中国平安中报发布：隐藏在数据之下的保险科技三大趋势

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本文不代表任何公司立场，仅为个人观点。

这两天腾讯和平安相继发布了半年报，都是很不错的成绩。

平安直接砍下了976.76亿元的归母净利润，保险科技的发展也是蛮不错的，直接砍下了384.31亿元总收入。

其实在我眼中来看，平安的体量和对科技的投入，其实不少于一些互联网公司。

尤其是对于保险这门生意来说，保险科技是很火爆的一个B端场景，也有很多待解决的课题。

作为一名保险科技产品经理，我想借着这个势头，聊聊我对保险科技的理解。

三五年后再回头看这篇文章，也许会有一语成箴的感觉。

01

关于保险行业你应该知道的

这篇文章讲一些本职工作相关的干货，如果大家喜欢看的话，会继续深入写下去。

今天想聊的话题是保险科技。保险科技我个人的定义是，赋能保险产品、销售、理赔、服务等业务的科技和技术。

说到保险这个点，可能大家都会嗤之以鼻。据我不完全统计：不知道保险是怎么回事的，或者对保险有偏见的人群，要占到80%以上。尤其是未步入社会的学生、年轻人，对于保险更是知之甚少。

所以为了对齐口径和认知，我大概描述一下保险行业和保险科技。

对于人身保险来说，无外乎四种：重疾、意外、医疗、寿险。

重疾的话顾名思义，主要是当患癌症等重病时候赔付，个别还有轻症保障，但有诸多限制。

意外的话，保额基本都很高，因为出险的概率也很小，比如火车意外险之类的。

医疗的话，主要是实报实销，但报销范围看具体支持哪些，报销比例如何。医疗险可以作为社保的补充。

寿险的话，主要是和生命结束相关，一般选择条款少、价格便宜的。

比如平安福这款产品，其主险是寿险，重疾险、意外险、医疗险都是附加险。

以上的内容都是针对保险产品来说的，而保险产品知识保险行业内最基础的一环。

有保险产品之后，你得销售吧，那就需要渠道，具体有网销渠道各种APP，也有电话销售打给你让你续保，也有代理人来给你讲解等等。

销售完之后，还需要给你好的服务，否则你心情不好、身体不好，保险公司就要赔给你钱了呀。所以保险公司特别希望客户健健康康幸福快乐的。

如果你缺钱了，保险公司还可以提供保单贷款等服务，这块属于金融借贷相关的东西。如果你的保单涉及到变更等，还需要保全服务。

最后如果不幸理赔的的话，还需要核保核赔来确认到底怎么赔，赔多少，直到你拿到真金白银。

单这么流水账说下来，你可以发现保险行业真的是个蛮复杂的链条，中间有各种审核、风控、监管的要求，业务比较庞大。单就保险产品来说，研发一款产品就需要企划、产品、精算、市场等多个部门的参与，相当复杂庞大。

02

我个人的行业视角

就我个人来说，我从事的是渠道的工作。

也就是说，一个保险产品出来之后，一个渠道有一系列强大的部门来推动它的销售。比如有负责广告合作的，有负责给代理人讲产品的，有负责做系统的。

通常一个渠道的科技，主要是两部分：交易侧和管理侧。

交易侧顾名思义，就是从制作建议书到销售支付、核保完成的全流程，要保障这个流程，可是需要很强大的后台数据库和运维支撑。

对于保险业内支付来说，跟日常消费支付又不太一样，保险行业很少走微信支付，往往都是银行卡代扣等，而且整体金额非常之大，动不动一天就几个亿的保费，所以一旦系统出现问题，损失相当大，开掉几个业务线都不解决问题。

管理侧也很好理解，拿代理人渠道来说，你要负责他们从新手，到走出新手村，成长为优秀的理财规划师，甚至带团队完成创业的全程系统支持。

比如入司系统来说，可以当成一套复杂的工单管理系统。一个代理人能达到入司要求，是需要很多证件和培训的储备的，那么围绕他们的操作比如打卡、刷脸等就需要一系列产品支持，同时还要做好权限体系，把他的入司进展、问题同步给他的上级。同时每个分公司都是有他们自己的差异性和个性化要求的，所以整体也是非常繁杂的一个产品。

