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大数据时代下保险业的转变和机遇

互联网保险 张涛 · 零壹作者专栏 2022-09-30 阅读:13055

关键词:大数据保险业数字化保险业务创新

利用大数据模式在海量数据中提取有用信息,使得保险定价更加准确。

作者:张涛   来源:零壹作者专栏

保险的基础是大数定律,所以保险业和数据密切相关。大数据不仅改变了数据技术本身,也改变了整个社会的数据环境,从而改变了人们的生产和生活方式。就保险业而言,大数据不仅改变了数据的数量、质量、维度等技术指标,也改变了精算的理论基础,进而改变了保险业务的基础环境,给保险行业带来了根本性、颠覆性的变化。因此,保险业需要审时度势,与时俱进,用大数据时代的眼光和思维重新审视保险的业务逻辑,实现基于新技术创新应用的业务模式创新。
 
一、大数据对保险数据的变化和影响
 
(一)预测和精算创新。保险管理的重要基础是利用精算技术预测相应的承保风险,进而对保险产品进行定价。但从传统的角度来看,精算更多的是利用保险行业的数据,甚至仅仅是在保险公司。但在现如今的大数据时代,大数据将为预测数据带来根本性的变革,颠覆传统精算理论和技术,推动保险商业模式的革命性、突破性创新。通过利用大数据模式,将海量数据中提取有用信息,保证更加客观和直观性,使得保险定价更加准确。
 
(二)数据采集的发展。从传统的统计学和计量经济学的角度来看,精算研究的基础通常是利用一定数量的样本,这类样本的获取通过一定的抽样模式和技术来实现。无论在理论、技术还是实践中,都是希望样本具有代表性,能够更好的反映被调查人群的特征。但实际情况却不尽如人意。受到科技和操作上的影响,有时候采集的样本不够多是不允许的。但很多大数据不需要经过传统的调查方式,使得获取全量数据成为可能。因此,精算将进入全数据时代,这将从根本上改变精算的理论和技术。
 
(三)数据测算的变革。精算数据更多的是基于行业。其中包括两种:一种是基于承保风险数据,另一种是基于理赔损失数据。通过对这些数据的分析,建立风险保费数据库,以此进行保险产品的定价。然而,当全面审视风险个体时不难发现,这些行业内部的数据不足以量化风险。即使是相同性别、年龄、职业的客户,行为习惯也有较大差异。而外部数据,将会丰富风险表征的维度。从发展的角度来看,未来保险行业内部数据的比重会越来越小,而外部数据将发挥越来越重要的作用。
 
(四)大数据的价值。在大数据时代之前,人们很难获得实时数据,精算大多基于历史数据的统计分析。从实际情况来看,这些历史数据的实际效果较差,不足以满足预测和定价的需求。但是在大数据时代,人们可以获取实时数据,监控与保险业务相关的实时数据,例如传染病、天气状况、人口和车流量等。可以进行更准确的预测和定价。同时,也可以有针对性地开发相关的保险产品。
 
(五)从数据数量、质量到维度。样本量是统计学的重要基础,人们通常希望获得尽可能多的数据,并把数据质量的管理放在突出的位置。但是在大数据时代,数字化成为社会趋势,可以极大丰富数据维度改变统计分析和精算基础。在过去,人们需要搜集更多的历史数据,并对这些数据进行加工和分析,用来研究其发展规律,判断未来趋势。但大数据为统计分析和精算提供了另一种视角,可以通过更丰富的维度更好地刻画研究对象。
 
二、大数据给保险行业带来的机遇和挑战
 
(一)保险价值主张的创新。随着大数据时代的到来,获取和分析保险全量、大规模、多样、实时、潜在的数据成为可能,这为保险产品和服务的创新带来了新的机遇和更加开阔的空间,保险价值也将发生根本性变化。保险将全面渗透到客户的日常风险管理之中。未来核保只是保险的前端和客户接触的接口,真正的核心价值体现在后端的专业化风险解决方案上。而大数据驱动的产品和服务的延伸和跨界,通过安装车载终端设备和人们使用可穿戴设备,使得在传统车险客户信息的基础上,获取车辆行驶信息、驾驶行为信息、生活习惯等大量大数据。通过大数据分析,保险公司可以为客户提供按里程和时间定价的保险产品,按驾驶行为定价的保险产品,帮助投保人改善驾驶习惯,实现从等风险管理向减量化管理服务的转变。保险公司成为客户的全面风险管理合作伙伴,可以通过提供灾害数据分析咨询服务收取费用。
 
(二)大数据实现产品和服务的个性化。在传统保险业务中,保险产品营销和推广的重点是大范围的客户,利用大数据可获得特定客户的详细数据。通过多方渠道收集海量消费者行为数据,分析人们的行为模式、思维习惯、情绪,洞察消费者行为,提供个性化定制服务,进行精准分析。
 
(三)提高风险度量的精准度。通过大数据保险公司可以获取大量的客户相关数据,支持精细化的客户风险计量。通过消费者在各种平台相关生活的信用记录,找出不同客户的风险特征,从而制定差异化的产品和服务策略。比如车险客户,未来可以根据客户每天行驶里程、驾驶行为信息、交管局违章信息,每天发送当天实际应收保费给客户。对于寿险客户来说,未来在更加多维的生命表基础上,可能会引入客户的日常健康状况、饮食状况、运动状况,实现更加精准的风险评估和定价。
 
(四)借助大数据,实现优化整合。保险业在长期的业务过程中,积累了大量有价值的核保和理赔数据。车险部门积累了大量的车辆损失数据、维修费用数据、零部件损失和更换数据等。卫生部门积累了大量的健康数据、疾病治疗数据、医疗费用数据等。借助大数据的积累、整合和分析,保险公司可以与汽车维修、零配件供应、医院、药品生产企业等机构建立更紧密的合作,延伸保险的服务边界。一方面可以降低保险运营成本,增加利润;另一方面,可以为客户提供更便捷的“一站式”服务,提升客户体验。
 
(五)创造更多新商机。大数据时代,数据将成为企业非常重要的资产。由于保险公司的独特优势,掌握了大量的核保、理赔等业务数据。对这些数据进行分析、深度挖掘和应用后,就会衍生出很多商机。比如可以建立二手车交易中介市场,对投保的机动车进行担保;可以搭建资源和服务的团购平台,销售医疗卫生服务、防灾防损服务、汽车维修服务等。
 
(六)发掘大量需求。以互联网为代表的新商业模式的快速发展,聚合了大量的互联网应用、客户和商家,形成了一个大的生态系统。各种主体的行为都会产生各种风险,由此衍生出巨大的风险保障需求,如网上财产损失保险、信用保险、责任保险以及涉及网上交易的保险产品等。通过大数据分析技术,保险公司可以快速发现保险需求,设计开发有针对性的产品和服务,创造和引导客户需求。
 
随着时代的不断发展,大数据已成为国家战略计划。大数据重新塑造了大部分企业的结构和形态,带动了国家整体竞争力发展,具有较大潜力。通过大数据理论、方法、技术的融合,对于大数据领域的建设和企业的发展具有重要意义。
 


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