论大数据技术对保险行业的影响

王 琪，鄂海红，宋美娜，黄 叒

（北京邮电大学计算机学院，教育部信息网络工程研究中心 北京 100876）

论大数据技术对保险行业的影响

王 琪1，鄂海红2，宋美娜3，黄 叒4

（北京邮电大学计算机学院，教育部信息网络工程研究中心 北京 100876）

在互联网云技术时代，合理利用大数据技术，是我国互联网保险业在转型时期的战略导向和必然选择。保险产品的生命周期主要分为：设计、展示、营销、交易、理赔五个阶段。每个阶段环环相扣，相辅相成。本文从保险产品生命周期入手，着重分析梳理了在每个阶段中，传统保险行业的不足之处。同时，针对性地提出利用大数据技术在每个阶段中的解决方案。通过逐一分析在保险产品每个阶段中大数据技术发挥的作用，来充分阐述大数据技术对传统保险行业转型的推进。同时，分析近年来各保险公司在保险产品各阶段运用大数据技术的实例，进一步阐述大数据对保险行业的影响。

大数据技术；保险行业；互联网+；保险产品；生命周期

0 引言

随着移动互联网和大数据技术的不断发展，保险行业的各个业务环节都呈现出集约化和智能化的特点。一直以来，这些业务环节都是基于大量的数据、规则及历史经验进行决策以及风险判断。然而在互联网技术、云技术的迅猛发展下，保险业的数据量呈现几何倍数增长趋势[1]，数据的海量增长使得保险涉及地相关业务逐渐复杂，相关运营人员掌握起来难度大且效率低。因此只有充分利用大数据技术才能使得传统保险行业平稳过渡到“互联网+”保险，同时提高保险公司的差异化竞争能力。

同其它事物一样，保险商品也有产生、发展和消亡的循环过程，这也正是通常所说的保险商品的生命周期。或者说，新险种从设计到用户使用的过程，就是保险商品的生命周期。周期中每个阶段各具特点，而又相辅相成。保险公司可通过深入理解每个阶段下大数据发挥的具体作用，来形成公司利用大数据技术向“互联网+”保险转型的全面战略战术。保险产品的生命周期主要分为：设计、展示、营销、交易、理赔五个阶段。本文通过逐一分析对比在保险产品每个阶段中传统方式与利用大数据方式的不同。来阐述大数据技术在传统保险行业转型中的影响

1 大数据对保险产品设计方面的影响

1.1 利用大数据计算合理的保率

利用大数据计算保险产品保率，是指基于用户的实时风险信息数据，实时计算、更改保险产品的保险费率。其使得保险公司能真正以客户为中心，实现差别费率，为每位客户都提供个性化的解决方案。

产品精算定价能力是保险公司的核心竞争力，传统保险精算采用以历史损失数据为基础的固定风险费率的精算模式。即通过测算以往的损失概率及程度来制定保险产品的费率。而保险费率一经确定，在保险期内一般不会再变化。然而随着社会环境以及用户自身状况的变化，保险标的风险状况处于动态变化中。因此，如何利用大数据根据风险信息实时地调整保险费率显得尤为重要。例如新华人寿在业内率先推出了费改，抓住了费率市场化改革的机遇。例如其推出首款费率市场化产品--惠福宝两全保险，最终累计收入超270亿元，而公司紧接推出的健康险等产品也取得了不俗的成绩，是公司的重要保费支柱[2]。

1.1.1 结合车载通讯设备的大数据汽车保险

尽可能地为驾驶行为安全的用户提供优惠是大数据汽车保险的理论基础。而近年发展迅猛的汽车数字化为其实现提供了可能。汽车数字化可以将汽车的自我状态监测、驾驶路线、事故录像以及维修记录等各类信息进行数字化处理。在尊重客户隐私的条件下，保险公司通过大数据技术监测分析客户车辆的用途、驾驶方式、驾驶时间以及驾驶频率等数据[3]。还可以掌握客户车辆使用情况，如是否定期保养、胎压是否正常等。并在危险情况下及时提醒用户。通过这些信息，保险公司可测评出车辆风险指数，从而为客户提供个性化差别费率。

