京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据改良与改革中国保险业_数据分析师考试
大数据可以有效改造与升级传统保险价值链,我们称之为“改良,而最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解五大环节。大数据还助力险企突破创新,我们称其为“改革”。
目前,大数据作为“催化剂”在车联网、可穿戴设备、智能家居和平台生态圈构建方面起重要作用。为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。
为保证整个保险行业数据应用的规范和有效,监管机构首先需在数据保护方面起到监督和引导作用,从引导行业自律和引导消费者两方面入手,推动消费者数据保护,规范商业数据应用行为。保险行业数据依赖性较强,一旦消费者隐私方面出现问题将严重制约行业可持续发展,监管机构应积极引导设立行业自愿达成并遵守行业标准,完善信息披露机制,监督行业自律。
其次,当前信息产业发展愈发迅猛,数据应用愈发复杂,给消费者识别有效信息增添难度。再加上法律体系尚未明确定义数据保护,中国消费者数据保护意识相对薄弱,因此数据获取、传递、应用中存在很多的问题和风险隐患。监管机构应高度重视金融消费者安全教育或培训,在社会上广泛宣传基本金融常识,引导消费者树立数据保护意识,减少安全隐患。
再次,监管机构需推动保险行业基础设施建设,重点在于建立行业级的数据共享平台,更好支撑风险评估、费率技术、征信、信息体系等。共享的行业数据平台能为保险行业发展带来积极作用,有助于整合行业资源、建立更科学的行业定价基准和风险管理数据库等,进而规范保险市场秩序、真正发挥保险的社会功用。
值得关注的是,我国保险业已经成立了行业数据公司,即中国保险信息技术管理有限公司,但其定位尚需探索明确。因此建议借鉴国外行业机构推动的保险数据库公司的运营定位,最终选择适合自己的发展之路。例如,英国的保险协会ABI为非盈利性机构,定位于积极代表行业影响政府政策,具有很强的行业话语权。ABI可代表90%以上保险商,制定行业规则,并提供数据和分析服务。德国的GDV为德国私人保险公司的联盟,为非政府机构,但可”软性“影响政府政策。它主要提供的产品和服务为向德国联邦金融监管局反映行业观点和需求、保护消费者权益、提供净索赔额等统计数据、进行公共关系和教育工作。美国的Verisk Analytics是纯商业性质的保险数据公司,业务主要包括以提供数据为主的风险分析,和应用风险模型为主的决策分析,还向所有行业的风险经理人提供信息服务,在保险业之外,Verisk Analytics通过持续的并购进入了医疗保健、抵押贷款等领域,扩大了其产品种类。
此外,监管机构还需推进立法工作,通过法律保障体系明确责权,建构良好市场环境。目前,美国、欧盟、国际电信联盟均通过数据保护法或隐私权保护等法案,积极寻求立法手段规范数据使用,印度、马来西亚、韩国等也在积极讨论监管议题。我国法律监管依旧存在空白地带,如何搭建基础性法律保护体系、建构长效纠纷解决机制,是监管机构的急需考虑的问题。从发达国家经验看来,严格的数据保护法律可能会对商业应用产生一定副作用,促使消费者不愿共享数据,减缓互联网信息产业发展。在此背景下,监管机构应在立法之时适度留出发展空间,从实践中探索监管创新政策。
监管创新是大数据技术不断发展深入的必然结果。例如,众安保险成立于上海,然而业务范围迅速遍布全国,迅速突破了现有的地域监管框架,甚至我们尚未意识到其他的很多挑战,例如在业务监管、偿付能力等领域。因此,监管机构应正确认识信息化产业创新发展速度,及早迎接大数据时代来临。监管机构可深入调研行业发展现状,开展顶层设计,为行业发展扫除技术或制度障碍。再者,适度宽松的产业政策可激励保险大数据的蓬勃发展,如申报重点项目、设立专项发展资金、支持技术人才培养计划、引导社会上风险投资机构进行投资等。此外,监管机构可不断探索数字化监管、跨界监管等创新监管方式,设立风险预警机制,提高监管效率,促进保险产业健康发展。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 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 ...
2026-04-30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