京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据为保险业提供另一种视角_数据分析师
在客户需求的精确锁定方面,大数据给保险业带来了很多便利。以前,对于客户的分类局限于“客户属于哪一类”,而现在,则扩展到“客户是哪一类”。
传统的精算技术只在一定纬度量化风险,很难充分反映风险的复杂性。而在互联网大数据时代,则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能,从未有过如此多纬度、低成本的数据,如此系统、新鲜地提供给保险业。
什么星座的人最喜欢买保险?哪个地区的人最喜欢给自己买保险?这些曾经看起来无关乎保费的问题,在互联网大数据时代背景下,也成为了险企定位客户的另一种视角。在泰康人寿的保单中,最喜欢买保险的是天秤座,而最不喜欢买保险的是白羊座;最喜欢给自己买保险的是宁波人,而最不喜欢给自己买保险的则是陕西人。
“上述结论没有什么道理,这是泰康人寿的数据分析出来的。以前,对于客户的分类局限于"客户属于哪一类",而现在,则扩展到"客户是哪一类"。”泰康人寿首席信息官刘大为在日前召开的“互联网大数据与精算创新论坛”上,用几个有趣的结论介绍了大数据时代保险业正在发生的变革。
精准定位
我的客户在这里
“在当前时代背景下,可以运用大数据分析法来整合分析金融保险需求的关联度,在不同方向、专业形式的共同配合下,做好大数据的升级分析整合的系统工程,从客户的角度,综合统筹各种信息,捕捉各种需求,从而寻找潜在的客户,并预测客户的具体需求。”中国保监会原副主席、中国精算师协会创始人魏迎宁在论坛上表示,从保险业来看,在客户需求的精确锁定方面,大数据给我们带来了很多便利。
在大数据背景下,除了对数据的纵向分析之外,可以从横向来分析消费者的需求。客户的具体收入水平、文化程度、价值观念,也会影响其对保险的态度,通过对网络消费的数额、职业、学历等数据所进行的分析,也可以作为保险需求分析的重要部分。还可以通过搜集互联网用户的地域分布,搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等一系列的数据,在保险产品消费中实现需求定向、偏好定向,真正做到精准化、个性化营销。
以“双十一”当天卖出1.86亿单的退运险为例,据统计,此类产品索赔率在50%以上,对保险公司的利润只有5%左右,仅从保险公司的角度,这类产品并不是很成功,但有很多保险公司都有意、愿意去开发这类保险。魏迎宁分析道:“客户购买退运险后,保险公司就可以获得该客户的基本信息,包括手机号和银行账户信息,并能够了解该客户购买的产品,从而实现精准推送。假设该客户购买并退货的是婴儿奶粉,保险公司就可以估计该客户家中有婴儿,可以向其推荐关于儿童疾病、教育等相关的保险产品,这显然比5%的利润更有吸引力。”
风险可测
传统精算遇危机
互联网大数据不仅为险企带来了另一种找客户的方法,也为险企解释风险的技术带来了革命性的变化。
“从保险业来看,传统的精算技术只在一定纬度量化风险,很难充分反映风险的复杂性。而互联网大数据时代,则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能,从未有过如此多纬度、低成本的数据,如此系统、新鲜地提供给保险业。”魏迎宁表示,过去成千上百的人都被放在同一风险水平之上,但事实上这是不可能的,大多数人都在支付多一笔的保费。传统精算研究的是评估数,很少涉及个案,保险公司卖车险的时候,考虑的因素有年龄、性别、婚姻状况、驾驶记录、收入、职业、教育、背景等等,但是,通过大数据的分析,可以解决现有的风险控制问题,为客户制订个性化的保单,运用社交网络,改善产品和服务,影响目标客户,通过对已有信息的分析,保险公司可以获得更准确的定价模型,提供个性化的解决方案,不再像现在一样,所有人都面对相同的风险测量准则。
当然,随着革命性的变化而生的,还有巨大的挑战。中国精算师协会副会长、人保财险副总裁王和在论坛上对精算师提出了两个问题:无人驾驶车的出现,将避免车辆之间发生碰撞,那占了财险保费收入70%以上的车险怎么办?基于物联网的健康管理系统的出现,将使生命成为可知,那健康险还保什么?王和认为,计算科学的发展以及信息技术的突破,将导致“计算能力”出现产品化、商品化和日用品化的趋势,特别是人工智能的出现,将颠覆性地挑战所有“依据规则”生存的职业,包括传统精算。
大数据人才
提高行业竞争力
面向未来,传统的计算工匠将难以生存,但真正的人才将成为最先进的技术。
正如刘大为所言,“在互联网大数据时代,最重要的技术,是人才”。从实际情况来看,大数据人才必须有数学专业背景、懂计算机,而在这些硬件条件之外,论坛嘉宾普遍认为,创新能力更为重要。
魏迎宁表示,不拘泥于现有的等待客户的被动模式,预先发现潜在需求者,精准定位需求,运用大数据分析消费者的需求,将为精算职业发展提供更为广阔的空间。搜集获取、分析与保险需求要素有相关关系的所有数据,找到有保险需求的潜在客户群以及他们具体需要的保险产品,最终由销售人员向他们推荐介绍。这种大数据分享,将对提高保险业竞争力,降低销售误导,重塑保险业规范的品牌形象发挥重要作用。
不过,与数学背景、计算机背景、沟通能力、创新能力相比,刘大为坦言:“最为重要的是好奇心。”刘大为对记者说:“做大数据分析,不会有人告诉你做什么、有人给你他的需求,一定是好奇心促使他们在固有的数据中发现了新的商机、新的服务。在这一点上,"80后"、"90后"找到了很多与众不同的结果。但这种人才是非常少的,因此,保险公司应该在现有的基础上加快对大数据人才的积累,这是一个门槛,更是一种挑战。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 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 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24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