例如英国英杰华保险，采用数据分析及科技手段开发了基于驾驶行为的驾驶风险预测模型[4]。并据此实现针对不同用户的个性化定价。在削减公司成本的同时为用户提供更加优质的服务。公司在尊重用户隐私的前提下，收集用户车辆信息、驾驶历史、客户个人信息和车辆使用情况等数据。公司还利用手机app及车载设备监控用户初始200英里的驾驶数据。根据驾驶行为来实行风险评估及定价。为安全系数高的用户提供高达20%的优惠。据数据统计，用户的行车安全有所提高，而形成的新型商业模式也提高了用户满意度，为公司打造了良好的品牌形象。

1.1.2 结合可穿戴设备的大数据健康保险

通过穿戴设备，可将用户的健康信息实时反馈，如对用户的睡眠状况、运动情况以及工作娱乐时间等数据进行综合考量。健康状况良好的用户可获得保险优惠。通过用户的健康信息，为不同健康状况的用户提供健康保险费率的个性化，为被保险人的运动健康数据信息关联相应的保险理赔。

在大数据技术的支持下，保险公司可以真正实现差别费率。为风险较低的用户提供低费率，同时适当提高高风险用户的费率。这也将成为保险公司的核心竞争力。大数据将有效提高保险公司的精算能力，提高其自身竞争能力。

1.2 基于大数据的保险产品创新

尽管互联网的大环境下，各种保险产品层出不穷，但大多仍局限于传统保险形式的范畴中。利用大数据分析，可发掘用户潜在需求，根据需求设计新产品，从而有效解决保险创新产品较少，结构单一的问题[5]。

例如众安保险推出的“众乐宝”、“参聚险”产品，目标即为当下正热的淘宝网的卖家商铺[6]。“众乐宝”产品是依据大数据分析，针对网上购物的信用问题，抓住买卖双方对信用领域的需求，针对互联网的实时和便捷特征，在定价、理赔和责任范围等方面进行了创新。而“参聚险”则是保险公司通过大数据分析，发现以往参加“聚划算”的卖家往往需要冻结大额聚划算保证金后提出的。而若卖家选择“参聚险”，则只需交较低的保费，则可参与“聚划算”活动，并能得到众安保险的先行垫付赔款服务。根据数据表明，2013-2015年间，在每年的“双十一”前后，相关项目的保险产品的销量都有明显提升。众安财产保险公司各时期保险保费收入见图1。

保险业的核心是基于预测，而大数据的本质也是要解决预测问题。因此，如何运用大数据分析法捕捉影响保险需求的关联物[7]，将成为影响保险业未来发展的重要问题。通过大数据分析，找到有保险需求的潜在客户群及他们的潜在需求，依据需求设计新型产品[8]。这必将使保险产业迎来新的高峰。

2 大数据对保险产品展示方面的影响

图1 众安财产保险公司各时期保险保费收入Fig.1 The insurance premium income of The property insurance company in each period

市面上的保险产品种类繁多难以挑选，而了解保险产品的设计，预测未来的资金需求和风险，以及理解复杂保险条款都很费时费力，因此消费者想要挑选到满意的保险产品，需要花费大量精力。但若利用大数据分析统计，使商家在展示保险产品时，便为消费者提供产品间的对比以及相关条款解析，则将极大程度地降低消费者的选择难度[9]。

以第三方平台“保易网”为例，其充分利用大数据，从三个维度上展示保险产品：消费者自身风险及需求、公司情况以及产品详情。首先，保易网将庞大的产品库根据统计，按照消费者不同的需求分门别类展示，使得消费者能快速根据需求或投保对象找到对应产品；其次，为消费者在线对比不同的产品及公司。统计每家公司的偿付能力与用户评价，为消费者提供最直观的对比指标。最后，在大量用户数据的基础上，为消费者进行风险与需求测评，提供准确的风险报告。这些都将极大程度地降低消费者的购买难度。

