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理赔即营销:场景化保险理赔的一站到底

理赔即营销:场景化保险理赔的一站到底 京东安联保险
2025-10-23
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去年发布了一群AI卖保险的程序员一文,之后便一直希望再就保险履约与理赔的工作职责、特点及挑战作进一步说明。随着接入场景的快速增多,在京东生态中,理赔已不再只是传统保险业务中的“成本中心”,而是逐渐转变为匹配多元场景、增强用户信任、促进复购的重要营销触点。这一变化,也对技术架构与工程效率提出了持续挑战。因此,本文希望梳理保险履约与理赔的业务逻辑及其背后的技术难点,帮助大家更清晰地理解这一环节。

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作为京东生态体系内的保险业务,除了经营货架式的保险中心场之外。更多时候是深入到平台生态的各个层面,为用户和商家在多种场景下提供保险保障服务,为各个场景下的客户赋能。无论是零售、物流、金融还是健康、出行、生活服务等场景,保险服务都以一种“润物细无声”的方式存在。非常像人体的淋巴系统,不为外人所见,却是整个系统的核心免疫机制。

京东保险与生态内大量场景进行深度共建,以下场景保险不知你见过几个?

1. 外卖场

外卖准时保:在所有影响外卖配送体验的因素中,【送餐太慢】是导致点外卖体验不好的最大因素,而外卖平台都趋同的选择了“通过补偿,消解用户对于送餐太慢的不满”。为解决纠纷,商户往往需要花费较长时间与顾客沟通,有时还要自掏腰包予以适当补偿。“准时保”的上线,较好地化解了商户外卖经营风险,促成了纠纷的高效解决。在配送超时的情况下,保险理赔系统与秒送系统打通,按约定向用户自动赔付平台券/商家券,促进用户复购。

外卖食安保:通过保险定制食责险为京东外卖场景兜底,用户通过京东外卖平台订购餐饮商品后出现异物、变质、违规添加剂及就医等情况,由保险为用户按约定赔付。可以打消用户的下单顾虑、提升消费者下单信心。同时,“食安保”的上线,较好地化解了商户外卖经营风险,促成纠纷的高效解决。

2. 零售场

延保:零售最老牌的保险保障类业务之一,根据主商品和具体绑定的延保产品,京东保险提供针对主商品的退、换、修、补服务。在这四大类履约方式中,“退”最为简单。“换”货需要履约系统处理主商品是否有货,换来的新主商品仍有问题怎么处理。“修”最复杂,零售商品千千万万,修手机和修冰箱不同,修华为手机和修Iphone不同,修屏幕和修电池也不同,原厂电池和品牌电池价格不同,残值也不同,都是履约系统需要处理的逻辑。

破损险:保障商品在装货、卸货或转载时因意外事故、碰撞挤压、包装破裂等造成的损失。是否破损、破损的是不是用户购买的主商品、是只破了包装还是产品本身也有损伤、损伤导致的对应损失价值多少金额,是理赔系统判断和计算的主要内容。

看到这里,可能感觉也无非是内嵌在场景中,提供了保险保障服务,提升了用户满意度,营销感还不是很强。继续往下看,不爱吃包退和复购补贴,可以说堪称是保险业务板块的“双离谱”

不爱吃包退:新上市的火锅底料想尝鲜,又担心踩坑浪费钱,不用纠结。不爱吃,保险帮你退,放心下单,放心体验。为了保障休闲食品、粮油调味品、宠物零食、宠物粮类目售后体验,消费者对商品不满意,未过期、未变质、主商品剩余量不低于原商品原重量80%,提供不爱吃包退保障服务。

复购补贴:刚刚解决了不爱吃的问题,那爱吃,吃了还想吃咋办?复购补贴来为您排忧解难。“复购补贴”服务,2024年在坚果蜜饯、休闲零食等品类上线后,广受消费者好评,并快速进化,不仅解决吃了还想吃的痛点,更进一步解决所有品类买了还想买的痒点。按照约定的承保规则,你买我就补,你买我就补。现在已经“离谱”地“变异”出了首购补贴产品,比如买空调就补电费,在刚刚过去的这个炎炎夏日,都不用为持续的清凉而焦虑费电问题了。

价保险:商品降价不用愁,价保为您解烦忧,一键价保真叫爽,保险背后来护航。在2024年双十一期间,价保险正式与一键价保进行融合,为承保商品提供降价情况下的理赔服务。在用户点击一键价保的50ms内,完成保单有效性判断、历史理赔金额判断、保额判断后计算出本次的理赔金额赔付给客户。

