京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据让所有人成为“保民”
相比于其他行业,保险业承担的社会责任更为直接,要求也更高。如果保险业偏离了这个根本,混同于一般的投资机构,那么它的存在也就没有多大意义了。
阿里巴巴董事局主席马云日前在2016中国保险业发展年会的演讲中提出,要让保险回归保障的本质,保险的使命就是给人以安全感。马云为此发表了一句“名言”:“一个社会所有人都是股民是不正常的;一个社会所有人都是保民是健康的。”
马云的这番话看似浅显,其实触及了一个重要的命题,保险业的发展是为了什么?改革开放以来,中国的保险业获得了巨大的发展,无论是市场规模还是保险品种,都已可与发达国家争个高下。但是,就我国保险业的现状来看,也存在一些问题,老百姓)在罹患大病重病后因为医疗费用的压力而放弃治疗的事情时有发生,而接受医疗后导致家庭返贫的情况则更为普遍;一些保险公司投入的保险理财产品由于资金链断裂而导致投资者血本无归,引发区域性社会风波的事件也时有所闻。究其原因,这都是保险业在发展过程中出现了偏向,保险不再被视为为百姓提供基本保障的一个工具,而是成为人们以钱生钱的一种投资工具。
在市场经济社会里,对经济利益的追逐不仅合理,而且合法,保险公司作为一种市场主体,自然也有这方面的权利。但是,保险业不同于其他行业的一个最大特点是,它在投保人遭遇“天灾人祸”时可以及时地给予帮助,使其有能力克服困难,这也是保险业在社会上立足的根本。因此,相比于其他行业,保险业承担的社会责任更为直接,要求也更高。如果保险业偏离了这个根本,混同于一般的投资机构,那么它的存在也就没有多大意义了。马云所说的“一个社会所有人都是保民是健康的”,其意义就在这里。
一个社会上所有人都是“保民”,这就意味着,当社会上任何一个人在遭遇困难时,只要他曾经投保了相应的保险品种,就能够得到及时的帮助,这样的社会,就不会有人因看不起病而只能等死。但就目前的中国社会来说,离这样的目标显然还存在着一定的距离。在这次年会上,保监会主席项俊波一针见血地指出,部分保险公司已偏离了保险的轨道,企图把保险公司当成单一股东的融资平台,与中小股东和消费者对立。因此,保险业发展的下一步目标就是要让保险回归其作为安全保障的本质属性,为中国建立起一个人人具有安全感的社会环境。几百年来,保险业在全球范围内获得了巨大的发展,保险巨头们开发的保险品种已经上万,但保险业再发展,为社会上的每一个人、为企业、为社会提供基本保障仍然是其不可偏废、最为根本的目标。具体来说,保险公司要做的就是让每一个中国人都能够成为马云所说的“保民”,更具体地说,就是让每一个中国人在罹患大病重病后进医院的时候,不用为高昂的医疗费用担忧。
互联网技术的发展,为中国保险业的发展提供了重要的通道,也为实现让所有人成为“保民”这个目标提供了现实基础。未来几十年,云计算、大数据、人工智能会成为基本的公共服务,保险业必须看到这个前景,主动融入到这股不可逆转的大趋势之中,利用互联网的巨大功能拓展保险业的覆盖面。而未来的保险业发展中,谁能够在大数据的运用等方面领先一步,谁就能占据保险业的制高点。在这方面,蚂蚁金服在去年9月建立保险事业部后,在一年不到的时间里已经在整合阿里生态体系中的所有保险业务基础上,建立起了综合而开放的互联网保险平台。作为保险业发展重要的推进器,目前蚂蚁金服保险平台已经和78家保险机构展开深度合作,超过2000款保险产品可以触达3.3亿在互联网上的“保民”。
中国的市场经济建设正在向纵深推进,中国要在2020年全面建成小康社会。这一切都需要有一个强大的保险业“保驾护航”。保险业应该致力于让每一个中国人成为“保民”,为每一个“保民”建立起安全的屏障。保险业只有围绕这个目标展业竞争,才能抓住各种市场机遇,迎来整个行业巨大的发展空间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15