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大数据时代下,保险业迎来了怎样的机遇与挑战?

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小莹莹
发布2018-04-24 12:06:40
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发布2018-04-24 12:06:40
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大数据的发展越来越迅速,渗透到各行各业, 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角,也为保险业提出了新的挑战。

首先,我们来了解大数据给保险业带去的机遇。

一、大数据给保险业带来巨大商业价值

信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。

但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。

而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。

众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律,可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。

另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻理解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。

保监会副主席王祖继就表示,,大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。二是提高行业风险管理能力。大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。以精算为例,大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。三是提升行业差异化竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投资回报水平。

为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取 、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。

在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解五大环节。大数据对保险行业不但有改良之功,还助力险企突破创新,对此,我们称其为“改革”。目前,大数据作为“催化剂”在车联网、可穿戴设备、智能家居和平台生态圈构建方面起了重要作用。车联网应用受到了较多财产险企业的重视,在被调研的8家财产险公司中,有5家已开展车联网实践,占比达63%;绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、智能家居保险与监测服务、穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始,仅16%的险企已开始实践平台生态圈,8家财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践,而穿戴式设备则尚未有险企予以应用,不过大多数险企都表示,计划在3年内对这些新技术应用予以实践。

有人说: 这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击;这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅盘重生 。现在金融业处在一个全球竞争的时代,发达国家金融业在规则制定、金融文化、技术能力、人才队伍等方面占据着全面的优势,大数据给我国金融业带来一个弯道超车的机会。我们应该珍惜并利用好这个机会。

大数据对保险业有好处,那么应该如果切入呢?

二、 大数据分析在保险业的四大切入点

大数据应用为当今瞬息万变的保险业提供有效支持,也是促使保险公司提升自我市场竞争力的有效手段。数据结构分析及画像经常会涉及众多外部非结构化数据源,如社会媒体类,通过社会媒体大数据可有效帮助保险公司识别潜在保险危机行为用户。

大数据分析在保险业的四大切入点综合大数据分析各项优势,可看出大数据分析在保险业中存在四大主要应用切入点,如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用的优势性:

(一) 助力产业结构化

随着保险业竞争越加激烈,保险公司若想脱颖而出,则需提供价格低于竞争对手的保险产品,以及更有效的经营模式,及一流的客户服务来赢得客户青睐。大数据在此能有效助力保险公司行业化能力提升,不仅体现在其经济性上,还体现在其对保险公司将工作流程有效改进上。

(二) 客户视角营销

客户更青睐于选择价格透明的保险公司产品。保险公司可以利用大数据分析进行客户需求变化预测,以此便可提前获取改进客户关系的最佳时机。通过保险公司利用大数据分析客户需求,可有效的帮助呼叫中心进行客户营销,获客将变得更加容易。

(三)核保管理

保险公司可使用大数据预测进行核保活动,以有力的减少不必要的虚假核保信息,主要手段可以是通过在已有的客户数据前提下,再结合其它外部获取数据源,对其进行必要性的甄别,以最终确定是否成功核保。基于社会媒体的大数据可对保险业务及时有效性的进行监督,同时为核保提供有效的保障。

(四)危机管理

保险公司可利用大数据分析进行保费条款业务设计,尤其在诸如融入历史因素、政策变化因素、再保因素等的灾难型险种业务中。保险公司可依据个人住址、消防中心距离等其它因素对灾难保险业务的价位进行区分设计,更利于保险业务收入增长。同时,保险公司也可使用大数据为其现有保险业务模式进行升级,按需可随时进行市场价格策略调整。

大数据可帮助保险公司改进需求规划,促使需求改进及降低运作成本,同时有效支持保险业务规划实施。动态化监测可有效防止无效性成本增加,以及帮助公司的市场决策制定。

通过上面的文字,我们可以大致了解大数据给保险业带来的好处,下面我们将讲解具体的实施方法,分析保险业如何利用大数据健康发展。

保险行业如何利用大数据涅槃重生

三、 保险行业面临的挑战

这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击,这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%,大大低于西方发达国家10%左右的渗透率。保险行业分财险和寿险,面对个人的寿险和财险服务主要依靠电话进行销售,电话销售正在面临巨大的挑战,年轻的80后、90后不愿接收来自保险公司的电话,保险行业电话销售率正在逐年下降,已经影响了保险行业未来的发展。

曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言,互联网保险一定会取代传统的保险销售模式 。现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹,原因是传统保险还能盈利。但将来未必如此,未来客户都在互联网和微信上,为了获取客户也必须走这条路。传统保险从产品设计到代理人制度销售模式,无法实现站在客户角度销售买险。保险公司九成以上保单的件均保费低于万元,意味大家真正需要的还是保障,特别是价格低、标准化、保障大的产品。

2011年至2013年,国内经营互联网保险的公司从28家上升到60家,年均增长达46%;规模保费从32亿元增长到291亿元,增幅总体达到810%;投保客户数从816万人增长到5437万人,增幅达566%。尽管规模爆发式增长,但目前我国互联网保险在整个保险市场中的占比仍不到3%,与发达国家如美国30%的占比相差还很远。

监管机构对互联网保险持开放态度,互联网保险存在的巨大衍生市场空间,电商平台对此也越来越重视,如 最近拿下保险代理牌照的苏宁,以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万,毛利率6%,而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万,毛利率25%。

四、 保险行业大数据价值应用现状

保险行业大数据战略规划刚刚起步,相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于落后状态。

大部分保险公司信息化工作没有完成,客户保单信息查询和更改仍然是手工和自动化相结合。保险行业对大数据商业价值应用的敏感度不高,大多数保险公司并没有将大数据列为保险公司基础能力进行建设。很多保险公司还没有建设移动App,即使有了移动App的保险公司,其移动App的功能只是集中在保单的简单查询,并没有将移动App定位为客户入口和主要渠道。保险行业另外一个问题就是内部数据没有完成整合,数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现缺少应用场景。

保险公司的大数据价值变现处于一个原始阶段,需要进行数据基础建设。保险公司大数据价值变现应该从整合内部数据开始,将具有价值的数据集中在大数据管理平台(DMP),为大数据价值变现提供平台支持。

保险行业的大数据价值变现应该从了解用户入手,借助于用户账号打通各类数据,建立适合于保险行业的标签体系,利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。

保险公司完成用户画像之后,可以依据用户特点和保险需求,通过数字广告进行精准营销,提高客户渗透力、客户转化率和保险产品转化率。保险行业应重视年轻人消费场景移动化的特点,积极建设移动App,将渠道发展战略向移动端倾斜,将移动端定位为客户导入的入口、保险产品展示和购买的平台。保险公司需要标准化保险产品,依据客户需要设计出简单标准的保险产品,减少客户了解、购买保险产品所需的时间,让保险产品象其他金融产品一样,一目了然、购买简单。

五、 保险行业大数据价值变现三部曲

(一) 整合内部数据,引入外部数据,为客户进行画像

保险行业内部拥有大量具有价值的数据,因此保险行业的大数据战略应该从整合自身数据开始,挖掘已有数据,对用户进行画像。保险公司内部的数据包含客户的个人属性和金融信息,这些数据可用来标签化,为用户画像提供支持。

保险公司拥有业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据,这些数据可以通过用户账号打通,建立用户标签。客户的交易纪录和个人基本信息将用于客户分类,可以将用户分为理财客户,教育保险客户,寿险客户,意外险客户,保障险客户、车险客户、少儿保险、女性保险客户等。

保险公司数据集中在内部的数据,主要包含交易数据和订单数据,由于不含有客户外部行为数据,无法定义客户的特点,例如客户的旅游爱好、教育需求、文化需求、位置轨迹、理财需求、游戏爱好、体育爱好等。这些信息都是描述用户的基本信息,也是客户画像的基本标签。

