京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
保险业大数据运用何以“从0到1”
众所周知,保险业正处于科技推动变革的阶段,以互联网、移动社交网络、云计算和大数据为代表的数字化技术,正加速影响着保险业的日常运作。
“在所有的新技术中,大数据对保险行业的影响最具颠覆性。”波士顿咨询公司与中保协近日联合发布的《互联网+时代,大数据改良与改革中国保险业》指出,一方面,大数据分析将“改良”传统保险行业的日常运作,这种影响体现在价值链的方方面面,以风险评估与定价、交叉销售、客户流失管理、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解为重点;另一方面,大数据与互联网还将“颠覆”传统的保险业务边界与商业模式,如基于使用的保险(UBI)以及平台化的生态圈,并带来大量的跨界竞争与颠覆场景。
事实上,大数据对保险价值链的影响体现在方方面面,根据波士顿咨询的研究,最重要的“改良效应”发生在五个环节,即风险评估与定价、交叉销售、客户流失管理、理赔欺诈检测、理赔预防与缓解。
就风险评估与定价方面而言,在大数据时代,风险特征的描述被极大丰富,数据资源的获取也将越发便利。在车险领域,除获得车型数据、汽车零整比数据、二手车数据以外,险企还使用车载传感设备收集驾驶员行为风险,开发UBI车险;在寿险领域,险企利用可穿戴设备能够实时监控人体健康情况(运动量、睡眠、心跳等),弥补了生命表对于洞察细分群体的人体健康及生死概率的能力不足。
值得一提的是,对来自互联网和社交媒体的非结构化数据分析,有助于识别消费者潜在风险。如美国ZestFinance通过对贷款申请人超过1万条的互联网数据进行分析,为银行贷款、信用卡及保险提供高质量的担保评估,使得违约率比行业平均水平低60%左右。而中国平安相关负责人日前也透露,未来旗下的前海征信将会联手保险机构,帮助识别投保人的潜在风险,以进行精准定价、识别欺诈。
而对于最大化客户价值、促进业务协同的最重要手段,交叉销售也能在大数据时代被提质增效。鉴于只有细分与洞察客户,精确了解其关键需求,才能大幅提升交叉销售的准确率。波士顿咨询公司认为,险企需要建设分析型客户关系管理平台,以对客户数据进行统一管理并建立客户分析模型,发挥共享与集约优势,避免专业公司各自为战。而对于业务结构不均衡的集团,更适合由强势业务带动弱势业务发展,如果能够实现客户资源跨法律实体共享,至少可以挖掘10%~20%的潜在市场价值。
此外,借助大数据手段,险企还可以显著提升反欺诈的准确性和及时性。大数据模型可以自动识别出理赔中可能的欺诈模式、理赔人潜在的欺诈行为以及可能存在的欺诈网络。同时,要确保数据资源,数据越完整、越多样,则越有可能通过复杂的算法与分析识别可能的欺诈行为,其中必要的数据包括理赔历史记录、保单信息、其他保险公司数据、医疗保险数据、事故统计数据、征信记录、犯罪记录、社交网络数据等。
值得注意的是,虽然险企都非常看重对大数据的应用,但是正如中国平安董事长马明哲近日在该公司半年报沟通会上所言,“不是人人都有大数据,99%的公司包括互联网企业拥有的只是信息,还不能说是大数据”。
马明哲坦言,要在互联网上判断一个人的全貌,必须掌握其3600种不同因子的数据,尽管中国平安有20多家金融公司,拥有超过7亿用户的多维度信息和数据,包含几百个因子,但也是冰山一角而已。所谓大数据,必须有足够大的量和频率,要有多样性,用户的消费数据、社交数据、日常行为数据等,并且能够智能互联、动态分析,否则只是局部的资料而已。
在波士顿咨询调研的险企中,63%的车险公司已开展车联网应用,16%已开展平台生态圈实践。波士顿咨询指出,相比欧美市场,在中国推广UBI车险似乎“有些尴尬”,考虑到国内车险整体盈利堪忧,若以更优惠的价值作为切入点,很可能造成更大程度上的行业亏损。除非险企能够利用车联网更好地选择风险、识别理赔欺诈并提供增值服务,追求在综合成本率和客户满意度方面的质量提升。
而对于目前穿戴式设备在健康险中的应用,目前国内险企普遍采取观望态度,虽然认为可穿戴设备未来发展潜力巨大,但法律风险及伦理风险巨大,亟须相关法律法规进一步完善,因此相比人体健康数据,险企更希望获得来自医疗、体检机构的电子病例,用于理赔关联和产品定价。
不过,当前险企一致看好垂直平台生态圈,认为互联网时代险企势必与各行各业开展多项合作、提供一揽子服务,共同构建数字化保险的平台生态圈。对此,波士顿咨询公司建议,目前生态圈建设难度较大、周期较长,涉及商业模式改良及资源整合等众多难题,尚需险企勇于投入、耐心求索。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
先回答:下半年能考的证书,大致分四类 2026年下半年仍有报名或考试安排的证书,主要集中在四个方向:财会金融类(如注册会计师 ...
