
互联网时代 大数据、人工智能“搅局”保险业
“现在的保险理赔效率太高了,一定要给高科技点个赞。”不久前,林先生的爱车出了车祸,从他拨打理赔电话到最后定损,只花了不到半个小时。“一个小伙子十多分钟就赶到现场,拍了几张照片上传到他们的系统之后,很快系统就生成了理赔结果,非常智能化。”
林先生的经历已然不是个案。除了他投保的平安保险之外,包括中国人寿、中国人财保险、泰康在线、太平洋保险、新华保险等在内的多家老牌保险企业都已将人工智能、大数据等互联网时代的新“利器”引入到核保、客服等诸多环节,连带着整个行业从销售渠道、产品设计、价格体系到服务、体验都悄然改变。
而自带互联网基因的新玩家也正在以“搅局者”的姿态涌入保险行业,迫使这个原本相对封闭的市场腾挪出更大的空间、创造出新的法则。
渠道
变
之
互联网企业与传统险企
对手还是队友?
四年前,保险界“老大哥”平安曾预言“平安未来对手是BAT”,当时其余的保险巨头都觉得很无厘头。如今预言成真,阿里、腾讯等互联网巨头终于杀进保险业,从幕后走向台前。
不久之前,众安保险联合蚂蚁金服,为支付宝用户定制了一款名为“好医保”的医疗险,专门针对医保无法报销的医疗费用进行理赔。看病不仅能报销更多,买了这款产品的消费者还能享受医药费垫付、现场陪同、帮助协调床位以及专家、中医调理咨询等一系列增值服务。
无独有偶,另一互联网巨头腾讯也在此前低调发布了其面向微信用户的首款保险产品——微医保,悄然登陆微信平台的保险平台“微保”更是号称要做“保险产品的精品店”。
“2016年保监会针对理财险的限令颁布后,保险公司不得不把注意力转向互联网健康险,积极进行新产品的尝试,这也给了大的互联网平台更多机会。”太平人寿浙江分公司教育培训部经理史晓琦这样解释互联网巨头们的“不约而同”。
虽然与传统保险企业相比,以阿里和腾讯为代表的互联网平台在保险领域都是主打“科技+平台”,但玩法与模式却并不相同。有业内人士比较:对于以科技和大数据见长的阿里而言,它的玩法更像是“带着”保险公司进入“增量市场”,比如蚂蚁金服推出的车险分,一口气就囊括了九大保险公司。而以社交见长的腾讯,则更专注于用互联网的“连接”功能来提供用户服务,目标瞄准的是“存量人群”。无论“增量”还是“存量”,主动拥抱互联网这个新兴渠道却已然成为了传统保险企业当下必然的选择。
产品
变
之
巨头入场,“捧”出保险“爆款”
互联网巨头们的入场当然不仅仅意味着保险渠道的拓展,更掀起了一场对传统权威的解构与重塑,比如原本针对高净值人群的高端医疗保险由此开始“走下神坛”。
“医保之外的医疗保险需求一直存在,这个群体也很大,但过去却只被囊括在高端医疗险中。我们觉得如果只对准高净值人群,市场的天花板就很低了,基于这种需求我们推出了低门槛的医疗保险产品,让消费者可以以很低的价格买到更优质的保险服务。”蚂蚁金服保险平台产品总监梁越平说。
他以“好医保”举例:这款保额高达600万元的产品,最低的保费只要88元,投保人可以报销自费1万元以上的所有住院费和特殊门诊,不限疾病种类、用药和治疗方式,住院费也不设住院期限。简单说,哪怕医疗费再贵,投保人也最多只需要花1万元。
而事实上,随着这种需求的不断被挖掘、满足,不同形式的互联网健康险正在成为一个个保险行业的“爆款”。据中国保险业协会披露的数据显示,今年以来互联网渠道的健康险保费呈爆发式增长态势,仅上半年就实现规模保费29.1亿元,增幅102%。
一位从业6年的互联网保险人员也坦言,现在中国互联网第一批网络常驻民的保险意识正在迅速觉醒,目前互联网健康险的渗透率不足5%,未来三年渗透率的增长绝不止3-5倍。
互联网健康险之外,越来越多的新产品也正在成为市场上的“新宠”:支付宝消费送重疾险,刚推出不到一月就俘获1300万用户;腾讯推出智慧车险,多家保险公司全流程通用……
服务
变
之
人工智能带来更快速、聪明的保险体验
“以前车子出险费时又费力,现在半个小时不到全都能搞定了。”令车主林先生赞不绝口的这个变化其实得益于平安保险的理赔中心有了一个更聪明的“大脑”。作为国内较早应用人工智能技术的保险企业,平安现在已经建立了覆盖所有乘用车型的亿级理赔图片数据库,并且把多年来的理赔经验转化成了算法模型,工作人员只需一键上传客户理赔车辆照片,就能自动生成维修定价,效率大大提升。
有了大数据、人工智能的帮助,速度到底能快多少?蚂蚁金服的团队就曾经做过测试:一方是企业开发的定损软件“定损宝”,另一方是6位有多年行业经验的定损员,通过从100个定损案子中随机抽出12件的方式来比拼双方速度和准确率。结果显示,软件的总体效率是人工的67倍,平均准确率达到98%以上,相当于10年以上的老行家。
“现在车险量这么大,定损核定赔偿经常存在‘发生随机、定损随意、用户等待、骗保高发’等特征,很容易引发客户不满、投诉,通过人工智能的引入这个问题就能极大缓解。”梁越平表示。
中国人保财险杭州分公司专家兼信息技术部、市场企划部总经理胡岱磊也表示,除了车险,近几年来人工智能技术在保险业的运用越来越多,尤其是在专业性较强的核保、理赔、客服等业务,主要原因是它使不少环节的工作更自动、更高效,较成熟的技术积累还能让原本繁琐的流程变得更加简单化。
对于常常因服务而饱受诟病的保险公司来说,高效、简化往往就意味着更好的服务体验,进而赢得更多的用户和市场。“我们借助人工智能等技术,开通了智能客服机器人,为用户提供7天每天24小时服务,为人工客服分流了84.8%的工作量,减少了客户等待时间,客户满意度提升很明显。”对于新技术带来的强劲动力,保险“新秀”众安保险显得颇有心得。
结语
新时代下,任何行业都经历着被打破、被重塑、再出发,保险业当然也不例外。
如今的保险业正在与人工智能、消费金融、流量互换等新兴产业不断融合,提升服务效率和用户体验的同时,也逐步解决着传统保险信息不对称、产业统筹能力不强、保险效率不高、服务水准参差不齐等问题。
以阿里、腾讯为代表的互联网巨头进入保险行业,无论对于“原住民”还是“后来者”而言,都是挑战与机遇并存,但最终却是殊途同归,以不同的角度、方式趋向于品牌、渠道和数据的开放和共享,趋向于普惠金融,趋向于更美好的形态。
被颠覆并不可怕,至少对于普罗大众而言,我们欢迎保险业这种种颠覆,甚至越彻底越好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16