保险公司可以从外部购买这些数据,结合内部数据,保险公司可以掌握客户多纬度信息,丰富用户信息,形成360度用户画像。360度画像有助于保险公司从不同角度来了解客户,也有助于对客户进行分类管理,依据客户的特点进行精准营销和设计产品。

保险公司需要建立大数据管理平台(DMP),集中保险公司内部的数据,依据商业分析对数据进行标签化,将保险用户账号作为唯一标示符打通整体数据。保险公司还需要引入外部移动互联网数据,借鉴客户外部行为标签数据,丰富保险客户信息,形成360度用户画像。由于客户行为的不确定性,用户画像信息需要及时更新,因此DMP中的标签体系和数据,包括引入的外部数据都应该是动态的,及时进行更新,这样才可以保证数据的时效性。

大数据管理平台(DMP)是保险行业大数据价值变现的基础平台,大数据价值变现很多场景都可以利用DMP的数据进行挖掘,包含客户用户画像、精准营销、新客获取、老客经营、用户体验提升、风险评估等。

(二) 打造移动APP互联网保险平台,标准化保险产品

未来的社会消费主体是80后和90后,保险产品的主要客户群也在转向年轻人。保险公司必须了解这些年轻人的特点,才能够设计出适合客户需要的产品,更好地为客户服务。

年轻人追求快捷舒适的消费方式,移动互联网时代到来之后,大部分消费场景正在移动化,人们的衣食住行以及文化娱乐消费都可以通过移动App来解决。特别是年轻人,他们消费场景移动化趋势更加明显。

保险公司应该关注 消费场景移动化 的趋势,将连接客户的方式从电话和线下转向移动互联网,利用移动App同客户进行连接。保险公司的客户渠道也应该转向移动互联网,逐步降低电话销售获客比例,将获客的主要资源向移动App。

电话销售的一个弊端是信息提供不充分,当保险产品较为复杂时,电话销售将会考验销售人员的表达能力,另外长时间的沟通对客户体验也是一个较大的挑战。年轻人对时间较为敏感,很难耐心听完复杂的产品介绍,保险公司在未来利用电话销售来获取客户的难度将会越来越大。移动互联网时代,电话销售已经成为落后的销售方式,不能适应年轻一代客户的需要。

移动App可以提供丰富的产品信息,既可以提供简明的产品介绍,又可以提供直观的数据和图表。移动App还可以通过炫酷视频和图片向客户转达更多的理念价值。这些丰富的信息不但能够让客户在短时间内了解产品,还可以提高客户体验,提高客户购买产品的可能性。利用移动 App进行产品推荐不但可以提高产品的转化率,还可以降低营销成本,提高客户体验。

保险公司另外的挑战是保险产品不够丰富,无法覆盖客户所有场景的保险需要;保险产品设计过于复杂,客户购买时需要掌握的信息过多,影响客户购买体验。保险公司将产品展示平台转向移动App后,必须对保险产品进行标准化,保险产品介绍一定要简单明了,突出重点和客户利益,并依据客户各种场景需设计产品。简单标准的保险产品迎合了年轻人的需要,有利于快速销售、形成规模,有利于保险公司延续此保险产品的生命周期,降低产品开发成本。

未来保险产品需要同生活场景相结合,满足客户对各种保险产品的需要。例如在车险领域可以增加爆胎险、异物撞击险、自然灾害险、高温险、低温险等。在保障险领域可以增加更多的场景险,例如交通堵塞险、延误险、高空坠物险、天气突变险、暴雨险等。

(三) 利用大数据分析来改变保险行产品定价方式,以客户为中心设计保险产品

互联网金融时代,所有商业思维应该转向数据思维,保险行业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。

保险精算师设计保险产品时,主要依赖于理赔标的发生的概率,大部分数据来源于行业的历史数据和统计数据,这些数据都不是实效数据,并且很多数据统计方式已经过时,小样本数据同真时数据的方差正在变大。依靠误差较大的数据无法设计出接近真实概率的产品,并会影响保险产品的定价方式。设计出来产品风险偏好不准,可能会导致保险产品收益过低,客户不倾向于购买;也可能导致保险产品覆盖不了风险,导致保险产品出现亏损。

