開放保險框架與汽車保險企業價值鏈研究

郭金龍，孫 晉

（1.中國社會科學院 a.金融研究所；b.保險與經濟發展研究中心，北京 100710；2.中國社會科學院大學，北京 102401）

在國內，“開放保險”的概念和理論尚未得到廣泛普及，保險公司普遍對如何實現“開放”缺乏理論性的理解。作為財產保險行業規模最大、服務個人客戶數量最多的險種——汽車保險，如今正處在開放保險的前沿陣地?，F階段，國內財產保險公司在汽車保險方面的產品迭代方面仍處于初級階段，財險企業對汽車保險的研究更多聚焦于傳統商業模式下的市場競爭，而忽略了對商業模式本身的創新。當下，汽車保險行業正在面臨前所未有的變局，開放保險這一創新商業模式已經被證明是未來汽車保險行業發展的重要方向。因此，國內汽車保險企業在進行戰略設計時，必須深入理解“開放保險”，充分關注實現“開放保險”所需要的數據進化、產品能力和生態能力。否則，傳統汽車保險企業在車險市場的競爭能力將被進一步削弱，身具互聯網基因的新進入者將會嚴重威脅傳統汽車保險企業的生存空間，行業格局將會發生顛覆性的變化。本文將開放保險案例進行分析和歸納，形成關于開放保險分析框架，并研究如何通過企業價值鏈優化，適應快速發展變化的市場環境和客戶需求，從而幫助傳統汽車保險企業明確如何實現“開放保險”這一商業模式。

一、國內外相關問題研究現狀

廣義上的開放保險是保險企業與利益相關者共享數據和流程的業務模式，利益相關者包括消費者、供應商、保險科技公司、保險中介機構、政府公共部門等［1］。狹義上的開放保險，特指一種平臺化的數字商業模式。在該商業模式下，保險企業將核心價值鏈封裝為數據接口，通過與利益相關者共享數據和流程，將擁有相同價值主張的不同企業價值鏈彼此連接，形成以客戶為中心的產品體系，并構建出平臺化商業生態。

（一）國內相關研究現狀

在我國，“開放保險”還是一個相對前沿的概念，關于開放保險的理論研究大多處于介紹國外先進研究成果層面，從理論框架、典型案例、現實應用方面進行研究論證的文獻較少，但有限的參考文獻仍有一定的參考價值。

1.開放保險的概念

周運濤［2］對開放保險的基本概念進行了闡述，指出開放保險是一種創新商業模式，該模式主要利用API技術，與商業合作者共享數據、算法、交易、流程，為行業利益相關者提供產品服務，實現保險產品與服務的“即插即用”。開放保險需要具備“以服務客戶為基本理念、以服務場景為基本背景、以API為技術基礎、以數據共享為主要核心、以數字平臺為商業模式、以生態系統為終極目標”等六大特征。張榮［3］認為，開放保險的核心是以客戶為中心，借助區塊鏈、大數據等技術搭建開放的金融生態，增加客戶觸點、打造創新金融服務和提升客戶體驗。國內保險企業要向開放保險轉型，一方面要打破企業合作的信息壁壘，提升業務協同效率；另一方面要聯通數據孤島，挖掘數據價值，提升保險行業的整體風控及服務能力。上述研究雖然對開放保險概念進行了系統性的介紹，但沒有對開放保險的框架結構和實現路徑進行分析，沒有從理論層面對開放保險的特征進行歸納和總結，其研究結論無法直接應用于企業管理實踐。

2.企業價值鏈的文獻

張旭波［4］認為價值鏈模型系統性地闡述了企業行為、構造行為協調與競爭優勢的相關關系，有效解構了企業價值產生和增長的深層邏輯；公司產品、服務的價值是由各價值行為創造的，而產品、服務的價值決定公司競爭優勢的大小，所以價值行為是決定公司競爭的根本因素。閻達五［5］把價值鏈管理解釋為公司各種價值鏈的規劃、調節、研究及監控，認為企業應當通過內部價值鏈管理解決戰略成本規劃問題，通過縱向價值鏈管理解決產業定位戰略問題，通過橫向價值鏈管理強化企業市場競爭能力。張新娜［6］認為基于縱向價值鏈的企業、供應商、客戶三者之間的關系對企業供銷渠道的穩定性尤為重要，應優化企業縱向價值鏈中上下游，促進企業戰略發展。

3.汽車保險企業戰略

陸小羽［7］指出國家“互聯網+”行動計劃和供給側結構性改革相繼提出以后，互聯網金融勢必是經濟發展中的重要元素，車險也必將在互聯網保險中大放異彩?；ヂ摼W車險是一種全新的車險模式，主要體現在技術驅動、模式驅動、體驗驅動三方面。車險網絡化發展應根據需求側的要求相應調整供給側結構，以創新驅動促進互聯網車險發展，依靠正確的營銷戰略取得競爭的主動性，及時抓住行業機會，成功回避外界的威脅，在充分發揮自身優勢的同時有效克服自身劣勢。許閑［8］認為隨著未來自動駕駛汽車進一步普及，汽車保險市場將遭遇顛覆性的沖擊。車聯網與自動駕駛汽車保險、全球分工與汽車廠商責任保險、自動駕駛汽車保險監管等問題，都將是解決這一行業沖擊的有效方式，車險行業必須以更開放的姿態迎接迅速變革的自動駕駛汽車市場。楊帆［9］指出特斯拉保險除具備技術上的優勢外，在成本控制方面也有著較大優勢，特斯拉保險下階段的戰略重心將是基于自動駕駛技術的保險產品開發和訂閱式的保險業務模式。

