大數據給保險業帶來的機會和挑戰

中國人民財產保險股份有限公司災害研究中心 王澤溫 吳成丕

大數據給保險業帶來的機會和挑戰

Chance and challenge resulted from big data for insurance business

中國人民財產保險股份有限公司災害研究中心 王澤溫 吳成丕

隨著信息技術的發展，特別是近年來互聯網、移動終端、物聯網、云計算等新技術發展的突飛猛進，進一步催生了“大數據”時代的到來。

大數據呈現出數據量大（Volume）、數據處理速度快（Velocity）、數據類型多樣（Variety）、真實性更強（Veracity）的“4V”特征。大數據的出現，正在改變人們的生活及理解世界的方式，將成為經濟社會發展新的驅動力。

大數據也深刻影響著保險行業。大數據時代，保險業充滿機遇，也面臨著挑戰。中國保監會項俊波主席指出，由于云計算、搜索引擎、大數據等技術的運用，互聯網的影響將更加深刻，有可能從根本上改變金融業包括保險業的游戲規則和經營模式。

首先，大數據將重塑保險產業鏈。大數據賦予了保險企業“一把利器”，使企業的外部交易成本大幅下降，保險企業能夠優化整合上下游資源。同時大數據能夠發掘并引導保險需求，創造新的商業機會。

其次，大數據將創新商業模式。大數據賦予了保險企業高效了解客戶的能力，通過新的技術、新的模式，實現“以客戶為中心”的商業模式，并支持企業建立實時反應及決策機制。

再次，大數據將提升保險企業經營管理。大數據將深刻影響保險企業業務全流程，也將支持保險企業改善管理模式實現數據智能決策，促進流程優化，提升工作效率。此外，大數據將提升保險企業的競爭力，為保險業做大做強奠定基礎。

最后，大數據將為保險行業帶來嚴峻挑戰?；ヂ摼W企業憑借大數據優勢，將對傳統保險業造成巨大沖擊；大數據的預測技術變化將挑戰保險業的核心功能，保險企業傳統的組織結構及營銷模式也將發生變革；人才短缺也可能成為保險企業大數據發展的另一瓶頸。

大數據在保險業的應用基礎

改革開放30年以來，我國保險業迅猛發展。就市場規模而言，改革開放之初，我國保險市場只有一家公司經營，全部保費收入只有4.6億元。2012年，全國保險公司超過120家，2012年全年實現原保費收入1.54萬億元，保險公司資產總額達到7.35萬億，市場規模增長超過3360多倍。

保險業務的迅速擴張，帶來了數據量的急速膨脹，以及由這些基礎數據衍生出的龐大的客戶信息、保單信息、交易信息、影像信息、檔案信息等。結合新技術產生的數據以及大量的外部數據，也呈現出大數據特征。與此同時，保險業的信息系統建設、數據分析人才與技術也得到了快速發展，為大數據在保險領域的應用奠定了基礎。

保險業數據呈爆發式增長

隨著保險業務規模不斷擴大，保險覆蓋的廣度和深度不斷深化，保險產品與渠道不斷創新，保險業相關數據也呈現出爆發式增長。

從保險公司內部來看，保險業務流程中產生了大量的除了交易數據之外的數據，包括承保理賠流程中產生的大量的、復雜的、動態的文本、圖片、音頻、視頻、地理信息等非結構化數據。這些數據中蘊含著客戶的風

險及行為特征、產品走勢、市場變化等大量信息，對保險公司的經營發展至關重要。

從保險公司外部來看，涉及社交網絡的用戶關系數據和目標客戶群喜好數據、電子商務平臺的交易數據和信用數據、搜索引擎的客戶需求數據、公共數據、關鍵詞、競價排名等數據，物聯網產生的車輛數據、人體健康數據等。此外，政府、統計機構、數據研究機構也提供大量與保險相關的數據，如公安部交管局的車輛管理數據、衛生部的醫療健康數據、災害主管部門的災害數據等。通過對這些外部數據的挖掘和整合，保險公司能夠準確掌握客戶需求，對風險進行準確預測并有效管理。