过去保险产品在设计时并没有从客户角度出发,主要关注风险和收益,产品设计出来是否满足客户需要,保险公司其实根本就不知道。当保险产品推出后,其是否会被被客户接受,很大程度取决于市场推广力度和销售人员能力。在这种情况下保险公司投入资金较大,产品风险很高。年轻的一代的正在走向分化,很难有一个产品满足大部分客户需要。在新的社会形态下,保险公司需要深入了解客户特点,依据客户的需要来设计保险产品,这样才能保证保险产品的销量,形成一定规模,覆盖风险事件发生概率。

大数据分析技术、标签数据、客户行为数据、全局数据可以帮助保险企业改变保险产品的定价方式。基于大数据技术和全局数据的产品设计模型可以帮助保险公司设计出较高收益、较低风险概率的产品。客户行为数据和标签数据可以帮助保险公司了解客户特点,设计出满足客户需要的保险产品。以数据分析和客户需求为出发点的保险产品设计,将会在产品收益、客户体验、风险管理等方面取得领先。 国外一些领先的保险公司在设计保险产品时,已经利用大数据分析技术进行设计,并取得了较好的市场反馈,产品的盈利可观。大数据将会帮助保险公司设计出风险分析充分、适应客户需要的保险产品。

总结,大数据商业应用是移动互联网时代的趋势,未来时代的特征,任何行业都无法回避。保险行业应该重视大数据技术和价值在本行业的应用,购买外部数据,利用DMP进行用户画像;标准化保险产品,利用移动App进行获客、营销、数据采集;借助于大数据技术改变过保险产品定价方式,以客户为中心来设计保险产品。

保险业可利用大数据涅槃重生。那么,在大数据环境下,保险业也需要适应新保险消费特征,迎接新的挑战,不然,即使重生,也容易灭亡。

六、 大数据环境下的保险营销需适应新保险消费特征

大数据时代的到来改变了数据的采集、传输、存储、处理方式,引起了生活方式和社会经济的变革,也给保险业带来了全面和深刻的影响。保险公司纷纷利用大数据来进行保险营销、保险服务方面的尝试和创新,但目前的保险大数据环境尚不成熟,现有的保险消费方式还处在由传统到新型、由被动到主动的一个变化期,大数据环境下的保险营销需要适应新的保险消费特征。

(一) 保险消费选择多样化

传统保险模式运作下,保险公司评估消费者的风险水平、消费能力、消费意愿的能力不强,导致部分领域保险产品定价过高,部分领域成为剩余市场。大数据环境下,保险业可以获得全量、实时、潜在的数据来进行详细分析,进行保险产品细分和个性化设计,保险公司的风险管理和成本管控可以更加精细化,这为保险产品创新带来了广阔空间,长期困扰保险业的产品和服务同质化问题有望从根本上得到解决。

比如,保险公司根据消费者的网站登录痕迹、朋友圈留言、贷款信用记录等信息,发现不同消费群体保险需求和风险特质,为保险消费者提供诸如户外骑行保险、医疗整形保险、变现借款保证保险等特色险种,保险消费选择更加多样。

(二) 保险消费流程简单化

传统保险经营过程中,保险公司与投保人信息不对称的情况较为突出,保险公司通过要求投保人应当履行如实告知义务,投保时需要填写内容繁多的投保单,出险后需要提出理赔申请和提供繁琐的证明材料。在大数据环境下,风险特征的描述数据极大丰富,保险公司可以通过各种渠道获取更加全面的风险信息,运用个人信息、交易记录、气象信息等社会数据来分析和掌握客户情况,获得与承保理赔相关的信息,在控制风险的前提下进一步减少投保人的告知责任,有效简化承保理赔手续,保险消费流程变得更加简单。

比如,保险公司根据掌握的网络交易数据,研究消费者网购习惯和退货概率,为不同风险的消费者提供不同保费的退货运费险,消费者只需一键购买;对于购买了航班延误险的消费者,无需提供气象证明,甚至不需提出理赔申请,保险公司就能够根据气象信息等大数据资源主动理赔。

