❶ 金融科技对保险业影响
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对保险业的影响应该来说还是非常大的,首先人们本来就薄弱的保险意识,现在受到金融危机的影响让原本潜在的想买保险的人打了退堂鼓,而且保险公司的万能险也都降到了5%以下了,所以现在对保险来说既是低谷也是非常不错的机会!
❷ 利用大数据分析将保险业风险防控做到极致
利用大数据分析将保险业风险防控做到极致
互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于大数法则运营发展的商业行为，对大数据的利用有着天然的倾向性。笔者围绕风险防控这一经营实务，围绕核保、核赔这两大关键节点，探讨大数据分析在风险防控中的应用，分析优势性，指出限制性，并基于行业现状对大数据分析的发展提出建议。
保险业面临风险控制新挑战
虽然风险防控是保险业发展过程中永恒的课题，但是随着经济社会的发展，新风险点层出不穷，恶意欺诈手段不断翻新，保险业风险防控受到的更为严峻的冲击。具体表现为：
1.行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升，可能带来核保、核赔质量下降的负面影响。从纯理论角度和最理想化的角度来讲，核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。这在保险公司实际运营中是不可能的。特别是在行业竞争越来越激烈的今天，为提升客户体验，保险公司的投保条件愈发宽松，核保核赔速度快，甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”所在。各家公司千方百计提高服务速度，核保核赔部门往往要承受客户和销售部门的双重压力。在此情况下，虽然保险公司的保费收入有了较大增长，但是承受的风险冲击将明显增大。公司管理层对业绩增长的期待，或多或少冲淡了本该固若金汤的风控意识。
2.互联网保险的发展，客观上增加了风险控制的难度。如今，网络销售、移动互联网销售日益被保险公司所重视。各种保险销售网站，成为了保险公司新的保费增长点。甚至客户通过手机微信等软件终端，就可以轻松完成投保或理赔过程，在这种情况下，材料真实性验证难度较大，信息不对称性更为突出，机会型欺诈风险增加。异地出险的增加，也对理赔后续工作提出较高要求，容易出现保险服务流程衔接的空白。在传统保险销售过程中，销售人员与客户面对面地沟通，其实也是一种了解客户的过程。但是互联网保险的发展让这个过程消失。核保部门失去了一道天然屏障。这些都是增加了风险控制的难度。
大数据分析在保险业风险防控中的实际意义
虽然互联网技术的发展，给传统思维下的风险防控带来了巨大的挑战。但是笔者认为，任何新技术的进步都是双刃剑。而且解铃还须系铃人，互联网技术带来的“麻烦”也必将由互联网技术本身来开出药方。这个药方就是大数据分析。
IBM公司曾用5个特征来描述大数据，既大量、高速、多样、低价值密度、真实性。这些特征其实也表明了大数据对风险防控的意义。
1.大数据时代下，核保环节通过大数据分析有条件对客户进行系统性风险扫描。具体来讲，在传统核保过程中，客户告知什么，保险公司就审核什么。核保人员要从有限的告知信息中，发现风险点的蛛丝马迹。这个过程中的风控主要依靠客户的诚信水平和核保人员的工作经验。而且大量的投保告知，也挑战了客户的耐心。面对大量的提问，客户很有可能引起反感，不认真填写告知内容或干脆放弃购买保险产品。但在大数据条件下，保险公司有条件从数据库中获取客户的大量相关信息。比如通过了解客户的就医记录，可以准确推断客户的健康状况；通过查询客户在各家保险公司的既往投保记录，可以分析投保人有无重复投保、短期内大额投保等高风险行为，等等。这些都将打破既往核保的管理思路，使得核保过程更加精确化。同时客户需要进行的投保告知大大减少，只要授权保险公司查询相关信息，即可快速得到核保结果。
2.大数据时代下，核赔环节通过大数据分析更可能发现理赔欺诈的线索，堵住风险漏洞。传统的核赔过程中，主要靠核赔人员的经验甄别风险，靠调查人员有意识的排查堵住理赔欺诈的发生。这种情况下，人为制造保险事故、虚报并不真实存在的保险事故、夸大保险事故损失金额，都成为可能发生的情况。但在大数据条件下，保险公司不同地区的既往理赔数据，甚至不同保险公司之间的理赔数据有可能汇聚成一个超级数据库。任何理赔申请，都可以先经过数据库的检验。
3.大数据分析辅助风险控制的理论研究，已经有了一定的积累，为进一步应用打下了基础。近年来，大数据的开发应用不仅得到了实务界的关注，也吸引了理论界进行更为细致的研究，并取得了一定成果。例如欺诈分析技术，就是综合了大数据模型、统计技术和人工智能在反保险欺诈领域的一项应用。目前这项技术已有了比较完整的理论模型，建立了相应的算法体系，具体包括有监督算法和无监督算法。笔者认为，这些理论研究虽然对保险实务从业者来讲有一些晦涩，但是今后的大数据分析甚至人工智能在保险业的应用，就是建立在这些理论研究基础之上的。
基于大数据技术提升保险业风险控制
结合大数据技术本身的发展要求，以及当前保险公司实际运营情况。笔者在这部分将提出大数据时代提升保险业风险控制的具体工作建议。
1.以数据库建设为基础，在内部数据资源整合的基础上，争取建立全行业共享的大数据平台。在这里所讨论的所有大数据分析的优势，都建立在保险公司能够收集到海量有价值数据的基础之上。这种数据资源的整理，首先是公司内部资源的整理。特别是对于混业经营的大型金融集团来说，内部已有的数据资源整合就已经是非常伟大的成就。要让各家公司共享信息，注定是艰难的，这需要行业协会、监管部门的推动，需要各家公司站在更长远的角度展望保险业的发展。
2.保险公司要千方百计提升IT技术水平，储备大数据分析的技术力量。大数据分析对数据库技术的要求是比较高的，公司网络系统和数据计算能力面临考验。更为重要的是，如果要想进一步开发大数据资源，就必须有专门的统计分析人才。技术储备，不是过往运营数据分析等简单的数据开发，而是一整套科学的体系。保险公司有必要提前进行技术储备。