订单取消险:货到手了不想要,但又想要。要吧,有点儿不尽完美,不要吧,又有点儿不甘心。不用纠结,订单取消险让你在痛点痒点之间,果断选择爽点

3. 健康场

购药折扣险:慢病人群常买药,保险帮你来破价。通过购药折扣险的保险设计,帮助京东健康打破商家价格管控、降低用户到手价格,并锁定用户全年购药需求,提升购药频次及交易额。保险理赔账户,负责在30ms内计算出用户进入商详页、提单、加车场景下的可打折金额。

上门医疗险:京东大药房2折低价正品+京东医生在线问诊+京东物流上门送药。看病用药,线上报销,省钱省时,京东一站全包。在线问诊后直赔报销,用户只需支付自费部分。

4. 金融场

白条省钱卡:通过白条联合服务型保险,为客户提供更多白条权益。自2025年起,京东保险理赔系统在原先可以赔钱、赔京豆、赔E卡、赔维修、赔换新等能力基础上,通过打通集团更多供应链服务,新增了赔代驾服务、赔家电清洗、赔洗衣洗鞋的能力。

账户安全险:金融场景最重要和刚需的账户安全保障,自然少不了保险产品的支撑。不只是金融场景,商城场景下的账户安全保障也由京东保险提供服务。

5. 物流场

运费险:电商生态最经典的场景险产品,旨在消除用户网购下单的决策顾虑,尤其适用于服饰、鞋靴等易退换品类。用户发生退货时,系统需在毫秒内完成保单有效性校验、物流单号真实性核验及与订单绑定关系判断,并自动将理赔金额抵扣运费或原路返回,实现从退货到赔付的丝滑体验。其核心挑战在于应对海量并发退货请求,并与订单、物流系统无缝集成,确保每一笔理赔的准确与高效。

快递小哥三者险:保障骑士小哥,守护奔波在路上的人。快递小哥三者险为京东物流配送人员提供工作期间的意外保障,覆盖其对第三方造成的人身或财产损失(如撞伤路人、剐蹭车辆等)。其理赔核心挑战在于快速准确定责,需实时对接物流调度系统以确认事发时配送员行程状态,并整合现场照片、警方证明等多维证据链进行判责和定损。系统目标是实现小哥一键报案、快速定损,在保障受害人权益的同时,也让配送员能够安心工作,无后顾之忧。

逆向物流保价险:高价商品退货无忧,保险为品质背书。用户退换货高端手机、数码、奢侈品等商品时,最担心在寄回途中发生损坏、丢失而难以追责。此险种承保逆向物流(退货)途中的意外风险,其最大挑战在于建立高效的残值鉴定与损失定价机制。系统需在用户报案后,快速联动第三方维修商或厂商,基于商品采购价、当前市价、损坏程度进行精准损失评估,并确保理赔流程与售后、物流跟踪系统深度耦合,避免纠纷,让用户敢于购买高价商品,享受无忧退货体验。

不看不知道,一看~还真不知道。作为平台生态的淋巴系统,每一个场景都可以有保险参与深度的定制化建设,也是保险产研团队面临的主要挑战之一。

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保险业务的理赔流程,其复杂性源于保险产品本身的法律契约属性和高度非标准化的风险特性。它并非一个简单的“申请-支付”动作,而是一个严谨的、多环节的契约兑现过程。其业务逻辑的复杂性主要体现在以下几个方面:

单证与信息的复杂性:理赔启动的第一步是报案和提交证明材料,不同类型的保险理赔需要构成一个完整的“证据链”。例如,一场健康险理赔需要提供详细的医疗病历、费用清单、诊断证明等,以证明事故的真实性、是否属于保险责任以及损失的具体金额。这些单证是否齐全、是否真实有效、是否符合条款约定,都需要理赔系统进行逐一审核、比对和校验,这个过程耗时耗力且极易因信息缺失或不符而产生错判。

责任判定与条款解释的复杂性:保险条款是严谨的法律文本,其中充满了大量专业术语和限定条件。理赔审核的核心工作之一,就是将现实中发生的千差万别的事件,与保单条款中抽象的责任范围进行精准匹配。这涉及到对条款的深度解读和事实的还原。例如,财产险中界定损失是“自然灾害”还是“意外事故”,健康险中判断某项医疗费用是否“必需且合理”,都依赖于理赔审核环节的专业知识和经验,有时甚至需要借助第三方公估机构进行调查,这都增加了流程的复杂度和时间成本。