(三) 保险消费理念前沿化

大数据环境下,传统保险业在集合大数方面的优势逐渐弱化,保险技术服务壁垒逐步瓦解。通过使用各种搜索引擎和比价平台,消费者消费洞察力不断提高,保险消费理念也变得更加前沿。

一方面,越来越多的保险消费者脱离了传统柜台业务模式,开始使用各种自助终端购买保险业务。通过手机APP应用软件就可以轻松完成保险产品的查询和购买,甚至自助完成车险简易案件的查勘工作。

另一方面,保险消费者出现偏好碎片化、谋求资金收益的消费倾向。在透明公开的渠道选择保险产品时,消费者更加偏好设计简单、投保便捷、费率较低的保险产品。保障项目经过分解、条款说明更加简单、产品保费也大大降低的保险产品,更加适应消费者自行挑选的需要。此外,大数据环境下的保险消费者比较熟悉互联网金融,容易在各类理财产品间进行比较,在购买网上销售的投连、万能型保险产品时更加注重资金收益。

(四) 保险消费体验延伸化

传统的保险服务集中于经济赔偿与给付,保险消费体验也只局限于保险公司履行了赔付责任。 大数据环境下,保险公司与客户的关系不再是一对一的交互沟通,逐渐形成多维网状交互沟通模式,基于客户数据的客户关系管理变得尤为重要。

保险公司可以借助大数据的积累,整合汽车修理、零配件供应、医疗健康服务等供应链,进一步延伸保险产业链边界、维护客户关系,在降低保险经营成本的同时,不断优化保险消费体验。目前,保险公司可以定期为消费者提供包括车辆风险检查、保养维修、交易资讯、健康管理在内的各项服务,未来还有可能基于大数据为消费者提供更加全面的风险管理创新服务。

保险业利用大数据来发展,换而言之,大数据也是为保险业提供了一种新的视角。

七、 大数据为保险业提供另一种视角

在客户需求的精确 锁定方面

大数据给保险业带来了很多便利。以前,对于客户的分类局限于“客户属于哪一类”,而现在,则扩展到“客户是哪一类”。

传统的精算技术只在一定纬度量化风险,很难充分反映风险的复杂性。而在互联网大数据时代,则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能,从未有过如此多纬度、低成本的数据,如此系统、新鲜地提供给保险业。

什么星座的人最喜欢买保险?哪个地区的人最喜欢给自己买保险?这些曾经看起来无关乎保费的问题,在互联网大数据时代背景下,也成为了险企定位客户的另一种视角。在泰康人寿的保单中,最喜欢买保险的是天秤座,而最不喜欢买保险的是白羊座;最喜欢给自己买保险的是宁波人,而最不喜欢给自己买保险的则是陕西人。

“ 上述结论没有什么道理,这是泰康人寿的数据分析出来的。以前,对于客户的分类局限于‘客户属于哪一类’,而现在,则扩展到‘客户是哪一类’ 。”泰康人寿首席信息官 刘大为 在日前召开的“互联网大数据与精算创新论坛”上,用几个有趣的结论介绍了大数据时代保险业正在发生的变革。

(一)精准定位

我的客户在这里

“在当前时代背景下,可以运用大数据分析法来整合分析金融保险需求的关联度,在不同方向、专业形式的共同配合下,做好大数据的升级分析整合的系统工程,从客户的角度,综合统筹各种信息,捕捉各种需求,从而寻找潜在的客户,并预测客户的具体需求。” 中国保监会原副主席、中国精算师协会创始人 魏迎宁 在论坛上表示,从保险业来看,在客户需求的精确锁定方面,大数据给我们带来了很多便利。

