保险从业者 · 理赔数据多维度分析
保险理赔分析——AiPy 数据分析实战案例
提示词
请全网查找中宏保险公司的保险理赔数据，数据要尽可能丰富，能满足一下任务要求：我想按险种、地区看理赔情况。请先检查保单ID、案件ID、险种、地区、赔付金额、出险日期、保费或承保保单数字段。能算理赔发生率就用理赔保单数/承保保单数；能算赔付率就用赔付金额/保费收入，两种口径别混。请统计案件数、总赔付、均值、中位数和分位数，标出异常高赔付案例作为复核清单。输出对比表、金额分布图和风险提示，敏感信息要隐藏。
用户痛点
- 理赔数据分散：险种、地区、赔付金额等多维度数据难以统一整合分析，无法快速掌握全局理赔态势
- 指标口径混乱：理赔发生率 vs 赔付率两个关键指标容易混淆，缺乏清晰的区分和计算标准
- 异常识别困难：高额赔付案例（如P95以上）难以快速定位，缺乏系统化的复核清单
- 可视化缺失：缺乏直观的图表（饼图、柱状图、热力图）来辅助决策，纯数字报表可读性差
- 手工统计耗时：传统方式需要数小时整理Excel，容易出错且无法实时更新
AiPy 实现过程
1
全网情报搜集自动搜索中宏保险2025年度理赔年报，获取真实数据参考（17.6万件/8.8亿元）
2
模拟数据生成基于真实年报参数，生成5000条理赔记录+8万张承保保单，涵盖6大险种10个地区
3
多维度统计分析按险种×地区交叉计算理赔发生率与赔付率，输出P25/P50/P75/P90/P95分位数
4
可视化图表生成自动生成饼图、柱状图、直方图、热力图、箱线图共6张专业图表
5
风险报告输出标出250件异常高赔付案例（P95以上），生成脱敏复核清单与6类风险提示
分析结论
险种风险意外险赔付率201%严重倒挂：保费仅932万但赔付1875万，需立即复核定价模型
地区差异福建、重庆赔付率超65%：4个地区突破50%高危线，需排查区域性风险集中
异常清单250件高赔付待复核：P95阈值27.9万，重疾险110件+寿险130件，保单ID已脱敏
运营优化医疗险高频低额：占案件65.7%但金额仅6.2%，件均不足5000元，建议推进小额快赔自动化
效率对比
以前手动做
8小时+
搜索+整理+分析+制图
现在用AiPy
3分钟
一句话全自动完成
🚀 提效超过 160 倍！