保險業信息化建設迅速發展

近年來，我國保險市場體系逐步完善，基本建立起覆蓋全國的信息服務和支撐體系。大部分保險公司已經將信息化納入公司的發展戰略框架，并制定了企業信息化的發展藍圖，推動了信息化的穩步進行。這些公司通過數據大集中，統一業務、財務操作和管理標準，建立了核心業務系統、財務分析系統、呼叫中心系統等多個應用系統。同時，我國保險行業信息化迅速發展，監管信息系統初步成型，保監會逐步建立了中國保險統計信息系統以及車險信息平臺等，保險業大型保險信息平臺——中國保險信息技術管理有限責任公司也在籌備建設中。保險業信息化建設的快速發展，為大數據在保險業中的應用提供了軟硬件及技術支持。

大數據在保險業的應用實踐

根據保險行業最新報告，15%～20%的保險公司正積極準備更為全面的大數據解決方案。國外大型保險公司已經率先啟動了大數據工作，并取得了很好的工作效果。

國外保險業開展大量工作，取得良好效果

縱觀國外保險市場，國際領先的保險公司都高度重視大數據應用。美國、新西蘭、南非等國家的多家保險公司已積極建立大數據團隊，開展大數據項目。例如美國國際集團建立逾百人的科學團隊，全面開展大數據工作。通過對定價、理賠、營銷等所有業務領域各種緊迫問題的解決，為公司創造了可觀的利潤。南非Discovery Health公司利用大數據技術提升客戶體驗、防范欺詐行為。通過引入大量的病理數據、人口學數據，并結合理賠數據，建立大數據分析模型，預測并分析模型結果，支持短時間內的業務決策。建立了更加精確的慢性病預測模型，幫助Discovery Health在客戶疾病變得更為嚴重之前，能夠提前采取一些預防性措施。

國內保險業高度重視，探索嘗試大數據應用

國內保險業也非常重視大數據帶來的影響，大型保險公司積極啟動，加強大數據隊伍建設、強化外部合作、提升數據資源獲取與集中，推動大數據應用。

從2006年起，經中國行業協會牽頭、由經營車輛保險的保險公司分攤費用的車險信息平臺就陸續開始建立。2013年，為進一步促進信息集中與共享，保監會推動建立“中國保險信息技術管理有限責任公司”。按照中保信的既定計劃，先從中國保險行業協會手中接過全國統一的車險信息平臺，再進一步“收購”其余13個省級地方行業協會獨立運行的車險信息平臺，逐步成為囊括壽險、財險、健康險等多險種承保理賠信息的大型保險信息平臺。

大數據給保險行業帶來的機遇

重塑保險產業鏈

對于保險企業來說，大數據使保險企業能夠聚合上下游的資源，重塑保險產業鏈。同時，大數據能夠發掘并引導保險需求，創造新的商業機會。

（1）通過供應鏈優化整合供應商

我國保險業經過多年經營，積累了大量非常有價值的承保、理賠數據，例如對于車輛保險來說，積累了大量車輛損失數據、修理費用數據、零件損失及更換數據等；對于健康保險來說，積累了大量健康數據、疾病治療數據、醫療費用數據等。借助于大數據的積累、整合與分析，保險公司完全有能力建立自己的汽車修理公司、汽車零配件供應公司、醫療服務社區等，延伸保險的邊界，一方面降低保險經營成本，提高利潤，另一方面也為客戶提供了更加便捷的“一站式”服務，提升客戶體驗。

（2）聚集資源創造新的商業機會

在大數據時代，數據將成為企業非常重要的一項資產。由于保險企業得天獨厚的優勢，掌握了大量的承保、理賠等業務數據。這些數據經過分析、挖掘以及應用，也將衍生眾多的商業機會。例如，可以建立二手車交易中介市場，為被保險的機動車輛進行擔保；可以建立資源與服務的團購平臺，如面向社會公眾出售醫療健康服務、防災防損服務、車輛維修保養服務等。

（3）發掘并引導大量保險需求

互聯網為代表的新商業模式的快速發展，聚合了大

量的互聯網應用、客戶和商家，形成一個大的生態系統，各個主體之間的行為會產生各種各樣的風險，從中衍生出非常龐大的風險保障需求，包含網絡財產損失保險、信用保險、責任保險以及涉及網上交易的各個險種。

