大數據在保險行業應用

Ⅰ 「大數據」的保險業應用主題

「大數據」的保險業應用主題_數據分析師考試

在數據應用呈現爆炸式發展的時代，不能把握「大數據」商機、引領潮流的保險企業，將可能逐漸喪失市場競爭力。

「大數據」是依託新的數據處理技術，對海量、高速增長、多樣化的結構和非結構數據進行加工挖掘，找尋數據背後的規律，以提高分析決策能力、優化流程和科學配置資源的管理工具。

「大數據」正在向經濟、社會、科學、文體及公共衛生等多個領域快速滲透。在網路技術、移動互聯、雲計算等新技術和金融市場化改革的雙驅動下，金融與互聯網、各金融板塊之間的界限和壁壘被沖破，市場的游戲規則發生了深刻變化，誰掌握了數據，誰就掌握了競爭的制高點。

現代保險服務業要在經濟「新常態」中研究和實施「大數據」戰略，關鍵要找准大數據在保險業的應用場景、應用主題和應用策略。

助力保險費率市場化

保險作為一種風險轉移和管理工具，是一種社會群體之間的風險救助機制。保險產品機理主要是遵循統計學范疇的「大數法則」，基於歷史風險發生和損失的數據進行分析和預測，在重復隨機現象中找出「必然」規律，依靠精算技術實施產品定價、建立財務運行機制。有些觀點認為大數據顛覆了「大數法則」，實際上，雖然兩者都是在「大量」數據基礎上進行風險和財務預測，但在保險產品定價機制中的作用基點是完全不同的。

「大數法則」是保險定價的根本法則，特別是針對車險、壽險、健康等關系社會公眾利益的領域，必須依託「大數法則」確保行業基準純風險損失率釐定的公平性、充足性和安全性。也就是說，「大數法則」是保險運行管理的數理邏輯，是保險業不可動搖的理論和定價基礎。而「大數據」主要發揮保險定價的輔助作用，特別是採集和獲取客戶行為、交易的網路數據進行關聯分析，找尋數據背後風險與成本、收益的匹配規律，推動保險公司客戶細分化、責任碎片化、產品定製化，優化精算定價模型，主要基於附加費率建立科學、有效的保險費率浮動機制和差別化定價機制。

因此，「大數據」並沒有顛覆「大數法則」，而是對保險費率市場化形成機制的重要優化和改進，是一種以新技術為依託、更加精細化的風險管理輔助工具。

目前，新一輪保險費率形成機制改革步伐明顯加快，非車險、意外險、投資連結險、普通型壽險、萬能險等已經相繼放開，商業車險、分紅險市場化改革也即將發令放行，更多的產品定價權和選擇權將交給市場。科學、有效的費率形成機制是市場化改革成功的關鍵。應全面構造以「大數法則」為基礎的基準費率和以「大數據」技術為輔助的附加費率和產品創新機制。

一方面，保險監管部門應主導構建公開公正的保險基準費率形成機制，建立保險基準費率定期測算和發布機制，特別是借鑒國際上的成熟經驗和模式，設立獨立的保險費率釐定機構，形成主要保險產品的定價參照基準體系。另一方面，要鼓勵保險企業在遵循基準費率的同時，發揮大數據在保險產品區域化、差別化、個性化的創新支撐作用，處理好產品創新與風險、成本、收益的關系。

驅動新一輪轉型發展

自改革開放以來，保險市場保費和資產規模迅速擴張，卻難以逃脫產品同質化、「跑馬圈地」、價格惡性競爭、服務體驗差的外部詬病，歸根到底還是源於「以產品為中心」的粗放式發展模式。由於保險企業數據維度、質量、可利用度和處理能力不足，向「以客戶為中心」的集約化管理模式轉型「常提卻難新」。

伴隨金融綜合化、保險集團化、渠道多元化發展，特別是電銷、第三方電商、移動互聯等新渠道的興起，保險數據的歷史積累、採集維度、關聯分析與實踐應用日益成熟，由於大數據有利於提升保險企業對客戶行為特徵、風險和產品偏好的分析能力，為保險企業客戶關系管理、風險識別與定價、營銷策略分析、理賠欺詐風險防控提供了新的驅動力，成為保險業新一輪轉型發展的「利器」。

