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互联网保险群雄逐鹿,大数据赋能决胜江湖

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发表于 2018-1-5 14:55:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
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。
保险行业的机遇与挑战
保险行业的新机遇。首先是科技的进步,以大数据、人工智能、物联网等为代表的新兴技术优化了保险业务和产品结构;其次是国家大力支持,习近平主席在第二次集体学习中指出,要运用大数据促进保障和改善民生,大数据在保障和改善民生方面大有作为。再次是市场潜力巨大,据中国保险行业协会发布的数据显示,自2011年以来,互联网保费规模从32亿元增长至2015年的2234亿元,4年增长69倍,但中国保险行业的渗透率只有3%,大大低于西方发达国家10%左右的渗透率。最后是人们保险意识的转变,由于收入水平的提升,人们投保的意识增强,保险已经越来越成为人们日常生活的一部分。但有机遇必然就会有挑战。
保险行业的挑战主要来自于,第一、科技的进步促使了欺诈手段和方式的增多,导致风险破坏力和影响力增大;第二、人们对保险多样化的需求,要求保险公司实现个性化、定制化的服务;第三、行业同质化严重,没有核心竞争力,很容易被新晋企业模仿;第四、保险行业资金运用水平低。因此,保险行业谋生存、促发展必须以大数据、AI、物联网等先进的科技为内在要求和驱动力,提高行业风险管理能力,拓宽行业发展空间,提升行业差异化竞争能力和保险业资金运用水平。
大数据攻克保险业务各大环节痛点
在人机互动、欺诈识别、精准营销、消费升级的共同作用下,大数据已经成为各路机构共同的聚焦点。从保险业务的整个流程上看,借助大数据可以实现对投保、核保、承保、运营和理赔等环节上存在的问题进行各个击破。
投保的重点在于安全。互联网化投保方便操作的同时,也产生了大量的黑客攻击、盗卡盗刷、薅羊毛等欺诈风险,而互联网的黑产也呈现出专业化、全网流窜化、传播高速化等特点。为了防范这些黑产的攻击,第一需要专业的技术工具,比如像设备指纹、IP画像、机器行为识别;第二是建立联防联控的机制;第三是搭建风险模型。
核保的重点在于真实。近年来,我国保险欺诈案件频发,除了投保人、被保险人、受益人方面的主观动机不良,恶意“逐利”外,也有一些其他客观因素。那么如何提高核保水平?基于实名认证、银行卡四要素、人脸识别、人像比对和OCR技术等可以完成对人、相关行为及属性的快速核实,使保险行业从保单制跨越实名制直接到达“实人、实证、保单”三合一的“实人认证”。
承保的重点在于定价。定价是保险产品盈利的核心,利用大数据可以实现保险业的“千人千价”,通过对被保人的年龄、性别、位置轨迹、航旅信息、通讯信息、驾驶记录、收入、职业、教育背景等因子验证分析,保险公司可以获得更准确的定价模型,提供个性化的解决方案。例如:保险公司可依据位置轨迹、职业身份等因素对灾难保险业务的价位进行区分设计,更利于保险业务收入增长。
运营的重点在于营销。一、嵌入式营销;通过大数据有助于分析投保人的收入水平、文化程度、职业、购物习惯、价值观念等做到精准化、个性化营销。二、互动式营销;考虑到电销的转化率越来越低,可以通过智能语音外呼的方式,根据客户的不同情况以及手机在网状态、在网时长认证等选择拨打方式及话术。三、交叉式营销;值得注意的是,保险公司鼓励经纪人进行交叉销售,但是经纪人从个人利益出发,会用虚拟号、假号或亲戚号码来登记客户信息以规避其他经纪人来抢单卖其他险种,利用手机三要素、实名认证等可以实现信息真实性鉴别。
理赔的重点在于盈利。一、优化欺诈监测;如何确定案件是否具有欺诈性?这需要对投保人的信用状况、经济状况、行为偏好、位置轨迹、关系图谱等内外数据做综合验证,结合这些数据再进行模型训练,通过模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件,再进行重点审核和调查。二、理赔透明化与流程自动化;例如,建立车险理赔查询系统,实时查询该保单的出险日期、出险地点、报案人、驾驶员、出险次数、出险原因、赔案进展、赔付总额等理赔信息,这样除了方便客户操作外,也为风控与定价奠定基础。
大数据赋能场景保险风控
从产品形态中,互联网生态保险种类也比较多,主要保险包括:车险、旅游保险、人身保险、寿险、健康险等等。保险公司一方面从风险筛选角度精准定价,另一方面从反欺诈角度精准定损。
车险。在高速发展的保险市场中,车险作为我国渗透率最高的险种,其发展面临着巨大的挑战。数据显示,2016年我国车险业务的保费约7,000亿元,占财产险保费的70%,而与此同时,2016年约75%的财险公司车险业务处于亏损状态。定价方面,在车的因子基础上还可以增加人、驾驶行为、位置轨迹等定价因子,做更加精准的定价。反欺诈方面,构建承保到理赔全量风险因子库,通过车联网、实名认证、人脸识别、OCR识别和黑名单制度等实现对风险的事中智能锁死、智能拦截与事后智能筛查,有效降低理赔成本。
