京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
保险业应在大数据应用上寻求突破
以大数据和云计算为代表的新技术正在融入并深刻影响着人们的生产生活,而且已经成为当前引领金融业变革的关键因素。大数据的价值体现在应用,而目前全球不同行业对于大数据的应用并不均衡,且呈现出诸多特点。
一是知易行难,理念快于应用。大数据常识被广泛传播,数据价值深入人心,但如何具体操作实施,并未形成清晰可行的思路和模式。二是星星之火,还未形成燎原之势。当前,大数据应用的成功案例主要集中于互联网行业,金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域虽然也在积极尝试,但还没有明显成效。三是数据封闭,数据开放共享有待加强。大数据的理想目标是能够汇聚内外部数据形成综合分析的全局视野,但实际上,现有应用仍然以机构内部数据为主。由于法律和数据交易机制不健全,数据交易平台和数据源拥有者在对外开放和交易数据上仍持谨慎态度。四是创新不足,突破性创新应用尚不多见。大数据应用多集中于市场营销领域,如改善客户服务、流程优化、精准营销和削减成本等,而在新产品、新服务、新商业模式等方面的突破性创新应用不多。
从保险业与大数据的渊源来看,其发展史本就是一部数据应用沿革的历史。在大数据时代,保险业拥有的数据类型从结构化扩展到非结构化,从交易数据扩展到行为数据,从内部数据扩展到外部数据,从定量数据扩展到定性数据,每一步发展都使保险业的数据基础更加夯实。
从不同行业应用大数据的水平来看,保险业走在前列。不过,与金融同业相比,保险业应用大数据水平落后于银行、证券,后者的行业数据信息共享平台建设较早,为大数据应用奠定了基础,而保险业的行业共享平台刚起步;与国外保险机构相比,我国保险机构也稍显落后。
当前,国外保险业大数据应用具有以下特点:一是对大数据的价值创造潜力已有广泛共识,保险业对大数据应用重视程度日益加深。二是数据来源日趋多元化。除传统的业务数据、财务数据外,国外保险业正积极拓展数据来源,客服、语音、官方网站、社交媒体、地理信息、可穿戴设备以及部分行业外数据都将成为大数据背景下保险业新的数据来源。三是应用领域不断扩展。国际保险业普遍认为,大数据同保险业的结合是全方位、全流程的,要充分挖掘应用节点,更好地利用大数据技术创造价值。四是商业效果开始显现。国际保险业普遍认为大数据理念、技术和资源的有效运用,将为行业创造前所未有的商业价值。
反观我国保险业大数据应用情况,与国外相比确实存在一定差距。目前,我国保险业高度重视大数据研究应用,大部分保险机构都认为大数据将给传统金融保险业带来深刻变革,必将成为未来企业的核心竞争力。但在数据资源积累上则未显现出变革的力量。调查显示,我国保险业数据资源总量仍偏小,以结构化数据为主,非结构化数据利用率较低,数据规模、应用效率与互联网等大数据应用水平先进的行业相比还有很大差距。由于数据资源匮乏,导致我国保险业对大数据大规模商业应用尚未出现,大部分保险机构还处于学习理解阶段,仅有少数公司开始进行小规模的试验。而现有实践则主要集中在营销领域,通过对客户数据的全面搜集,多维度刻画客户特征,实现精准营销。另外,尽管保险公司承认大数据将为保险业带来深刻变革,但从实际结果来看,仅有20%左右的保险机构建立了专门的大数据研发团队,这其中,三分之二的团队人数在10人以下,且绝大部分成员来自公司信息技术部门,跨学科、跨领域的复合型大数据人才严重不足。
展望未来,保险业大数据应用最有可能在以下几个领域取得突破:一是扩大承保范围。受保险理论和承保技术局限,过去不可保的风险,在大数据时代可能成为可保风险。大数据理念和技术的深度应用,将有效激发潜在的、全新的保险需求,如已经开展的运费退货险、正在酝酿的网络空间保险、云保险等。二是实现个性定价。大数据的出现使个性化费率制定和最优产品定价有了可能。数据量越大、数据维度越广,定价的精确度就越高,保险公司面临的逆选择风险越低,费率的科学性、充足性和公平性也就越理想。三是优化核保理赔。通过运用大数据分析建模,可以有效实现自动化核保核赔。四是提升反欺诈绩效。根据大数据技术本身的特点和保险公司欺诈事件的特性,可以在核保及理赔环节应用大数据技术开展反欺诈检测。五是提高运营效率。大数据在财务管理、行政管理、人力资源管理等领域的深入应用,对于改善保险机构运营及管理水平也有积极作用。六是助力风险管控。保险业可以在声誉风险、信用风险、操作风险等领域有效运用大数据,不断提高企业风险管理能力和水平。对于保险监管而言,大数据应用能够揭示传统技术难以展现的关联关系,为有效处理复杂风险提供新手段,为保险监管的现代化转型带来新机遇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17