保险行业大数据解决方案

『壹』 中软国际如何高效助力保险行业客户数字化转型

中软国际凭借自身在大数据和保险精算领域丰富的实施经验和研发能力，借鉴已有大型保险公司的IFRS17寿险精算大数据系统的实施经验，有针对性的推出了寿险精算大数据平台系统方案，是寿险精算系统的国产化替代解决方案。

『贰』 “大数据”的保险业应用主题

“大数据”的保险业应用主题_数据分析师考试

在数据应用呈现爆炸式发展的时代，不能把握“大数据”商机、引领潮流的保险企业，将可能逐渐丧失市场竞争力。

“大数据”是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样化的结构和非结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力、优化流程和科学配置资源的管理工具。

“大数据”正在向经济、社会、科学、文体及公共卫生等多个领域快速渗透。在网络技术、移动互联、云计算等新技术和金融市场化改革的双驱动下，金融与互联网、各金融板块之间的界限和壁垒被冲破，市场的游戏规则发生了深刻变化，谁掌握了数据，谁就掌握了竞争的制高点。

现代保险服务业要在经济“新常态”中研究和实施“大数据”战略，关键要找准大数据在保险业的应用场景、应用主题和应用策略。

助力保险费率市场化

保险作为一种风险转移和管理工具，是一种社会群体之间的风险救助机制。保险产品机理主要是遵循统计学范畴的“大数法则”，基于历史风险发生和损失的数据进行分析和预测，在重复随机现象中找出“必然”规律，依靠精算技术实施产品定价、建立财务运行机制。有些观点认为大数据颠覆了“大数法则”，实际上，虽然两者都是在“大量”数据基础上进行风险和财务预测，但在保险产品定价机制中的作用基点是完全不同的。

“大数法则”是保险定价的根本法则，特别是针对车险、寿险、健康等关系社会公众利益的领域，必须依托“大数法则”确保行业基准纯风险损失率厘定的公平性、充足性和安全性。也就是说，“大数法则”是保险运行管理的数理逻辑，是保险业不可动摇的理论和定价基础。而“大数据”主要发挥保险定价的辅助作用，特别是采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，主要基于附加费率建立科学、有效的保险费率浮动机制和差别化定价机制。

因此，“大数据”并没有颠覆“大数法则”，而是对保险费率市场化形成机制的重要优化和改进，是一种以新技术为依托、更加精细化的风险管理辅助工具。

目前，新一轮保险费率形成机制改革步伐明显加快，非车险、意外险、投资连结险、普通型寿险、万能险等已经相继放开，商业车险、分红险市场化改革也即将发令放行，更多的产品定价权和选择权将交给市场。科学、有效的费率形成机制是市场化改革成功的关键。应全面构造以“大数法则”为基础的基准费率和以“大数据”技术为辅助的附加费率和产品创新机制。

一方面，保险监管部门应主导构建公开公正的保险基准费率形成机制，建立保险基准费率定期测算和发布机制，特别是借鉴国际上的成熟经验和模式，设立独立的保险费率厘定机构，形成主要保险产品的定价参照基准体系。另一方面，要鼓励保险企业在遵循基准费率的同时，发挥大数据在保险产品区域化、差别化、个性化的创新支撑作用，处理好产品创新与风险、成本、收益的关系。

驱动新一轮转型发展

自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。由于保险企业数据维度、质量、可利用度和处理能力不足，向“以客户为中心”的集约化管理模式转型“常提却难新”。

伴随金融综合化、保险集团化、渠道多元化发展，特别是电销、第三方电商、移动互联等新渠道的兴起，保险数据的历史积累、采集维度、关联分析与实践应用日益成熟，由于大数据有利于提升保险企业对客户行为特征、风险和产品偏好的分析能力，为保险企业客户关系管理、风险识别与定价、营销策略分析、理赔欺诈风险防控提供了新的驱动力，成为保险业新一轮转型发展的“利器”。

因此，保险企业应找准大数据在经营管理中的应用场景，着力解决制约转型发展的关键环节。

一是加强数据资源内外部整合。加强集团内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，为大数据技术应用建立现实基础。

二是构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在集团或公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。

三是提升数据发现和决策能力。重点提升对非结构化数据的存储、加工和分析能力。围绕交叉和二次销售、精准营销、代理人甄选和流失预警，加强数据分析和快速响应，整合昂贵的渠道资源，提升销售渠道价值。通过理赔洞见分析、反欺诈关联分析，提升成本精细化管理、精准打击欺诈行为。

