淘宝闪购淘宝闪购-保险两核策略专家-场景险

● 围绕闪购场景，基于 BCD 用户商家&骑手保障需求，评估保险方案&风险，设计两核策略&机制（如健康告知逻辑、风险评分模型阈值、自动核保策略等等），观测分析产品经营情况，设计&沉淀用户数据资产，并通过数据技术驱动等方式持续提升业务质量； ● 协同产品与运营团队，验证新产品的核保规则可行性并推动上线，持续监控业务经营质量，并提出&落地提高业务品质的方案； ● 跟进监管政策变化，及时调整核保策略以满足合规要求。

1.负责碳纤维件、保险杠开发 2.负责外饰保险杠系统的开发计划制定,并对计划的合理性以及和主计划的匹配性负责,有能力评估计划的风险,并对本系统的开发进度负责;负责外饰保险杠的设计方案制定,断面设计、造型的可行性分析、3D数据和图纸的开发,对于系统方案的性能、成本、重量等各个维度整体负责; 3.负责外饰保险杠系统试制方案的制定和确认,试制问题的整改和关闭,负责量产过程中问题的整改推进和闭环; 4.负责外饰保险杠系统零部件针对尺寸认可/材料认可/性能认可/试装/路试等全维度认可过程中的问题推进和整改关闭; 5.负责外饰保险杠系统开发过程中各类交付物的编制和交付,SOR定点文件,DFMEA、数据检查和冻结报告,负责本系统的能力建设文件的编制整理(标准/Checklist等); 6.洞悉本系统行业的发展趋势,负责本系统的新技术研究以及适用性的确认。

1、负责存量B端保险方案的运营，包括监控日常投保单量和业务规则之间的差异，保障投保成功率稳定提升；协同啥宫商家服务、保司不断优化理赔场景，保障商家体验，约束保司按照约定赔付场景和规则理赔，控制整体拒赔率；对于需要保司同步提供物流服务的国家，优化业务链路降低卡单率； 2、承接保险方案的部分日常数据监控需求，理解业务场景，搭建数据指标体系并实现可视化监控看板。

1、制定与迭代优化理赔模式和核赔规则：负责理赔策略设计，覆盖人伤医疗费扣减、伤残减损逻辑、车物成本管控、估损模型优化等；将核赔规则结构化为AI可自动执行的决策逻辑，推动从"人逐案审"到"AI按规则判、人维护规则"的模式转变 2、保司运营与管理：负责合作保司的日常运营管理，包括保司理赔作业质量监控、核心指标追踪与对齐、保司端理赔动作异常的预警与介入；推动保司侧理赔流程标准化，确保向日葵与保司形成互补分工、协同高效的作业格局；探索用AI对保司作业质量进行实时监测与异常预警，替代传统滞后的人工抽检和周报盘点。 3、设计风控策略并推动落地：构建倒签单识别、异常就医模式检测、关联异常预警等风控能力；推动风控从"事后抽检"转向"AI实时识别"——让每case进来瞬间就完成风险扫描，而非依赖人工回溯发现问题。 4、理赔体验策略：负责理赔满意度提升与投诉率治理，设计理赔时效优化、估损偏差收敛、主动沟通触达等体验策略；关注用户全旅程中的体验断点，从报案、审核、赔付到结案每个环节找到改善空间；利用AI实现理赔进度智能推送、用户诉求预判与主动干预，让"用户追着问进度"变成"系统主动告知结果"，同时通过AI质检实现服务标准化，减少个体差异带来的体验波动。 5、驱动成本与体验的平衡：通过策略手段推动减损产出提升、赔付成本优化，同时守住满意度和投诉率底线；借助AI能力实现理赔时效缩短与服务标准化，在降本的同时用效率换体验，而非单纯压缩赔付 6、结合AI应用，协同理赔中台的规划与落地，挖掘 AI 在保险理赔全链路的应用价值——涵盖自动化理赔审核（通过 OCR、智能审核、风控反诈等Agent技术缩短理赔周期、提高理赔质量）；推动 AI 理赔应用能力的平台化沉淀与跨业务复用，驱动理赔效能提升和成本压降。