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大数据能否成为保险行业的有力武器?

来源:未央网     作者:    2017-09-11 13:11:45
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大数据能否成为保险行业的有力武器?


  金融之家9月11日讯,研究表明,人民收入水平越高,对保险的需求越大。随着近年来人们生活和收入水平的逐年提高,保险也成为当下充满希望的朝阳产业。结合近年来计算机应用技术和存储技术的飞跃性发展,越来越多的保险公司建立了自己的应用体系和数据管理体系,并且随之产生了大量的数据,这些数据也成为企业发展的核心资产之一。

  保险公司以这些数据为基础开发产品,制定营销方案,可以说大数据对保险行业的影响和帮助会越来越大。

  想要正确高效地利用好大数据,使其成为保险强有力的武器,并不是一蹴而就的事情。首先我们要对大数据有深刻的理解,对其作用和意义引起重视。大数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源。

  近年,发达国家纷纷出台大数据战略:美国提出大数据的战略地位堪比工业时代的石油;欧盟认为大数据是促进经济增长的重要力量;韩国认为公共数据已成为具有社会和经济价值的重要国家资产。大数据已经成为各国国力竞争的一部分,并且在不知不觉中进入了我们的生活。

  现在十分火热的共享经济背后,大数据的支撑功不可没。大数据可以帮助企业了解消费者的现有状态、生活习惯以及消费情况等各类个性化的倾向,方便企业制定产品和市场策略。共享经济被普遍认为可以合理配置社会资源,有效提高其使用效率。

  “共享出行”降低了城市出行成本和心理障碍,缓解了交通压力,从侧面推动消费,刺激经济。几年前,我们需要一辆自行车时通常只能选择买一辆,骑着出行的时候还需要担心停放问题、失窃问题,而在我们不需要它时,它只能静静躺在车库中吃灰。而现在,我们通常可以在需要一辆自行车时发现它就在你身边,一切都是那么方便。

  那么,共享单车会主动在你需要的时候传送到你身边吗?这显然不可能。我们可以模拟一个场景:某企业发展之初,会把有限的单车都投放到人们最需要的地方去。那么这个“最需要”怎么定义,由谁来定义?这个定义显然是模糊的,需要决策者根据经验去分配,这多少存在偏差。

  刚开始人们的体验不会很好,经常在需要时找不到车。使用一段时间,企业得到了一批用户通过借车还车产生的定位信息(当然,还会包含例如用户的年龄性别等个人信息,定位周边的商场、公司、地铁口分布的地理环境信息等),利用这些数据,计算出哪些地方需要投放多少单车,从而企业可以更加有信心地进行投放甚至融资、扩张。这样一来,用的人越来越多,产生的数据也越来越大,在此基础上带动更多周边产业链,形成更加完整的产业链,得到更多数据。

  长期以来,保险行业其实已经积累了大量的高价值的数据,这些数据是保险行业的天然优势。但当前对大数据能进行深入挖掘和利用的保险公司还不多,很多小保险公司还处在不用、不会用和胡乱用的阶段,没有对大数据的无形力量引起足够重视。当那些重要数据是由人工来筛选的时候,受限于人类思维的局限性、主观性,不能够全面的、持续的分析数据中的信息,其选择也无法被量化比较,因此往往不能作出最有效的策略。

  当然,大数据的挖掘和应用上仍存在着一些阻碍和困难。

  首先,大数据人才的稀缺。两条腿的程序员好找,但是其中对数据库有深入研究的程序员绝对是存在巨大缺口的,而保险公司想要吸引这样的人才加入更是难上加难。

  其次,想要在数据上做文章,需要投入的物质资源也是巨大的。中国人寿在上海的数据中心,每年光是电费就高达5000万元之多,每天水冷蒸发的水量近200万吨。

  第三,大数据时代的信息安全风险也是巨大的,数据处理的软硬件环境复杂敏感,常规的安全管理策略无法满足安全需求;保险行业数据的重要性不言而喻,在这方面绝对不能掉以轻心,因此每一步的发展脚步都要脚踏实地、谨小慎微。

  那么,保险行业付出如此巨大的代价去投入到大数据中,会得到什么实质性的回报呢?这点其实在很多地方已经得到印证。NCAP汽车碰撞测试是个十分权威的测试机构,几乎所有新车都会在这进行碰撞测试,一辆辆高价值的汽车在碰撞测试中严重损坏,其成本是巨大的,但这却是一个民间组织。

  有的人会惊讶,这个机构应该入不敷出,很难坚持下去吧。而事实是这个机构已经存在20年并且越做越大,越来越规范。原因之一就是其产生的碰撞数据除了为各类车企带来了标准化数据,也同时为保险公司提供了宝贵的数据。现在美国保险公司甚至通过和车企合作,得到车主驾车习惯的数据,那些喜欢大脚踩油门的车主恐怕会面临保费上浮的可能。

  在保险公司的核心竞争力产品中,基于大数据下的产品具有定制性、分类性、融合性和实效性,相比传统产品有很大优势。

  定制性是针对不同性别、年龄、爱好、消费水平的人群差异化开发产品,一个人是不是吸烟,是否有户外旅行的爱好等都会影响费率;由此制定精准的个性化产品,可以调动部分消费者的热情,得到更高的回报率。

  分类性是指保险公司结合大数据对某些热销产品进行分类开发的方式,比如针对年轻人开发的重疾产品中除了包涵标准的一些重症,还会加入一些高发轻症,让此类产品对年轻人有更大的吸引力。

  融合性是指在一个产品中一揽子保障计划的提供。中国人寿的“欣悦一生”产品中包含了寿险、金融服务和养老社区,三者的融合很好地击中了消费者的痛点,并且将一类客户迅速整合成一体。

  时效性是指在信息时代、保险产品同质化的大环境下,保险公司需要在突发情况下及时推出产品,吸引社会的关注;比如2008年汶川地震后,社会上对家庭财产的保险需求空前高涨,这时就需要快速推出合适的产品来占领市场。由此可见,大数据的支持让产品研发更加高效和规范,保险产品基于大数据化是如今不可阻挡的趋势。

  同时,大数据的发展还是存在一定风险的,特别是数据风险。目前,由于保险行业之间存在竞争关系,客户信息贩卖、泄漏情况还比较严重的,甚至客户的一些隐私信息都被陌生人掌握。大数据营销在保险行业一定会成为主流,那么到时候客户的信息安全如何得到保障,这将是客户最为担心也该是保险公司最为重视的部分。希望在大数据给整个保险行业带来革命性的改变,促进中国的保险行业和发达国家一样强大、完善的同时,也能引起各保险公司和国家对其风险的重视,促使保险行业良性、健康发展。
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