在保险业务理赔履约本身的复杂度之上,与场景的深度结合又叠加了一层难度。在京东这样庞大的互联网生态中,它是一场需要精密协作的多兵种联合作战,其业务逻辑的复杂性源于生态本身。

这种复杂性首先体现在系统的异构性与数据的碎片化。一份在京东平台上售出的场景保险,承保公司可能是多家传统保险公司,其核心业务系统(核心系统、理赔系统)往往基于传统架构。而触发理赔的场景(如商品损坏、物流异常、健康问诊)却发生在京东的电商、物流、健康等生态内。用户的保单数据、京东的订单数据、物流的轨迹信息、供应商的维修资源、疾病的诊断结论等,分散在数十个彼此独立、技术栈各异的系统中。理赔申请一旦发起,京东保险的履约理赔系统需要在确保数据安全和隐私合规的前提下,跨越多重系统壁垒,进行大量数据的实时或准实时交互、校验与汇聚。任何一个环节的数据不同步或接口波动,都可能导致流程阻塞或中断。

其次,复杂性源于流程的多样性与风控的严谨性。生态内场景多元,意味着没有一套通用的理赔流程。一部手机碎屏的理赔、一单生鲜腐败的理赔和一次在线问诊的理赔,其验证标准、所需凭证、履约方式(维修、换新、退款、药品直付等)截然不同。这要求京东保险的理赔系统必须能精准识别场景,并驱动不同的流程工作。同时,每一个理赔案件都伴随着反欺诈的风控筛查。系统需要将当前的申请信息与用户历史行为、设备信息、交易模式等数据与风控系统进行实时交互,以防止团伙欺诈或道德风险。这套风控能力的建设与迭代,本身就是一个极其专业的领域。

因此,在京东生态中做保险理赔,其终极挑战是如何将这种固有的复杂性通过技术中台和业务中台进行完美的“封装”与“调度”,最终向用户呈现出一个简洁、流畅、甚至“无感”的理赔体验。实现“理赔即营销”的理念,其背后正是对这份复杂性的深刻理解和高效驾驭——让一次顺利的理赔体验,成为赢得用户信任、塑造品牌口碑的最有力营销。

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传统保险的理赔履约业务由于金额大、复杂度高,大多会在一定程度上采取牺牲时效的方案。对系统技术架构的核心要求是数据的准确性和高度的一致性。对于用户侧往往时效性要求不高,系统在并发吞吐能力上中规中矩。在2024年双十一之前,保险侧履约理赔的服务在主站大促阶段,基本上会被上游降级,洪峰过后再恢复是常态。用户在大促最关键时期对申请履约理赔的诉求也并不高,形成了合理的平衡。但随着保险业务与场景的持续创新,理赔服务与营销手段的持续结合,对保险理赔系统架构提出了越来越高的技术挑战。

自2024年双十一开始,价保险、购药折扣险、复购补贴、外卖准时保、外卖食安保、售后入口融合、零售订列改版,都将保险理赔服务带到了主站的黄金流程中,也成为了大促全程不可降级的核心备战域。

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用户在什么时候最容易对保险给出差评?通常不是交易环节,因为不满意的第一反应是不购买。但已经购买的保险产品,在履约理赔阶段没有赔到用户心里,就是妥妥的一个差评。在京东这样一个以“用户体验”为核心竞争力的生态中,保险理赔服务面临的考验尤为严峻。用户早已习惯了“一键下单”、“即时配送”和“无忧售后”的流畅体验,客户对于保险理赔的期待,也同样被拉升到了“快、简、爽”的高度。

为了满足甚至超越这种高期待,京东生态下的保险理赔系统构建了一套极具特色的响应机制。其系统核心在于深度场景嵌入与流程定制,其组织核心则在于快赢战术。不同于传统保险需要用户自行报案、收集并上传大量纸质单证,京东的理赔流程力求“无感化”和“自动化”。例如,在“价保险”中,保险理赔系统与零售价保服务深度融合,在用户点击“一键价保”的40ms内,自动对比购买商品的价格变动、历史理赔记录、调用风控及计算保额上限等逻辑。一旦触发理赔条件,退款可直接原路返回;“退货运费险”则直接与零售订单和物流小哥取件系统联动,用户提交退货申请的同时,理赔流程已同步启动,自动审核通过后运费随即支付给物流公司,将理赔完美嵌入到熟悉的购物流程中。