利用大数据对保险产品进行科学合理地展示，可帮助保险消费者拥有独立决策购买能力，更简单、快速、方便地为自己和家庭挑选到满意的保险产品，切实地提升保险计划质量。

3 大数据对保险产品营销方面的影响

当下，大数据时代营销模式不断发展，传统营销方模式的缺陷也逐渐显露。传统保险营销模式通常以市场为导向，以保单产品为中心，营销方式过于单一，忽视客户最实际的需求，欠缺对潜在用户的培养和需求的细致挖掘[10]。而若充分利用大数据技术，则可在实现以客户为中心，精准营销及多途径营销等方面有显著提升，最大程度地促进保险行业的网络销售模式变革。

3.1 大数据促成新型营销模式“统一客户视图”的出现

传统保险营销主要以保单为中心，缺乏针对性。不仅浪费企业成本降低效率而且容易造成保险公司的经营方式“撞衫”，使得保险企业的品牌形象受损，降低客户对保险公司的信任度。因此，我国保险行业的经营管理正在努力从“以保单为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转型[11]。而大数据技术正是其重要的助力。

在大数据时代，保险公司对数据的获取及利用，都使得客户关系能够得到更好的管理。其中企业客户管理的“统一客户视图”是最佳选择。“统一客户视图”是企业开展营销服务等工作的信息基础，其通过收集和分析客户相关数据，实现客户信息完整、一致展现的客户信息模型，从而为不同接入渠道、不同访问人员提供统一的客户信息，形成以客户为核心的服务体系，涵盖客户的全生命周期的管理。

“统一客户视图”的重点则是利用大数据管理概念，导入大量数据流。而这种数据流具有自我识别、自主管理和自动化的能力，从而最终实现对于客户信息真实性的自动和动态管理。通过这个视图，保险公司可以摆脱项目管理的桎梏，获得动态分析客户资料的能力，将客户与公司的互动整合到一个整体框架中。

如新华人寿坚持“以客户为中心”的战略导向，均衡实施战略转型的各项关键举措，终取得理想经营业绩。8月30日，新华保险公布2016年上半年（截至2016年6月30日）未经审计业绩。报告显示，本报告期内，新华保险净利润33.33亿元；总资产达6860.39亿元，较去年年末增长3.9%[12]。

3.2 大数据有助于实现保险的精准营销理念

传统保险营销模式以市场为导向，而市场调节的特点就是缓慢性和盲目性。由于缺乏与整个市场数据信息网络的联系，传统营销不清楚顾客需求，以扫楼、陌生拜访、陪同拜访[13]等低效盲目的方式进行营销。

一方面，大数据时代下，保险公司能以最快的速度挖掘出市场信息以及客户的潜在需求，从而有针对性地投放广告并给予客户专业周到的保险规划。节约公司成本的同时可有效重塑保险业的品牌形象。另一方面，保险公司可将线下通过各类中介销售机构销售的方式边缘化，转而将通过互联网操作的精准营销作为公司的主要营销手段。通过这种方式，不但可降低保险产品的成本，而且在降低中介公司渠道垄断后，相应的服务不到位欺骗消费者等行为都会随之减少。进而可打造保险公司的优质品牌形象，为消费者提供更好的消费环境[14]。

3.3 大数据有助于开展多途径营销

传统营销主要分为代理人销售、保险代理机构销售以及银行销售，形式单一且效率低覆盖面小。而大数据时代，可开展多途径营销，如搜索引擎营销、微博营销、微信营销以及O2O保险营销都可有效提高营销效率，提高保险公司竞争力[15]。

（1）搜索引擎营销。用户在不断地使用搜索引擎搜索的过程中，对搜索引擎产生了强烈的信任感。而搜索引擎巨大的营销价值也就由此体现。企业利用大数据技术，通过用户对其产品或服务信息的浏览情况，发现潜在客户以及客户需求，并在相关的搜索结果中有针对性地投放广告。

