近年来,大数据技术的蓬勃发展为中国经济的繁荣、社会的进步及企业的改革等方面带来了巨大的推动力,尤其对于拥有大量客户信息数据的保险业来说,大数据技术带来的创新与改革更加显见。通过运用大数据技术可以对保险公司风险控制、评估定价、精准营销、客户管理等多个运营环节起到提质增效的优化作用,能有效改造及升级传统保险价值链,是推动保险业及保险公司突破发展、提升核心竞争力的重要抓手。而在保险价值链中,核保处于非常重要的地位,是保险公司风险管理的第一道也是最重要的风险防线。但目前寿险公司核保方面普遍存在校验规则不精细、获取核保资料成本高及过于依赖核保人员主观判断等情况,导致核保效率难以提升、体检成本居高不下等问题长期存在,究其原因是保险公司对已掌握的客户、保单数据进行深入分析及提取风险要素的能力不足。而运用大数据的技术特点和分析方法能有效弥补缺陷、发现潜在风险、提升核保效率,对改善公司风险管理能力会起到极大的促进作用。本文首先运用大数据技术在AC寿险公司核保模块建立了寿险及重疾险的预测模型,通过对保单进行风险评分的方式辅助核保人员发现客户潜在风险、提高体检阳性率,然后根据模型运算结果的分析验证核保规则的有效性,以期达到提升核保风险管理能力、降低成本的目的。最后,笔者基于本文的研究提出了深入完善预测模型、建立运营大数据仓库、补充新的核保风险因子等相关发展建议,并期望能将大数据技术应用到公司各个运营环节,以全面提升公司核心竞争力。