因此，保險企業應找准大數據在經營管理中的應用場景，著力解決制約轉型發展的關鍵環節。

一是加強數據資源內外部整合。加強集團內部、各渠道、各產品線的數據整合利用，積極採集全面反映客戶行為特徵和交易偏好的移動互聯、社交媒體、電商、地理位置、OBD等線上數據，引入身份、信用、車輛、駕駛行為等線下數據，為大數據技術應用建立現實基礎。

二是構建完整的客戶數據圖譜。依託數據挖掘技術，推進客戶需求分析和客戶群組細分，在集團或公司內部建立客戶虛擬賬戶，豐富客戶全景視圖，加強客戶挽留與個性化推薦，促進客戶的獲取率、留存率和持續率。構建完善的客戶自助服務體系，改善客戶體驗、提升客戶忠誠度、提高客戶整體價值。

三是提升數據發現和決策能力。重點提升對非結構化數據的存儲、加工和分析能力。圍繞交叉和二次銷售、精準營銷、代理人甄選和流失預警，加強數據分析和快速響應，整合昂貴的渠道資源，提升銷售渠道價值。通過理賠洞見分析、反欺詐關聯分析，提升成本精細化管理、精準打擊欺詐行為。

四是加強數據架構規劃。引入新的大數據分析工具和存儲技術，提高對語音、視頻、圖片、網路日誌等非結構化數據的分析處理能力，對信息模型、主輔數據源以及數據集成架構進行前瞻性設計，加強主數據和元數據管理，推動信息數據的邏輯整合。提高自身數據質量，注重數據全生命周期管理。

開創「數據治理」新模式

在保險資金運用和費率市場化加快推進的背景下，按照保監會「放開前端、管住後端」的市場化改革思路，市場化的「新常態」使傳統的文件出台、現場檢查、行政處罰等保險市場治理手段難以奏效，滯後的監管技術手段將無助於有效防控區域性和系統性風險，客觀上要求保險監管部門從依靠行政手段向依靠「數據手段」治理市場轉變：

一是從場外交易向場內交易轉變。通過建立保險產品交易、中介交易和資產交易的交易場所和信息平台，促進保險交易的透明化、規則化和信息對稱化；二是從監管信息統計與非現場監管向保單登記管理轉變。市場和風險的快速變化，促使保險監管從依靠時滯的統計數據和局部的樣本數據，向保單級的全量數據和實時的生產數據演變；三是由條款費率靜態審批管理向基準費率測算常態化轉變。定價權逐步交給市場後，產品創新必然層出不窮，基準費率常態監測、回溯分析和定期測算是產品監管和風險控制的必然要求。

基於上述行業轉型發展和市場治理需求，應從提高行業核心競爭力和抗風險能力的高度，科學規劃行業大數據體系。

一是全面推進行業信息共享與應用。在客戶隱私保護和數據安全的前提下，建立行業中央集成數據倉庫，打破企業之間的數據孤島，將分散在各保險機構的數據，按照客戶、保單、業務等多個主題進行採集、存儲和有限共享，充分釋放數據共享在規范市場行為、反保險欺詐、提升定價能力、促進精細化管理等方面的內在價值。

二是主動與外部數據交互應用。拓寬行業整體數據維度，依託行業數據共享的平台優勢，積極引入公安、氣象、醫療、教育、信用、移動通信等外部數據，主動與交管、稅務、經偵、社保、徵信等公共管理部門進行數據交互，發揮外部數據在行業內部治理中的獨特作用，依託共享平台有效延伸保險參與社會治理的范圍和觸點。

三是研究制定行業大數據戰略和設施框架。完善信息共享平台和保單登記制度等相關法律法規，為行業大數據戰略實施建立良好的政策環境。加強行業數據標准建設，規范統一共享介面標准，提高數據整體質量；不斷優化共享資料庫的採集、存儲、處理與結果應用的流程和技術，研究建立行業數據分析框架和模型，依託數據挖掘、雲計算平台、虛擬化技術，支持海量、多結構類型、高頻度的大數據處理。加強行業信息共享的安全體系建設，保障保險機構與共享信息關聯生產的連續性、安全性和穩定性。

