保险行业中如何运用大数据?

编辑:Jason 小哥来源:时间:2015-04-09 11:15:19

,谁掌握了数据,谁就掌握了竞争的制高点。现代保险服务业如何在经济“新常态”中,研究和实施大数据战略,关键要找准大数据在保险业的应用场景、应用主题和应用策略。

  大数据是依托新的数据处理技术对海量、高速增长、多样化的结构和非结构数据进行加工挖掘,找寻数据背后的规律,以提高分析决策能力、优化流程和科学配置资源。大数据正在向经济、社会、科学、文体及公共卫生等多个领域快速渗透。在网络技术、移动互联、云计算等新技术和金融市场化改革的政策双驱动下,金融与互联网、各金融板块之间的界限和壁垒被冲破,市场的游戏规则发生了深刻变化,谁掌握了数据,谁就掌握了竞争的制高点。现代保险服务业如何在经济“新常态”中,研究和实施大数据战略,关键要找准大数据在保险业的应用场景、应用主题和应用策略。

  一、运用大数据辅助保险费率市场化形成机制

  保险作为一种风险转移和管理工具,是一种社会群体之间的风险救助机制,保险产品机理主要是遵循统计学范畴的“大数法则”,基于历史风险发生和损失数据进行分析和预测,在重复随机现象中找出“必然”规律,依靠精算技术实施产品定价、建立财务运行机制。有些观点认为大数据颠覆了“大数法则”,虽然两者都是在“大量”数据基础上进行风险和财务预测,但在保险产品定价机制中的作用基点是完全不同的。“大数法则”是保险定价的根本法则,特别是针对车险、寿险、健康等关系社会公众利益的领域,必须依托“大数法则”确保行业基准纯风险损失率厘定的公平性、充足性和安全性。“大数法则”是保险运行管理的数理逻辑,是保险业不可动摇的理论和定价基础。而大数据主要发挥保险定价的辅助作用,特别是采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析,找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律,推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化,优化精算定价模型,主要基于附加费率建立科学、有效的保险费率浮动机制和差别化定价机制。因此,大数据并没有颠覆“大数法则”,而是对保险费率市场化形成机制的重要优化和改进,是一种以新技术为依托、更加精细化的风险管理辅助工具。

  目前,新一轮保险费率形成机制改革步伐明显加快,非车险、意外险、投资连接、普通型寿险、万能等已经相继放开,商业车险、分红险市场化改革也即将发令放行,更多的产品定价权和选择权将交给市场。科学、有效的费率形成机制是市场化改革成败的关键。应全面构造以“大数法则”为基础的基准费率和以大数据技术为辅助的附加费率和产品创新机制。一方面,保险监管部门应主导构建公开公正的保险基准费率形成机制,建立保险基准费率定期测算和发布机制,特别是借鉴国际成熟经验和模式,设立独立的保险费率厘定机构,形成主要保险产品的定价参照基准体系。另一方面,要鼓励保险企业在遵循基准费率的同时,发挥大数据在保险产品区域化、差别化、个性化的创新支撑作用,处理好产品创新与风险、成本、收益的关系。

  二、依托大数据驱动新一轮保险企业转型发展

  自改革开放以来,保险市场保费和资产规模迅速扩张,却难以逃脱产品同质化、跑马圈地、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病,归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式,由于保险企业数据维度、质量、可利用度和处理能力不足,向“以客户为中心”的集约化管理模式“常提却难新”。伴随金融综合化、保险集团化、渠道多元化发展,特别是电销、第三方电商、移动互联等新渠道的兴起,保险数据的历史积累、采集维度、关联分析与实践应用日益成熟,大数据有利于提升保险企业对客户行为特征、风险和产品偏好的分析能力,为保险企业客户关系管理、风险识别与定价、营销策略分析、理赔欺诈风险防控提供了新的驱动力,成为保险业新一轮转型发展的“利器”。

  保险企业应找准大数据在经营管理中的应用场景,着力解决制约转型发展的关键环节。一是加强数据资源内外部整合。加强集团内部、各渠道、各产品线的数据整合利用,积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据,引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据,为大数据技术应用建立现实基础;二是构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术,推进客户需求分析和客户群组细分,在集团或公司内部建立客户虚拟账户,丰富客户全景视图,加强客户挽留与个性化推荐,促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系,改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。三是提升数据发现和决策能力。重点提升对非结构化数据的存储、加工和分析能力。围绕交叉和二次销售、精准营销、代理人甄选和流失预警,加强数据分析和快速响应,整合昂贵的渠道资源,提升销售渠道价值。通过理赔洞见分析、反欺诈关联分析,提升成本精细化管理、精准打击欺诈行为。四是加强数据架构规划。引入新的大数据分析工具和存储技术,提高对语音、视频、图片、网络日志等非结构化数据的分析处理能力,对信息模型、主辅数据源以及数据集成架构进行前瞻性设计,加强主数据和元数据管理,推动信息数据的逻辑整合。提高自身数据质量,注重数据全生命周期管理。

  三、构建行业级大数据开创保险市场数据治理新模式

  在保险资金运用和费率市场化加快推进的背景下,按照保监会“放开前端”、“管住后端”的市场化改革思路,市场化的“新常态”使传统的出台文件、现场检查、行政处罚等保险市场治理手段难以奏效,滞后的监管技术手段将无助于有效防控区域性和系统性风险,客观上要求保险监管部门从依靠行政手段向依靠“数据手段”治理市场转变:一是从场外交易向场内交易转变。通过建立保险产品交易、中介交易和资产交易的交易场所和信息平台,促进保险交易的透明化、规则化和信息对称化;二是从监管信息统计与非现场监管向保单登记管理转变。市场和风险的快速变化,促使保险监管从依靠时滞的统计数据和局部的样本数据,向保单级的全量数据和实时的生产数据演变。三是由条款费率静态审批管理向基准费率测算常态化转变。定价权逐步交给市场后,产品创新必然层出不穷,基准费率常态监测、回溯分析和定期测算是产品监管和风险控制的必然要求。

  基于上述行业转型发展和市场治理需求,应从提高行业核心竞争力和抗风险能力的高度,科学规划行业大数据体系。一是全面推进行业信息共享与应用。在客户隐私保护和数据安全的前提下,建立行业中央集成数据仓库,打破企业之间的数据孤岛,将分散在各保险机构的数据,按照客户、保单、业务等多个主题进行采集、存储和有限共享,充分释放数据共享在规范市场行为、反保险欺诈、提升定价能力、促进精细化管理等方面的内在价值。二是主动与外部数据交互应用。拓宽行业整体数据维度,依托行业数据共享的平台优势,积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据,主动与交管、税务、经侦、社保、征信等公共管理部门进行数据交互,发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用,依托共享平台有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。三是研究制定行业大数据战略和设施框架。完善信息共享平台和保单登记制度相关法律法规,为行业大数据战略实施建立良好的政策环境。加强行业数据标准建设,规范统一共享接口标准,提高数据整体质量;不断优化共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术,研究建立行业数据分析框架和模型,依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术,支持海量、多结构类型、高频度的大数据处理。加强行业信息共享的安全体系建设,保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。
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