2026-10-27毕业后该考什么证书,答案不是一张热门榜单,而是一个顺序问题:先确定你要投的岗位方向,再判断哪些证书现在就能报、哪些要等工 ...
2026-10-2734岁考证,和二十多岁刚毕业时不是同一道题。这个年龄找工作,招聘方通常已经默认你有十年上下的工作积累,会拿“经验能不能直接 ...
2026-10-27咨询岗位最该优先掌握的不是某个工具,而是四类能串起项目全流程的能力:问题定义与结构化拆解、指标与对比分析、数据获取与清洗 ...
2026-10-27多数咨询岗位需要一定程度的数据分析能力,但“需要”不等于“必须会写代码或建模型”。咨询顾问至少要能看懂客户给的数据、把业 ...
2026-10-27咨询岗位的分析能力,不是“会套框架”或“PPT写得漂亮”,而是一条从问题到结论的能力链:问题拆解—假设验证—信息获取—数据 ...
2026-10-27需要,而且它不是“加分项”,是日常工作的基本工具。直播运营每天要面对选品排期、流量承接、转化复盘和投流决策,这些任务的结 ...
2026-10-27证券分析师的培训需求,最好从“最终要交什么”往回推。日常输出大致四类:行业跟踪报告、财报拆解与盈利预测、估值模型、路演与 ...
2026-10-27先给答案:一张四层知识地图 如果只用一句话回答“证券分析师最重要的知识是什么”,答案是:以财务分析和估值建模为硬核,以行 ...
2026-10-27市场策划不是“会写文案、能办活动”这么简单。招聘方真正考察的,是你能否围绕一个业务目标,完成从调研、人群判断、创意主题、 ...
2026-10-27市场运营想靠学习推动职业发展,容易掉进两个坑:一是把课程清单当能力清单,学完不知道用在哪;二是只补营销方法,遇到渠道效果 ...
2026-10-27产品运营做久了,很容易陷入一种忙碌:活动一场接一场,功能推了一版又一版,日报周报天天写,但说不清自己到底积累了什么。想提 ...
2026-10-27运营岗的“快速提升”,不是把Excel、SQL、Python挨个学一遍,而是先补上能立刻改变工作产出的能力。判断标准很直接:同样一场活 ...
2026-10-27优秀市场专员的能力不是单点技能堆出来的,而是“用户洞察—内容与活动策划—渠道获客—数据复盘”四块形成闭环。想快速上手,正 ...
2026-10-27运营专员的“通用知识”,不是一份越长越好的工具清单,而是能支撑日常任务判断的一套底盘。不同细分方向差异很大:用户运营更关 ...
2026-10-27运营专员最常见的困境不是不忙,而是忙完之后说不清效果:活动做了、内容发了、社群拉了人,汇报时却只有“曝光多少、入群多少” ...
2026-10-27运营经理提升职业知识,靠的不是多报几门课,而是先有一张自己的“知识地图”,再按当前岗位最卡壳的环节排顺序。比较实用的做法 ...
2026-10-27运营岗位的能力素质提升,核心不是把工具学一遍,而是围绕“目标拆解—用户洞察—执行落地—数据复盘”四层能力逐层补齐。工具是 ...
2026-10-27运营岗位的能力提升,最容易走成两条弯路:一是把“提升”等同于学工具,Excel、SQL、Python挨个报班,回到工作里还是凭经验拍脑 ...
2026-10-27运营岗最容易陷入的学习误区,是把“提升”等同于收藏平台玩法、追热点模板、背活动话术。这些内容有用,但迁移性差:换个行业、 ...
2026-10-27