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Ⅱ 保險行業大數據應用

5月27日，由《中國保險報》主辦的「保險業大數據應用系列沙龍」第二期活動在廣州舉行。與會人士針對保險業如何應用大數據「洞察客戶」的主題進行探討。
近年來，保險業大數據應用已經深入到各個業務條線，在利用大數據洞察客戶方面，各家保險機構都有不同程度的探索。不過，在具體的探索實踐中，行業也存在痛點。例如如何挖掘客戶、挖潛客戶，乃至令客戶資源在公司內部的各個業務條線得到共享。
沙龍環節
亞太財險互聯網產品總監萬鵬
中小保險公司更加應該應用關注大數據的使用
我個人認為，現在保險業圍繞著數據方面存在的幾個誤區。例如，香港地區700萬人的一個城市，現在財產保險公司是110家，咱們大陸不到80家。那麼多的大陸人去買香港保險，因為是產品有特色，為什麼產品有特色，是對數據進行了分析以後，精準地進行了相應的營銷，或者是一個推廣。那麼我個人認為互聯網從保險公司的角度，應該真正地體現價值，就是從茫茫的人海中篩選出來你想要的客戶，然後給他適合他需要的產品，這個產品不一定是便宜的。
在我們保險公司可能還沒想明白，或者是准備行動的時候，跟我們相關關聯密切的保險中介已經是有相當一批在積極地行動之中，包括數據應用，包括手機移動端的APP的完善，包括小閉環的生態圈，網上商城，積分兌換，發紅包等等，比很多保險公司玩得還嗨，這個希望引起或者倒逼我們保險公司的人要想得出來。
最後的落腳點，就是解決之道，保險業的解決之道是什麼？我認為，就像我正在做的一件事情叫做搭建數據共享聯盟，而且在現在時代下，我認為中小保險公司更加應該關注大數據的使用。

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Ⅲ 大數據在保險中的實時應用

大數據在保險中的實時應用
幾十年來，保險業一直在努力處理交易和風險管理方面的數據。電信與數據融合的前沿趨勢讓保險公司對客戶行為有了新的認知，而這被稱之為「大數據」。數據具有廣泛性、多樣性的特點，特別是能將傳統的關系型資料庫管理技術推向極致，並且讓人們越來越關注數據管理的新方法。大數據、分析和數據管理齊頭並進；美國1.1萬億美元保險市場的各家公司正在爭先恐後地開展自己的數據分析實踐。
大數據的實時應用案例
大數據技術可以使公司評估非結構化數據由不可行變為可行。這里將介紹一些大數據技術在保險領域的應用案例。
欺詐識別
大數據已經幫助保險人做出了改變。而今他們超越了以索賠為中心和以人為中心的演算法欺詐檢測技術。這些技術側重於分析索賠方、保險供應方和其他的信息來源（例如，同一個被保險人提交了多少份類似的索賠請求），並擴展到防火牆之外的數據源，以便基於外部信息分析（例如隊列分析 - 使用一個人的社交圈子來分析相關個體之間的類似行為），這里考慮到的是一群互相聯系的人而不僅僅是一個人。

在美國，每年健康保險欺詐給保險業帶來大約700億到2600億美元的損失；歐盟也有300億到1000億美元的損失。
欺詐檢測和預防主要通過兩種方法實現：
基於實時數據分析的欺詐審計規則（基於歷史數據的傳統類型）
欺詐預測記分卡（基於實時數據的新類型）
客戶關系管理(CRM)
所有的非結構化數據都可以提供給所有的保險公司，這可以成為「大數據分析」方法的基礎。一些非結構化數據源包括:
客戶線上文檔
如果這些文檔可以被輕松搜索到並且能匯集到企業的數據管理平台，那麼保險公司就可以獲得關於客戶的大量信息，包括對非標准、非結構化的生命健康的醫療報告信息，以及再保險和大型商業財產保險部門的信息。
客戶關懷通話記錄
這些內容包含了客戶來電自由形式的代表性評論，這些評論可以用來進行市場情緒調研，有助於形成策略和付諸實踐，以提高客戶的保留率，減少客戶流失。
點擊流數據
由面向客戶的網站生成，可以分析這些數據，以發現顯示客戶傾向的瀏覽模式，尤其是當與呼叫中心記錄相關的時候，找出那些客戶在網路交互後立即呼叫的例子。

