互联网保险公司核保实习报告

互联网保险公司核保实习报告一、摘要

2023年7月1日至8月31日，我在一家互联网保险公司完成8周核保实习，担任核保助理岗位。通过处理327份个人财产险申请，累计核减保费4.2万元，核拒率控制在1.5%以内。核心工作包括数据录入、风险识别与定价建议，应用Python脚本自动化审核流程，提升效率约30%。熟练运用SQL提取分析历史赔付数据，发现车龄超过5年的车辆赔付率提升12%，为核保策略调整提供依据。提炼出基于机器学习的反欺诈模型验证方法，可复用于同类业务场景。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家互联网保险公司做核保助理。他们主要做线上财产险和健康险，系统比较自动化，但人工核保还是得靠经验。我这段时间主要在处理线上提交的保单，每天大概要看100多份，主要是个人财产险和车险。得检查信息是不是完整，风险点有没有漏掉，比如车险要看车辆使用性质是不是跟申报的一样，财产险要看地址是不是真实存在。

有个挑战是7月中旬遇到一批车龄超过5年的老旧车辆投保，赔付率明显高。我花了两天时间，用公司的数据库导出这些车的出险记录，发现出险次数和金额确实比新车多15%，主要是剐蹭和小事故。我建议把保费上调10%，对车龄超过6年的直接拒保，领导采纳了。这个事让我知道数据分析在核保里多重要。刚开始我对系统不太熟，录入信息时容易出错，后来每天多练几次，把常错的字段列个备忘录，慢慢就熟练了。

他们用的系统里有规则引擎，能自动做很多简单判断，但复杂情况还得人工。我学到了怎么看规则引擎的设置，哪些能自动处理，哪些需要人工审核。比如车险里的不计免赔率选项，系统默认勾的都是有条件的，我以前都直接删，后来发现其实大部分客户用不上，现在会看具体车型和客户历史出险记录再决定。

实习单位培训挺基础的，就是几个部门领导简单讲讲流程，没系统性的课程。有时候遇到特别复杂的保单，比如有多次赔付历史的客户，我就只能自己琢磨，或者问带我的老师。我觉得他们可以搞个知识库，把常见问题和解法都录进去，新来的或者实习生就能直接查。另外，我的岗位其实更偏数据支持，有时候觉得和一线核保员交流机会不够多，希望能有更多实践。这段经历让我更想往核保方向发展，但知道还得继续学，比如精算和风险管理方面的知识。

三、总结与体会

这8周，从2023年7月1日到8月31日，感觉像是从学校到职场的快速入门。每天处理327份申请，核减保费4.2万元，核拒率控制在1.5%，这些数字看着简单，但每份背后都是责任。刚开始对线上核保的规则引擎不熟，尤其是车龄超过5年的车辆赔付率分析，差点被那15%的出险数据难住。后来我专门导出这些车的出险记录，对比了不同年龄段车辆的损失分布，才把保费上调10%的建议说通，这个细节让我明白，核保不只是看表面，得会挖掘数据里的门道。

实习最大的收获是体会到风险定价不是拍脑袋的。比如不计免赔率的选项，系统默认勾选的都是有条件的，我之前直接删，后来发现其实大部分客户用不上，现在会看具体车型和客户历史出险记录再决定。这让我意识到，好的核保既要遵循规则，也要灵活变通。实习单位虽然培训基础，但知识库的缺失让我觉得，未来工作中持续学习的能力太重要了。有时候遇到特别复杂的保单，比如有多次赔付历史的客户，我就只能自己琢磨，或者问带我的老师，这让我更想往核保方向发展，但知道还得继续学，比如精算和风险管理方面的知识。

这次经历让我明白，从学生到职场人，心态转变是最大的课题。以前做项目怕犯错，现在明白犯错是常态，关键是学会复盘。比如7月中旬那批车险，我如果当时直接硬着头皮做决定，现在可能还在被领导追着问。现在我能主动去查资料，甚至提出改进建议，比如希望他们搞个知识库，新来的或者实习生就能直接查常见问题的解决方法。这种主动性和责任感，我觉得比单纯会做几道题要有价值得多。

互联网保险挺有意思的，大数据和人工智能在核保里用得早，但人还是得懂那些模型背后的逻辑，不能完全依赖系统。未来我打算继续深化这方面的学习，争取拿下精算相关的证书，希望能把实习里学到的经验用到后续的学习或者下一份工作中。行业里提到的动态核保、反欺诈模型验证，这些都是我接下来想重点了解的方向，感觉机会挺多的。

四、致谢

感谢在实习期间给予我指导和帮助的部门领导。感谢我的导师，在实习期间耐心