3.大数据分析过程中，要特别注意数据安全和客户信息的保密管理。大数据和互联网一样，也是一把双刃剑。保险公司挖掘好这座宝藏，能够在风险防控上取得事半功倍的效果。但同时也担负着维护数据安全的重任。海量的个人信息数据存储在保险公司，一旦泄露后果不堪设想。单个的数据泄露就可能引起客户的诉讼。批量的数据泄露，可能给公司带来的就是灭顶之灾。从法务角度来讲，保险公司在引用客户信息之前，要取得客户授权，规避法律风险。同时要尽可能依靠大数据分析，通过简单的客户信息就推断出某类业务的风险。
总之，风险控制是保险公司稳健经营的重要一环。在大数据时代，保险业必然要利用新技术手段，将风险防控工作做到极致，为公司和行业的发展创造价值。
❸ 保险中的大数法则是什么意思
投保人通过缴纳保费，将个人或家庭面临的风险转移给保险公司，当投保人或被保险人遭受损失时，保险公司提供相应的经济补偿。通过多数人缴纳保费来补偿少数人在未来不确定时间内发生的损失，是一种风险共担的方式。
保险公司将保费用于投资，为被保险人提供一个共同基金，这个基金必须足以覆盖被保险人所遭受的损失，也就是说这个基金必须有足够的资金用于赔付保险期间内所发生的所有赔付金额。因此保险公司需要通过科学的方法即大数法则，较为准确地预测风险群体发生损失的概率，以保持公司的运营稳定。
一、什么是大数法则？
大数法则，又叫大数定律，是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。在随机事件的大量重复出现中，往往呈现几乎必然的规律，这个规律就是大数定律。通俗地说讲就是，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。
大数法则的经典例子就是抛硬币，如果你抛一次硬币，硬币落地时正面和反面朝上的概率各50%，即1:1，如果抛两次则很难得到同样的结果，抛10次依然不能确保得到正面与反面朝上次数相当的结果。但是，当你不断地抛，抛个上千次，甚至上万次，我们会发现，正面或者反面向上的次数都会接近一半，抛掷硬币的次数越多，就越可能出现正面和反面朝上的比例接近相等的结果，类似的还有掷筛子等。
保险的大数法则也称为风险大量原则、大数定律、平均法则，是人们在长期的实践中发现，在随机现象的大量重复中往往出现几乎必然的规律。
二、大数法则在保险中的应用
可保风险需满足一系列条件，其中两个条件就是损失是可测定的以及大量有同质风险的保险标的。
损失的测定就是依靠大数法则和概率统计估测出来的：通过对保险集合中的的大量风险单位进行观察，估测出损失发生的概率；随着保险集合中的风险单位数量增多，对损失发生的估测就可能更精确，就可能确定出更合理的保费。
保险公司通过搜集众多个人的特定信息，以确定这些人的损失模式。例如：一直以来，寿险公司会按性别记录已死亡的被保险人人数，以及他们死亡时的年龄。保险公司也会通过查阅相关的普通人口记录，记录普通人群中不同性别的人死亡的年龄。利用这些统计记录，保险公司就能编制生命表，即列示一个大规模人群中每一年龄可能死亡的人数的表格。生命表列示了死亡率，它是特定人群在特定时间内的死亡发生率。保险公司还编制了一种类似的表格，被称为发病率表，它按年龄列示了特定人群的发病率。通过应用准确的生命表和发病率表，保险公司就可以预测特定被保险人群体的可能损失率。保险公司利用这些预测的损失率来厘定足以支付索赔金额的保险费率。
三、大数据时代的大数法则
随着近几年大数据、物联网以及人工智能等新技术的兴起，精准识别风险的手段越发多元，风险出现的可预测性也越来越高。甚至业内出现了一种观点，认为“大数法则”失效了。那么，保险的“大数法则”与精准识别风险之间存在矛盾吗？如何平衡精准定价和损失共担之间的关系？
业内认为“大数法则”重要性逐渐降低的原因，主要体现在如下几个方面：一是保险的定价公平遭遇挑战，二是大数定律作为概率测算方法受到挑战，三是个性化需求开始成为行业重要的发展模式和推动力。
但是，“大数法则”与精准定价事实上并不矛盾。
首先，精准确定个性化特征，包括个体的风险，通常都需要巨大的成本。“大数法则”实则是为保险业测算客观风险提供了一种手段，在大数据时代，保险业应在“大数法则”基础上，结合新的技术寻求精准定价，开创个性化保险业务。
其次，目前的风险测算技术还不会精准到“大数法则”失效的地步，也就是说，尚不能将每个人的风险都测算出来，所以“大数法则”还是有效的。中国人民大学保险学系主任魏丽认为，能够做到风险分级差别定价对于投保人将会更加公平，技术的进步无法改变风险存在的客观性，精准识别风险、精准定价是为了更公平地损失分摊。
再次，科技进步拓展了保险机构的业务领域，也提升保险业在各类风险管理系统中的重要性。“科技快速进步的同时，精准识别风险的手段也促进了人们关于风险的认知、看到自我管理的不足或低效，从而增加保险需求。”中国社会科学院保险与经济发展研究中心副主任王向楠认为，很多类型的事故目前已得到有效控制，但另一些类型的事故随着社会生产生活方式的变化而逐渐凸显出来，如网络安全事件、公共卫生事件、社会安全事件等。
❹ 大数据在保险行业的应用有哪些
大数据时代对保险行业的影响还是很大的，比如，你的车辆的违章信息，驾驶习惯，保养信息，驾驶员的驾驶水平，驾龄等等，都可以汇总一起，并分析该车的风险系数。现在的车险购买就是按照这些数据给打的分数，分数越高越便宜。所以，新车险改革以后，每车的费用可能就各不相同。比如一车经常跑长途，另一车只是上班代步，前者费用会比后者高。前者的打分会比后者低不少
❺ 大数据将再造保险业价值链
大数据将再造保险业价值链
大数据时代，数据的价值究竟体现在哪里？保险公司正在用自己的探索给出答案。
据了解，泰康人寿、新华电商等，已率先开启与以BAT（网络、阿里、腾讯）为首的互联网巨头公司的数据合作，最普遍的就是将已有的保险客户数据与互联网公司的大数据进行匹配，完善保险客户的画像。同时，来自阿里金融保险事业部负责人的信息是，多家保险公司对其掌握的客户大数据表现出兴趣。