在大数据背景下,除了对数据的纵向分析之外,可以从横向来分析消费者的需求。客户的具体收入水平、文化程度、价值观念,也会影响其对保险的态度,通过对网络消费的数额、职业、学历等数据所进行的分析,也可以作为保险需求分析的重要部分。还可以通过搜集互联网用户的地域分布,搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等一系列的数据,在保险产品消费中实现需求定向、偏好定向,真正做到精准化、个性化营销。

以“双十一”当天卖出1.86亿单的退运险为例,据统计,此类产品索赔率在50%以上,对保险公司的利润只有5%左右,仅从保险公司的角度,这类产品并不是很成功,但有很多保险公司都有意、愿意去开发这类保险。 魏迎宁 分析道 :“客户购买退运险后,保险公司就可以获得该客户的基本信息,包括手机号和银行账户信息,并能够了解该客户购买的产品,从而实现精准推送。假设该客户购买并退货的是婴儿奶粉,保险公司就可以估计该客户家中有婴儿,可以向其推荐关于儿童疾病、教育等相关的保险产品,这显然比5%的利润更有吸引力。”

(二)风险可测

传统精算遇危机

互联网大数据不仅为险企带来了另一种找客户的方法,也为险企解释风险的技术带来了革命性的变化。

“从保险业来看,传统的精算技术只在一定纬度量化风险,很难充分反映风险的复杂性。而互联网大数据时代,则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能,从未有过如此多纬度、低成本的数据,如此系统、新鲜地提供给保险业。魏迎宁表示,过去成千上百的人都被放在同一风险水平之上,但事实上这是不可能的,大多数人都在支付多一笔的保费。传统精算研究的是评估数,很少涉及个案,保险公司卖车险的时候,考虑的因素有年龄、性别、婚姻状况、驾驶记录、收入、职业、教育、背景等等,但是,通过大数据的分析,可以解决现有的风险控制问题,为客户制订个性化的保单,运用社交网络,改善产品和服务,影响目标客户,通过对已有信息的分析,保险公司可以获得更准确的定价模型,提供个性化的解决方案,不再像现在一样,所有人都面对相同的风险测量准则。

当然,随着革命性的变化而生的,还有巨大的挑战。中国精算师协会副会长、人保财险副总裁王和在论坛上对精算师提出了两个问题:无人驾驶车的出现,将避免车辆之间发生碰撞,那占了财险保费收入70%以上的车险怎么办?基于物联网的健康管理系统的出现,将使生命成为可知,那健康险还保什么?王和认为,计算科学的发展以及信息技术的突破,将导致“计算能力”出现产品化、商品化和日用品化的趋势,特别是人工智能的出现,将颠覆性地挑战所有“依据规则”生存的职业,包括传统精算。

(三)大数据人才

提高行业竞争力

面向未来,传统的计算工匠将难以生存,但真正的人才将成为最先进的技术。

正如刘大为所言 ,“在互联网大数据时代,最重要的技术,是人才”。 从实际情况来看,大数据人才必须有数学专业背景、懂计算机,而在这些硬件条件之外,论坛嘉宾普遍认为,创新能力更为重要。

魏迎宁表示,不拘泥于现有的等待客户的被动模式,预先发现潜在需求者,精准定位需求,运用大数据分析消费者的需求,将为精算职业发展提供更为广阔的空间。搜集获取、分析与保险需求要素有相关关系的所有数据,找到有保险需求的潜在客户群以及他们具体需要的保险产品,最终由销售人员向他们推荐介绍。这种大数据分享,将对提高保险业竞争力,降低销售误导,重塑保险业规范的品牌形象发挥重要作用。

不过,与数学背景、计算机背景、沟通能力、创新能力相比, 刘大为坦言:“最为重要的是好奇心。”刘大为对记者说 :“做大数据分析,不会有人告诉你做什么、有人给你他的需求,一定是好奇心促使他们在固有的数据中发现了新的商机、新的服务。在这一点上,‘80后’、‘90后’找到了很多与众不同的结果。但这种人才是非常少的,因此,保险公司应该在现有的基础上加快对大数据人才的积累,这是一个门槛,更是一种挑战。”