很荣幸我个人在以上各个方面都从事过产品工作，积累了很多问题处理的经验。

比如不同于其它C端产品，B端内部产品设计的时候，一定要预留足够的问题反馈渠道，否则一旦出现一个文案的歧义或者一个产品逻辑不清晰，产品经理的电话就被打爆了。对代理人群体来说，任何触动他们利益的行为，都是不可理解的。

这块有太多东西，我会一一总结，逐步会分享出来，最后写本书也说不定。

但今天我想聊的主要是我看到的一些趋势，分享一下我的思路和视角，看看有没有破局的点，也和大家交流一下行业的发展。

03

保险科技三大趋势

第一大趋势：代理人渠道的差异性，如何从产品的角度上做到充分赋能？

目前业内的情况是，有的公司在打人海战术，动不动就十万百万人力来铺开代理人队伍，充分利用线下人脉关系来拓展销售。也有的公司是精英化，代理人队伍素质极高，清北985不说，还有硕士起步的，团队的人均收益也在年薪百万级别。

对于这两种战略来说，从公司的角度来说，说不好哪个好，哪个不好。

但对于客户和代理人行业发展来说，肯定是希望代理人更加高素质、高水平、可信任的。

如果一个代理人大妈虽然看起来和蔼可亲，但连保险条款都念不下来，相信客户也不会购买的。

靠人情卖保险的时代已经逐步过去了，增量的客户绝对是需要高素质代理人完成销售和服务的硬骨头。只有优质代理人才能充分挖掘客户的保险需求，让客户、公司和自身完成三者共赢。

那么代理人渠道的差异性就体现出来了：

对于一个二三线的城市来说，团队的代理人的水平上不去，急需公司给相关的培训和帮助，并且放宽政策来完成业务的增长。

但对于一个一线城市来说，低素质的代理人是不被接受的，通过公司渠道或建议招来的代理人根本就不是高素质团队所需的。

也就是说，公司如果划齐统一标准，势必对于某些分公司是拦路虎，而对于某些公司是形同虚设。所以公司的统一标准到底该如何划定？或者该如何分群经营代理人，能够帮助他们招到他们想要的人？

个人经验来讲，产品侧的创新主要依赖于业务侧规则的支持。传统保险公司的架构都是自上而下运作的，也就是说主要是靠强压式的管理模式来优胜劣汰，沉淀优质代理人。

但目前代理人水平发展后，对于优质代理人的服务和针对性支持还没有很好地差异化发展起来。这里的难点主要是代理人能力模型的建立困难。

从我们自身经验都可以发现，哪怕是产品经理来说，你也很难说跟专业和学校有什么相关性，恐怕跟游戏段位的相关性都要更大些。而且保险如此低频的行业，代理人在销售之前的大量动作又是线下动作，数据的收集方面更加是难点。

合理、合规获取数据并以互联网的用户分群、分层思维来精细化运营代理人，一定是保险科技的一大课题。

第二大趋势：销售模型如何抽象？

上文讲到，很多代理人售前动作，都是线下动作。

也就是说，代理人怎么跟客户介绍的保险，怎么让客户签的字，对于销售是最最宝贵的一环，但我们恰恰是很难把控的。

第一点就是上文提到的，数据不好收集，涉及隐私，且没有好的收集方式。

第二点就是销售场景瞬息万变，太复杂了。

举个例子来讲，一个保单的成交，肯定是需求和供给相匹配，且成本和收益可接受。但中间有夹杂了很多感性的成分，比如信任感，就可以弥补代理人的能力不足，给客户对这份保单购买所获得的收益加码。

所以我个人而言，认为代理人的销售能力主要分为两部分：

1. 理性层面：保险需求分析和营销技巧

2. 感性层面：人情世故、信任感和关系拉近

理性层面比较好讲，目前智能保顾也做的如火如荼，大部分都可以通过问答树的形式来发现客户的保险缺口、保险需求，经过和产品的匹配，给出完整的销售方案。

但这里面的问题就在于，这是标准情况下的销售情况，还有其它很多非标准状态下的销售情况。

比如你跟客户销售保险时，可能能得到一个方案，但客户在过程中说“我哥哥是搞风险投资的”，那你有可能又发现了一个销售线索，你可能面临的就是一个组合营销，如何让他们一家人和你的利益达到最大。

