京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
保险产业拥抱“大数据时代”
当今,数据已经渗透到每一个行业和业务领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。中国的保险(和讯放心保)销售模式正在酝酿新的变革,互联网、大数据时代的到来给金融业造成的革命性、颠覆性的变化正在发酵,对保险业数据驾驭能力提出了新的挑战,也为保险业的大发展提供了前所未有的空间和潜力。
深入挖掘大数据应用潜质
目前,大多数保险企业都已经认识到“大数据”改善决策流程和业务成效的潜能,但却不知道该如何入手,部分企业在“大数据”的时代浪潮下积极探索,成为先行者。2010年,阳光保险集团建成数据挖掘系统,这在保险行业是第一家。利用该系统,开展了许多保险大数据智慧应用的项目,获得了一些成果,同时培养出了国内保险行业的第一批数据挖掘师。
大数据应用的关键是理念。思维转变过来,数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。举一个利用与不利用数据结果相去甚远的例子:“淘宝现有一种运费保险,即淘宝买家退货时产生的退货运费原本由买家承担,如果买家购买了运费保险,退货运费由保险公司来承担。这种购买的结果是保险公司经营亏损很严重,直接导致它们不愿意再发展和扩大运费保险。”运费保险真的必然亏损吗?答案是“No”。保险公司设计一套大数据智慧应用的解决方案:“因为退货发生的概率,跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系,所以,使用以上种种数据,应用数据挖掘的方法,建立退货发生的概率模型,植入系统就可以在每一笔交易发生的时候,给出不同的保险费率,使保险费的收取,与退货发生的概率相匹配,这样运费险就不会亏损了。在此基础上,保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。”由严重亏损到成本控制得当并获取客户,靠的就是通过分析,挖掘大数据所提供的价值,吸引客户。
大数据网络保险时代来临
大数据发展的障碍,在于数据的“流动性”和“可获取性”,而网络完美的解决了这个问题。通过网络对大数据进行收集、发布、分析、预测会使决策更为精准,释放更多数据的隐藏价值。与传统保险方式相比,网络保险具有降低保险公司和保险中介机构运营成本,拓展保险公司和保险中介机构业务范围,新型营销手段,有价值的交互式交流工具,提供较高水平的信息服务,为客户提供便捷工具,使客户享受个性化服务,降低保险公司风险,更有效地保护客户隐私以及虚拟化的交易方式等特性。
可以说,众安在线财险是将大数据与网络保险进行深度融合的例子。其产品主要从保障互联网安全运行的角度出发,为互联网用户提供网络交易安全、网络服务后续的解决方案。与之前的网销不同,众安在线所倡导的互联网保险不再是简单地将传统保险产品移植到互联网上,而是根据上网保险人群的需求以及在线的特点设计产品,为客户的网上生活提供全面保障。
从产品设计角度来说,大数据时代下的网络保险能最大程度地满足不同客户的个性化需求,网络保险能优化客户的体验,“大数据”能根据客户需求设计出真正让客户满意的产品和服务,两者结合则完全是“以客户为中心”的。
从大数据时代的网络销售优势来看,一是大数据时代保险网销具有最广泛的客户群,有最大的发展潜力。二是互联网具有信息量大、传导速度快、透明度高的特点,交易双方信息更为对称。通过建立新型的“自动式”网络服务系统,保户足不出户就可以方便快捷地从保险公司的服务系统上获取公司背景到具体保险产品的详细情况,还可以自由地选择所需要的保险公司及险种,并进行对比,能获得低价、高效服务。三是节省费用,降低成本。通过网络出售保险或提供服务,保险公司只需支付低廉的网络服务费,从而降低房租、佣金、薪资、印刷费、交通费、通讯费等成本的支出。四是数据管理方面的天然优势。保险市场专业化的深入、经营水平的提高、服务品质的提升,都要建立在对数据尤其对客户消费数据的深入挖掘和分析的基础之上。
可见,大数据时代下的网络保险有利于推动营销体制改革。多年来,我国一直以保险代理人作为保险推销体系的主体重点发展,在寿险推销方面形成了以寿险营销员为主体的寿险营销体系。但是,目前这种体制还存在较为突出的问题。因客户缺乏与保险公司的直接交流,会导致营销人员为急于获取保单而一味夸大投保的益处,隐瞒不足之处,给保险公司带来极大的道德风险,为保险业的长远发展埋下隐患。而且,保险营销人员素质良莠不齐,又给保险公司带来极大的业务风险。此外,现有营销机制还存在效率低下的弊端。
因此,在大数据时代下发展网络保险,可以快速便捷地进行信息收集、发布,完美地实现大数法则的精致应用。为公众提供低成本、高效率的保险服务。
网络保险需多项配套支持
一是财政支持。在推进保险公司的信息化进程中,政府可采取诸如信息技术方面的投资部分抵消税收,税前可以预留部分资金用于信息技术改造等一系列措施,激励和推进大数据网络保险信息化进程。
二是培育网络保险集市。网络保险集市就是在网络上提供一个场所,使客户能在这里找到大量的保险公司,方便了解各个公司的基本信息或查询各个保险公司的某一险种的有关信息,并对该险种的优劣进行对比分析,选择最佳的公司进行投保。网络保险集市不仅会给客户带来方便,同时也会扩大保险公司的影响和业务量。因此,保险公司应在保监会和保险协会的组织下,全力支持并在网络保险集市上展示自己,进一步推动我国网络保险集市的发展。
三是建设大数据中心。大数据中心需要保监会和保险行业进行战略性的顶层设计。首先是与我国标准化数据管理中心进行合作,制定出保险业数据标准化的制度。其次是通过5—10年的时间逐步完成行业数据标准化建设。同时设计出非线性能融合关系数据,并能进一步扩展的数据库。此外是设计柔性的框架和接口。通过以上步骤逐步完成我国保险业大数据中心的建设。
四是开发适合的险种。利用网络收集数据形成大数据,根据大数据精致的利用大数法则设计客户需求的产品,通过网络销售产品,并根据客户反馈进一步修正产品,实现开发与销售完美互动。
五是吸纳优秀人才和对已有员工在职教育。许多保险公司有一个规定,即无论是管理人员还是技术人员都必须完成一定的保险任务。似乎这条规定能为公司增加一点业务量,但是它无形之中就把一些优秀的保险管理人员和技术人员拒之于门外。大数据时代需要一流的管理人才和技术人才,必须破除这条不成文的规定。同时还应该重视对已有员工进行保险专业知识、外语知识和信息技术知识再教育,通过再教育提高公司员工综合素质。
六是责任与自由并举的信息管理。调查显示,66%的被调查者最关心投保后支付保费的转账安全性。消费者对于网络消费的顾虑心理主要集中在对网上交易安全和个人隐私保护的担忧上。因此,网络保险应格外注重网络安全,实现责任与自由的矛盾的和谐统一。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA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