（二）國外相關研究現狀

1.開放保險

EIOPA［1］指出開放保險是保險公司通過共享和使用數據和服務，創造更具吸引力的價值主張和收入來源。這些數據和服務將與保險行業內外的第三方組織進行交互，并通過API 進行外部訪問和公開使用。開放式保險可以有效提高保險企業內部流程的效率，將保險市場迅速擴展到當前產品和生態系統之外。Pousttchi 和Gleiss［10］認為鑒于數據對保險相關流程的重要性，數據應當是開放保險框架的核心內容之一。保險領域的數據處理的技術包括：用于數據采集和分析的大數據、物聯網（IoT）、人工智能（AI）和用于數據存儲的區塊鏈、云計算等。Eling 和Lehmann［11］認為開放保險框架的核心是產品。例如，通過物聯網技術捕獲的基于駕駛距離和駕駛行為的數據，能夠有效應用于保費厘定，從而實現保險產品創新，以及按日計費和按里程計費等多種“按需支付”。通過使用數字技術實現自動化并降低交易成本，保險產品可以擴展到超高風險匹配度和超短時間跨度的按需模式。這類即停即用的按需模式，是開放保險理念的具體實現。Bohnert和Fritzsche［12］則認為“開放保險”的框架核心是生態，包括內部生態和外部生態。內部生態實質上更接近于客戶服務，但已經脫離了保險服務本身。例如，通過應用渠道數字化技術，實現移動應用程序、聊天機器人、機器人顧問、社交媒體和視頻會議等功能，可以構建龐大的保險內部服務生態。這類生態可用于進一步改善客戶體驗、提升客戶黏性、降低獲客成本。外部生態方面，保險銷售渠道正在演變成外部生態系統，這些銷售渠道不僅包括保險代理機構，還包括來自不同行業的相互依賴的產業組織。開放保險的最終形態應當是保險企業消失在后臺，由保險銷售渠道生成個性化的產品，但由保險企業通過在生態系統中發揮領導作用來獲得利潤收益。Willem［13］認為交換數據以增強流程的潛在附加價值，并獲得潛在的新收入來源。這一效應是通過引入更多第三方，擴大產品供應來實現。在開放保險體系下，保險公司會提供核心保險功能，第三方則可以在核心保險功能的基礎上構建產品外延，從而自行開發創新的保險價值主張。開放保險有三個主要的驅動因素，分別是監管和標準、市場、數字技術。開放保險的發展，將依賴于這三大驅動因素的演化進展。

2.保險企業戰略

Lisa Posey［14］認為由于消費者更換保險公司存在轉換成本，因此保險行業無法避免價格戰，能否通過降低客戶的轉換成本是決定保險企業競爭結果的決定性因素。Axel Johne［15］認為產品差異化是保險公司獲得競爭優勢的重要途徑，保險產品同時存在縱向差異和橫向差異?？v向差異主要來自保險產品的費率、保障范圍、保障程度、除外條款等，這種差異是客觀存在的。橫向差異源于消費者的主觀感受，是消費者對產品質量、服務的滿足程度，個體差異較大。汽車保險企業戰略需要同時考慮到縱向差異和橫向差異，關注消費者對產品質量和服務的反饋，從而指導保險企業實現產品、服務的差異化競爭。

3.價值鏈理論

David 和Geoff［16］將價值網定義為一個將市場、企業、技術、資源、客戶在空間和時間上彼此聯系的網絡系統，通過數據信息在價值網絡系統中的迅速傳遞，企業可以利用各種資源來創造價值。Sly?wotzky 和Morrison［17］認為由于互聯網高速發展使競爭日趨激烈，企業應該由線性價值鏈漸漸發展成為交互式的價值網。Tapia和Samsatli［18］認為企業的價值鏈不僅包括內部價值鏈企業供產銷各個環節，還包括外部價值鏈上下游供應商，通過內外部價值鏈對企業內外部各個環節進行有效管理有利于企業的成長和發展。Quarton 和Samsatli［19］認為從縱向價值鏈的角度出發，分析企業上游供應商和下游需求方有利于優化企業的資源配置，更好地實現戰略發展。

4.汽車保險企業戰略

Panos 和Mari［20］認為，當前的商業車險的業務模式亟需多元化的創新嘗試。車險應當通過一種由技術封裝和知識產權壟斷構成的防御性產品來構成競爭優勢，從而提高競爭對手和新進入者的進入門檻。車險競爭的核心是創新能力，包括保險產品的創新和保險技術的創新。創新者的長期競爭力取決于它是否發展出卓越的能力來構建必要的專業互補資產，并且能夠根據市場環境的變化不斷調整配置。Husnjak 等［21］指出傳統車險產品忽略了行駛里程、駕駛行為和道路環境等重要參數，車險需要數據獲取和數據處理方式上的進一步創新。

二、開放保險框架分析

本文主要研究汽車保險企業如何通過優化企業價值鏈，實現向開放保險轉型。根據上文給出的開放保險定義，開放保險主要包含三個關鍵詞。

第一個關鍵詞是數據。開放保險需要與客戶、供應商、第三方合作者、保險科技公司、保險代理人等利益相關者共享數據，這是實現開放保險的基礎。數據對開放保險的價值體現在兩個方面：一是通過數據共享實現對客戶需求的洞察；二是通過數據共享實現與合作企業的流程共享，進而實現不同企業之間的價值鏈融合。