经过这些尝试，保险电商公司进行了更为有的放矢的后续操作，并初步尝到了“甜头”，不仅在营销环节，也在风控环节上。这些成果已包括，精准营销让广告投放的点击率提高360%以上。
这仅是开始，新华电商副总裁杨亿认为，大数据将再造保险业价值链，涵盖从产品研发到营销、到理赔管理、再到资产管理的几乎全部环节。
传统保险模式运作下，保险公司评估消费者的风险因素只有性别、年龄等简单维度，这也导致部分保险产品定价保守，且产品同质化。而在大数据时代，保险公司可以通过大数据摸索更全面的风险特征，产品细分和个性化设计成为可能，并精细化风险管理和成本管控。
记者近日也从新华保险的全资电商子公司新华世纪电子商务有限公司了解到，其正在与网络大数据合作；“大数据工场”是新华电商的三大定位之一。
在营销阶段，通过大数据方案，保险电商的交叉销售准确率得到提升。
通过与拥有海量客户社交数据及交易数据的互联网巨头进行大数据合作，泰康人寿的互联网创新产品正在朝精准定价的方向迈进，其从多维的甚至相对混乱的数据中进行筛查，决定保险产品是不是展现在用户面前，也就是实现精准营销。
大数据给保险电商的“甜头”没有止步于营销环节。对于以风控为核心竞争力的保险业来说，在理赔管理环节中，如何进一步发挥大数据价值也是重要课题。目前的尝试结果表明，在理赔管理中，大数据可以发挥保险征信的作用。不仅如此，展望未来，杨亿称，大数据将再造保险价值链。除了将对除了前述的营销阶段、理赔管理环节产生影响之外，其还将影响到产品研发和资产管理等重要环节。
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❻ 大数据时代到来给保险发展带来机遇
【摘要】 大数据时代的到来将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。保监会副主席曾经这样说：“大数据对金融业的影响将是全面和深刻的， 保险 业要站在更好满足消费者需求高度看待大数据的影响。”保险行业要想实现持续健康发展，还需充分发挥 大数据 的作用。
一是思维方式面临冲击。这些年我国保险业市场创新不断涌现，但总体上还是延续了发达保险市场的发展脉络。而大数据对思维方式的冲击可能是颠覆性的。在技术剧烈变化的条件下，如果思维方式跟不上，企业经营或保险监管都可能会出现很大问题。
二是数据基础比较薄弱。这些年，保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索。2012年，有61家保险公司开展了网上保险业务。中国人保集团建设完成了企业私有云计算平台，并准备开展车联网试点。中国人寿2002年将全国500多套应用系统集中到数据中心进行统一运营。中国平安与网络联手研究 车险 用户基于互联网的行为模式。
但总体上保险业大数据的基础还很薄弱，和银行证券业相比还有一定差距。同时，不同主体间大数据应用能力存在较大差异，保险主体挖掘内部数据，收集外部数据，对数据分析和处理，发现数据背后价值的能力还很不平衡。
三是外部竞争可能加剧。在大数据时代，保险业面临来自互联网企业和科技公司业务分割的竞争压力。保险企业的生存空间受到了挤压，保险业的竞争能力可能会被进一步恶化。
四是人才储备严重不足。高端新型技术人才匮乏是制约保险业发展的重要因素之一。面向大数据时代，保险业在人才上的问题显得更加突出。
王祖继强调，保险监管机构要顺应大数据时代的潮流，为行业创新发展营造良好环境；要强化基础建设，建立大数据质量标准，消除壁垒，推进信息 共享 ，建立信息隐私保护制度，建立安全有效的大数据共享使用环境；要鼓励包容创新，以开放心态支持保险机构运用大数据进行产品、服务、管理等方面的有益创新。要完善监管制度，对保险市场基于大数据的新事物、新探索，适时制定监管制度加以规范，减少监管死角和监管真空地带，保护消费者合法权益，同时也要避免过度监管；要防范创新风险，加强对风险的预警跟踪，对于大数据时代下新的风险形态保持足够的敏感和警惕，促进保险业市场可持续发展。
慧择提示 ：大数据的浪潮是无法抗拒的。大数据基于精确量化的承保损失分布，它可以提升保险机构资产负债的管理水平，可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略，提高保险业在资本市场的投资回报水平。所以，保险监管机构也要顺应大数据时代的潮流，为行业创新发展营造良好环境，促进保险行业更好发展。
❼ 互联网将如何改变保险业
导语：互联网保险描绘了客户与保险企业之间的新关系，在给保险业传统客户服务、产品开发和渠道销售带来挑战和机遇的同时，深刻改变了保险业发展的生态环境。传统保险企业必须积极主动改造和创新运营与服务流程，以适应新的保险业发展生态。
2011年以来，国内互联网保险市场发展轮廓伴随着互联网金融的快速发展而日渐清晰。互联网与生俱来的“开放、平等、互助、共享”基因促成了网络与保险的融合。特别是大数据、云计算、移动互联、网络安全等新技术的创新应用，使得互联网成本低、便捷性强、效率高等优势更加出彩。互联网保险已经成为进一步推动保险市场发展的重要引擎。互联网保险市场蕴含的巨大潜力，也使其未来发展被业内外所看好。
中国保监会披露的数据显示，2011～2014年，国内开展互联网保险业务的保险企业数量快速增长，每年增加约20余家，从28家增加至85家。其中，中资公司58家，外资公司27家。保费收入已实现858.9亿元，同比增速近200%，高于国内同期电子商务平台交易。
现状：重要的新渠道业务
为互联网经济发展提供风险保障
近年来，国内电子商务平台交易日趋活跃，线上交易的便捷性促进了互联网经济的快速发展，也催生了新的交易行为。相对于实体店面对面的交易，线上交易不确定性的发生概率更高，从而激发了巨大的风险保障和管理需求。而互联网保险筑起了防范风险屏障，支持了互联网经济快速发展。
