【天天播資訊】大數據時代下保險業的轉變和機遇

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作者：張濤 來源：零壹作者專欄

保險的基礎是大數定律，所以保險業和數據密切相關。大數據不僅改變了數據技術本身，也改變了整個社會的數據環境，從而改變了人們的生產和生活方式。就保險業而言，大數據不僅改變了數據的數量、質量、維度等技術指標，也改變了精算的理論基礎，進而改變了保險業務的基礎環境，給保險行業帶來了根本性、顛覆性的變化。因此，保險業需要審時度勢，與時俱進，用大數據時代的眼光和思維重新審視保險的業務邏輯，實現基于新技術創新應用的業務模式創新。一、大數據對保險數據的變化和影響(一)預測和精算創新。保險管理的重要基礎是利用精算技術預測相應的承保風險，進而對保險產品進行定價。但從傳統的角度來看，精算更多的是利用保險行業的數據，甚至僅僅是在保險公司。但在現如今的大數據時代，大數據將為預測數據帶來根本性的變革，顛覆傳統精算理論和技術，推動保險商業模式的革命性、突破性創新。通過利用大數據模式，將海量數據中提取有用信息，保證更加客觀和直觀性，使得保險定價更加準確。(二)數據采集的發展。從傳統的統計學和計量經濟學的角度來看，精算研究的基礎通常是利用一定數量的樣本，這類樣本的獲取通過一定的抽樣模式和技術來實現。無論在理論、技術還是實踐中，都是希望樣本具有代表性，能夠更好的反映被調查人群的特征。但實際情況卻不盡如人意。受到科技和操作上的影響，有時候采集的樣本不夠多是不允許的。但很多大數據不需要經過傳統的調查方式，使得獲取全量數據成為可能。因此，精算將進入全數據時代，這將從根本上改變精算的理論和技術。(三)數據測算的變革。精算數據更多的是基于行業。其中包括兩種：一種是基于承保風險數據，另一種是基于理賠損失數據。通過對這些數據的分析，建立風險保費數據庫，以此進行保險產品的定價。然而，當全面審視風險個體時不難發現，這些行業內部的數據不足以量化風險。即使是相同性別、年齡、職業的客戶，行為習慣也有較大差異。而外部數據，將會豐富風險表征的維度。從發展的角度來看，未來保險行業內部數據的比重會越來越小，而外部數據將發揮越來越重要的作用。(四)大數據的價值。在大數據時代之前，人們很難獲得實時數據，精算大多基于歷史數據的統計分析。從實際情況來看，這些歷史數據的實際效果較差，不足以滿足預測和定價的需求。但是在大數據時代，人們可以獲取實時數據，監控與保險業務相關的實時數據，例如傳染病、天氣狀況、人口和車流量等。可以進行更準確的預測和定價。同時，也可以有針對性地開發相關的保險產品。(五)從數據數量、質量到維度。樣本量是統計學的重要基礎，人們通常希望獲得盡可能多的數據，并把數據質量的管理放在突出的位置。但是在大數據時代，數字化成為社會趨勢，可以極大豐富數據維度改變統計分析和精算基礎。在過去，人們需要搜集更多的歷史數據，并對這些數據進行加工和分析，用來研究其發展規律，判斷未來趨勢。但大數據為統計分析和精算提供了另一種視角，可以通過更豐富的維度更好地刻畫研究對象。二、大數據給保險行業帶來的機遇和挑戰(一)保險價值主張的創新。隨著大數據時代的到來，獲取和分析保險全量、大規模、多樣、實時、潛在的數據成為可能，這為保險產品和服務的創新帶來了新的機遇和更加開闊的空間，保險價值也將發生根本性變化。保險將全面滲透到客戶的日常風險管理之中。未來核保只是保險的前端和客戶接觸的接口，真正的核心價值體現在后端的專業化風險解決方案上。而大數據驅動的產品和服務的延伸和跨界，通過安裝車載終端設備和人們使用可穿戴設備，使得在傳統車險客戶信息的基礎上，獲取車輛行駛信息、駕駛行為信息、生活習慣等大量大數據。通過大數據分析，保險公司可以為客戶提供按里程和時間定價的保險產品，按駕駛行為定價的保險產品，幫助投保人改善駕駛習慣，實現從等風險管理向減量化管理服務的轉變。保險公司成為客戶的全面風險管理合作伙伴，可以通過提供災害數據分析咨詢服務收取費用。(二)大數據實現產品和服務的個性化。在傳統保險業務中，保險產品營銷和推廣的重點是大范圍的客戶，利用大數據可獲得特定客戶的詳細數據。通過多方渠道收集海量消費者行為數據，分析人們的行為模式、思維習慣、情緒，洞察消費者行為，提供個性化定制服務，進行精準分析。(三)提高風險度量的精準度。通過大數據保險公司可以獲取大量的客戶相關數據，支持精細化的客戶風險計量。通過消費者在各種平臺相關生活的信用記錄，找出不同客戶的風險特征，從而制定差異化的產品和服務策略。比如車險客戶，未來可以根據客戶每天行駛里程、駕駛行為信息、交管局違章信息，每天發送當天實際應收保費給客戶。對于壽險客戶來說，未來在更加多維的生命表基礎上，可能會引入客戶的日常健康狀況、飲食狀況、運動狀況，實現更加精準的風險評估和定價。(四)借助大數據，實現優化整合。保險業在長期的業務過程中，積累了大量有價值的核保和理賠數據。車險部門積累了大量的車輛損失數據、維修費用數據、零部件損失和更換數據等。衛生部門積累了大量的健康數據、疾病治療數據、醫療費用數據等。借助大數據的積累、整合和分析，保險公司可以與汽車維修、零配件供應、醫院、藥品生產企業等機構建立更緊密的合作，延伸保險的服務邊界。一方面可以降低保險運營成本，增加利潤；另一方面，可以為客戶提供更便捷的“一站式”服務，提升客戶體驗。(五)創造更多新商機。大數據時代，數據將成為企業非常重要的資產。由于保險公司的獨特優勢，掌握了大量的核保、理賠等業務數據。對這些數據進行分析、深度挖掘和應用后，就會衍生出很多商機。比如可以建立二手車交易中介市場，對投保的機動車進行擔保；可以搭建資源和服務的團購平臺，銷售醫療衛生服務、防災防損服務、汽車維修服務等。(六)發掘大量需求。以互聯網為代表的新商業模式的快速發展，聚合了大量的互聯網應用、客戶和商家，形成了一個大的生態系統。各種主體的行為都會產生各種風險，由此衍生出巨大的風險保障需求，如網上財產損失保險、信用保險、責任保險以及涉及網上交易的保險產品等。通過大數據分析技術，保險公司可以快速發現保險需求，設計開發有針對性的產品和服務，創造和引導客戶需求。隨著時代的不斷發展，大數據已成為國家戰略計劃。大數據重新塑造了大部分企業的結構和形態，帶動了國家整體競爭力發展，具有較大潛力。通過大數據理論、方法、技術的融合，對于大數據領域的建設和企業的發展具有重要意義。