
大数据助力保险创新 航空延误险晚点也能买
保险产品又出了新花样。12月24日,蚂蚁金服推出航空延误险“晚点乐”。按预测起飞时间计算,每晚1分钟赔2元,赔付上限为120元。与传统航空延误险不同的是,“晚点乐”将大数据综合运用到了产品开发和设计中,最大的卖点在于,即使航班已经晚点,乘客仍可投保。
《每日经济新闻》记者注意到,随着互联网保险行业的不断发展,互联网大数据越来越受到各方重视,利用其实现精准定位、产品营销和客户管理等业务操作似乎已成为一种趋势。
对此,有业内人士指出,大数据丰富了保险产品的场景,并提升了传统环节的效率,在与互联网的结合中,大数据将继续深入互联网保险的设计、运营过程当中,解决用户痛点。
大数据定位用户需求
近期,互联网领域涌现了数款运用大数据技术的保险产品。比如,蚂蚁金服新上线的航空延误险产品“晚点乐”。同时,大数据也给传统保险企业提供了新的发展思路,已经渗透到险企产品的开发、设计等环节。
“互联网技术不仅能够获取大量的数据,而且数据维度也更加丰富,实时性更强,准确度更高。”蚂蚁金服副总裁、蚂蚁金服保险事业部总经理尹铭介绍道,互联网技术能够帮助保险精算更“聪明”地定价,从而推出更多用户能够承受,保险公司能够盈利的保险产品。
业内分析人士表示,在大数据背景下,通过对用户网络消费的数额、职业、学历、搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等数据的分析,可在保险产品销售中实现需求定向、偏好定向,真正做到精准化、个性化营销。
中国互联网金融青年会秘书长高震东在接受《每日经济新闻》记者采访时表示,大数据对保险产品的改变是比较大的,通过大数据能够将若干不相关的场景结合在一起,并在某个场景上面形成一个闭环,从而得到更确切的用户数据和需求。
两方面改变互联网保险
数据显示,2014年互联网保险保费收入858.9亿元,占总保费收入的比例达到4.2%,同比增长195%。
对此,曲速资本研究报告指出,随着互联网保险渗透率的提高,互联网对保险产品设计的影响将进一步加深。另外,有业内人士表示,大数据已经成为当下开发、设计互联网保险产品必不可少的一个环节,未来大数据将运用到更广泛的领域,帮助险企开发新险种。
在高震东看来,大数据将从两个方面给互联网保险带来改变。第一,保险开发的场景将更加多元化,大数据会跳出固定的单一化场景,让保险产品的场景更细致化、需求更多元化;第二,大数据将提高保险运营效率。
尹铭则指出,个人保险将深度互联网化,这也会是保险业的一个趋势。通过互联网,保险企业能直接地找到用户,提供简单、便捷、贴心的服务,而这些都离不开大数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29