例如，网络促销购物期间交易量陡增，网上卖家和买家都面临风险。卖家面临退货发生时的退货运费由谁承担等问题，买家面临卖家的信用风险等问题。近年来兴起的“双11”网购促销节日，每位商户平均退货率为25%，个别商户退货率已突破40%。谁来承担退货费用，是买卖双方争议的主要焦点。退货费用险的推出，有效解决了买家购物的后顾之忧。与此同时，卖家的低价利诱、虚假宣传、信息欺骗等信用风险，以及风险发生后设置障碍、推诿拖延、退换困难等问题，着实令很多买家头疼。信用保险就是针对卖家信用风险应运而生的险种。该险种在保障消费者权益的同时，释放了商户信用保证资金压力。
类似产品还有很多，如快递延误险、货到付款拒签险，个人账户安全险、手机碎屏险等，这些产品契合了互联网消费经济碎片化、小金额、大规模、高频次的特点，依托互联网平台，服务大众经济，很快被市场接受并迅速形成规模。
促进保险企业转型发展结构升级
一是新型技术的兴起运用推动整个社会加速走向数字化。互联网保险描绘了客户与保险企业之间的新关系，在给保险业传统客户服务、产品开发和渠道销售带来挑战和机遇的同时，深刻改变了保险业发展的生态环境。目前，保险市场竞争已经非常激烈，部分传统保险业务增速放缓，传统销售渠道业务增长乏力。随着生存环境日趋网络化，传统保险企业意识到必须积极主动改造和创新运营与服务流程，改善服务能力，提升管理水平，推动企业转型升级，以适应新的保险业发展生态。
二是互联网保险成为保险企业重要的新渠道业务。保险企业主动运用新技术创新产品和完善经营模式，通过自建、合建或与第三方电子商务平台开展合作等多种方式，在互联网专业化经营道路上努力前行。中国保监会数据显示，截至2014年底，互联网保险占行业总保费比例由2013年的1.7%上升至4.2%，对行业保费增长贡献率接近20%。特别是新进入保险行业的中小型保险公司借互联网实现了快速发展，其人身保险82%的保费收入来自互联网保险。
趋势：改变保险企业商业模式
随着新技术发展和应用成本的降低，作为数字化社会最重要的基础设施，互联网及其相关技术正在快速普及，并已经渗透到生产生活的方方面面，包括信息技术、数据技术、移动互联技术、云计算技术和网络安全技术等在内的新技术，正在重构经济社会生活方式，网络化生存将成为未来趋势。
新技术改变企业与客户的沟通联络方式，推动保险企业市场拓展能力和客户消费体验同步提升
对“触网”企业来说，流量是关键。客户流量将从点式接触向面式接触转变，从链条式传播向网络式传播转变，从线下个体接触向线上海量客户转变。在单纯依靠实体网点和营销人员的销售模式中，销售终端的客户接触是有限的。销售终端植入互联网平台或场景中，在网络平台和终端接触到海量客户，将扩大客户接触范围，提高传播速度。
客户体验也从过去被动式接受向主动式购买转变，从干扰型销售向场景型营销转变，从介入式销售向植入式营销转变。在传统的线下个人营销模式中，代理人基于利益强势推销，客户体验消极。但在互联网保险销售模式下，保险销售植入消费者生活场景，使消费者在网络场景中适时接受风险提示并激发投保意愿，客户沟通从单向反馈向双向互动转变，从受时间空间限制向全天候、全景式转变，从而提高沟通效率，改善客户体验。
而保险企业利用智能终端、互联网和智能电脑技术，构建全天候响应系统，打破客户沟通时空限制，实现双向智能无时空限制的沟通交流，亦将有效提升客户体验，改善行业形象，增强客户黏性。
新技术提升保险企业数据采集和挖掘能力，对市场需求快速作出反应，实现产品设计的定制化和个性化
大数据时代，运用信息技术手段加强保险企业经营管理数据的采集，可以建立起标准化、系统性的数据仓库。在大数定律基础上，通过挖掘、整理、分析和应用，可以推进产品向“以客户为中心”转型。
具体来说，综合大数定律、大数据、互联网和移动互联技术，产品推送将向更加契合客户保险需求，实现保险产品推送实时化、场景化，针对性和成功率不断提高。通过实时化的产品推送，还可以满足客户碎片化、多样化的需求，特别是基于海量数据的积累和分析，有助保险企业切入客户日常生活场景，向客户推送相应产品。基于客户特定消费场景下衍生出某种风险管理需求时，及时应景的保险产品推送可以大大提高产品销售成功率。
同时，消费者在收入水平、风险偏好和风险承受能力等方面的差异，决定了其风险保障需求的个性化，传统的标准化保单很难满足。通过自主化的投保购买方式，可以满足客户个性化保障需求，使客户“主动”消费感受增强。产品定价的科学化、个性化、精细化，也有效提升了客户满意度。大数据运用下的产品费率厘定则更加精细化，尤其是移动互联等技术的普及推广，使得特性数据可以运用到产品动态定价中。
新技术正在提升保险企业风险管理能力，实现风险管理远程化、实时化和智能化
新技术运用在远程化方面，将实现远程核保、核赔和风险监控，可以突破空间时间限制，有效提高工作效率。主要是移动互联技术运用可以突破时空限制，快速掌握风险发生状况，有效提高效率、降低成本、方便客户。同时，移动互联技术应用可以真正实现全天候风险监控和预警，实时为客户提供服务，提醒客户及时采取灾害预防措施，最大限度降低灾害事故可能导致的损失，既保护了客户利益，也降低了保险企业经营成本。顺应智能化技术发展趋势，保险企业可以进一步加强对大数据的运用，逐步提升工作智能化水平，有效地降成本、提效率。
方向：向“以客户为中心”转型
“互联网+”时代，保险企业需要紧紧抓住“以客户为中心”主线，倾听客户心声，深入挖掘用户需求，不断提升产品满意度。保护好客户信息资料，维护好客户合法权益，珍视客户对保险企业的信任。同时，保险企业互联网保险业务创新必须要在监管边界以内。
产品服务的设计要以客户需求为切入点
传统保险产品和服务的标准化开发模式无法满足客户多样化、个性化和定制化需求，这也成为传统保险销售模式无法提供良好客户体验的主要原因之一。大数据、互联网、移动互联等技术的综合运用，为保险企业提供了采集、挖掘、分析客户数据的工具和平台，为实现碎片化、个性化的客户需求提供了有力支持。保险企业要充分发挥技术优势，以跨界视野谋划，从细化客户需求入手，着力专业化，突出差异化。充分掌握客户市场需求，分析客户行为变化，把产品开发的定制化和个性化建立在细分客户需求、着力提升客户满意度的基础之上。细化后的保险需求要通过费率分解进行对应，以便客户进行个性化选择。保险产品创新设计在由“产品导向”向“需求导向”转变方向上要更进一步，不断提高产品的便捷化，产品合同条款的简约化、通俗化、亲民化。将互联网思维融入产品设计，能够以网络化语言和表现形式向客户展示产品简介、合同条款、购买流程和服务衔接等内容。
