
利用数字化和大数据实现弯道超车
过去5年,中国在“互联网+”领域实现了跨越式发展,取得了世界领先的发展成就,典型案例如移动支付、电子商务等。这些领域的成就一方面基于“互联网+”产业政策的引导和市场化改革所释放的活力,另一方面也有赖于真实存在的巨大需求和中国的后发优势。移动支付的巨大需求部分来源于中国第二代以信用卡为基础的支付体系尚未完善,使用成本高,未完全覆盖中小商户,而欧美成熟的信用卡市场对于第三代移动支付也有需求,但不如中国的需求迫切。基于快递的电子商务需求部分来源于中国传统商业的发展局限,交通成本高,外出环境不理想等因素。借助于相对低的劳动力成本,中国得以在上述领域弯道超车。
中国保险业同样具备相似的市场发展状态和后发优势基础。中国保险业在传统承保数据、模型、技术累积方面与成熟市场存在差距,理赔服务中长期存在的诚信问题提高了整体赔付率和理赔管理成本,传统销售渠道相比于成熟市场手续费偏高,显著提高了总体保费水平。因此,在保险市场的竞争性环境中,中国保险公司对于数字化及其产生的大数据对销售、承保、理赔各个环节的降成本作用,存在巨大需求。
数字化(digitization or digital transformation)是利用现代信息技术将各类信息转化、存储为计算机可以读取、互联网可以传输的数据,从而改变商业模式的过程。当这些数据的规模、种类超出传统数据分析方法的处理分析能力时,即构成所谓大数据(big data),需要利用更高级的预测和行为分析方法来加以分析。随着信息转化、存储、运算、传输能力和速度的不断提高,成本逐渐降低,数字化和大数据为传统保险业带来变革的契机,也为中国保险业实现弯道超车提供机会。
中国保险业完成数字化转型具有后发优势。后发优势包括相对不成熟的传统承保技术,在高速增长保险业中尚未定型的保守承保文化,这使得中国保险公司对于数字化有更大的内在需求和相对小的内部阻力。移动支付和电子商务领域的成功经验,也促使中国保险公司以更为开放的姿态迎接数字化变革。此外,中国相对开放的隐私观念,也有助于保险公司收集、储存和处理信息,实现大数据的应用。
同时,中国保险业数字化也面临挑战。首先是为创新发展保驾护航的体制机制尚待完善,数字化变革需要更灵活的股权结构,更多元的投资和愿意承担风险的改革者。结合混合所有制改革,引入抗风险能力更强、有数字化技术背景的民营资本来完成数字化变革不失为有效途径。其次是大数据利用的技术人才挑战,既懂金融保险又能够操作大数据分析的人才极度缺乏,从而制约了大数据效益的充分发挥。第三是数据安全风险突出。数据安全风险是伴随着数字化变革而产生的新型风险,保险公司虽然是专业化的风险管理机构,但数据安全风险管理对于保险公司而言也是新鲜事物。在管理数据安全风险的过程中,既不能因为有风险或者有几个风险事故就减缓数字化变革,也不能放任数据安全风险发展,因为有效降低和分散这类风险对于成功的数字化变革尤为重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29