最后,为了让大家更好地理解保险大数据,我们奉上专家的干货:保险业的大数据攻略

保险业的大数据攻略

互联网金融创新的价值创造依赖于两大新技术,移动互联和大数据。保险(和讯放心保)企业应顺应趋势,利用大数据造就细分市场的“小而美”。

2013年下半年开始,阿里控股天弘、百度涉足金融、苏宁布局保险、京东深挖供应链金融、民生银行(600016,股吧)成立民生电商等一系列互联网金融事件引起广泛关注。

这些事件反映的是互联网领域竞争激烈后互联网产业资本转向金融资本的必然。相对于如火如荼的互联网信贷和互联网基金,互联网保险似乎波澜不惊。天猫平台上保险客户不超过15万,仅相当于其客户总量的万分之三。但实际上,互联网保险也在加快创新步伐。有媒体已传出中国保监会将起草寿险网销制度的消息。

移动互联引发创新潮

以互联网渠道作为价值主张的互联网商业模式已经接近蓝海,成为互联网金融的标准化模式。新的价值创造依赖于两大新技术:移动互联和大数据。

移动互联伴随着终端的多样化、小型化,带来了客户群、时间、访问、资金、消费决策链条的碎片化,对企业复杂灵活的运营能力提出了极高要求。信息技术尤其是移动互联技术,使得不同“片段”可以高效、实时整合在一起,供应链得以灵活重组。而大数据又使得过去按照供应链划分的企业或业务,可能按照客户视图和消费过程重组。

移动互联还会推动金融产业垂直化。纵观电商行业,以商业模式颠覆式创新为基础的垂直化经营将是大势所趋。企业的品牌战略、产品战略乃至整体经营战略都将发生深刻变化。金融超市和金融产品将会分别争夺不同的终端。

对于保险业来说,商业模式创新并不陌生。近年来,电话销售、互联网销售开始崛起,对传统渠道形成巨大冲击。在中介领域,2006年开始,由IT人士创始的保险销售和服务平台的“车盟”模式曾经风生水起,吸引大量投资基金。然而,随着2010年“车盟从众”破产,以及电话销售的市场格局尘埃落定,新兴企业仍然没有颠覆原有的市场格局,这充分证明了政策环境、市场环境和市场竞争本身的复杂性。

挖掘“小而美”的市场

由于经济形势变化、金融业的开放和市场化,形成了许多小而美的机遇。传统金融企业无瑕应对市场化过程中的每一个细分领域,或者由于规模不经济的原因对客户和市场的细分有限,或者并不能保证在每一个细分领域都擅长,从而形成了市场空隙。例如,经济转型的要求和传统金融企业在满足中小企业、民营企业、民间资本需求方面的供给能力的不足,为互联网信贷平台发展的提供了相对宽松的政策空间。

对于传统金融企业自身而言,移动互联和大数据技术可以帮助其实现对原有客户资源的进一步挖掘,向不同地域、不同行业的客户提供传统上规模不经济的产品和服务,使得这些机遇能够转化为产品和服务的实践,在经济和技术上可行,形成小而美的经营模式。

为此,传统金融业必须基于移动互联和大数据,以互联网理念重新定义金融业务、定位价值主张、分解成本结构、重构价值链、重新定义流程等。

八、 互联网保险面临八大创新

目前,互联网保险仍主要以互联网渠道创新为主。尽管保险网销平台纷纷建立,但其规模、影响力都远逊于金融业其他行业。保险企业如何利用大数据实现小而美的商业模式呢?