而目前的智能保顾还不具备这样的复杂情况处理能力，还是流于表面且正在路上。

感性层面就更加难以突破了。

按道理来说，你最后购买保险的那个代理人，大概率不是一个完全的生人。他要么是你的朋友、亲戚，或者是你朋友的朋友。

这种关系链条和转介绍的建立，就需要饱满的个人形象。

你肯定希望一个每天有着高品位健康生活，高学历丰满形象，且热爱家庭热爱孩子的人为你服务，而目前大部分代理人不是每天岁月静好就是把朋友圈塞满保险营销文章，这简直是在求客户拉黑自己。

所以目前来说，我们提升保险代理人能力，不单单是提升他的营销能力。

提升他的情商和为人处事同样重要。

这也是为什么很多公司选择走精英化路线，因为为人处事这种强依赖于你20几年的积累和成长，靠后天培养的话很困难，所以很多公司宁愿一开始就花大价钱来找到可塑之才。

所以销售模型的抽象，才是提升代理人业绩并发展保险行业的关键。

第三大趋势：AI如何和保险结合？

继续沿着上文来说。

AI技术在这几年的运作中，我们可以发现它更加适合处理大量重复的工作。

这就需要高频且固化的场景，或者低频场景通过众包等手段来丰富数据。

而代理人渠道高频吗？其实不够高频，哪怕是千万级别的代理人，单就保险销售这个动作来说，确实不够高频，且不够重复。

那我们往上游倒推，销售不行，售前准备可不可以？

讲道理的话，售前准备其实蛮高频的，因为代理人每天的工作都在围绕售前准备进行，无数次的拜访和练习，都为了成交那一刻。但售前准备同样差异化太大，很难抽象。

那再往上走，找找制式化的东西，比如保险知识、保险条款的问答行不行？

这块其实比较贴近于AI的能力，它数据足够庞大，一个新手代理人到成熟代理人，一定需要经过千万个为什么，并学习无数个知识，而这些知识AI是可以做到的。

比如你经常在百度搜索，什么是寿险。那么对于AI来说你就是一个保险初学者，就可以给你推送一些精品化的初级文章，让你比别人更快升级成熟，同时也根据你下一步的反馈来不断优化这些推送。

这是一个看似合理的AI的逻辑。

但目前的问题是，大部分保险公司没有平台，用户数据模型不够丰富。而大部分互联网公司又没有渠道，攻不破壁垒，打不进去保险行业。

同时，也有很大的合规风险。

比如你做一个销售场景演练工具，把客户的100万种个异议收集到系统里，再给代理人去异议处理，最后机器学习完成打分和优化话术。

你需要警惕的是是否会出现不合规的话术，并且这些话术的价值在哪里。

头部代理人肯定是不需要这种工具的，而长尾代理人又无法产出优质话术，同时如果你收集了一堆诱骗客户的脏数据，又该如何规避合规风险或对用户处罚？

这里又涉及到科技和业务规则的博弈，如果没有共赢的举措，很难推动业务规则改革。

所以在这里AI能否颠覆保险行业，我只能打一个问号。但可以确认的是，保险行业有很多场景需要AI的赋能，这需要业务人才和AI人才的合力挖掘。

04

一个小结

上文只是三个问题，如果我坐下来一个下午静静思考，我可以梳理出来三十个问题。

但我觉得重要的不是问题的数量，而是你做一个行业产品的思路和分析模式，这就是你的积累。

比如刘飞会去分享一些网约车行业的见闻，让你知道司机也有很多无奈和困境。

所以我也会更多写一些自己所在行业的东西，我相信能给你们带来更新的思路和更多的思考。

在这个产品经理走向垂类和深耕的年代，列位恐怕已经看惯了产品通识和方法论，所以这样有一定深度、垂直度又循序渐进的内容一定是有价值的。

以上就是我对现阶段保险科技的一些思考，准确地说是在渠道领域。基本已经讲清楚了这个行当的方向和困境，后续也会有更深层次的总结和探讨。

可以预见的是，近几年保险科技将会飞速发展，在突破了以上的瓶颈后，会触及颠覆行业的态势，也许五年也许十年，未来已来。

以上，感谢阅读，希望能够帮到你们。