审批是个人或机构在收取一定费用的前提下承担财务风险的流程。该流程是金融服务行业的核心部分，特别是在保险、贷款和投资领域。在保险业，审批人员会评估理赔的可能性并据此设定保费；在贷款业，他们会判断借款人的信用度，以决定是否批准贷款及以何种条款批准；在证券业，在买卖股票或债券之前（如在首次公开募股 (IPO) 中），他们会衡量市场需求和风险。

在所有这三个行业中，强有力的审批可以控制风险，并使定价符合实际情况。本指南将解释审批的运作方式以及企业如何提高审批表现。

本文内容

• 审批如何运作？
  
• 如何改进审批流程
  
• 衡量审批表现的关键指标
  
• Stripe Radar 如何提供帮助
  

承保如何运作？

不同行业的承保运作方式有所不同，因为风险会因场景而异。以下是保险、贷款和证券领域的承保运作方式。

保险承保

保险承保通过评估潜在客户的风险和风险敞口，确定其是否可被承保及应收取的保费费率。

• 风险评估： 审批人员会收集有关潜在客户的大量数据，包括个人信息、健康记录、财务状态、职业危害以及其他相关因素。

• 精算分析： 审批人员运用精算科学来分析历史数据和统计模型，以估计理赔的可能性及其造成的财务影响。他们计算各种事件的发生概率和潜在成本，并根据地点、账龄和生活方式等因素进行调整。

• 保单定价： 审批人员根据评估出的风险来设定保费，以确保盈利能力，并在具有竞争力的定价与充分的风险补偿以及监管合规框架之间取得平衡。

贷款承保

贷款承保通过评估申请人的信用状况，最大限度降低违约风险，维护放贷机构的财务可持续性。

• 信用评分： 审批人员审查信用评分、信用记录和过去的财务行为，以评估还款风险。这包括分析债务收入比、过往违约情况和还款记录。

• 收入核实： 审批人员会对借款人的收入来源进行彻底核实，以确认其财务稳定性和拥有充足的资金来还款。

• 贷款结构设计： 审批人员根据计算出的风险，设计贷款的条款，包括利率、还款时间表和贷款契约。目标是在为借款人提供公平条件的同时保护贷款人的利益。

证券承保

证券审批评估向公众发行新证券的可行性，这是尝试通过债务或股权筹集资金的公司所必需的流程。

• 市场分析： 审批人员会进行市场分析，通过考虑经济状况、行业表现和投资者情绪来确定新发行人的需求。

• 财务尽职调查： 审批人员对发行人的财务报表、商业模式和未来预测进行全面审查，以评估发行实体的财务健康状况和前景。

• 风险定价： 审批人员通过平衡投资者兴趣与发行人的资本需求来确定初始发行价，通常以承诺的价格对证券进行审批，并承担向投资者出售的风险。

如何改进承保流程

承保流程往往较为复杂，而自动化、预测建模等技术和分析手段可加快流程速度。以下是改进承保流程的方法。

优先保障数据完整性

以下手段可提高整个承保流程中数据的准确性、一致性和可靠性。

• 数据验证工具： 实施高级软件解决方案，自动根据外部和内部数据库验证和交叉核对传入数据，以检查不一致或错误。这些类型的工具对于针对身份或信用数据库交叉核对申请人信息等任务很有用。

• 定期数据审计： 安排对审批所用数据的定期审计，以确认其保持准确和相关，并根据审计结果按需调整数据收集方法。

• 数据录入协议： 建立严格的数据录入协议，包括复式记账验证或对重要信息的强制性确认步骤。

使用更广泛的数据源进行风险评估

以下手段通过整合更广泛的全球市场数据用于风险评估和定价策略，可改进承保流程。

• 大数据分析： 实施大数据工具来分析来自全球数据源的大量数据，以更全面地了解受国际趋势影响的风险因素。

• 跨市场协作： 促进组织内不同市场和地区之间的信息共享与协作，从而产生更多样化的洞察和专业知识。

• 高级预测建模： 使用将全球经济指标、政治风险因素和市场动态纳入考量的复杂建模技术，来完善风险评估模型。

防范欺诈

以下手段可最大限度降低整个承保流程中的欺诈风险，避免财务损失和声誉损害。

• 欺诈检测算法： 部署由人工智能 (AI) 驱动的欺诈检测工具，以识别可能表明欺诈活动的模式和异常情况。

• 客户验证： 在申请流程中实施多重身份验证和生物特征验证，以确认申请人的身份。

• 持续监控： 运用持续监控来观察金融产品整个生命周期中的可疑活动。

开展承保质量检查

以下手段有助于维持高标准的承保质量，确保结果一致、可靠且公平。

• 同行评审： 建立同行评审流程，让审批人员定期审查彼此的工作，以维持高标准的质量和监管合规。

• 质量保证： 为审批质量制定具体的指标和基准，并定期监控这些指标以识别需要改进的领域。

• 定期培训与发展： 为审批人员提供持续的培训和专业发展机会，让他们紧跟最新技术、趋势和监管变化。

在所有审批类型中采用技术方法

在所有行业中，审批人员都可以利用先进的技术和技巧来实现高效的结果：

• 人工智能和机器学习 (ML)： 使用这些技术进行预测建模。它们可以通过识别传统模型可能遗漏的细微模式和相关性，来提高风险评估的准确性。

• 大数据分析： 分析大型数据集以深入了解风险因素并做出更明智的决定。

• 自动审批系统 (AUS)： 使用这些系统，可以提供快速的初步风险评估，减少人为错误和可能需要长达 60 天才能手动完成的处理时间。对于复杂的案例，它们仍然需要人类审批人员的最终批准。

流程标准化和自动化

以下方法可通过标准化与自动化手段，推动承保决策的一致性，并提升效率。

• 标准操作程序 (SOP)： 制定并实施针对所有常见审批任务的标准操作程序，以便在所有操作中建立一致性。

• 流程重组： 审查审批工作流程以消除冗余步骤并改善操作顺序。这可能包括合并任务、更改操作顺序或集成各种功能。

• 自动审批系统： 实施自动审批系统，可在无需人工干预的情况下做出标准决策，将手动审查保留用于复杂或高风险的情况。机器人流程自动化 (RPA) 软件还可以快速准确地自动执行重复、基于规则的数字化任务，例如数据录入和文档验证。一项 2022 年的研究发现，超过 65% 的美国保险公司预计其在保险领域的 RPA 支出将会增加。

• 数字提交和处理： 鼓励使用数字表单和电子文档提交，以加快数据收集并减少人工处理错误。

• AI 和 ML： 运用人工智能和机器学习来改进决策流程、实现实时数据处理以及创建自适应风险评估模型。

衡量审批绩效的关键指标

跟踪正确的指标有助于企业衡量其审批流程的运行效率和准确性，并准确定位需要改进的方面。以下是需要监控的五个关键指标：

• 审批周期： 从最初提交申请表到做出最终决定所需的平均时间。

• 赔付率： 以理赔形式支付的保费百分比，用于衡量风险定价是否准确。

• 批准率： 带来获批承保、信贷或签发的申请表比例。

• 数据错误率： 提交的申请表和证明文件中出现不准确或缺失信息的频率。

• 直通式处理 (STP) 率： 无需人工干预即由自动化系统完全处理的申请表比例。

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