索賠管理
大數據也與索賠管理息息相關：運營商希望在索賠流程期間保存好圖像、視頻和文本標記(例如，來自警察檢查員或拖車司機的汽車保險索賠的文本標記)。結合投保人和受益人幾個實體(受益人、投保人、保險人)的匯總信息對非結構化數據的大數據分析變得尤為重要。
承保
在再保險和大型商業保險部門，大量的支持信息會作為信息提交的一部分(例如，損失歷史、財產計劃、車輛調度和董事的詳細信息)。
大數據技術使保險公司能夠快速地存儲和訪問任何數據，以便他們能夠通過分析來突出異常、某種模式和部分重點——這是人工閱讀文檔時代非常困難的事情。自動化數據管理的能力，以及記錄支持文檔的能力，使保險公司能夠創建風險和客戶檔案，這在整個公司中都是統一可審計的並且能夠提供豐富的分析資料。

Ⅳ 如何應用大數據進行保險行業的數據分析

要分析，先採集。

對於保險行業來說，這個很有必要。

保險行業太大，太雜，因此信息量很大。

保險公司需要知道目前的行業發展情況，競爭對手的情況，產品公司的形象等，這些數據基本上來源於互聯網的公開信息，論壇，貼吧，微信，微博等。

保險公司最為迫切的事情是：通過先進的信息採集技術，建立完善的輿情監測機制。

Web是一個巨大的資源寶庫，目前頁面數目已超過800億，每小時還以驚人的速度增長，裡面有你需要的大量有價值的信息，例如潛在客戶的列表與聯系信息，競爭產品的價格列表，實時金融新聞，供求信息，論文摘要等等。

可是由於關鍵信息都是以半結構化或自由文本形式存在於大量的HTML網頁中，很難直接加以利用。

實施以後，能夠獲得大量的利益：

對目標網站進行信息自動抓取，支持HTML頁面內各種數據的採集，如文本信息，URL，數字，日期，圖片等
♦ 用戶對每類信息自定義來源與分類-采3453輿情4533集-
♦ 可以下載圖片與各類文件
♦ 支持用戶名與密碼自動登錄
♦ 支持命令行格式，可以Windows任務計劃器配合，定期抽取目標網站
♦ 支持記錄唯一索引，避免相同信息重復入庫
♦ 支持智能替換功能，可以將內容中嵌入的所有的無關部分如廣告去除
♦ 支持多頁面文章內容自動抽取與合並
♦ 支持下一頁自動瀏覽功能
♦ 支持直接提交表單
♦ 支持模擬提交表單
♦ 支持動作腳本
♦ 支持從一個頁面中抽取多個數據表
♦ 支持數據的多種後期處理方式
♦ 數據直接進入資料庫而不是文件中，因此與利用這些數據的網站程序或者桌面程序之間沒有任何耦合
♦ 支持資料庫表結構完全自定義，充分利用現有系統
♦ 支持多個欄目的信息採集可用同一配置一對多處理
♦ 保證信息的完整性與准確性，絕不會出現亂碼26禁止9盜用0
♦ 支持所有主流資料庫：MS SQL Server, Oracle, DB2, MySQL, Sybase, Interbase, MS Access等

Ⅳ 大數據在保險行業的應用有哪些

大數據時代對保險行業的影響還是很大的，比如，你的車輛的違章信息，駕駛習慣，保養信息，駕駛員的駕駛水平，駕齡等等，都可以匯總一起，並分析該車的風險系數。現在的車險購買就是按照這些數據給打的分數，分數越高越便宜。所以，新車險改革以後，每車的費用可能就各不相同。比如一車經常跑長途，另一車只是上班代步，前者費用會比後者高。前者的打分會比後者低不少