大数据:如何推动保险业的发展和创新

被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)在其著作《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中提到:“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发……”

正如维克托所言,从科技、政府、医疗、教育、经济、以及社会的其他各个领域,大数据无处不在,且正以惊人的速度在改变着我们的生活、工作和思维。保险业是以数据为基础的行业,拥有丰富的数据资源。很多保险公司已开始探索应用大数据,希望通过大数据技术谋求进一步的发展和创新。在同大数据结合发展的同时,保险业应转变思路,从营销、产品、定价、服务、管理等方面应用好大数据,打造新型保险企业。

首先,让我们先来明确何谓大数据。

一、大数据的概念 

在2015年仅仅的一分钟时间里,网上共有416万多的Facebook帖子被点赞,将近700次的Uber出行,以及51000个Apple应用程序被下载。同时其他社交媒体也很活跃,包括300小时的新短片上传至Youtube,34.7万Twitter信息,和11万次的Skype语音通话,更不要说其他像电商、博客文章和照片上传的互联网活动,都在同一分钟发生。

互联网以闪电般的节奏发展,尤其在这两三年,社交媒体相当活跃并产生了大量的数据。当我们无法在特定的时间内用传统IT技术和软硬件工具对某些数据集合进行感知、获取、管理、处理和服务时,我们就需要新的分析数据方法,大数据也就应运而生了。

技术研究机构Gartner 对大数据的定义是“大数据是需要新处理模式才能具有更强的洞察发现力、决策力、和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。维基百科把“大数据”定义为“一个大而复杂、难以用现有数据库管理工具处理的数据集”。大数据的特点可以总结为4 个V,即Volume(数量大)、Velocity(生成快)、Variety(种类多)和Value(价值大)。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

二、大数据时代的3个思维变革 

在数字化时代,数据处理变得更加容易、更加快速,人们能够在瞬间处理成千上万的数据。大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变将改变我们理解和组建社会的方法:

第一个转变是“更多”。在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样。

第二个转变是“更杂”。研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度,反而更关注混杂性。对“小数据”而言,最基本、最重要的要求就是减少错误,保证质量。因为收集的信息量比较少,所以我们必须确保记录下来的数据尽量精确。当我们掌握了大量新型数据时,精确性就不那么重要了,我们同样可以掌握事情的发展趋势。大数据不仅让我们不再期待精确性,也让我们无法实现精确性。

第三个转变因前两个转变而促成,即我们不再热衷于寻找因果关系,我们更关注的是相关关系。如果数百万条电子医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合可以治疗癌症,那么找出具体的药理机制就没有这种治疗方法本身来得重要。同样,只要我们知道什么时候是买机票的最佳时机,就算不知道机票价格疯狂变动的原因也无所谓了。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。

三、大数据对保险业的影响 

大数据技术在保险业的应用具有得天独厚的优势。首先,保险业拥有大量数据;其次,保险经营的基础是大数法则,而大数据的核心是预测,是评估概率的最有利的武器。大数据影响着保险行业的日常运作,在价值链的方方面面都有所体现,尤其以营销、产品、定价、服务、和管理等方面为重点。

1. 客户市场细分,精准营销 

保险公司需要的数据来源不仅仅是保险公司的客户的数据,还应包括保险体系外的数据,比如来自合作方的数据、互联网的社交数据和行为数据等。这些数据均对保险市场细分具有相关性。通过对客户信息和客户行为的深度分析,能预测及了解客户需求,挖掘潜在客户,推荐适合的产品,从而实现个性鲜明的精准营销。

大数据时代的营销,不应是用同一个广告或者营销手段针对所有群体,而是针对细分的客户群体进行宣导营销。对行为数据、意图数据等进行细分,可以区分用户对某一产品的关注度,以确定什么样的营销手段更为合适。比如为每天手机上网时间超过5 小时的客户推荐健康险、手机意外险;为喜食肉类、爱喝酒的客户推荐重大疾病保险;为使用大屏幕手机的用户推荐碎屏险;为携程、途牛网用户推荐旅游相关保险产品等。

保险行业可以通过精准数据分析来寻找有保险需求的目标客户,并开展有针对性的营销,根据客户需求推送相关保险产品信息,避免采用信息群发的推广方式使客户产生反感或抵触情绪。

2. 洞悉客户需求,产品开发个性化

保险公司开发保险产品的时候,通常都是以保险市场需求为基础,来创新产品,或对现有产品进行改良、组合,以适应市场需要、提高自身竞争力。当我们了解了客户的需求,就可以通过积累大规模的数据,基于承保标的风险已知的相关数据来预测损失情况,从而开发出针对不同客户群体的个性化产品。