切实保护好客户个人信息
互联网保险高度依赖网络信息系统，对系统运营维护、授权管理、硬件保护、软件运行、数据加密、灾备管理等多个方面提出了很高要求。客户购买产品的过程，也是客户个人信息向保险企业传递的过程，数据公开和客户隐私安全的矛盾相伴而生。保险企业要不断完善保险交易认证过程和用户身份认证，具备有效的技术手段保证数据库、数据传输的安全，加强数据备份。尽管数据公开共享是大数据时代的重要特征，但数据具有的资产性特征仍需要对客户个人利益进行保护。互联网保险信息系统与内外部诸多系统对接时，因销售支付等业务交易行为存在的数据交换，会面临黑客攻击、病毒入侵、系统拒绝服务等各种可能的风险。保险企业在跨界对接交通管理、社会保障、健康医疗、征信体系等领域时，要充分评估网络安全和个人隐私保护。
在监管制度体系内创新发展
产品创新能力决定了保险企业在互联网道路上能够走多远。创新需要企业具有快速洞察互联网全局的视野，需要快速调整精算思路和风控理念，需要不断自我挑战产品研发和业务运营体系。但是，保险企业也要时时牢记，创新要坚守底线思维。保险企业要在监管体系不断完善的过程中，加强自律管理，加强发展过程中的自我完善和自我保护。尽管处于发展起步阶段的互联网保险需要一个相对宽松的发展环境，但互联网保险发展过程中出现的侵害消费者利益、中小保险企业表现出的较弱的风险承受能力、传统销售渠道和网络销售渠道之间的竞争等诸多问题，决定了互联网保险创新发展仍然需要在持鼓励包容态度的监管体系下完成。互联网保险企业要适应在公开透明的环境下生存发展，加强信息披露，切实认真落实信息披露要求，实现以外部监管促经营管理水平提升。杜绝销售误导，切实保障消费者的知情权、选择权和合法权益。
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❽ 大数据时代下，保险业迎来了怎样的机遇与挑战
ITjob远标教育
大数据的发展越来越迅速，渗透到各行各业， 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角，也为保险业提出了新的挑战。
首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。
一、大数据给保险业带来巨大商业价值
信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。
但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。
而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律,可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。
另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻理解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。
保监会副主席王祖继就表示,，大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。二是提高行业风险管理能力。大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。以精算为例,大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。三是提升行业差异化竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投资回报水平。
为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取 、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。
在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解五大环节。大数据对保险行业不但有改良之功,还助力险企突破创新,对此,我们称其为“改革”。目前,大数据作为“催化剂”在车联网、可穿戴设备、智能家居和平台生态圈构建方面起了重要作用。车联网应用受到了较多财产险企业的重视,在被调研的8家财产险公司中,有5家已开展车联网实践,占比达63%;绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、智能家居保险与监测服务、穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始,仅16%的险企已开始实践平台生态圈,8家财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践,而穿戴式设备则尚未有险企予以应用,不过大多数险企都表示,计划在3年内对这些新技术应用予以实践。
有人说: 这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击;这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅盘重生 。现在金融业处在一个全球竞争的时代,发达国家金融业在规则制定、金融文化、技术能力、人才队伍等方面占据着全面的优势,大数据给我国金融业带来一个弯道超车的机会。我们应该珍惜并利用好这个机会。
大数据对保险业有好处，那么应该如果切入呢？
二、 大数据分析在保险业的四大切入点
