京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据分析实现互联网保险“蹄疾步稳”
互联网时代来临,可以让信息不对称转向信息对称,让保险信息更加透明;同时通过大数据分析从样本数据分析转向群体数据分析,使保险定价更加合理,促进保险业的稳定性;此外,互联网化发展促使保险服务应客户需要在产业链上更加完整。
近日,保监会发布的一季度统计数据显示,保险业务快速增长。一季度,单季度原保险保费收入首次突破万亿元。其中值得关注的是,互联网渠道业务平稳增长。另据记者了解,2015年,互联网保险保费规模实现跨越式发展,全年保费收入2223亿元,比2011年增长近69倍。
互联网保险正在快速发展,但在互联网保险“高歌猛进”之时,互联网保险应如何在规范与创新之间找到完美的契合点;如何打通销售、承保、理赔的各个环节,让消费者分享移动互联时代的红利等一系列问题也逐渐显现,这些问题正影响着互联网保险发展空间的进一步拓展。
近日,由中国保险报主办、华夏保险经纪协办的“2016中国互联网保险大会”在京举行,业界相关人士对互联网保险的未来发展做了深入的讨论。
互联网保险的真正价值在于普惠
据相关数据显示,从2011年到2015年,开展互联网保险业务的保险公司已由28家增长到110多家,互联网保险业务的年保费收入由32亿元增长到2223亿元,互联网保险保费在总保费中所占的比重由不到1%增长到9.2%。目前互联网保险不仅成为保险业务增长的新兴渠道,也成了保险业产品创新、模式创新、服务创新的前沿阵地。
为何互联网保险发展得如此迅速?中国保险监督管理委员会原副主席魏迎宁认为,互联网保险之所以进入快速发展期,重要的一点是互联网保险实现了普惠性,这也是互联网保险的真正价值所在。
魏迎宁指出,互联网金融属于普惠金融,互联网保险也属于普惠保险,投保人可以通过互联网购买保险和办理索赔,不受时间、空间的限制,相对于传统渠道来说更便捷,价格也更低廉。
“许多互联网保险的产品平均每件保单的保费不到一元钱,这在传统保险中是不可想象的。因为打印一份保单的成本都要超过一块钱。”魏迎宁说。
互联网保险不仅实现了普惠,同时还促进了保险的普及,使更多的人能够体验保险。据近日蚂蚁金服发布的一份研究报告显示,截止到2016年3月底,互联网保险服务的用户超过了3.3亿人,互联网保民人数已经是股民人数的3倍,互联网保险正在大大促进保险的普及。
据另一个报告显示,目前在互联网的保民中“80后”占到了47%,“90后”占到33%,成为了互联网保险的主力军。当下,新生代积极参与互联网保险,已成为互联网保险能够持续发展的动力。
通过互联网创新保险商业模式
虽然互联网保险呈现出诸多优势,但也有人士指出,目前保险业主要还是把互联网作为一种销售渠道。对此,魏迎宁指出,互联网首先可能是作为销售渠道,但是互联网不仅仅是销售渠道,也是理赔和售后服务的渠道。
从以往的情况来看,记者发现传统的保险投保人常常处于被动接受的地位,保险产品、保险价格都是不可变更的,投保人被推销,你只决定买和不买。在购买保险之后由于绝大多数人是不出险的,在不出险的情况下就与保险公司基本上没有更多接触。因此,无论客户是通过淘宝网买的保险,还是通过携程网买的保险,他们是携程和淘宝的客户,保险公司却只获得一张保单。
“通过互联网可以实现保险商业模式上的创新。保险产品销售可以借助电子商务平台和人员销售,最终由保险公司承保,这些保险参与者可在互联网平台上进行交流、沟通、互动,使消费者能够主动参与保险活动,而不只是被动地接受。”魏迎宁说。
北京工商大学保险研究中心主任王绪瑾在接受记者采访时也指出,互联网时代来临,可以让信息不对称转向信息对称,让保险信息更加透明;同时通过大数据分析从样本数据分析转向群体数据分析,使保险定价更加合理,促进保险业的稳定性;此外,互联网化发展促使保险服务应客户需要在产业链上更加完整。
“当然,大数据区块链也会带来去中心化、去中介化的问题。因此,保险行业应对这种冲击,就必须把服务创新做上去。”王绪瑾强调说。
据了解,目前通过互联网已创新很多保险产品。如UBI汽车保险;针对糖尿病、高血压等慢性病进行管理的移动健康管理保险产品等,都是用互联网技术改造过的传统保险产品,嵌入了互联网保险技术的产品,实现了传统保险产品的创新。
大数据应用降低互联网保险风险
互联网保险本质上还是保险,就应该纳入保险监管范围。据了解,中国保监会一直重视互联网保险的监管问题,为了规范互联网保险市场,防范风险,保护保险消费者合法权益,保监会及时制定和发布了相关的规定。但同时伴随着互联网保险的快速发展,保险市场也出现了一些不规范的问题。
随着云计算、移动互联网技术的快速推进,保险在市场化、互联网化过程中形成了保险大数据的历史积累,这为通过大数据分析实现保险业的创新发展提供了广阔的应用前景和创新空间。同时,也为用大数据分析手段防范互联网保险风险带来可能。
明略数据金融事业部负责人张旭在接受记者采访时就指出,大数据时代将带给保险行业两方面的能力,一是把一直就在使用的数据用得更深入的能力;一是整合应用更多更复杂数据的能力,这两方面能力与业务的结合,将直接转化成保险行业的创新能力。“具体的体现形式就是将实现更精细、更个性、更有效、更精准的产品设计,更个性的营销手段,更有效的风险和欺诈防控能力。”张旭说。
据了解,目前一些电子商务平台的大数据分析已经做得比较好了,如供应链金融,可根据供应商的销售量、销售流量就可以确定这个销售商的贷款授信额度,不需要分析它的财务报告,不需要办理抵押担保,且坏账率还比较低。而保险业有精算师,精算的实质其实也是一种大数据分析,因此保险业也有这个能力进行大数据分析,并通过这个能力防范一些风险。
据了解,目前,淘宝的运费险、退货险就是标准的互联网保险产品,在大数据得到广泛应用之后,这样的一个金融产品能够解决传统保险产品经常需要面对的消费者行为的难题,如意向选择问题。通过大数据的分析和运用可以降低非常大的风险,而从另外一个角度来说也可以培养更加理性的消费者以及更加优秀的产品。
“通过大数据分析,可以发现不同群体的保险需求,有针对性地开发保险产品;也可以发现个体的保险需求,精准推销,这样可以减少风险的不确定性,精准定价。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27