第二個關鍵詞是產品。數據共享的目的是通過洞察客戶需求，主動、高效地深挖客戶需求，形成以客戶為中心的產品體系，這是開放保險的戰略目標，也是該商業模式的核心。開放保險下的產品體系，應當突破傳統汽車保險風險轉移服務的狹義范疇，向風險服務、出行服務、生活服務等領域擴展，實現產品邊界上的開放。

第三個關鍵詞是生態。生態是對開放保險在企業戰略合作層面的描述，要實現開放的產品邊界，就需要將保險產品與其他產品服務進行組合，構建企業合作生態是先決條件。

因此，要深入理解開放保險，需要從數據、產品和生態三個維度進行分析，形成開放保險的概念框架。

（一）開放保險的數據維度分析

開放保險的一大特征是在數據層面實現共享。數據共享包括兩個主要的方向：一是與客戶共享數據，即客戶授權保險企業獲取和使用客戶的資產數據、行為數據、財務數據、位置數據等，以便為客戶提供覆蓋全生命周期的產品服務；二是與合作企業和供應商共享數據，以便優化價值鏈的成本管理或延長價值鏈的價值創造環節，從而實現更高的收益。不同的共享方式決定了開放保險在數據層面的不同表現形式。按照從簡單到復雜，從封閉到開放，可以將開放保險的數據層劃分為三個層級。

本文通過英國最大汽車保險公司Admiral 的商業案例來分析開放保險的數據維度。Admiral 有三大主要的風險數據來源：一是客戶在投保時提交的個人信息、車輛信息和索賠記錄；二是Admiral 公司通過免費提供給客戶的OBD 設備采集的駕駛行為數據；三是客戶通過Admiral 官方App 提交的FACEBOOK 社交媒體動態。2016 年，Admiral 發布了一款App，用戶可以通過上傳其名下的FACEBOOK 動態信息來獲得汽車保險的風險折扣。Admiral 通過對車主FACEBOOK 動態的文本分析，形成風險畫像，并給予不同的報價和服務組合。上述三種數據來源，對應了當前汽車保險企業獲取數據的三大主要途徑：內部數據（即保險數據）、風險數據和三方數據。

1.保險數據：開放保險的第一個數據層級

開放保險框架的第一個數據層級是保險數據，也是傳統汽車保險企業所應用的主要數據來源。保險數據的優點是保險企業擁有數據的所有權，不會因為使用數據而引起法律風險。保險數據的缺點是數據采集比較被動，數據規模小，應用范圍小，對汽車保險企業價值鏈的價值貢獻有限。傳統汽車保險企業的保險數據主要是客戶的性別、年齡、車輛的價值、里程和歷史索賠記錄等有限維度，主要來自客戶向保險公司提交的保險單證，數據積累非常困難。這使得數據在傳統汽車保險企業價值鏈中往往作為虛擬生產資料被應用于產品開發、承保管理、再保管理和理賠管理，主要用于費率厘定和精算分析，數據價值的運用頻率和運用效率都偏低，而且基本不能直接產生價值貢獻。

2.風險數據：開放保險的第二個數據層級

開放保險框架的第二個數據層級是風險數據。風險數據是指保險企業通過合作企業或車聯網設備獲取的，與保險標的的風險相關的數據。近年來，隨著物聯網技術的發展，保險企業和保險科技公司有多種途徑獲取與承保標的相關的風險數據。這些數據可以來自車輛內部，通過車載傳感器、可穿戴設備、智能汽車、web 應用、移動設備等方式實現遠程采集，也可以來自車輛外部，通過交通探頭、車路協同等方式獲得，見表1 所示。風險數據主要有兩大用途：

表1 風險數據的主要類型

（1）用于價值鏈成本優化

風險數據可以用于汽車保險企業的價值鏈的成本管理。風險數據作為汽車事故風險概率的數據補充，可以在承保管理環節用于業務篩選和費率厘定，減少保險企業因風險評估不準所造成的保費損失；同時風險數據也可以用于在理賠管理環節，通過實時行車數據精準定位事故責任，有效識別保險欺詐。

（2）用于創新價值鏈環節

風險數據的另一個用途是支持保險企業創新價值鏈環節。通過風險數據，汽車保險企業可以形成一套用于企業風險管理的一體化解決方案，從風險預防、風險分攤、險后減損三個環節向客戶提供綜合風險管理方案。在風險數據的支持下，汽車保險企業可以構建風險防御和險后減損等新的產品服務，延長價值鏈環節，從而獲取額外的價值收益。

3.三方數據：開放保險的第三個數據層級

開放保險框架的第三個數據層級是三方數據。這類數據往往與保單所承保的風險沒有直接的聯系，但可以對風險評估形成信息增益或在產品研發、核保定價和再保以外的環節形成價值貢獻。例如客戶的財務數據、交易數據、社交媒體數據，或氣候、犯罪、健康和地理空間數據等。與風險數據不同，第三方數據不僅可以用于承保和理賠管理環節的風險管理，同時也能夠在產品研發、市場銷售和客戶服務環節中發揮作用。在Admiral 的案例中，客戶共享的FACEBOOK 社交媒體數據為Admiral 提供了關于客戶性格、生活習慣、生活環境、出行路線、社交圈等信息，使得Admiral 能夠更為精準地評估客戶的索賠風險。三方數據的范疇比較廣泛，與客戶生活服務有關的各類數據都可以作為第三方數據為保險企業提供價值。根據EIOPA 的調研，歐盟國家汽車保險企業對第三方數據的平均應用率已經超過20%。