通過大數據分析技術，能夠迅速發掘保險需求，設計開發有針對性的產品與服務，創造、引導客戶需求。例如，阿里巴巴、騰訊與平安合作成立的眾安在線財產保險公司，專注互聯網保險市場，將開發網絡財產保險、虛擬財產保險等險種。淘寶與華泰財險合作推出的“退貨運費險”，2012年“雙十一”當天，成交量達到了5000萬筆。

創新商業模式

互聯網等大數據賦予了保險企業高效了解客戶的能力，通過新的技術、新的模式，如通過社交網絡、車聯網獲取的駕駛行為信息、客戶網銷渠道瀏覽信息等方式，盡可能貼近消費者，并大規模地收集消費者的數據，更主動傾聽消費者的需求。以此為基礎，開發最合適的保險產品與服務，建立“以客戶為中心”的商業模式。大數據將在實現客戶微分化、個人化及支持企業實時決策反應方面發揮作用。

（1）大數據驅動的保險模式創新

大數據時代的到來，改變人們的生活方式，也將帶來保險產品、保險服務、經營管理等的創新，實現大數據驅動的保險模式創新。例如，中國人保財險副總裁王和博士在《物聯網時代的健康管理與保險》中提出基于物聯網的健康管理和保險應用設計，即借助物聯網等大數據技術，破解健康和醫療管理的一些基礎性和關鍵性矛盾，實現保險產品、保險服務的模式創新。首先通過感知識別技術、定位技術，實現衛生管理和健康管理的“家庭化”和“便攜化”；其次，通過互聯網技術，實現醫生與患者克服時間、空間的自由交流，全面有效的互聯互通；第三是通過數據庫與數據挖掘技術，將醫療、健康管理和醫療保險領域的信息孤島進行動態地聯系和集合，為醫療診斷提供更為可靠的數據依據，實現更加優化、科學的治療方案以及支持實時查詢的客戶電子病歷和健康檔案。

（2）實現客戶需求微分化、個人化

傳統的保險市場，保險產品、服務、渠道、營銷推廣等聚焦于一個大范圍的客戶群，或是針對某一特定市場的特定需求定制，或是在細分市場中，針對不同需求的市場群體有所區別。然而以上的各種方式都是基于一個群體。

運用大數據，可以獲取具體到單個客戶的詳細數據，如淘寶、京東商城、騰訊、新浪等互聯網數據，甚至是客戶的銀行信用數據等，豐富的數據使我們能夠了解客戶的全方位信息，借助大數據技術也讓數據價值挖掘成為可能。如我們可以從客戶全面、立體的信息，記錄客戶的喜好，優化我們的產品及服務。

（3）實現客戶風險精確衡量

得益于大數據技術，保險公司能夠獲得大量與客戶相關數據，支持精細化的客戶風險衡量。例如，對于車險客戶，未來可以根據每天客戶行駛里程、駕駛行為信息（急剎車、急轉彎等）、交管局的違章信息等，實現每天向客戶發送今天實際應收保費。對于人身險客戶，未來可能在精算定價時，在生命表基礎上，引入客戶每天的健康狀況、飲食狀況、運動狀況等，實現更加精確的風險衡量與定價。

（4）建立實時決策反應機制

客戶的實時行為傾向是最有效的客戶需求信息，但這樣的信息稍縱即逝，用傳統的方法很難捕捉。利用大數據可以獲取客戶的實時行為信息加以處理，可以有針對性地向客戶提供相應的服務，以及幫助企業做出高效、有針對性的決策。企業也可根據市場的實時信息，迅速調整策略，實現最優決策。

例如，通過車聯網實時獲得駕駛行為數據后，經過快速的分析處理，我們可以對駕駛員不佳的駕駛行為進行干涉管理；可以通過網絡銷售的點擊流實時跟蹤客戶的消費行為，更新他們的偏好，并建立客戶行為的可能

性模型，實時推薦優選商品，提供省錢的獎勵性計劃；可以通過手機APP等收集的實時位置信息向客戶推送周邊最新的生活服務；通過大數據技術，保險公司能夠快速獲取競爭對手的價格策略，并能夠積極反應，實時調整營銷策略。

提升保險公司經營管理

大數據將深刻影響保險公司從產品開發、產品營銷、保險承保、防災防損、保險理賠的保險業務全流程，全面提升保險公司的經營管理。此外，大數據將協助保險公司有效應對來自其他金融行業的挑戰，為保險業做大做強奠定基礎。

