配置一下。本站把能力、部署、就业变化分开,正是因为关于这个行业的预言,错的就在这三者之间的距离上。

这正是该向保险公司问的问题,而且比问「有没有用 AI」好。在多数市场里,一次拒赔带着「要求解释」的权利和一条投诉通道,而这两样绑在公司身上,与决定是谁做出的无关。值得检验的是:那个解释是针对你这一件的,还是一份模板 —— 因为模板化的解释意味着这一页所说的那个「要答复的位置」,目前没有人在坐。

完全取决于你从哪扇门进,而这件事值得在接下来之前问清楚。做常规业务量的岗位,处在有公司自己的年报给它标了百分比的那一半。挂在例外、大案或投诉上的岗位,处在「要答复」的那一半 —— 而它通常需要前一种岗位提供的那种业务量经验。这就是这个职业当下那个不太舒服的形状。面试时问两句:有多大比例的案件会到人手里,以及到不了的那些后来怎么样了。