（2）微博营销。可通过微博讨论或借助微博“大V”庞大粉丝群的优势来扩大营销效果。通过大数据，跟踪微博用户评论互动，对营销计划动态调整。可通过微博及时分享跟踪服务和理赔进展，让消费者及时获知保险公司的处理进度和出现的问题等[16]。

（3）微信营销。微信平台已在我国保险业中得到了广泛应用。在线上产品介绍、投保、保单查询以及理赔等环节均有较高的实现度。其以丰富和高水平的服务，增加客户黏性和活跃度。

（4）O2O保险营销。O2O业务（Online-to-Offline）是一种线上支付线下消费的新型商业模式。将其引入保险行业无疑会带来保险行业的又一次营销模式变革[17]。

大数据时代，时间和效率是商家的主要竞争力。因此如何减少市场调节滞后性、盲目性的影响，如何实现以客户为中心的精准营销以及如何丰富营销方式、顺应时代发展，都是保险公司应该考虑的问题。而充分利用大数据技术无疑是保险行业的不二选择。

4 大数据对保险产品理赔方面的影响

4.1 大数据可有效提高理赔效率

传统的保险理赔极度依赖操作人员的经验。当保险公司接收到理赔报案后，由核赔人员依据相关规则来判断是否需进入调查环节。而保险公司往往需要在此环节投入想当的人力资源[18]。传统理赔都是基于历史经验形成的规则进行决策，其质量和效率依赖操作人员，极不稳定。

基于大数据的方法[19-21]则可通过相关的模型训练建立评分模型，适度结合业务人员的经验，通过定量的方法将这些模型固化在相关的IT系统中，以系统评分的方式来做出初步判断。传统的方式中，为了便于操作，每个规则涉及的因素较少，不够精细化。而基于大数据的方法则可涵盖更多的因子进行精确化训练。通过模型进行风险评估可大大节省人工成本，提高保险公司的核赔效率[22]。

该基于大数据的理赔模型也初步投入使用，并取得了很好的效果。某财产险公司把通过人工审阅的真实数据用于构建决策树模型。在模型的部署及应用中取得了预期效果，显著提升了公司的运营效率。又如美国前进保险公司为加快客户理赔进度，投资建设了“自动理赔管理系统”。在该系统下，其平均理赔周期从原来的42天缩短为6天，极大地缩短了前进公司的理赔周期，使用户满意度得到显著提高，客户续保率高达90%，减少了三分之二的客户流失[23]。

4.2 大数据可有效降低骗保率

由于传统保险理赔极度依赖理赔人员的经验和责任心，因此，保险公司及理赔部门在面对大量新型保险欺诈时，难免捉襟见肘。现在的骗保的作案方法更加专业化和规模化。从本质上看，双方信息的不对称行是欺诈行为的主要原因，而合理利用大数据技术则能通过够弱化双方部分不对称的信息来降低骗保率[24]。

合理利用大数据技术，可提前预防客户的欺诈行为。例如，可通过监测客户有多个身份证、集中频繁投保和多家投保等异常行为来筛选出有骗保动机的客户，提前预防。律商联讯长期致力于扩展消费者风险分析维度[25-26]，从全球超过1万3千多个数据源采集了500亿条消费者和企业记录，数据包括：电话、教育背景、居住地址及住址是否稳定、职业证书、破产、抵押以及判决驱逐等相关记录。这些都将为金融及保险行业提供有力的数据资源支持。例如，美国保险公司Allstate Corporation，积极利用大数据技术[27]，对网络数据、理赔数据和揭发者数据进行整合，发现新型欺诈规律。公司在人工处理之前，先用现有欺诈模型对理赔请求进行自动审阅，不仅大大减少人力投入而且提高了反欺诈能力。据统计，使用该系统后，公司的误报率减少50%，诈骗案减少30%，而公司的整体赔付成本降低了2-3%。

