大数据分析在保险行业风险管理中的作用

时卫东

中融在线科技有限公司 山东 烟台 264000

引言

在信息时代，大数据被应用到各个行业当中，尤其是对于金融性质的行业来讲，应用大数据做风险管理在当下来讲是十分普遍的。相比于传统风控，大数据分析能有效降低风险管理的成本，与此同时，大数据的使用能够完成数据的实时输入和实时计算，能够提高企业的风险识别能力，实现对经营过程中风险的有效管理控制，而且在庞大的数据样本之上构建模型，让保险的决策更加的准确，帮助保险行业更好的发展，有效提升其在市场环境中的综合竞争力。

1 保险风险以及传统管理方法概述

从本质上来讲，所谓的保险风险主要指的是当下尚未发生的、并不确定的损失，这样的损失具有一定的可能性和偶然性。发生的事件、地点和大小都是不能确定的。总结而言，保险风险主要有承保风险、管理风险、投资风险以及道德风险几种。但是在过去的很长一段时间内，保险风险管理都采用传统的定性分析方法，也就是说先对风险进行调查和研究，然后基于逻辑进行判断，但是弊端十分明显，那就是这种评估很容易受到人的主观与经验的影响，出现同质化、线性化的问题[1]。以保单承保之前的风险评估工作来讲，工作人员很容易依据已有经验进行主观判断，很容易受到自己的主观影响，所以会导致有潜在的承保风险。而保险行业当中还存在着道德风险，在传统风险预防措施当中并没有将不同保人的不同信息融合进去，例如年龄、学历、性别和消费方式、征信以及人际关系等等方面，这些信息都可能影响到保单，因此存在着不同程度的道德风险。

2 大数据风险管理的特征与理论分析

2.1 大数据风险管理的特征分析

大数据风险管理是依托大数据的技术，基于海量的数据之上构建模型来对用户群体进行精准画像与分析，通过整合互联网数据与企业数据来进行量化风险控制。融入大数据的风险管理与风险控制的实效性是非常强的，而且其算法也十分的多样，能够通过分析社会行为以及人际交往行为等各方面的文字、图片或者视频信息对客户进行主体分析。而客户的行为数据则是风险控制的主要数据来源，能够从不同的层次和角度来收集更加细节化的数据，让其建立的模型结果更加真实和精准，更加接近客户的真实风险水平[2]。从本质上来讲，虽然大数据风险管理与传统风险管理是相通的，而且二者都是利用建模的原理与方法论，但是能够直接对二者造成区别的就是数据量和模型构建的数据层次存在着很大的差异，另外大数据的实际运行逻辑方面也要比传统模式更强，内部具有特殊的因果关系。况且信息技术以及大数据技术的发展和进步，能够让保险风险管理不再像过去一样对于人工分析有很强的依赖性，而是利用智能算法以及大数据分析的技术，通过机器更加客观的进行分析和决策。

2.2 大数据风险管理的核心理论概述

保险行业利用大数据技术进行风险管理，主要涵盖两个方面的理论：

第一，长尾理论。所谓的长尾理论，就是能很好地定位并激发客户的潜在需求，让一些比较冷门的产品能被客户注意到，使之不再冷门。所以就需要精准的掌握消费者的不同需求与爱好，充分挖掘市场信息，进而给客户提供更多有参考价值的信息与特色化的产品服务。这个理论不仅在保险行业，在其他行业当中也得到了充分的实践与应用，并且取得了不错的效果[3]。

第二，Logsitic回归模型理论，要提前通过逻辑模型来分析事件的概率，分析的主要目的就在于找到原是预测变量的相关信息，这样就能够尽量降低保险行业当中存在的信息不对等的情况，进而让风险控制能力更强。比如，我国当下很多银行都利用大数据的风险管理技术来进行业务创新与改革，在这个基础之上还可以建立相应的社交信息的数据库，通过大数据的算法判定用户需求。

3 大数据分析在保险行业风险管理中的作用分析

如上所述，大数据风险管理具有传统风险管理所不具备的优势，因此对于保险行业而言，大数据风险管理具有非常重要的作用，总结而言，主要有以下几方面。

3.1 提升风险管理的重视度

相比于西方国家，我国保险行业虽然起步较晚，但是由于人口众多且经济发展较快，因此已经位列全球第二大保险市场。分析我国保险业的经营情况就可以看出，保险行业的每一年保费都呈现出不断上升的趋势，所以从数据面上来讲，我国保险行业的发展前景与发展潜力是非常大的。但是同样要承认的是，和发达国家相比，我国的保险的深度与普及度还比较落后，究其原因主要是因为虽然保险行业在快速的发展，但是保险行业的赔款与给付金的额度也在相应的快速增加，因此保险行业的风险管理需要更加有针对性，应当重视如何针对客户群体进行风险管理，进而实现支出下降，让保险行业能够实现更加稳定高效的发展[4]。

将大数据技术以及人工智能等技术融入保险行业的风险管理当中，主要目的是让保险行业实现科技创新。但是要实现这一点，就必须弄清楚保险行业的经营原理和特征，同时充分利用多年经营之后积攒下来的客户数据。比如说，大数据分析技术能够让保险公司锚定客户实际需要的险种和服务，进而有针对性地进行推荐。同时还能够很好的控制保险产品的研发过程中可能出现的风险成本与承保成本，提供更优质、差异化的风险定价服务，能够非常有效的提升营销的实际效率[5]。另外，从人工成本方面来讲，风险管理是保险行业最为核心的业务之一，所以大数据技术的融入与使用不但能够更加科学的做好风险定价与管理，与此同时也能很有效的降低风险成本，让风险业务的内部能够充分利用风险管理的相关信息。

