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Meituan · 北京市

# 保险平台-AI理赔策略经理

北京市 

Listed on Meituan ’s official careers site. Listed as of October 19, 2026. Check that it is still open and apply there.
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## Job description

### 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

### 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。

### 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。

### 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。

### 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
- 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。

### AI认知与应用意识
- 不强制要求会写代码，但需要理解AI能力的边界——能判断"这个环节适合AI做还是人做"，能把理赔底层业务规则描述得足够清晰让技术侧实现AI自动执行；有AI/大模型项目参与经验者优先，有创新意识、敢想的优先。

### 理赔/风控策略实战经验
- 5年及以上保险理赔相关工作经验，实际参与过作业模式设计、核赔规则制定、风控策略设计或赔付成本管控，除执行层面外，需要对理赔管理熟知。

### 成本-体验-效率三角思维
- 理赔策略的核心难题是三者之间的平衡取舍。需要理解"降获赔率可能带来投诉"、"提速可能放过风险"这类真实业务矛盾，并能设计兼顾多目标的策略方案，而非只会单维度优化。

### 多方协同推动力
- 理赔涉及保司、产研、运营、业务等多方，需要能在复杂利益格局中推动事情落地。

### 规则结构化与AI协作能力
- 能把复杂业务场景抽象为清晰的规则逻辑——什么条件下赔、赔多少、走什么通道。

### 这是和AI协作的基础

定义的规则越清晰，AI执行得越准。需要理解AI能做什么、适合做什么、边界在哪里。

### 多线程工作能力
- 理赔策略涉及多条业务线（骑手险、生意保、健康险等）、多个相关方（作业团队、保司、业务方等）、多维指标同时推进，需要能在高并发会议和快速变化的业务节奏中保持输出质量
- AI理赔已进入规模化落地阶段——理赔AI项目已实际上线倒签单识别，年底前还有5个Agent陆续落地。加入的不是一个"未来要做AI"的团队，而是一个AI已经在跑、正在快速迭代的团队。策略岗在其中的角色是定义AI执行的规则——写的每条规则，直接决定线上AI的决策质量。
- 真正在定义"AI怎么做理赔"——不是旁观AI浪潮，而是直接参与规则定义。写的规则决定了AI的决策质量，工作产出在线上实时跑着。
- 业务结果可见、可量化——综合项目收益过亿级别，每条策略优化都有明确的成本/体验/效率产出，不是做完就放抽屉的方案。
- 高频场景锤炼能力——骑手险日均理赔量大、险种覆盖全（车物+人伤+伤残+死亡），业务复杂度高但反馈周期短。一条策略上线几天就能看到效果数据，试错成本可控、成长速度快，远超低频险种。
- 多线业务视野，不是螺丝钉——同时覆盖向日葵理赔、人保/太保等保司合作理赔，能接触到不同作业模式和合作方管理逻辑。从成本、体验、效率三个维度理解理赔全貌，而非只做单一模块。

## At a glance
- Posted by the employer: Not stated
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: Under a day
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