承保是个人或机构为获取费用而承担财务风险的过程。这一过程是金融服务行业的核心环节，尤其在保险、贷款和投资领域发挥重要作用。

• 保险承保： 保险承保是评估为个人或实体提供保险保障相关风险的过程。承保人会评估发生索赔的可能性，并确定为承保该风险应收取的保费金额。例如，健康保险承保人会考虑投保人的年龄、病史和生活方式等因素。

• 贷款承保： 贷款承保是银行或其他金融机构评估向借款人放贷风险的过程。这包括核查借款人的信用状况、工作经历、财务稳定性及其他因素，以判断其是否可能偿还贷款。基于评估结果，放贷机构会决定是否批准贷款及所依据的贷款条款。

• 证券承保： 证券承保是金融机构（通常是投资银行）评估特定证券（如股票或债券）的风险和市场需求的过程。例如，在首次公开发行 (IPO) 中，承保人会从发行人处购入股票，再转售给公众，并承担无法按预期价格售出全部股票的风险。

承保有助于银行、保险公司和投资公司控制所承担的风险，确保金融产品定价公平且能反映实际风险水平。本指南将解释承保的运作方式，以及企业如何提升承保绩效。

本文内容

• 承保如何运作？
  
• 如何改进承保流程
  

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： 承保人运用精算科学分析历史数据和统计模型，估算发生索赔的可能性及财务影响。他们会计算事件发生的概率及其潜在成本，并根据地点、年龄、生活方式等因素进行调整。

• 精算分析： 承保人运用精算科学分析历史数据和统计模型，估算发生索赔的可能性及财务影响。他们会计算事件发生的概率及其潜在成本，并根据地点、年龄、生活方式等因素进行调整。

• 保单定价： 承保人根据评估的风险设定保费，确保盈利性的同时，在具有竞争力的定价与足够的风险补偿之间取得平衡，并遵守监管框架要求。

• 免责与限制设定： 承保人确定保单条款（包括免责条款和限制条件），以降低高风险场景下的潜在损失。

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： 承保人审查申请人的信用评分、信用记录和过往财务行为，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。

• 收入验证： 承保人全面验证借款人的收入来源，确认其财务稳定性及是否有足够资金偿还贷款。

• 抵押品评估： 对于有抵押担保的贷款，承保人会评估抵押品的价值和状况，确保其在借款人违约时能充分覆盖贷款金额。

• 贷款结构设计： 承保人根据计算出的风险设计贷款条款，包括利率、还款计划和贷款契约。目标是在保护放贷机构利益的同时，为借款人提供公平的条件。

证券承保

证券承保评估向公众发行新证券的可行性，是企业通过债务或股权融资的必要流程。

• 市场分析： 承保人开展市场分析，确定新发行证券的市场需求，考量经济环境、行业表现和投资者情绪等因素。

• 财务尽职调查： 承保人全面审查发行人的财务报表、商业模式和未来预测，评估发行实体的财务健康状况和发展前景。

• 风险定价： 承保人通过平衡投资者兴趣与发行人的融资需求来设定初始发行价格，通常会以承诺价格承保证券，并承担向投资者销售的风险。

• 监管合规： 承保人履行相关证券法规定的合规要求，包括准备招股说明书和其他必要的披露文件。

跨行业技术

在所有行业中，承保人正越来越多地采用先进技术手段：

• 人工智能 (AI) 与机器学习 (ML)： 承保人将这些技术用于预测建模，通过识别传统模型可能忽略的细微模式和关联，提高风险评估的准确性。

• 大数据分析： 通过分析海量数据集，承保人能更深入地了解风险因素，做出更明智的决策。

• 自动化承保系统 (AUS)： 这类系统可快速进行初步风险评估，减少人为错误，缩短手动处理可能需要的长达 60 天的时间。但在复杂案例中，仍需人工承保人进行最终审批。

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。

简化处理流程

以下技术可在不影响质量的前提下，减少不必要步骤、消除瓶颈，加快整体流程。

• 自动化： 利用技术自动化数据录入、初步风险评估、文件验证等常规任务。机器人流程自动化 (RPA) 等工具能快速准确地执行重复性任务，且 2022 年的一项研究显示，65% 的美国保险公司预计保险领域的 RPA 支出将会增加。

• 流程重新设计： 修订承保工作流程，去除冗余步骤，优化操作顺序。这可能包括整合任务、调整操作顺序或整合功能。

• 数字化提交与处理： 鼓励使用数字表单和电子文件提交，加快数据收集速度，减少手动处理错误。

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： 部署先进的软件解决方案，自动将传入数据与内部和外部数据库进行交叉验证，检查不一致或错误之处。

• 定期数据审计： 定期对承保所用数据进行审计，确认其准确性和相关性，并根据审计结果调整数据收集方法。

• 数据输入协议： 制定严格的数据录入规范，包括双重录入验证或对重要信息的强制确认步骤。

整合全球数据洞察

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： 部署大数据工具分析来自全球来源的海量数据，更全面地了解受国际趋势影响的风险因素。

• 跨市场协作： 推动企业内部不同市场和地区间的信息共享与协作，获取更多元的见解和专业知识。

• 高级预测建模： 使用结合全球经济指标、政治风险因素和市场动态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： 部署机器学习算法来识别可能表明欺诈活动的模式和异常。

• 客户验证： 在申请流程中实施多因素认证和生物识别验证，以确认申请人身份。

• 持续监控： 对金融产品生命周期内的可疑活动进行持续监控。

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，让承保人定期审查彼此的工作，以维持高质量标准和合规性。

• 质量保障： 制定承保质量的具体指标和基准，并定期监控这些指标，找出需要改进的领域。

• 定期培训和发展： 为承保人提供持续的培训和专业发展机会，帮助他们掌握最新技术、趋势和监管变化。

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)： 为所有常见承保任务制定并执行标准操作程序，确保所有操作的一致性。

• 自动化承保系统 (AUS)： 部署自动化承保系统，可在无需人工干预的情况下做出标准决策，仅将复杂或高风险案例留待人工审查。

• 人工智能和机器学习： 利用人工智能和机器学习改进决策流程，实现实时数据处理，构建适应性强的风险评估模型。