面对破损险、食安保等需要提交证明材料的复杂场景,理赔系统整合电子发票、医疗数据等线上化凭证,通过OCR识别、AI审核等技术大幅减少人工干预和用户操作步骤。同时,打通京东的物流网络和本地生活服务系统,还能提供“上门取送”、“线下维修”等一体化服务解决方案,将传统的“资金补偿”履约模式升级为“服务解决方案”的交付。

大面积深入场景中进行建设带来的挑战之一,是项目的复杂度和沟通成本较高,对项目的吞吐量造成了明显压力。用户体验的优化类需求一度成为被迫等等的痛点,单一需求的ROI小,批量打包解决发现沟通成本比研发成本还要高。产研团队与业务团队发明了快赢机制,通过每天反馈体验类的问题,产品经理当场识别是否可以快速上线,研发当日或次日上线,有效解决了小需求和大项目之间的协同推进痛点。

极致的用户体验来自于将自身的复杂系统能力封装于后,而将简洁、流畅、甚至超预期的结果呈现在用户面前。一次成功的理赔,不再是一次交易的终结,而是下一次信任的开始。它向用户传递了一个明确的信息:在京东,保险是在你需要时,一站到底地兑现承诺

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作为保险业务对外支出款项的核心链路,保险理赔系统目前年积累需要处理超过2亿张理赔申请单,年赔付金额在几十亿的规模,如此诱人的“蛋糕”自然是黑灰产套利和攻击的重点目标。持续与黑灰产的对抗,保障资金安全和信息安全是履约理赔系统的主要阵地。术业有专攻,保险技术平台部,自研了一套专业风控系统,理赔履约系统与风系统打通并应用结果即可。但仍需要在持续快速变化的履约理赔逻辑上保持高度警惕。

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在传统保险理赔流程中,人工审核始终是效率的瓶颈。案件堆积、材料错漏、规则复杂等因素不仅拖慢了理赔速度,也直接影响用户体验。而在京东生态这样一个高频、多场景、海量交易数据的环境中,完全依赖人工审核是不可能的。大模型的快速发展,给了工程团队低成本应用AI能力的机会。在过去的一年,履约理赔产研团队、算法团队、业务运营团队一起共创,持续探索将大模型应用于保险履约理赔流程的运作模式,核心体现在审核自动化方面。通过规则与大模型的配合,持续推进理赔审核的自动化程度,从而达到降本提效的效果,为业务贡献成本和效率价值。

例如在外卖食安保场景下,面对用户提交的食材照片、医疗发票、诊断证明等非结构化数据,基于OCR技术、票据验真等技术,迅速完成关键信息的提取、分类与校验。系统可以自动判断医疗费用清单中的项目是否属于保险责任范围,识别发票真伪,甚至比对历史赔案数据以发现异常。将审核人员从繁琐重复的工作中解放出来,也大幅降低了因人为疲劳或疏忽导致的差错率,使得标准化案件的审核效率提升数倍。

集团24年大模型应用案例    京东科技25年H1创新项目奖  

集团24年大模型

应用案例 

 京东科技25年

H1创新项目奖 

更重要的是,大模型的应用正在推动理赔走向主动决策型服务。大模型对于纯文本的保险条款、理赔策略、图像资料的快速学习和分析能力,完全可以颠覆现有通过确定性的工程字段+散点式的大模型加持辅助决策的局限性。

眼下通过对大模型+规则的综合应用,使得京东保险的理赔系统不再是传统意义上被动响应的低效处理通道,而演进为一个初步智能、可实时调度且快速优化的决策系统。实现降本增效的同时,也重塑了保险服务的体验标准——将理赔从“必要的麻烦”转变为用户感知价值的瞬间,真正让保险履约成为京东优质服务体验的重要组成部分。

未来,随着场景的进一步多元与用户需求的深化,保险理赔的创新不会止步。在业务上深化与生态的定制化融合,让理赔服务更贴合不同场景的细分需求。最终,让每一次赔付都不仅是承诺的兑现,更是下一次信任的开始。只有保险真正嵌入用户的日常场景、解决真实痛点时,它才不再是一份冰冷的契约,而是生态与用户之间,一份有温度的信任证明。


本文作者

李赟

京东科技-保险业务部-研发总监

负责京东保险供应链系统、理赔核心系统、保险代理核心系统、产品库等多个核心系统的建设工作。

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*本文产品由京东安联承保,具体业务费率及保单金额以实际为准

【声明】内容源于网络
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