大数据应用为当今瞬息万变的保险业提供有效支持，也是促使保险公司提升自我市场竞争力的有效手段。数据结构分析及画像经常会涉及众多外部非结构化数据源，如社会媒体类，通过社会媒体大数据可有效帮助保险公司识别潜在保险危机行为用户。
大数据分析在保险业的四大切入点综合大数据分析各项优势，可看出大数据分析在保险业中存在四大主要应用切入点，如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用的优势性：
（一） 助力产业结构化
随着保险业竞争越加激烈，保险公司若想脱颖而出，则需提供价格低于竞争对手的保险产品，以及更有效的经营模式，及一流的客户服务来赢得客户青睐。大数据在此能有效助力保险公司行业化能力提升，不仅体现在其经济性上，还体现在其对保险公司将工作流程有效改进上。
（二） 客户视角营销
客户更青睐于选择价格透明的保险公司产品。保险公司可以利用大数据分析进行客户需求变化预测，以此便可提前获取改进客户关系的最佳时机。通过保险公司利用大数据分析客户需求，可有效的帮助呼叫中心进行客户营销，获客将变得更加容易。
（三）核保管理
保险公司可使用大数据预测进行核保活动，以有力的减少不必要的虚假核保信息，主要手段可以是通过在已有的客户数据前提下，再结合其它外部获取数据源，对其进行必要性的甄别，以最终确定是否成功核保。基于社会媒体的大数据可对保险业务及时有效性的进行监督，同时为核保提供有效的保障。
（四）危机管理
保险公司可利用大数据分析进行保费条款业务设计，尤其在诸如融入历史因素、政策变化因素、再保因素等的灾难型险种业务中。保险公司可依据个人住址、消防中心距离等其它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。同时，保险公司也可使用大数据为其现有保险业务模式进行升级，按需可随时进行市场价格策略调整。
大数据可帮助保险公司改进需求规划，促使需求改进及降低运作成本，同时有效支持保险业务规划实施。动态化监测可有效防止无效性成本增加，以及帮助公司的市场决策制定。
通过上面的文字，我们可以大致了解大数据给保险业带来的好处，下面我们将讲解具体的实施方法，分析保险业如何利用大数据健康发展。
保险行业如何利用大数据涅槃重生
三、 保险行业面临的挑战
这是一个最坏的时代，金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击，这是一个最好的时代，金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。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。保险行业分财险和寿险，面对个人的寿险和财险服务主要依靠电话进行销售，电话销售正在面临巨大的挑战，年轻的80后、90后不愿接收来自保险公司的电话，保险行业电话销售率正在逐年下降，已经影响了保险行业未来的发展。
曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言，互联网保险一定会取代传统的保险销售模式 。现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹，原因是传统保险还能盈利。但将来未必如此，未来客户都在互联网和微信上，为了获取客户也必须走这条路。传统保险从产品设计到代理人制度销售模式，无法实现站在客户角度销售买险。保险公司九成以上保单的件均保费低于万元，意味大家真正需要的还是保障，特别是价格低、标准化、保障大的产品。
2011年至2013年，国内经营互联网保险的公司从28家上升到60家，年均增长达46%；规模保费从32亿元增长到291亿元，增幅总体达到810%；投保客户数从816万人增长到5437万人，增幅达566%。尽管规模爆发式增长，但目前我国互联网保险在整个保险市场中的占比仍不到3%，与发达国家如美国30%的占比相差还很远。
监管机构对互联网保险持开放态度，互联网保险存在的巨大衍生市场空间，电商平台对此也越来越重视，如 最近拿下保险代理牌照的苏宁，以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万，毛利率6%，而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万，毛利率25%。
四、 保险行业大数据价值应用现状
保险行业大数据战略规划刚刚起步，相对于银行和证券公司，保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于落后状态。
大部分保险公司信息化工作没有完成，客户保单信息查询和更改仍然是手工和自动化相结合。保险行业对大数据商业价值应用的敏感度不高，大多数保险公司并没有将大数据列为保险公司基础能力进行建设。很多保险公司还没有建设移动App，即使有了移动App的保险公司，其移动App的功能只是集中在保单的简单查询，并没有将移动App定位为客户入口和主要渠道。保险行业另外一个问题就是内部数据没有完成整合，数据还处于信息孤岛状态，保险公司对内部数据价值认识不完整，大部分内部数据的价值没有被充分挖掘，大数据价值变现缺少应用场景。
保险公司的大数据价值变现处于一个原始阶段，需要进行数据基础建设。保险公司大数据价值变现应该从整合内部数据开始，将具有价值的数据集中在大数据管理平台（DMP），为大数据价值变现提供平台支持。
保险行业的大数据价值变现应该从了解用户入手，借助于用户账号打通各类数据，建立适合于保险行业的标签体系，利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。
保险公司完成用户画像之后，可以依据用户特点和保险需求，通过数字广告进行精准营销，提高客户渗透力、客户转化率和保险产品转化率。保险行业应重视年轻人消费场景移动化的特点，积极建设移动App，将渠道发展战略向移动端倾斜，将移动端定位为客户导入的入口、保险产品展示和购买的平台。保险公司需要标准化保险产品，依据客户需要设计出简单标准的保险产品，减少客户了解、购买保险产品所需的时间，让保险产品象其他金融产品一样，一目了然、购买简单。