例如,在电动汽车、分时租赁、汽车共享、智能驾驶和无人驾驶领域,由于租赁人不确定性、汽车使用的高频率性、道德风险趋于普遍化等使得保险缺乏一个从承保到理赔的统一指标和考核体系。因此,第一、运营平台需加强对汽车使用者个人身份认证,基于实名认证、企业邮箱、OCR(身份证、驾驶证识别)、违法违章记录、驾龄高低等等,建立不同类别资格保证金。第二、增加动态性质的认证环节,通过人脸活体检测保证账号和人的对应性。第三、从驾驶里程、连续驾车时间、驾驶路线、天气情况等来掌握车主驾驶行为与偏好,做好行车监控记录、安装报警设备、定期对车辆进行检修等,从人和车的源头上降低风险。此外,在车险领域可以增加自然灾害险、高温险、低温险、交通堵塞险、延误险等,通过加入气象大数据和交通大数据等实现车险领域的有效营收。
旅行保险。从产品设计上看,以往的旅游险划分条线比较粗,一般只分为境内旅游险和境外旅游险,现在,不少旅游险会根据目的地来定制。比如,暑期的东南亚地区天气多变,常会有台风等情况发生,航班延误风险的较高,东南亚旅行险的保障范围就包括了旅行变更、旅行延误等保障范围。
从“境内旅行险”和“境外旅行险”的简单划分到根据不同目的地推出不同的细分产品,再到根据不同的客户实现个性化的推荐,实现产品细分化的背后,都离不开大数据的支撑。例如,退票险、取消类险和航延险可以把购票者年龄、年龄、身份属性、履约行为、消费习惯、保险意识、历史退票记录、买机票的时间、起降地的天气等等航旅出行大数据置入模型中,计算每一张机票的退票概率,保险公司据此给这款机票退票险做了一套千人千面的定价,退票概率高的,保费高,概率低的,保费低。
人身保险。人身保险分为寿险和健康险,传统家庭保险遵循最基本的“双十原则”,即年保费为年收入的10%~15%,保额为年收入的10倍,但这只适用于对保险需求较高的家庭。大数据的发展,让人身保险更平民化、多样化和定制化。
以寿险为例,首先要对客户做一个多维度、全息的画像。通过对客户的收入状况、行为偏好、风险偏好、风险承受能力等维度的分析,给客户推荐更适合的寿险理财型产品。其次,由于寿险产品相对复杂,沟通成本较高,在沟通方式上可以采取智能外呼、智能投顾机器人的方式,提高效率且降低成本的同时,还能避免人工情绪化的弱点,降低服务门槛。
以健康险为例,当保险公司收到投保申请后,保险公司自动调出该客户的相关数据,如职业、收入水平、就诊历史、过往体检报告等,通过实名认证、企业邮箱认证等数据接口的方式辅助判断客户是否存在虚假告知的情况,并通过预测模型对该客户进行打分,判断该客户的风险是否在可接受范围内,并做出承保决定。这样就可以极大的降低信息不对称的风险,并提高保险公司自动核保的准确率和核保的效率。
保险行业未来的发展趋势
首先是定制化。一、基于对用户的精准理解;大数据环境下,保险业可以获得全量、实时、潜在的数据来进行详细分析,进行保险产品细分和个性化设计,保险公司的风险管理和成本管控可以更加精细化,这为保险产品创新带来了广阔空间,长期困扰保险业的产品和服务同质化问题有望从根本上得到解决。二、基于对需求的精准理解;海量用户的行为数据,基于海量数据的大数据分析能力,场景化和差异化保险产品的设计能力以及精准营销和差异化的产品精确的铺设能力,使得保险定制化、个性化成为可能。
其次是小额化。小额保险是一种依据保险经营原理为低收入人群提供保险保障的机制,保险金额较少,保费较低,保险期限较短。按服务对象一般可分为农村小额保险及城市小额保险。考虑到城市中的低收入人群目前拥有最低生活保障,保监会暂无向城市低收入者开展小额保险试点的计划。而目前,我国在小额农业和财产保险、小额寿险、小额意外保险、小额健康保险等方面都有了不同程度的发展,但大数据让小额保险更具有可行性和可预期的盈利,这将更大范围的改变保险市场。
再次是智能化。传统保险经营过程中,保险公司与投保人信息不对称的情况较为突出,保险公司通过要求投保人应当履行如实告知义务,投保时需要填写内容繁多的投保单,出险后需要提出理赔申请和提供繁琐的证明材料。在大数据环境下,风险特征的描述数据极大丰富,保险公司可以通过各种渠道获取更加全面的风险信息,运用个人信息、交易记录、气象信息等社会数据来分析和掌握客户情况,获得与承保理赔相关的信息,在控制风险的前提下进一步减少投保人的告知责任,有效简化承保理赔手续,保险消费流程变得更加简单。
最后是生态化。保险行业的发展之路越来越清晰,从场景保险开始,沉淀平台能力,到生态保险,然后再反馈到保险产品中,服务于整个生态,整个保险行业甚至金融行业。例如,保险公司可以借助大数据的积累,整合汽车修理、零配件供应、医疗健康服务等供应链,进一步延伸保险产业链边界、维护客户关系,在降低保险经营成本的同时,不断优化保险消费体验,而这本身就是一种无缝衔接的生态服务。

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