一不留神，被保险公司“大数据”了

通过了健康告知却过不了风险控制模型这一关？什么是风险控制模型？风控模型会误伤吗？保险消费者如何规避风控模型的“制裁”？

前段时间，一个小伙伴哭唧唧对我说：

“保呗儿，我发现我保险买不了！”

“XXX的投保申请未通过我公司风险控制模型的审核，暂不能投保该产品，感谢您的光顾”。

这里出现了一个大家都很陌生的名词：风险控制模型。

一句莫名其妙的话，毫无缘由的，就把投保人拒之门外。

保险不是你想买，想买就能买

什么是风险控制模型？

风控模型的影响？会误伤吗？

作为保险消费者，如何规避风控模型的“制裁”？

一起来看下。

1.

大数据和保险风控模型

“大数据”，big data，是个中性词，听上去高大上又神秘，实际上大数据已经广泛应用于我们的生活中。

大数据既方便了我们的生活，但同时，也带来一些忧虑和麻烦：

大数据盯梢：刚在电脑上搜索育婴知识，打开同一局域网下的手机购物app，首页推送的就是一堆尿不湿、奶粉产品；

大数据杀熟：同一场电影，高级会员是21.8，普通用户是19.8。除了电影票，还有机票、打车、外卖、电商……也是杀熟重灾区；

大数据杀熟：

保险公司也用起大数据，在海量数据的基础上，通过模型构建来对保险消费者进行风险管理。

不同于健康告知、投保须知，保险公司的风险控制模型是一道无形的投保门槛。

即使健康告知能通过，因为一句“风险控制模型审核未通过”，保险就买不了了。

另一个被风控拦截的小伙伴

保险公司的风险控制模型往往都很神秘，但也不是完全无迹可寻。

因为之前发生过几起投保客户被风控系统拦截，保呗儿特意打电话咨询了光大永明客服。客服小姐姐的原话：

风险控制模型是利用大数据，多维度分析被保险人的健康，信用，财务，职业等要素是否符合公司的风控规定，就算健康没问题也可能因别的原因被拦截投保。

换句话说，保险公司通过某些途径获取了我们的信息：包括但不限于健康、职业、财务、征信等方面的信息数据，综合评分，不合要求就会被风控系统拦截。

这里的某些途径可能是：

1.保险公司共享信息库

比如某些人有过骗保记录，一家保险公司留下“案底”，就被同步到别家保险公司，成为保险黑名单用户。

2.我们的互联网+消费行为

可能一次药店的扫码支付、一次健康网站的注册行为、帮家人代刷医保卡、频繁地投保退保记录、超出经济能力的大额投保……都可能留下“亮红灯”的痕迹。

3.专业提供风控服务的公司

一些前沿的科技公司都提供风险控制服务：

不单单是投保前的风控，甚至整个保险流程都会留下这些科技公司运用大数据的影子：

2.

风控模型的影响？会误伤吗？

（1）能通过健康告知，不代表能通过风控拦截；

（2）能通过核保，不代表能通过风控拦截；

（3）风控拦截往往“不讲道理”，不会给出一个明确的拦截缘由；

（4）被拦截后，有的保险公司支持投保人申诉，但申诉成功的概率也不大；

（5）不同的保险公司，风险控制模型不同，风控阀门的尺度也不同，有的严格，有的宽泛，甚至有的保险公司没有风控模型；

（6）因此，如果你被保险公司的风控模型拦截了，往往最好的处理办法也只是——换一家保险公司投保；

（7）被上一家保险公司风控拦截，没有明确的拒保依据，不算留下拒保记录，因此，也不会影响投保下一家保险公司的产品。

以上，就是风控模型可能对我们投保造成的影响。

不过大家也不必过于担心，被风控拦截的人毕竟是极少数。

大多数人正常的投保操作，基本是遇不上风控拦截的。

但对于有过大额的医疗消费记录、长期的医疗行为、购药行为、失信记录的人……就很难说了。

也有极个别的人，会被风险控制模型“误伤”。

比如这位小伙伴，明明只有消费不到1000元的肠胃炎住院史，却被保险公司认定为有过高额住院医疗（如住院费用超过8000元）记录。

3.

如何规避风控模型的“制裁”？

在大数据被广泛应用的今天，脱离大数据对我们生活的浸透是不现实的。

保险公司经营的就是风险和信用，风控系统也必定会随着科技的发展，不断升级。

所以我们要做到的是：

1.保护好自己的信用和健康信息

贷款、信用卡按期还。

亲戚朋友借医保卡、借身份证体检……勇敢说不。

2.尽早投保，当保则保

明天的保险产品再好，也不如今天在手的保障。

别等到住院医疗8000元后才想到买保险。

回见~