一是模式创新。移动互联和大数据将帮助创造全新的商业模式。基于大数法则的保险产品与社交网站有着天然的联系,但与P2P信贷火热相比,P2P保险难觅踪迹。原因包括:保险关系较借贷关系复杂;保险涉及线下作业较多,技术、资金门槛相对更高;互联网保险的刚性需求有待开发;法律依据缺乏。即便如此,仍出现了互联网合作保险的模式创新。如德国的一种P2P保险模式,就具有防止骗赔、不当行为以及减少销售费用、小额索赔和管理费用等优势。

二是营销创新。如果保险企业单一拳头产品能够抢占电商、垂直搜索、比价、直销超市、信息门户(新闻、专业知识、代理人超市等)等渠道,通过事件营销获得显著效果,就可能创建一种类似于余额宝的小而美的经营模式(所谓“小”,非指单纯的业务规模,而是包括管理规模、品牌数量等)。企业应该利用移动互联和大数据,根据客户兴趣图谱、推荐算法等实现精准营销;建立以品牌产品为中心的营销策略;提高营销成本管理的效率,提升营销绩效,改变渠道结构。

三是产品与服务创新。小而美,需要将核心价值主张做到极致。从产品形态上看,借助于互联网、多媒体、大数据技术,使得产品从客户角度看更简单、更易理解、更适应需求、更合“口味”;从产品和服务内容看,可以帮助保险企业真正成为一揽子风险管理服务方案供应商,拓展风险管理的内涵和外延;从费率厘定上看,可以借助于大数据,提高风险定价、营销成本定价的科学性;从系统角度看,可以整合供应链,建立基于核心保险业务的生态系统。以车险为例,可以基于移动互联平台,建立基于汽车消费的生态圈,提供包括车辆风险管理、保养维修使用的电商平台、使用交易资讯服务等。

四是流程创新。在单证管理、投保、理赔等方面,利用大数据极大提高业务操作效率、提升客户体验。例如,对客户数据、单证及其处理流程的优化,对自动核保规则的优化,对网页流程的优化,可以减少客户的输入数据量、提高单证录入、核保的效率,提高签单率。客户报案时,电话报案者不需要依据其提供保单号,就可依据投保时的声纹识别客户;手机APP拍照报案者,可根据识别车牌号识别客户,提供更为便捷的服务。

五是风险管理创新。根据客户或保险标的的信息,提供更好的风险管理服务。保险企业可以通过物联网更加实时、准确地获得客户的风险信息,如人的健康信息、驾驶行为信息和车辆、道路状态信息、承保设备的状态信息,为客户提供各类风险管理服务,实现风险减量管理。如通过移动设备或穿戴式设备腕带、眼镜等,监测到客户发生碰撞,主动呼出提供救援服务。也可根据客户地理位置提供灾害风险预警及防灾减灾信息。从保险公司内部的风险管理来看,可以通过大数据加强对业务风险的管理,提升反欺诈技术。譬如,通过对事故地点、事故车辆照片的数据挖掘,可以提取车险骗赔案件的特征,完善理赔流程和审核规则,不仅可以有效防范、减少风险,而且能够提高效率,改善低风险客户的理赔体验。

六是技术创新。数据挖掘(利用统计方法、信息技术进行聚类、分类、去重、模式识别、特征提取)、人工智能技术、自然语言理解(如分词技术),文本、图片、视频的识别技术,以及营销模型、风险模型的发展,都将为保险企业经营管理创新提供不尽的动力。

七是管理创新。为了应对移动互联和大数据时代的挑战,传统保险企业需要强化事业部制,完善人才、激励、资源配置、成本核算等机制。

八是监管创新。为了支持创新,需要监管更加灵活。譬如,允许传统上需要见面的交易行为通过视频等形式进行;允许跨区域业务;认可多样化单证形式等等。

正如余额宝的创新活动所体现的,其成功绝不仅仅在于渠道创新,而且还包含了产品、流程、技术、监管、营销等方面大量的创新活动。因此,保险创新模式,仅靠技术创新是不够的。 所有的颠覆式创新与迭代创新不同,不能简单依赖于单一要素的创新,而是需要系统化创新。可以预见的是,无论是传统保险企业还是新兴互联网企业,利用移动互联和大数据技术,采用集聚战略,专注于某一保险核心产品和细分客户市场,针对传统业务的不足,围绕其业务全流程,创新商业逻辑,将有希望诞生伟大的保险产品,实现保险经营的“小而美”。

via:数据观

来自新浪微数据

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