（二）開放保險的產品維度分析

作為一種商業模式，開放保險有別于傳統保險的特征是其按需提供產品服務的價值主張。因此，開放保險必須要確保能夠為特定的客戶需求場景提供完整、多樣的產品服務組合。按照產品組合從簡單到復雜、從封閉到開放，可以將開放保險的產品層劃分為三個層級。

1.第一個產品層級：傳統意義上的保險產品

開放保險框架的第一個產品層級是傳統意義上的保險產品。保險公司向投保人收取保險費，同時在被保險人發生保險責任范圍內的事故時提供賠償金或保險合同內約定的服務。在新的數據技術驅動下，保險行業也在尋求第一個產品層級內的創新。最為顯著的是基于互聯網“聚合”思維和“平臺化”理念的比價平臺的出現。意大利、挪威等國由政府牽頭建立了汽車保險的公共比價網站，由公立機構統一管理客戶的隱私數據，并立法強制保險企業參與比價。在國內，比價平臺并不被監管部門所鼓勵，因為比價平臺會激化保險公司之間的惡性競爭，容易造成行業失序，但同時也默許螞蟻、微信、京東等互聯網頭部平臺向客戶提供局部的車險比價服務。目前來看，除非自動駕駛、車路交互等顛覆汽車出行行業的技術正式落地，保險公司在保險產品層面進行創新升級的空間非常有限，數據驅動的邊際效用非常低。向更高的維度擴展成為保險公司的最優選擇。

2.第二個產品層級：風險服務

開放保險框架的第二個產品層級是風險服務。保險被認為是一種風險分攤和風險轉移的手段，是風險服務的一個組成部分。在第二個產品層級，保險公司進一步擴大其產品組合，提供與保險風險直接相關的其他服務（“風險相關服務”），這也是目前保險公司執行差異化競爭戰略的主要手段。

（1）附加風險減損服務

附加風險減損服務是保險公司目前比較常規的產品升級方式，主要是在保險事故發生后向客戶提供專業支持，幫助客戶脫離困境或降低事故損失。由于保險業務的特殊性，保險公司與客戶發生交互的節點往往只有投保和理賠兩個環節，在保險事故發生后提供風險減損服務更符合保險公司的傳統業務流程。

附加風險減損服務的典型案例是汽車保險附加的救援服務。國內大部分保險公司會向客戶提供道路救援和事故救援，部分保險公司還會提供代步車、停駛補貼等服務項目，這類服務項目都屬于典型的附加風險減損。隨著車險競爭日趨白熱化，這類附加風險減損服務對產品價值的加持越來越低，隨著保險公司獲得了越來越多的外部風險數據，附加風險減損服務也出現了創新的表現形態。例如，美國前進保險公司會在其提供給客戶的車載OBD 設備中安裝定位和通信元件，當車輛發生嚴重交通事故時，通信元件會將位置發送至救援機構和交通管理局，向客戶提供空中醫療救援服務。

（2）附加風險防預服務

比附加風險減損服務更為先進的是附加風險防預服務。大范圍執行風險防預服務往往意味著對業務流程進行修改和調整，需要額外投入更多的資源。同時，從長遠看，風險防預服務所產生的收益非常有限。保險公司往往只能在風險防預服務生效的最初幾個保險周期獲取賠付率降低所產生的利差，但保險產品賠付率下降會導致產品保費的行業均衡價格減值，從而影響到保險公司的現金流和投資收益。保險公司通常不愿意主動提供風險防預服務，但在激烈的行業內部競爭和來自汽車行業和保險科技企業的跨界競爭影響下，越來越多的保險公司選擇通過附加風險防預服務來提升保險產品的附加值。

（3）關聯保險產品推薦

與在銷售環節向客戶提供保險產品組合不同，關聯產品推薦則要依據客戶所處的空間、時間、財務等數據信息進行動態調整。很多個人財產保險產品能夠在客戶的日常生活中發揮次要的輔助作用。以汽車保險客戶為例，客戶在節假日駕車前往機場或旅游景點時，可能伴隨著航空意外險或旅行意外險的投保需求；客戶在喬遷新居時，可能伴隨新的家庭財產保險需求。保險公司在適時的時點向客戶進行關聯產品推薦，會形成良好的服務體驗和營銷效果。但是管理保險產品推薦需要強大的數據儲備和大數據技術的加持，保險公司需要運用關聯算法對大量的行為數據和風險數據進行聚合，才能形成有效的關聯保險產品推薦算法。

（4）風險預警

保險公司擁有最為完善的風險損失數據，一旦這些數據與環境、行為、財務等外部數據結合，就可以形成有效的風險預警模型和算法。在外部數據的加持下，保險公司可以將保險產品與風險預警服務形成新的產品組合，從而將保險產品擴充為一個完整的風險解決方案。

3.第三個產品層級：超越保險

開放保險框架的第三個產品層級是“超越保險”。保險公司可以進一步將產品擴展到保險和風險服務之外的領域，并以客戶為中心的需求提供完整的解決方案。解決方案可能由不同的元素構成，包括保險產品、風險服務，以及以保險公司為媒介構建的通往其他外部供應商的鏈路。由于保險產品現在在解決方案中扮演了較小的角色，因此這一產品層級被稱為“超越保險”。實現“超越保險”對保險公司來說是非常困難的任務，因為構建解決方案需要新增和重組價值鏈業務流程，保險公司需要進行相應的組織機構調整。