五、 保险行业大数据价值变现三部曲
（一） 整合内部数据，引入外部数据，为客户进行画像
保险行业内部拥有大量具有价值的数据，因此保险行业的大数据战略应该从整合自身数据开始，挖掘已有数据，对用户进行画像。保险公司内部的数据包含客户的个人属性和金融信息，这些数据可用来标签化，为用户画像提供支持。
保险公司拥有业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据，这些数据可以通过用户账号打通，建立用户标签。客户的交易纪录和个人基本信息将用于客户分类，可以将用户分为理财客户，教育保险客户，寿险客户，意外险客户，保障险客户、车险客户、少儿保险、女性保险客户等。
保险公司数据集中在内部的数据，主要包含交易数据和订单数据，由于不含有客户外部行为数据，无法定义客户的特点，例如客户的旅游爱好、教育需求、文化需求、位置轨迹、理财需求、游戏爱好、体育爱好等。这些信息都是描述用户的基本信息，也是客户画像的基本标签。
保险公司可以从外部购买这些数据，结合内部数据，保险公司可以掌握客户多纬度信息，丰富用户信息，形成360度用户画像。360度画像有助于保险公司从不同角度来了解客户，也有助于对客户进行分类管理，依据客户的特点进行精准营销和设计产品。
保险公司需要建立大数据管理平台（DMP），集中保险公司内部的数据，依据商业分析对数据进行标签化，将保险用户账号作为唯一标示符打通整体数据。保险公司还需要引入外部移动互联网数据，借鉴客户外部行为标签数据，丰富保险客户信息，形成360度用户画像。由于客户行为的不确定性，用户画像信息需要及时更新，因此DMP中的标签体系和数据，包括引入的外部数据都应该是动态的，及时进行更新，这样才可以保证数据的时效性。
大数据管理平台（DMP）是保险行业大数据价值变现的基础平台，大数据价值变现很多场景都可以利用DMP的数据进行挖掘，包含客户用户画像、精准营销、新客获取、老客经营、用户体验提升、风险评估等。
（二） 打造移动APP互联网保险平台，标准化保险产品
未来的社会消费主体是80后和90后，保险产品的主要客户群也在转向年轻人。保险公司必须了解这些年轻人的特点，才能够设计出适合客户需要的产品，更好地为客户服务。
年轻人追求快捷舒适的消费方式，移动互联网时代到来之后，大部分消费场景正在移动化，人们的衣食住行以及文化娱乐消费都可以通过移动App来解决。特别是年轻人，他们消费场景移动化趋势更加明显。
保险公司应该关注 消费场景移动化 的趋势，将连接客户的方式从电话和线下转向移动互联网，利用移动App同客户进行连接。保险公司的客户渠道也应该转向移动互联网，逐步降低电话销售获客比例，将获客的主要资源向移动App。
电话销售的一个弊端是信息提供不充分，当保险产品较为复杂时，电话销售将会考验销售人员的表达能力，另外长时间的沟通对客户体验也是一个较大的挑战。年轻人对时间较为敏感，很难耐心听完复杂的产品介绍，保险公司在未来利用电话销售来获取客户的难度将会越来越大。移动互联网时代，电话销售已经成为落后的销售方式，不能适应年轻一代客户的需要。
移动App可以提供丰富的产品信息，既可以提供简明的产品介绍，又可以提供直观的数据和图表。移动App还可以通过炫酷视频和图片向客户转达更多的理念价值。这些丰富的信息不但能够让客户在短时间内了解产品，还可以提高客户体验，提高客户购买产品的可能性。利用移动 App进行产品推荐不但可以提高产品的转化率，还可以降低营销成本，提高客户体验。
保险公司另外的挑战是保险产品不够丰富，无法覆盖客户所有场景的保险需要；保险产品设计过于复杂，客户购买时需要掌握的信息过多，影响客户购买体验。保险公司将产品展示平台转向移动App后，必须对保险产品进行标准化，保险产品介绍一定要简单明了，突出重点和客户利益，并依据客户各种场景需设计产品。简单标准的保险产品迎合了年轻人的需要，有利于快速销售、形成规模，有利于保险公司延续此保险产品的生命周期，降低产品开发成本。
未来保险产品需要同生活场景相结合，满足客户对各种保险产品的需要。例如在车险领域可以增加爆胎险、异物撞击险、自然灾害险、高温险、低温险等。在保障险领域可以增加更多的场景险，例如交通堵塞险、延误险、高空坠物险、天气突变险、暴雨险等。
（三） 利用大数据分析来改变保险行产品定价方式，以客户为中心设计保险产品
互联网金融时代，所有商业思维应该转向数据思维，保险行业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
保险精算师设计保险产品时，主要依赖于理赔标的发生的概率，大部分数据来源于行业的历史数据和统计数据，这些数据都不是实效数据，并且很多数据统计方式已经过时，小样本数据同真时数据的方差正在变大。依靠误差较大的数据无法设计出接近真实概率的产品，并会影响保险产品的定价方式。设计出来产品风险偏好不准，可能会导致保险产品收益过低，客户不倾向于购买；也可能导致保险产品覆盖不了风险，导致保险产品出现亏损。
过去保险产品在设计时并没有从客户角度出发，主要关注风险和收益，产品设计出来是否满足客户需要，保险公司其实根本就不知道。当保险产品推出后，其是否会被被客户接受，很大程度取决于市场推广力度和销售人员能力。在这种情况下保险公司投入资金较大，产品风险很高。年轻的一代的正在走向分化，很难有一个产品满足大部分客户需要。在新的社会形态下，保险公司需要深入了解客户特点，依据客户的需要来设计保险产品，这样才能保证保险产品的销量，形成一定规模，覆盖风险事件发生概率。
大数据分析技术、标签数据、客户行为数据、全局数据可以帮助保险企业改变保险产品的定价方式。基于大数据技术和全局数据的产品设计模型可以帮助保险公司设计出较高收益、较低风险概率的产品。客户行为数据和标签数据可以帮助保险公司了解客户特点，设计出满足客户需要的保险产品。以数据分析和客户需求为出发点的保险产品设计，将会在产品收益、客户体验、风险管理等方面取得领先。 国外一些领先的保险公司在设计保险产品时，已经利用大数据分析技术进行设计，并取得了较好的市场反馈，产品的盈利可观。大数据将会帮助保险公司设计出风险分析充分、适应客户需要的保险产品。