（1）全面提升保險業務全流程管理

對保險行業來說，大數據的沖擊來自三個方面：一是數據終端數量的增長；二是數據維度的變化；三是商業模式和管理模式的變化；這三個因素交織在一起，將深刻影響保險公司從產品開發、產品營銷、保險承保、防災防損、保險理賠的保險業務全流程。

在產品開發方面，通過大數據分析技術，能夠迅速發掘保險需求，設計開發有針對性的產品與服務，創造、引導客戶需求，例如虛擬財產保險等；大數據推動傳統定價技術的變革發展，在大量外部數據的基礎上，將在原有定價模型的基礎上引入、細化新的定價因子甚至使用新的定價模型，進行更加精確定價，例如里程保險定價。

在產品營銷方面，更多與移動互聯、物聯網結合，開展基于大數據的營銷推廣策略，同時結合更多外部數據，更好的了解客戶的需求，進行客戶挖掘、精準營銷以及渠道流程的優化。

在保險承保方面，運用大數據，可以獲取具體到單個客戶的詳細數據，如淘寶、京東商城、騰訊、新浪等互聯網數據，甚至是客戶的銀行信用數據等，建立客戶的統一視圖，并根據更加全面的客戶信息，分析客戶的價值及行為模式，預測客戶的流失情況，并為客戶提供個性化服務。

在防災防損方面，通過引入大數據，更全面了解客戶的風險信息，針對客戶的風險級別及防災防損需求，向客戶提供個性化的防災防損服務；并通過物聯網、移動互聯的方式，進行防災防損模式創新，如發揮車聯網的防盜、救援功能，客戶通過移動互聯等方式及時了解自身風險狀況、風險改善意見以及預約并定制防災防損服務。

在保險理賠方面，利用地理信息、文本、圖片、音頻、視頻等大數據開展反欺詐工作，進行欺詐案件識別與防范，向客戶提供差異化的理賠服務，對未決賠款準備金等精算指標進行更準確的衡量與提取。同時，針對不同產品線，建立理賠分析模型，如醫療費用分布模型、車輛零件價格分布模型等。

（2）大數據將改變保險公司的管理模式

大數據也將改變保險公司的管理模式。隨著大數據對非結構化數據分析技術的發展，越來越多的內部管理可以量化分析，管理決策也將更多地依賴于數據支持。這將改變甚至重塑公司的客戶管理、投資、運營管理過程，對保險公司的盈利能力、商業模式將造成沖擊。在大數據支持下，保險企業內部管理將得到質的提升，實現數據智能決策，市場反應速度、工作效率、風險管控水平等都極大提高。

在流程優化方面，未來更多地依賴多媒體數據、影音識別技術等進行流程簡化，如通過影像識別技術，簡化保單的錄入出單環節；通過影像數據簡化核保與理賠環節。

在投資管理方面，將操作端的業務與外部經濟、保險方面的廣泛信息實時地結合起來，實時動態地管理業務，快速響應不斷變化的條件并進行調整獲取最大的投資價值，同時動態投資反應機制可以對監管機構的要求迅速做出反應。

在成本效率方面，利用大數據技術，可以將工作流程進行分解，確定最優工作方案，提高工作效率，降低工作成本。例如，通過電銷音頻文件的大數據分析，建立電銷效率提升模型，獲得電話營銷最優方案。

（3）提升保險公司的競爭力

目前，以理財產品為代表的壽險產品具有較強的可替代性，此類產品受到證券、基金等金融產品的沖擊，競爭壓力較大。大數據技術將協助保險公司開發更貼近客戶需求的保險理財產品，在保險保障功能上形成與其他金融產品明顯的差異性，有效應對來自其他金融行業的挑戰，提升保險公司的競爭力，為保險業做大做強奠定基礎。

大數據給保險行業帶來的挑戰

互聯網企業借助大數據沖擊傳統保險業

保險業未來的競爭不僅局限于傳統保險行業內的競爭，更多的是應對來自互聯網企業、新科技公司的競爭與挑戰。隨著互聯網金融、新技術的迅速發展，互聯

網企業、新技術公司在數據資源、數據分析能力、經營管理能力、創新思維模式等方面具有優勢將逐漸凸顯，一旦保險牌照放開，在保險產品與服務、流程、技術、管理等方面實現全面創新，將對傳統保險企業造成嚴峻挑戰。