（三）開放保險的生態維度分析

本文所說的“生態”是指由經濟組織與經濟環境的相互作用和相互影響所形成的復雜系統。一般情況下，生態系統是外在的，企業應當聚焦于如何參與到生態而非如何構建生態。不過，部分在所處行業占據支配地位的企業，可以通過數字化技術實現對生態系統的創造。傳統汽車保險企業的合作者通常是保險代理人、保險經紀等分銷商，這部分合作者通常依托于保險企業的價值鏈開展價值活動；隨著汽車保險企業在數據層和產品層逐步開放，保險企業與更多的合作者建立數據和流程共享的關系。部分合作企業在合作中占據主導地位，能夠直接獲取客戶需求、主導制定價值主張、決定合作利潤分配，此時保險企業只能以服從者角色將其核心價值鏈嵌入合作企業的業務流程中，并被動分享合作利潤；另一些場景下，保險企業在合作中占據主導地位，則可以將核心價值鏈之外的業務流程外包給合作企業，并主導客戶需求洞察、產品服務創新和合作利潤分配。按照從簡單到復雜，從封閉到開放，可以將開放保險的生態層劃分為三個層級。

1.第一個生態層級:銷售生態

在銷售生態中，保險公司為了銷售收入而尋求其他企業組織的參與，為保險公司代為銷售產品或提供相關服務支持。比較典型的案例是保險代理人，國內大部分保險公司的主要銷售渠道都來自企業或個人性質的保險代理人，保險公司通過代理人分銷保險產品，并支付保險傭金，保險代理人受保險公司委托向客戶提供承保和理賠的服務。在這一生態系統中，所有參與者必須都與保險業務相關，引進新的參與者不會影響保險公司的內部運營流程，但會延長其價值鏈。隨著技術的發展，保險公司可以在銷售生態中引入更多參與者來擴充業務環節，從而為業務增值賦能。

2.第二個生態層級：嵌入生態

保險企業可以通過開發API 接口，使保險業務的核心功能可接入第三方系統形成新的服務應用和價值主張，因此“嵌入生態”也被稱為“保險即服務”。比較傳統的“保險即服務”模式，是保險公司與汽車制造企業的合作。國內大部分主機廠都會使用一套完整的管理系統實現授權經銷商的業務管理功能，保險公司要與主機廠開展業務合作，必須要將保險業務系統接入主機廠的管理系統，為了提升與不同主機廠對接的效率，保險公司會將整套對接端口開發為一系列API接口的組合。

3.第三個生態層級：平臺生態

平臺概念源自互聯網?；ヂ摼W的發展可分為即接入為王、內容為王和平臺為王三個主要階段。首先，互聯網企業向訪問者提供接入服務，訪問者的需求是接入互聯網絡，因此互聯網企業的價值主張是便捷通訊，這是接入為王階段；隨后，訪問者不僅需要接入網絡，同時還需要獲取信息，典型的服務是門戶網站?；ヂ摼W企業向訪問者提供內容，訪問者主動地參與并創造內容，互聯網則進入了內容為王階段。最后，隨著互聯網行業的發展，用戶的需求復雜多變，單一的互聯網企業已無法滿足用戶的多元化需求，互聯網企業開始主動探索利用第三方開發者滿足訪問者的需求，互聯網進入平臺為王階段，完成了從封閉走向開放的過程?；ヂ摼W平臺的重要特征，是由第三方開發者而非平臺運營者來滿足用戶的個性化需求。

開放保險框架下的“平臺生態”也是沿著互聯網平臺的路徑進行展開。保險公司可以開發一個數字平臺，通過這個平臺客戶可以實現全部或大部分的線上活動需求。但是，構建平臺生態對保險公司來說是一項異常艱巨的工作，因為保險公司缺乏與客戶頻繁接觸的業務節點，很難獲得吸引第三方開發的流量基礎。一個有效的解決方案是在數據層、產品層和生態層的不斷開放過程中，調整和優化業務流程，重構價值鏈，使得保險公司的運營模式不斷符合構建平臺生態的基本要求。雖然數據層、產品層和生態層的每個維度都可以獨立地開放，但通過相互結合，各維度之間可以產生強大的協同效應。例如，按需保險（產品維度的第一層級）需要保險公司著手建立第三方數據的獲取和運用體系（數據維度第三層級）。如果第三方數據包含客戶的位置或日程數據，那么保險公司可以識別客戶旅行和向他們發送推送通知旅行意外險和行李保險（產品維度的第二個層級），同時可以嵌入在線預訂和出行導航的相關企業生態，為客戶提供便捷的旅行咨詢和管理服務。在這一過程中，保險公司可以不斷擴大并積累數據外延、產品外延，與更多行業的生態系統形成嵌入關系，擴大業務相關范圍，最終實現自建生態的環境基礎。

（四）開放保險框架體系

綜合來看，一個符合開放保險定義的商業模式，應當在數據、產品和生態三個維度具備開放的特征。數據維度包含三個層級，分別是保險數據、風險數據和三方數據；產品維度包含三個層級，分別是保險產品、風險服務和超越保險；生態維度應當包含銷售生態、嵌入生態和平臺生態三個層級，如圖1所示。