总结，大数据商业应用是移动互联网时代的趋势，未来时代的特征，任何行业都无法回避。保险行业应该重视大数据技术和价值在本行业的应用，购买外部数据，利用DMP进行用户画像；标准化保险产品，利用移动App进行获客、营销、数据采集；借助于大数据技术改变过保险产品定价方式，以客户为中心来设计保险产品。
保险业可利用大数据涅槃重生。那么，在大数据环境下，保险业也需要适应新保险消费特征，迎接新的挑战，不然，即使重生，也容易灭亡。
六、 大数据环境下的保险营销需适应新保险消费特征
大数据时代的到来改变了数据的采集、传输、存储、处理方式，引起了生活方式和社会经济的变革，也给保险业带来了全面和深刻的影响。保险公司纷纷利用大数据来进行保险营销、保险服务方面的尝试和创新，但目前的保险大数据环境尚不成熟，现有的保险消费方式还处在由传统到新型、由被动到主动的一个变化期，大数据环境下的保险营销需要适应新的保险消费特征。
（一） 保险消费选择多样化
传统保险模式运作下，保险公司评估消费者的风险水平、消费能力、消费意愿的能力不强，导致部分领域保险产品定价过高，部分领域成为剩余市场。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。
比如，保险公司根据消费者的网站登录痕迹、朋友圈留言、贷款信用记录等信息，发现不同消费群体保险需求和风险特质，为保险消费者提供诸如户外骑行保险、医疗整形保险、变现借款保证保险等特色险种，保险消费选择更加多样。
（二） 保险消费流程简单化
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。
比如，保险公司根据掌握的网络交易数据，研究消费者网购习惯和退货概率，为不同风险的消费者提供不同保费的退货运费险，消费者只需一键购买；对于购买了航班延误险的消费者，无需提供气象证明，甚至不需提出理赔申请，保险公司就能够根据气象信息等大数据资源主动理赔。
（三） 保险消费理念前沿化
大数据环境下，传统保险业在集合大数方面的优势逐渐弱化，保险技术服务壁垒逐步瓦解。通过使用各种搜索引擎和比价平台，消费者消费洞察力不断提高，保险消费理念也变得更加前沿。
一方面，越来越多的保险消费者脱离了传统柜台业务模式，开始使用各种自助终端购买保险业务。通过手机APP应用软件就可以轻松完成保险产品的查询和购买，甚至自助完成车险简易案件的查勘工作。
另一方面，保险消费者出现偏好碎片化、谋求资金收益的消费倾向。在透明公开的渠道选择保险产品时，消费者更加偏好设计简单、投保便捷、费率较低的保险产品。保障项目经过分解、条款说明更加简单、产品保费也大大降低的保险产品，更加适应消费者自行挑选的需要。此外，大数据环境下的保险消费者比较熟悉互联网金融，容易在各类理财产品间进行比较，在购买网上销售的投连、万能型保险产品时更加注重资金收益。
（四） 保险消费体验延伸化
传统的保险服务集中于经济赔偿与给付，保险消费体验也只局限于保险公司履行了赔付责任。 大数据环境下，保险公司与客户的关系不再是一对一的交互沟通，逐渐形成多维网状交互沟通模式，基于客户数据的客户关系管理变得尤为重要。
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。目前，保险公司可以定期为消费者提供包括车辆风险检查、保养维修、交易资讯、健康管理在内的各项服务，未来还有可能基于大数据为消费者提供更加全面的风险管理创新服务。
保险业利用大数据来发展，换而言之，大数据也是为保险业提供了一种新的视角。
七、 大数据为保险业提供另一种视角
在客户需求的精确 锁定方面
大数据给保险业带来了很多便利。以前，对于客户的分类局限于“客户属于哪一类”，而现在，则扩展到“客户是哪一类”。
传统的精算技术只在一定纬度量化风险，很难充分反映风险的复杂性。而在互联网大数据时代，则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能，从未有过如此多纬度、低成本的数据，如此系统、新鲜地提供给保险业。
什么星座的人最喜欢买保险？哪个地区的人最喜欢给自己买保险？这些曾经看起来无关乎保费的问题，在互联网大数据时代背景下，也成为了险企定位客户的另一种视角。在泰康人寿的保单中，最喜欢买保险的是天秤座，而最不喜欢买保险的是白羊座；最喜欢给自己买保险的是宁波人，而最不喜欢给自己买保险的则是陕西人。
“ 上述结论没有什么道理，这是泰康人寿的数据分析出来的。以前，对于客户的分类局限于‘客户属于哪一类’，而现在，则扩展到‘客户是哪一类’ 。”泰康人寿首席信息官 刘大为 在日前召开的“互联网大数据与精算创新论坛”上，用几个有趣的结论介绍了大数据时代保险业正在发生的变革。
（一）精准定位
我的客户在这里
“在当前时代背景下，可以运用大数据分析法来整合分析金融保险需求的关联度，在不同方向、专业形式的共同配合下，做好大数据的升级分析整合的系统工程，从客户的角度，综合统筹各种信息，捕捉各种需求，从而寻找潜在的客户，并预测客户的具体需求。” 中国保监会原副主席、中国精算师协会创始人 魏迎宁 在论坛上表示，从保险业来看，在客户需求的精确锁定方面，大数据给我们带来了很多便利。
在大数据背景下，除了对数据的纵向分析之外，可以从横向来分析消费者的需求。客户的具体收入水平、文化程度、价值观念，也会影响其对保险的态度，通过对网络消费的数额、职业、学历等数据所进行的分析，也可以作为保险需求分析的重要部分。还可以通过搜集互联网用户的地域分布，搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等一系列的数据，在保险产品消费中实现需求定向、偏好定向，真正做到精准化、个性化营销。