2013年9月29日,阿里、腾讯、平安、携程等国内知名企业发起成立了众安在线财产保险股份有限公司,是国内首家互联网保险公司,推出了退运险、账户安全险、盗刷险、借款保证险等等创新性产品。保险行业已经开始用互联网的思维开发产品。

3. 优化定价体系:大数据”vs“大数法则

有些观点认为大数据颠覆了大数法则,实际上,虽然两者都是在大量数据基础上寻找规律、进行风险分析和预测,但在保险产品定价机制中的作用是完全不同的。

保险是经营风险的学科,基于统计学的大数法则是精算理论的核心,我们需要依托大数法则确保行业基准纯风险损失率厘定的充足和公平。也就是说,大数法则是保险业运行管理的数理逻辑,是保险业不可动摇的理论和定价基础。

大数据主要发挥保险定价的辅助作用,特别是采集客户交易、搜索等行为的网络数据进行相关性分析,找寻数据背后的匹配规律,推动保险公司细化客户群,优化精算定价模型,建立科学、有效的保险费率浮动模式和差别化定价机制。

因此,大数据并没有颠覆大数法则,而是对保险费率市场化形成机制的重要优化和改进,是一种依托新技术、更加精细化的风险管理辅助工具。

4. 提高保险理赔的准确性与及时性

理赔管理对于提高保险公司的盈利能力和建立企业信誉等方面起着关键作用。大数据可以进一步提高保险理赔的准确性和及时性。

在大数据时代,保险公司可以通过公共信息实时获得客户的出险信息,并及时主动联系客户提供理赔等服务。不同的报案手段可以应用不同的大数据方法,比如,保险公司可以对电话报案的号码进行定位,大致了解事故发生的地点,或通过技术手段获取用户的GPS 定位信息,以便确定报案地点。在确认事故原因方面,可以通过远程发送或上传现场图片的方式,通过图片分析挖掘技术进行事故原因分析,确认各方责任,为客户实现更为快捷、方便的赔付,给客户带来更好的赔付体验。大数据方法也同样可以应用在与第三方的合作上,比如,如果客户在高速公路上驾车出险,该客户向交警报案,保险公司就能够及时获得报案信息,在客户没有向保险公司提出索赔申请之前,主动向客户提供理赔服务;保险公司可以通过与4S店的合作,获取每辆汽车的维修、保养情况,查勘员在查勘时就很容易得知车辆状况,以便进行适当的合理的赔付;当客户遭遇意外伤害事故时,客户也不必到保险公司进行索赔,医院可以将客户信息直接传送给保险公司,保险公司的预付赔款可以快速直接的划到客户的账户内,解客户燃眉之急。

5. 改善保险人对保险标的的信息不对称,反欺诈

大数据还可以提高保险业的管理能力,防止保险欺诈等行为的发生。从本质上看,欺诈是双方信息不对称所导致的,而大数据能够弱化部分信息的不对称,从而降低保险公司赔付成本,保障保险公司的正当权益。在反欺诈方面,保险公司通常依靠一些固定的审核标准,以及理赔人员的经验积累,来判断是否存在保险欺诈。由于缺乏行业内协作机制和共享的信息平台,调查的质量主要依赖于理赔人员的个人经验和责任心,以及与公安机关的合作情况。大数据技术的战略意义并不仅在于掌握大量数据信息,更重要的是,如何对这些信息进行专业化的分析和处理,从而迅速获得隐藏其后的有用信息并转化为效益。国外的保险公司已经开始在健康保险领域应用大数据技术防范保险欺诈 ,积累的丰富经验值得我们学习。

保险业发展大数据的前景光明,但也不能忽略发展变革的背后带来的问题及面临的挑战。大数据的发展对存储的安全性的要求越来越高,个人的各种隐私信息不断的融入大数据的分析中,大数据的隐私保护还有待进一步完善。其次,保险公司处理风险相关信息的大数据分析处理能力相对薄弱,还需要继续加强和提高,如何更好的利用自身的数据资源则是对保险公司的考验。另外,越来越多的掌握大数据的互联网企业、科技公司等等进入到保险业,将使保险行业的内外部竞争进一步加剧。总之,大数据时代带来了无穷的想象空间,保险行业需要主动培养大数据思维,不断提高大数据的分析处理能力,将大数据的理念融入到营销、产品、定价、服务和管理中去,才能推动保险业的进一步发展和创新。

 

[参考文献]

  1. Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think.
  2. Chris Smith. What happens on the Internet in one minute? http://bgr.com/2016/02/03/internet-activity-one-minute/
  3. Big data, from Wikipedia, the free encyclopedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data
  4. Big data, from Gartner. http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/
  5. The Boston Consulting Group. 互联网+时代,大数据改良与改革中国保险业. 2015-08.
  6. 王玮. 大数据在保险行业中的应用探究. 中国金融电脑 2015-04.

 
2016年7月


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