圖1.開放保險框架體系

開放保險的三個維度之間，既彼此獨立，又緊密相關。首先，開放產品是開放保險的價值主張。以客戶為中心的經營模式，是市場環境發展變化的客觀要求，不會以保險行業的主觀意志為轉移。要實現以客戶為中心，就必須在某一個商業領域形成整體性、全面性的產品覆蓋。倒逼不同的企業組成商業聯盟，根據客戶需求共同為客戶提供產品和服務。因此，保險行業需要對客戶的生活軌跡進行調研和分析，形成數據化需求洞察，并提前整合相關產品服務鏈條。在這個過程中，保險企業實質上形成了開放的業務生態。其次，開放數據是開放保險的先決條件。開放數據首先為保險企業提供需求洞察，從而指導開放產品研究和開發；同時，在保險業基本實現信息化的當下，開放數據也是企業之間通過系統互聯實現價值鏈整合的技術基礎。數據是開放保險商業模式的重要生產資料，對數據資產的運用和對數據價值的變現，也是開放保險有別于傳統保險的核心特征。最后，開放生態是開放保險的戰略成果。由于開放保險以開放產品為價值主張，必然需要與眾多合作企業建立頻繁、深入的合作關系，這種合作關系共同構成了企業的生態系統。開放生態是開放保險戰略執行的必然產物，也是進一步鞏固開放保險商業模式戰略成本管理和戰略創新實施的重要保障。開放保險框架揭示出了汽車保險企業實現開放保險商業模式的戰略路徑，即從數據、產品、生態三個維度，逐一實現從封閉到開放的轉型。

三、開放保險框架下的汽車保險企業價值鏈分析

汽車保險企業面臨的核心問題是市場供給與需求之間存在嚴重的不均衡，而市場宏觀環境的變化進一步加劇了這一問題，導致市場同時出現了需求不足和供給不足現象。在需求端，由于汽車保險行業已經進入成熟期，市場自然增長放緩。疊加宏觀經濟形勢惡化、出行方式轉變等外部因素，導致消費者的新增保險保障需求迅速減少，從而出現全球汽車保險保費增速下滑的趨勢。同時，保費增速下滑也進一步加劇了行業競爭，使得行業盈利水平出現了顯著的下降，進而導致市場集中度上升，制約了行業創新發展；在供給方面，由于互聯網商業模式對消費者行為和偏好的持續塑造，使得消費者對線上化、數字化、網聯化需求日趨強烈。但傳統汽車保險企業封閉、靜態的價值鏈體系無法支持開放、互聯的商業模式，導致了汽車保險行業的供給端和需求端發生了錯配。要解決汽車企業所面臨的問題，需要汽車保險企業進一步開放市場，開發客戶新需求，獲得利潤新來源，解決市場需求不足和利潤水平偏低的問題。要實現上述戰略目標，就需要汽車保險企業放棄封閉、靜態、被動的商業模式，通過開放的數據共享和開放的企業合作，延長價值鏈環節并強化企業戰略成本管理，這與開放保險的戰略目標不謀而合。

（一）數據維度下的汽車保險企業價值鏈分析

在傳統汽車保險企業價值鏈中，數據通常以智力資本的形式為企業提供價值貢獻。由于傳統汽車保險企業主要使用保險數據，企業本身是數據的生產者和使用者。因此，與數據有關的價值活動分散在價值鏈各個基本環節中。例如，在產品開發過程中，精算部門通過建立統計學模型，將保險數據轉換為產品費率；在承保管理過程中，承保管理部門通過對保險數據進行分析，調整業務政策，降低成本率，增加費差收益；在銷售管理過程中，理賠管理部門通過對保險數據進行分析，重新定位市場，調整營銷策略，從而增加保費收入。上述過程中，數據的價值分別以精算部門、承保部門、銷售部門智力資本輸出的形式體現出來，本身不獨立形成價值活動。但在開放保險中，數據在企業價值鏈中的作用發生了變化。

1.風險數據對汽車保險企業價值鏈的影響

風險數據對汽車保險企業價值鏈的影響主要體現在與數據相關的價值活動方面。Progressive 是美國市場份額第三的汽車保險企業，2020 年保費收入達到332 億美元，市場份額為13.3%。2010 年至2020 年，Progressive 的市場份額從7.7%上升到了13.3%，主要得益于Progressive 在美國市場率先推出的以Snapshot 為代表的UBI 汽車保險產品，如圖2所示。

圖2 美國Progressive公司車險市場份額增長趨勢

Progressive 于1994 年首次提出PAYD（pay as you drive）保險概念。經過Autograph、Tripsense 等UBI 項目的試點和迭代，Progressive 于2009 年正式推出了延續至今的Snapshot 項目。參與Snapshot 項目的車主需要將OBD 設備安裝在車輛上，讓Pro?gressive 獲取30 天的駕駛行為數據。Progressive 會通過深度學習算法預估客戶的索賠風險，并計算風險分數。30 天后，Progressive 根據風險分數為客戶提供個性化汽車保險報價。同時，該項目結合客戶的相關數據，將客戶劃分為不同的客戶群，向客戶提供其他個人保險產品的組合方案。自2009 年Snapshot項目上線以來，Progressive 的保費收入和承保利潤快速增長，每股收益復合年增長率達到了56.2%。瑞士信貸2020 年的評估顯示，Progressive基于遠程信息處理的汽車保險產品比非遠程信息處理產品的利潤高出15%以上。與美國另一家市場份額與Progressive 接近的汽車保險企業Geico 對比，Progressive 的保費增速和綜合成本率（低3.4%）全面領先于Geico。

