大數據時代中國保險業的發展

郭乃筱

大數據時代各種信息的數據化從多方面影響著傳統保險向現代保險的轉變，保險公司應以大數據的思維模式去靈活應對市場的變化，提升自身的競爭力。本文從大數據概念入手，分析了大數據給保險公司經營各個方面帶來的深刻影響，并對保險公司如何進一步應用大數據提出了相關建議，促進保險行業在大數據時代的蓬勃發展。

大數據保險影響

一、大數據的概念

近年來，大數據在不斷顛覆人們對傳統行業的認識，在大數據的引領下，許多領域發生了巨大的變革。大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。我們如今經歷和創造的一切幾乎都可以被標準化和數字化，然后被存儲、挖掘、統計和分析，應用于各個行業領域。企業根據大數據分析的結果可以獲取客戶的有效需求，更有針對性的為客戶提供服務。

二、大數據對保險業發展的影響

（一）產品開發和營銷更加精準

1.市場需求分析。傳統的產品開發是以產品為中心，在產品形成后，公司通過銷售渠道和代理人團隊將產品銷售出去，客戶所能購買的產品種類十分有限，市場上的產品在很大程度上并不能真正滿足客戶要求。隨著互聯網和自媒體行業的進步，網絡社交媒體成為了重要的信息交流和傳播平臺，網絡用戶的搜索記錄及其發布的相關信息都隱藏著自身的喜好需求和個性特征。大數據的作用就在于能夠將這些分散龐雜的信息進行整合提煉，全方面的探究市場的真實需求，真正設計出滿足市場需求的產品，使得產品開發更加具有針對性。

2.客戶購買因素分析。客戶在選擇購買保險產品時要考慮多方面的因素，產品價格、保險金額、公司品牌形象和服務質量等都會影響客戶的決策，在眾多的因素中，哪些因素才是起決定性作用。借助大數據分析平臺，通過對多種多樣的客戶數據進行分析，保險公司可以獲知影響客戶決策的主要方面，據此，保險公司可以完善自身不足，強化優勢條件，不斷提高自身的行業競爭力，爭奪更多的客戶資源。

3.差異化銷售。在過去網絡不發達時期，保險產品的營銷主要依靠報紙、電視等傳統媒體，每個人看到的宣傳內容都是完全一樣的，是一種無差異的、被動的產品服務營銷方式。大數據時代的保險營銷，注重個性化、差異化。通過對大數據的精準分析，對不同年齡、不同性別、不同教育背景和購買力的群體，根據客戶需求，采用不同營銷手段進行細化宣傳和銷售，將無目的的營銷變成針對性地銷售，很大程度上提高了產品的營銷效率，節約了營銷成本。

（二）產品定價更加精確

大數法則是保險經營的數據基礎，傳統的產品定價是基于歷史的生命表和損失概率表來定價，保險費率一經確定，一般在一定期限內不再改變，而且，同一險種對于風險不同的購買者價格都是相同的。如今，通過大數據，可以輕而易舉地獲得足夠多的樣本，通過對更多樣本的分析，得到更加準確符合現實的結論，使精算結果更精確。

隨著互聯網和云技術的蓬勃發展，使得客戶的任何行為都可以通過網絡得到記錄，保險公司根據這些記錄進行分析，預測和評估，將客戶分成不同的類別，對于風險較低的客戶可以降低保險費率，對于風險較高的客戶可以提高費率，或進行有條件投保。如在對車險進行定價時，可將投保者汽車的品牌、使用年限、使用者的駕駛習慣、維修保養情況和以往出險頻率等作為保險定價的參考因素，對不同風險狀況的客戶厘定不同的費率，進行個性化定制。

（三）風險管理更加精細

1.核保與核賠更加準確。信息不對稱是保險公司經營面臨的最重要的風險，在核保和核賠過程中保險公司的損失主要是由信息不對稱造成的。隨著移動互聯網和云技術的快速進步，這一問題將得到大大的改善。大數據分析可以幫助保險公司了解客戶的自然屬性和行為屬性，通過對客戶的購買力、信用度、風險情況以及資產負債情況分析，全方位的了解客戶的真實情況，降低保險公司自身的承保風險。在核賠方面，主要依靠人工現場勘察判斷風險因子具有一定的主觀性，效率較低。在大數據時代，保險公司通過公共信息平臺實時獲取客戶出險信息，實現風險因子的自動判斷，再根據風險因子的高低選用不同的理賠流程，提高理賠效率。同時大數據可以弱化部分不對稱的信息，減少保險欺詐發生的可能性，降低保險公司的賠付成本。

2.退保風險分析。在保險公司中，衡量公司業務質量和服務水平的一個重要指標就是退保率。每個保險產品在精算時都會有一個預計退保率的假設，如果實際的退保率超過預計的假設，則保險公司將會面臨利潤虧損。要想降低實際的退保率，保險公司就必須對退保原因做出正確的判斷。透過大數據的分析，可以針對客戶退保的特定情況進行深入分析，深入挖掘影響客戶退保的因素，提升公司在此方面的風險防范能力。

三、對保險業進一步應用大數據的建議

（一）加強保險業大數據人才的引進和培養

保險業要加強與互聯網公司、數據公司的合作。大數據時代對保險業駕馭數據的能力提出了更高的要求，大數據分析與傳統的數據分析有很大區別，分析人員不僅要有較高的業務理解能力，更要有數據結構挖掘能力。能夠利用大數據的平臺和大數據分析將零散的市場數據、用戶數據轉化為有效決策支持數據，有助于保險公司靈活應對市場環境變化，提升公司競爭力。

（二）提升信息安全風險管理水平

大數據就意味著來自多方面的海量數據，數據量和數據中所隱藏的個人信息的增多，使得數據安全問題成為保險公司必須考慮的問題，一旦發生數據泄露，將會對客戶造成直接威脅，而且也會對保險公司的聲譽帶來不好的影響。因此各保險機構要嚴格遵守保險監管機構和信息化主管部門制定的規章制度，完善自身的信息化治理，加強信息安全培訓，提升信息安全風險管理水平，進一步健全與大數據時代相適應的信息安全風險管理體系。

（三）創建良好的監管環境

隨著大數據在保險業的應用發展，保險監管部門也應及時加強對相關方面的監管建設，建立大數據質量標準，加強信息安全保護，建立安全有效的大數據共享環境，以開放包容的態度鼓勵保險公司應用大數據進行產品創新，推動保險業在大數據時代蓬勃持續發展。

參考文獻：

[1]劉偉，王霞.大數據時代保險業管理的創新研究[J].現代營銷：學苑版，2016（3）：32-33.

[2]張鵬軒.大數據在保險公司的應用研究——以A人壽保險公司為例[D].山東大學，2016.