（1）互聯網企業已經開始進軍保險業。

一是互聯網電商巨頭已成為保險的重要銷售渠道。阿里巴巴（淘寶網）、騰訊財付通、京東商城、蘇寧易購等互聯網電商紛紛開通保險平臺，百度也通過關鍵詞、競價排名、鳳巢系統等搜索營銷方式成為保險的一個重要營銷渠道。

二是攜程網等行業互聯網企業結合自身主業，利用已有的客戶資源，兼業代理相關保險業務。

三是和訊網等財經門戶網站成立保險銷售平臺，促成保險營銷員和保險經紀人與客戶在線上進行交易。

四是一些科技公司建立保險比價搜索引擎平臺，為客戶推薦合適的保險產品信息，促成保險代理人與客戶線下交易。

（2）互聯網企業的大數據優勢

一是互聯網企業積累了大量客戶資源及客戶行為數據，是傳統企業無法獲得或者獲取成本較高的數據來源，因此對消費者消費行為、風險特征更加了解。

二是互聯網企業在數據分析人才、技術方面具有傳統企業無法比擬的優勢，通過數據分析，能夠挖掘更多業務機會。

三是互聯網企業具有營銷渠道優勢，相比傳統金融機構，服務更加靈活、便捷，成本更加低廉。

四是互聯網企業具有創新的思維模式，通過產品創新和流程創新，能夠獲得更好的客戶體驗，在精準營銷、精準定價以及產品服務創新等方面，更能俘獲消費者的心理，贏得客戶。

（3）未來互聯網企業將基于其大數據先天優勢挑戰傳統保險企業

相對傳統保險企業，互聯網企業具有掌握大量客戶資源、貼近客戶需求、創新意識強、運營成本低等優勢，一旦保險牌照放開，互聯網企業將全面進入保險業，基于其大數據技術，發展如信用保證保險、虛擬財產保險等險種，蠶食傳統保險企業的業務，甚至顛覆部分保險產品和服務，對傳統保險企業形成嚴峻挑戰。

傳統保險經營管理模式可能被顛覆

大數據的本質是解決預測問題，保險經營的核心也是基于預測，大數據將挑戰保險業的核心功能。大數據也將促進企業的組織模式及業務流程發生變革，靈活機動的組織結構及業務流程將成為大數據時代的必然選擇。

（1）大數據挑戰保險業的核心功能，創新顛覆性產品

一是大數據時代將在本質上挑戰保險。保險業的經營，包括精算在內，都是基于樣本或者隨機原理，實現對規律的分析。然而，在大數據時代，將面臨從“樣本”到“全量”的變化，“全量”的數據將容易獲得，這對于精算等一些規律性的研究也會發生一些本質的變化。大數據時代的另外一個變化，即從探求“是什么”轉變到“為什么”。從保險的角度來看，以往更多的是用縱向的歷史數據，包括生命表，車險的歷史數據，來判斷損失率、死亡率是多少，但是在大數據時代，可以從橫向的，如人們的生活習慣，醫院治療、藥物使用等數據，同樣可以得到一個更直接、更有效的結論。另外，我們對數量和維度的認識發生了“質的變化”。以前，我們更多的是追求數量，認為數據量如果能夠達到一定的程度，模型就是穩定的，結論就是正確的。但是，在大數據時代，數量被維度所代替，“無限的模糊”所帶來的聚焦成像會比“有限的精確”更加準確。這些影響與保險業都是息息相關的。

二是互助保險、自保公司、保險業上下游供應商在大數據的支持下將深刻影響傳統保險業。在大數據技術

的推動下，類似于新型信貸P2P平臺的互助保險公司將大量涌現，有實力的大型企業將建立自保公司，這類企業將以更加低廉的費率、更加有針對性的服務等全新的保險模式對傳統保險業造成沖擊。此外，保險業上下游供應商也將在大數據的支持下，開發出保險的替代產品。例如，汽車救援公司的賠付救援延伸服務，將有可能在一定程度上取代車險的功能。