Snapshot 項目增加了兩個獨立的業務環節。首先是數據采集和處理環節。數據采集涉及Progres?sive與客戶之間的互動，長達30天的持續數據跟蹤。在傳統價值鏈中，并沒有對應的業務流程。這是因為傳統汽車保險企業并不會通過客戶互動的方式采集數據，并通過數據處理實現數據價值的變現評。其次是數據分析和運算環節。Snapshot 項目高度依賴于機器學習算法對客戶索賠風險和投保偏好的評估，該評估流程的輸出結果是純數據性的，獨立于產品開發、承保管理、再保管理、理賠管理、市場銷售、客戶服務等基本活動。數據分析和運算環節本質上仍然是生產性活動，該環節將風險數據中的有價信息以保險企業能夠理解和使用的方式解讀出來，將風險數據的隱性價值轉換為顯性價值。有效運用風險數據的汽車保險企業價值鏈，應當包含對數據進行采集、處理、分析和運算的價值活動，本文將上述與數據相關的價值活動統稱為數據管理活動。從業務流程上看，數據管理活動與產品開發、承保管理、理賠管理等基本活動之間并非線性關系，而是彼此并行的業務流程。

2.三方數據對汽車保險企業價值鏈的影響

三方數據同樣需要通過數據管理活動產生價值。但與風險數據不同，三方數據除應用于索賠風險管理之外，還廣泛應用于建立對客戶需求的洞察。

以 Admiral 公司為例 。 Admiral 通過FACEBOOK（獲得了客戶授權）獲取客戶發布的日常動態數據，通過技術部門進行文本分析和建模，抽取其中有關客戶性格、職業、財富、婚戀、生活圈、出行習慣等內容的特征語義，通過建立大數據模型實現對事故風險的統計評估。與此同時，Admiral也運用FACEBOOK 社交媒體數據，建立對客戶人生事件的追蹤和響應。

Admiral 通過三方數據追蹤客戶生命周期管理的重要事件，實現對客戶需求的數據洞見，并采取個性化的營銷方案。開放保險框架下，需要在汽車保險企業的價值鏈中，充分考慮對客戶需求的數據洞見。

（二）產品維度的汽車保險企業價值鏈分析

根據“開放保險框架”，保險企業在逐步開放的過程中，其向客戶提供的產品形態也在發生變化。這種變化是“以客戶為中心的”，所形成的是基于客戶需求導向的、定制化的產品解決方案。為了進一步明確客戶需求導向的產品形態轉變如何影響企業價值鏈的構建，我們逐一分析產品維度的三個層級對企業價值鏈的影響。

1.風險服務對價值鏈的影響

開放保險框架產品維度的第二個層級，即風險服務上，汽車保險企業的價值活動則發生了變化。首先，汽車保險產品不是唯一的生產產出，風險服務產品實際上輸出了一個關于風險的綜合解決方案，保險產品是其中的一個組成部分。如上文所述，風險服務主要有附加風險減損和附加風險預防兩種產品形式。前者通常是以保險產品、實體服務和數據服務組合的方式實現，例如將車險產品與救援、代駕等實體服務組合；后者通常是以保險產品和實體產品、數據服務組合的方式實現。為了構造風險服務產品，保險企業往往需要與其他企業進行合作。本文參考虛擬價值鏈理論，為傳統車險企業構造一條面向風險服務產品的虛擬價值鏈。

傳統價值鏈將信息視為價值增值過程中的輔助部分，而非價值來源。但虛擬價值鏈理論認為，價值鏈由物質流和信息流組成，在實體價值鏈中信息起輔助作用，在虛擬價值鏈中信息起戰略作用。企業在加工無形的信息資源時，價值鏈將信息的處理分解為不同的價值增值環節，與此同時，信息作為無形資產參與價值創造并成為價值的重要來源。由于信息資源的豐富性和可復制性，虛擬價值鏈的每個價值創造環節都可以無限復用和靈活組合，從而以低成本滿足客戶的多樣化需求。虛擬價值鏈的基本活動通常包含網上供貨管理、虛擬生產、網上庫存管理、網絡營銷和在線服務五個組成部分。

2.超越保險對價值鏈的影響

如上文所述，超越保險是指基于客戶需求和偏好，保險企業將業務擴展到保險或風險服務之外的領域。雖然優化后的汽車保險企業價值鏈能夠支持多重產品和服務的組合。但是，由于超越保險的業務范圍擴展到了保險或風險服務以外的領域，保險企業并不能在業務流程中占據核心支配地位。超越保險允許保險產品作為超越保險的組成部分，并且是不那么重要的組成部分。因此，在超越保險產品結構下，保險企業可能會失去在價值鏈中的主導地位。為了解決這一問題，本文參考價值星系統理論，對汽車保險企業價值鏈做進一步優化。

根據價值星系理論，價值星系內部需要建立市場化的管理機制。為了將市場機制引入價值星系，需要給予價值星系成員企業長期穩定的利潤來源，因此價值星系的戰略成本管理至關重要。價值星系的全面成本合理化不僅需要“恒星”企業的帶動，還需要成員企業共同參與，因此必須執行高參與型戰略。高參與型戰略是指以“恒星”企業主導的、多方高度參與的成本管理戰略。高參與型戰略是要通過各方成員的共同參與對價值星系進行源頭管理。源頭管理包括時間源頭管理、空間源頭管理和業務源頭管理。在時間源頭管理方面，高參與型戰略要求在各個環節的管理決策中引入各成員企業的共同參與，尤其是各環節的所有下游成員企業的共同參與，充分考慮各個環節戰略決策對整個星系價值結構的影響；在空間源頭管理方面，高參與型戰略要求成員企業共享獲客網絡，無論是線上業務平臺還是線下銷售網點，在成員企業之間形成良好的客戶共享機制；在從業務源頭管理方面，高參與型戰略需要各成員企業的共同參與協調企業間關系實現企業間作業的優化，不僅要超越職能管理，還要超越價值鏈的流程管理，實現多方共同合作。綜上所述，為了解決超越保險產品維度下，保險企業在價值鏈中留存主導地位的問題，應當對保險企業的價值活動進行解構，按照高參與型戰略的價值星系模型進行重構。

