保險業大數據運用何以“從0到1”

眾所周知，保險業正處于科技推動變革的階段，以互聯網、移動社交網絡、云計算和大數據為代表的數字化技術，正加速影響著保險業的日常運作。 
　　“在所有的新技術中，大數據對保險行業的影響最具顛覆性?！辈ㄊ款D咨詢公司與中保協近日聯合發布的《互聯網+時代，大數據改良與改革中國保險業》指出，一方面，大數據分析將“改良”傳統保險行業的日常運作，這種影響體現在價值鏈的方方面面，以風險評估與定價、交叉銷售、客戶流失管理、理賠欺詐檢測及理賠預防與緩解為重點；另一方面，大數據與互聯網還將“顛覆”傳統的保險業務邊界與商業模式，如基于使用的保險（UBI）以及平臺化的生態圈，并帶來大量的跨界競爭與顛覆場景。 
　　事實上，大數據對保險價值鏈的影響體現在方方面面，根據波士頓咨詢的研究，最重要的“改良效應”發生在五個環節，即風險評估與定價、交叉銷售、客戶流失管理、理賠欺詐檢測、理賠預防與緩解。 
　　就風險評估與定價方面而言，在大數據時代，風險特征的描述被極大豐富，數據資源的獲取也將越發便利。在車險領域，除獲得車型數據、汽車零整比數據、二手車數據以外，險企還使用車載傳感設備收集駕駛員行為風險，開發UBI車險；在壽險領域，險企利用可穿戴設備能夠實時監控人體健康情況（運動量、睡眠、心跳等），彌補了生命表對于洞察細分群體的人體健康及生死概率的能力不足。 
　　值得一提的是，對來自互聯網和社交媒體的非結構化數據分析，有助于識別消費者潛在風險。如美國ZestFinance通過對貸款申請人超過1萬條的互聯網數據進行分析，為銀行貸款、信用卡及保險提供高質量的擔保評估，使得違約率比行業平均水平低60%左右。而中國平安相關負責人日前也透露，未來旗下的前海征信將會聯手保險機構，幫助識別投保人的潛在風險，以進行精準定價、識別欺詐。 
　　而對于最大化客戶價值、促進業務協同的最重要手段，交叉銷售也能在大數據時代被提質增效。鑒于只有細分與洞察客戶，精確了解其關鍵需求，才能大幅提升交叉銷售的準確率。波士頓咨詢公司認為，險企需要建設分析型客戶關系管理平臺，以對客戶數據進行統一管理并建立客戶分析模型，發揮共享與集約優勢，避免專業公司各自為戰。而對于業務結構不均衡的集團，更適合由強勢業務帶動弱勢業務發展，如果能夠實現客戶資源跨法律實體共享，至少可以挖掘10%~20%的潛在市場價值。 
　　此外，借助大數據手段，險企還可以顯著提升反欺詐的準確性和及時性。大數據模型可以自動識別出理賠中可能的欺詐模式、理賠人潛在的欺詐行為以及可能存在的欺詐網絡。同時，要確保數據資源，數據越完整、越多樣，則越有可能通過復雜的算法與分析識別可能的欺詐行為，其中必要的數據包括理賠歷史記錄、保單信息、其他保險公司數據、醫療保險數據、事故統計數據、征信記錄、犯罪記錄、社交網絡數據等。 
　　值得注意的是，雖然險企都非?？粗貙Υ髷祿膽?，但是正如中國平安董事長馬明哲近日在該公司半年報溝通會上所言，“不是人人都有大數據，99%的公司包括互聯網企業擁有的只是信息，還不能說是大數據”。 
　　馬明哲坦言，要在互聯網上判斷一個人的全貌，必須掌握其3600種不同因子的數據，盡管中國平安有20多家金融公司，擁有超過7億用戶的多維度信息和數據，包含幾百個因子，但也是冰山一角而已。所謂大數據，必須有足夠大的量和頻率，要有多樣性，用戶的消費數據、社交數據、日常行為數據等，并且能夠智能互聯、動態分析，否則只是局部的資料而已。 
　　在波士頓咨詢調研的險企中，63%的車險公司已開展車聯網應用，16%已開展平臺生態圈實踐。波士頓咨詢指出，相比歐美市場，在中國推廣UBI車險似乎“有些尷尬”，考慮到國內車險整體盈利堪憂，若以更優惠的價值作為切入點，很可能造成更大程度上的行業虧損。除非險企能夠利用車聯網更好地選擇風險、識別理賠欺詐并提供增值服務，追求在綜合成本率和客戶滿意度方面的質量提升。 
　　而對于目前穿戴式設備在健康險中的應用，目前國內險企普遍采取觀望態度，雖然認為可穿戴設備未來發展潛力巨大，但法律風險及倫理風險巨大，亟須相關法律法規進一步完善，因此相比人體健康數據，險企更希望獲得來自醫療、體檢機構的電子病例，用于理賠關聯和產品定價。 
　　不過，當前險企一致看好垂直平臺生態圈，認為互聯網時代險企勢必與各行各業開展多項合作、提供一攬子服務，共同構建數字化保險的平臺生態圈。對此，波士頓咨詢公司建議，目前生態圈建設難度較大、周期較長，涉及商業模式改良及資源整合等眾多難題，尚需險企勇于投入、耐心求索。