掌握的数据越多，保险赔付风险模型的预测能力就越强。可利用大数据和机器学习技术，建立反馈机制，从而构建一套能够不断提高完善地动态防卫系统[28]。通过不断发现规律并适应新的欺诈特点，来进行后续的追踪鉴别，以达到降低骗保率的目的。

未来可利用大数据技术，建立全国范围内的保险理赔即时共享机制。通过建设欺诈风险库，来有效地实现异地协查。同时，积极实施提高信息共享质量和扩大信息共享范围等一系列措施，可有效提高理赔效率，同时减低骗保率。

5 结论

在飞速发展的互联网时代，传统保险行业也急需适应潮流，积极转型，发展“互联网+”保险。而大数据技术对保险产品全生命周期的影响，将极大地推进保险行业的转型进程。传统保险行业在受到严峻挑战的同时，也面临着前所未有的机遇。其面临的机遇主要体现为：

一是提升行业差异化竞争能力，提高产品创新水平。可利用大数据技术分析消费者的行为模式，并据此制定相应方案提高客户转化率。另外，不同商家可在商品展示方面各展拳脚吸引用户，从而实现差异化竞争。大数据技术使得商家在保险产品的设计及展示方面均有所突破[29]。

二是拓宽行业发展空间。大数据提高了保费的精准计算能力，使得原来不能承保的业务变得可以担保。通过打破可承保与不可承保的界限来拓宽保险行业的业务范围。另外大数据技术可以挖掘客户的潜在需求，并据此作出精准营销，扩大用户群。大数据技术促使保险产品在设计及营销方面进行变革[30]。

三是提高行业风险管理能力。大数据技术可收集多维全面数据，扩大用于风险估算的数据样本。在风险管理领域可增强保险公司的承保风险识别能力以及理赔反欺诈能力，切实提高保险行业的反欺诈能力及风险管理水平。大数据技术对保险产品的成交及理赔环节产生了深远影响[31]。

大数据时代下，保险行业面临的机遇和挑战并存。抓住这次变革良机，可使传统保险行业适应时代发展，完成向“互联网+”保险的转型。同时，保险公司提高的服务质量和水平可使其取信于民服务于民，营造良好的市场环境，促进经济稳步增长及社会稳定发展。

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Big data’s Impact on the Insurance Industry

WANG Qi1, E Hai-hong2, SONG Mei-na3, HUANG Ruo4
(China University of Geosciences (Beijing) Institute of Higher Education, Beijing 100083, China; 2. Engineering Institute of Synergy Culture Gene, Tsinghua Science Park, Zhuhai 519000, China; 3. Sino-US Project: UC Berkeley Searle Research Bilingual Information Processing Research Group)

In the era of the Internet cloud technol ogy, reasonable using of big data technology is an inevitable choice during the period of transition. Insurance product life cycle contains five phases: design, display, marketing, trading and settlement of claims. Each phase is interlinked, complementary to each other. This article analyzes the deficiency of the traditional insurance industry from these five phases one by one. At the same time, the article puts forward solutions on using the technology of data in each phase. Also elaborate Big data’s promotion to the transformation of the traditional insurance industry through giving analysis about how the Big data technology impact the insurance industry. At the same time, the article analyzes the instance of using big data technology in recent years, and give further elaboration on the Big data’s influence of the insurance industry.

Big data technology; The insurance industry; Internet plus; Insurance products; Life cycle

F840.32

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.05.002

国家科技支撑计划基金资助(编号：2014BAH26F02), 课题名称：公众保险一站式服务体系

王琪(1994-)，女，硕士研究生，主要研究方向：大数据；宋美娜(1974-)，女，教授、博导，主要研究方向：服务计算、云计算、超大规模信息服务系统；黄叒(1990-)，男，博士研究生，主要研究方向：云计算。

鄂海红(1982-)，女，副教授、硕导，主要研究方向：移动互联网、大数据、云计算、服务工程。

本文著录格式：王琪，鄂海红，宋美娜，等. 论大数据技术对保险行业的影响[J]. 软件，2017，38（5）：07-11