（三）生態維度下的汽車保險企業價值鏈分析

開放保險框架的生態維度包含三個層級：銷售生態、嵌入生態和平臺生態。

1.銷售生態對價值鏈的影響

銷售生態中所有的業務都與保險有關，延長了汽車保險企業生態系統的價值鏈。隨著科學技術的進一步發展，保險公司可以在銷售生態中引入更多的參與者擴展汽車保險企業生態鏈的服務環節，延長汽車保險企業生態系統價值鏈，通過多元化服務滿足市場的多方面的需求，同時，汽車保險企業生態價值鏈的延伸也不會影響汽車保險企業內部的運營流程。

2.嵌入生態對價值鏈的影響

嵌入生態本質上是保險企業為了實現超越保險而形成的應對策略。由于在超越保險中，保險產品可能不具備核心地位。在這種情況下，保險企業要以“行星”企業的角色加入其他占據市場支配地位企業所構造的價值星系中，只能將其保險產品作為模塊嵌入其他企業的業務流程和業務系統中。與面向超越保險的價值星系模型不同，保險企業在嵌入生態下不能自由統籌和安排其內部價值活動，而需要在“恒星”企業的統籌和協調下，與其他合作企業共同開展各項價值活動。因此，在嵌入生態模式下，保險企業需要輸出標準化、模塊化的價值活動集合，以便能夠在任何超越保險產品的價值星系中，都能夠通過組合其價值模塊形成與合作企業的高效對接。為了達成這一目標，需要對嵌入保險生態下的價值活動實現模塊化。

3.平臺生態對價值鏈的影響

平臺生態與嵌入生態的區別是，在嵌入生態中，保險企業保留核心業務內核，將需求定制、需求分配、產品整合、服務創新等職能交給其他恒星企業。在某些情況下，選擇嵌入生態的策略對保險企業而言是比較經濟和高效的發展方式，因為保險企業往往不具備自建生態的能力；與嵌入生態不同，平臺生態則要務必確保保險企業在價值星系中的恒星地位。在平臺生態中，保險企業需要服務模塊提供給行星企業和衛星企業，特別是服務關系模塊、知識服務模塊、人力資源服務模塊和服務信息共享模塊。在嵌入生態中，保險企業之所以要實現服務模塊化，是為了確保其價值鏈中的部分價值活動能夠迅速、高效嵌入其他價值星系或價值鏈的價值活動；在平臺生態中，保險企業同樣要實現服務模塊化，將其服務模塊提供給價值星系的合作企業，實施高參與型成本管理戰略，有效提升價值星系的運作效率和決策效率。

汽車保險企業實現服務模塊化的有效手段是應用計算機仿生技術。傳統汽車保險企業對計算機仿生技術的使用主要集中在客戶服務環節。通過AI技術代替人工客服響應客戶的服務需求，這種應用仍處于工具層面，沒有對企業價值鏈產生影響。實際上，以人工智能為依托的計算機仿生技術，能夠在汽車保險企業的多個價值鏈環節起到關鍵作用。在需求洞察、需求分析、產品整合等銷售互動環節，計算機仿生技術可以提升汽車保險企業官網和App 的客戶服務體驗，以更主動和智能方式實現與客戶之間的需求互動；在承保管理環節，計算機仿生技術可以大量替代承保管理中的非復雜流程，使得常規業務無需人工參與，大幅提高工作效率并實現承保管理的服務模塊化；在理賠管理環節，計算機仿生技術可以運用大數據分析、圖像識別等手段，深度參與到定損定責、欺詐識別等領域，提升理賠管理質量，降低管理成本；在客戶服務環節，計算機仿生技術則同樣可以大量替代傳統人工客服，有效節約企業經營成本，并使得汽車保險企業從客戶端獲得的信息反饋更全面和數智化。應用計算機仿生技術的最大意義是幫助汽車保險企業的核心價值鏈實現服務模塊化。計算機仿生技術通過大量替代非復雜業務流程，大幅縮減業務流程時效，提升響應速度，實現標準化、數字化的輸入和輸出，這將為汽車保險企業構建嵌入生態和平臺生態提供充分的支持。

四、結論

根據對開放保險框架的分析和研究，本文提出如下汽車保險企業價值鏈的優化思路和舉措。一是更新品牌定位和價值定位，突出以客戶為中心和數據開放、產品開放、生態開放理念；二是調整組織結構，按照面向超越保險的價值星系模型實施事業群和事業部制，增設管理部門，實現“開放保險”的組織結構基礎；三是重構商業模式，聚焦超越保險創新，加強線上線下聯動，廣泛開展嵌入生態合作，專注持續迭代運營；四是實現數字化轉型，重塑客戶旅程，打造數字化、場景化、全渠道體驗，加強數據運用水平，深挖數據價值，實現扁平化的高效管理模式。