（2）傳統企業組織結構以及業務流程將發生變革

一般的保險企業是相對封閉的結構，與外界的接觸多集中在供給環節與銷售環節。在大數據時代，各種資源向企業聚合以延伸企業的邊界，企業的組織模式及業務流程將發生劇烈的變化。

傳統的保險企業是高度專門化的，通過清晰的部門劃分和明確的指揮決策實現高速運轉，企業內部的垂直邊界和水平邊界十分明確。大數據時代，信息和決策將可能涉及多部門，這需要各保險企業形成比較靈活機動的組織架構，建立以任務或問題為導向的團隊進行跨部門、跨職能的合作，使具備大數據思想與技能的人員能夠與業務人員、管理人員進行有效的溝通與配合，促進數據資源的融合，共同發揮大數據的作用。

（3）營銷模式將發生本質性變化

隨著互聯網技術不斷發展以及人們對保險產品、服務便捷性需求，保險產品以及服務逐漸標準化，并開始通過電子商務、社交網站等渠道進行銷售，以“大數據”為基礎的精準營銷將發揮至關重要的作用。保險市場的競爭，本質上將成為以大數據為核心的分析能力與應用能力的競爭，例如在搜索引擎上選擇哪些關鍵詞語對保險產品進行描述，最大程度吸引消費者；對某一特定銷售渠道，如微博，選擇哪些保險產品進行主打銷售，提升銷售水平。大數據將從根本上改變保險公司傳統的營銷模式。

大數據的思維、人才和能力有待培育

在大數據時代，保險業可能要面臨兩大能力的挑戰：一是整合內外部數據的能力，尤其是外部數據的整合；二是探索數據背后價值和制定準確的行動綱領的能力，將數據背后的價值轉化為商業模式，并付諸于實施。而這兩種能力的提升，都離不開大數據思維、人才的培育，這也將成為保險業發展大數據的重要挑戰。

（1）對大數據的認識有待深化

應對大數據時代的重要前提是提高認識。保險業需要及早的認識到大數據可能對行業的“顛覆性變革”，并盡可能及早地做相關的一些準備。只有保險業建立起具有基于大數據的思維，能夠全面的理解大數據時代，才可以將保險產品、對客戶的服務放在大數據框架之下思考，順應大數據的潮流。

（2）數據分析與管理人才緊缺

大量高素質的、具備大數據思維和技術的人才，也是大數據發展中必不可少的要素。對于大數據人才來說，統計技術是必不可缺的，但是很多大數據處理的核心技巧不能在傳統統計課程中學到。比統計技術更重要的是組織和處理大型數據的能力，即知道如何通過運用大數據獲得商業價值以及進行企業決策的管理者和分析師。

因為大數據時代的數據格式往往是非結構化的，包括博客、文檔、文本、PDF、視頻、音頻等非結構化數據必將充斥數據源，數據分析與管理人才是那些能夠懂得商業語言，幫助公司從數據的角度理解企業所面臨的挑戰、發現潛在的商業機會。從目前來看，這樣的人才還是非常稀缺的。

（3）數據獲取、應用能力有待培育

大數據首要的技術是數據獲取能力。大數據不僅是整合內部數據，更重要的是整合外部數據。對保險業而言，大數據時代的關鍵是整合外部數據的能力，明確數據可能的來源、獲取數據可能的渠道。獲取大量數據，即是獲取了大量的商業資源。

大數據另外的一個關鍵技術即數據的應用能力。從獲取的數據中，發現和構建數據之間的關系，在這個關系中找到規律性的東西，從規律性的背后發現商業模式，并付諸于實施，創造商業價值，這也將成為大數據時代對保險業的一項重大挑戰。

關于在保險業中應用大數據的建議

大數據的浪潮正席卷全世界，將給技術和商業帶來巨大變化，政府、各行各業正在感受著大數據帶來的生產力和生產關系的新變革。對于保險業來說，大數據時代將在本質上挑戰保險經營和商業模式，保險業無法忽視大數據時代的到來。未雨綢繆，順勢而為，當前社會各方應提高對大數據重要性的認識，深刻理解機遇和挑戰，加強大數據核心技術領域研究，搶占先機及早開展大數據規劃，建立完善大數據應用配套制度和平臺，推動大數據人才隊伍建設，創新商業模式，將數據價值轉化為社會生產力，以大數據為契機帶動經濟社會發展。