在经济快速发展，物质生活不断提升的当下，人们的可支配收入也在不断增加，因此就给了保险业发展的空间，所以分析市场和用户需求就可以发现，当下我国保险业务呈现出十分典型的多样化与智能化的特点。而且用户个性化的要求同样促进了各类保险产品的传播，保险业对于保险本身的重视程度通过各类型新制度的不断出台和完善也可见一斑。所以从实际的企业发展过程来进行分析，大数据技术的融入对于保险行业的风险管理而言是颠覆性的改变。相比于传统的风险控制，大数据技术可以通过精准的产品开发结果来对客户的消费习惯数据进行收集和分析，这样就能够精准而敏锐地把握保险市场的需求。在这个基础上，成本更低、满足客户更多需求的产品类型与报价就应运而生了。而且通过大数据技术还能精准筛选不同风险的项目，通过营销有效提升客户的风险意识，进而利用大数据思维来做好数据话和系统化的管理。可以说，大数据技术的融入让行业以及客户都有效提升了对于风险管理的重视程度。

3.2 获取客户关键信息

大数据技术的重要特点之一就是获取不同来源的关键数据，而保险行业则可以借助这一特点来进行智能化的评估，比如说医疗保险就可以通过数据库的相关工具和信息，将用户的实际健康情况上传至保险公司数据库中，进而有针对性地对其提供专业服务，提高用户的体验感。

另外，对于保险公司来讲，可以在合理的范围内对用户进行行为调查，这就需要用到客户曾经提出理赔的历史信息，调取这些信息并进行分析，能够很好地规避潜在的风险。比如说，在部分人身保险的投保当中，保险公司需要格外关注下客户投保的时间与投保的比例，还有就是对于潜在事故的倾向性，进而避免保险欺诈，做好相应的信用评价[6]。在投保的环节融入大数据平台来建立相应的风险评估模型，筛选出风险过大的客户，对这部分客户提供专业、专项的服务。同时结合客户的实际信息反馈与不同的情况，来选择人工介入和最后的审查。需要着重注意的是，在部分网络场景下，还要兼顾可能存在的健康风险与道德风险，尤其是对于医疗机构来讲，有可能存在投保人隐瞒病情或者是提前进行了信息造假的问题，这些未知的道德风险都可以通过大数据分析进行规避，提前筛查好用户的不良信息，找出风险比较高的客户，避免欺诈问题的发生。

3.3 利用大数据做好风控

从以往的情况来看，在保险行业当中骗保、恶意投保等问题屡见不鲜，保险消费欺诈的情况出现，简单说就是风险控制工作的不到位，因此很难对其形成强有力的监督和规范。而相应的，基于大数据的风险控制的主要作用，就在于对保险的整个流程进行监督和规范，避免出现保险消费的欺诈行为，能够通过模型来提前对客户进行评估与预判，最大限度地避免恶意重复投保、骗取多余保费等乱象发生。在这方面，阿里巴巴与中国平安等公司早在十年前，也就是2013年就已经组建了众安在线财险保险公司，组建这个公司的主要目的就在于保障互联网运行安全，这其中还融合了大数据以及网络保险的相关内容，对于网络投保客户而言，拥有了更加安全的交易环境的同时，也拥有了更加便捷的服务和咨询方式。

从车险层面来讲，车联网保险系统出现的时间也将近十年，早在2014年人保财险就已经开始使用这样的保险系统，给车主提供免费的SIM卡，然后通过这张卡对车主的驾驶行为和驾驶习惯的相关数据进行分析，得到数据之后可以将这些信息作为影响因素以及风险定价模型的参考依据。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服车险则能够利用大数据技术，通过对海量的信息以及数据进行分析建模，进而实现对每一个用户做出风险画像分析，风险较低的会得到较高的评分，反之评分较低。这种方式与传统的信息判定相比更加精准，毕竟利用人工智能的手段对客户以及潜在消费者进行评估和分析，更加准确且客观，而不是像传统评估一样对车辆进行评估，这就能够从根源上掐断因为理赔规则不完善、不合理导致的理赔纠纷。除此而外，移动端的投保OCR技术也能够实现智慧化的解决方案的提供，通过扫描消费者的身份证就可以提取到相应的信息，然后通过人脸识别来对客户的身份进行验证，这样的技术大大地提高了工作效率并且便捷度也更高，降低了人工成本[7]。而且数千个数据源与强大的搜索技术能够让相应的数据挖掘做到覆盖面更广，同时兼具数据和信息的挖掘与分析深度，最大限度地提升实际数据和方案的准确性，这对于保险行业的风险管理来讲是至关重要的，能够保障保险行业以及保险公司实现更稳定的发展。

4 结束语

综上所述，我国金融保险市场形势变化很快，在当下经济发展以及社会意识之下，保险公司的规模也得到了快速的扩大，但与此同时，其风险管理体系的优化和建设需求也十分迫切。因此保险行业需要充分结合时代特点，积极利用大数据技术来精准、量化的处理复杂的数据并进行应用。尤其是对于保险行业的风险管理，引入大数据技术才能够提升精准度和风险管理的实际质量，提前预判风险因子，对不同的影响因素都建立相应的模型，预测保险行业可能出现的问题，助力其更好的发展。