四是加强数据架构规划。引入新的大数据分析工具和存储技术，提高对语音、视频、图片、网络日志等非结构化数据的分析处理能力，对信息模型、主辅数据源以及数据集成架构进行前瞻性设计，加强主数据和元数据管理，推动信息数据的逻辑整合。提高自身数据质量，注重数据全生命周期管理。

开创“数据治理”新模式

在保险资金运用和费率市场化加快推进的背景下，按照保监会“放开前端、管住后端”的市场化改革思路，市场化的“新常态”使传统的文件出台、现场检查、行政处罚等保险市场治理手段难以奏效，滞后的监管技术手段将无助于有效防控区域性和系统性风险，客观上要求保险监管部门从依靠行政手段向依靠“数据手段”治理市场转变：

一是从场外交易向场内交易转变。通过建立保险产品交易、中介交易和资产交易的交易场所和信息平台，促进保险交易的透明化、规则化和信息对称化；二是从监管信息统计与非现场监管向保单登记管理转变。市场和风险的快速变化，促使保险监管从依靠时滞的统计数据和局部的样本数据，向保单级的全量数据和实时的生产数据演变；三是由条款费率静态审批管理向基准费率测算常态化转变。定价权逐步交给市场后，产品创新必然层出不穷，基准费率常态监测、回溯分析和定期测算是产品监管和风险控制的必然要求。

基于上述行业转型发展和市场治理需求，应从提高行业核心竞争力和抗风险能力的高度，科学规划行业大数据体系。

一是全面推进行业信息共享与应用。在客户隐私保护和数据安全的前提下，建立行业中央集成数据仓库，打破企业之间的数据孤岛，将分散在各保险机构的数据，按照客户、保单、业务等多个主题进行采集、存储和有限共享，充分释放数据共享在规范市场行为、反保险欺诈、提升定价能力、促进精细化管理等方面的内在价值。

二是主动与外部数据交互应用。拓宽行业整体数据维度，依托行业数据共享的平台优势，积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保、征信等公共管理部门进行数据交互，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托共享平台有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。

三是研究制定行业大数据战略和设施框架。完善信息共享平台和保单登记制度等相关法律法规，为行业大数据战略实施建立良好的政策环境。加强行业数据标准建设，规范统一共享接口标准，提高数据整体质量；不断优化共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的大数据处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。

以上是小编为大家分享的关于“大数据”的保险业应用主题的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『叁』 大数据如何助力保险企业精准获客

随着保险行业的普及和人口红利的消失，保险的获客越来越难，且获客不精准、成本高。怎么找到精准客户是关键，针对金融行业的营销问题，行业内也有很多专业的数据智能营销解决方案，例如MobTech有一整套完整的保客运营流程：特征筛选、定制模型、营销触达、事件触发。首先，特征筛选——消费金融公司提供具有业务意义的正负样本，通过MobTech智熵AI实验室智能挖掘有效特征；定制模型——以KS、AUC、IV值或其他相关参考指标作为依据，根据关联特征定制事件触发模型；营销触达：某消费金融公司撞库匹配目标客群，并推送营销；事件触达——当存量用户达到标准时，将满足条件的数据导入环境中，支持三方云服务平台；并通过这样的循环不断优化模型搭建，挖掘存量用户的价值。更多详情可以上官网进行查询和了解Demo案例。

『肆』 保险业三渠道让大数据红利变现

保险业三渠道让大数据红利变现

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，发现客户的赔付率与其芝麻信用呈现负相关关系，甚至建立骗保风险预估模型。
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。
数据与数据融合
互联网创新业务在业内处于领先地位的泰康人寿，对数据有明确定位，其董事长陈东升在2011年就提出“让数据产生红利”的方向。对于大数据，泰康总裁刘经纶认为主要有四大特征：首先是数据体量巨大，第二是数据类型繁多，第三是价值密度偏低，第四是处理的速度更快。
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，风险特征的描述数据极大丰富，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。
保险公司对于数据有本能的诉求，但简单获取数据违背商业原则，因此对数据的利用一般并不来自直接共享，而是与拥有用户大数据的互联网巨头公司之间进行数据合作，这在业内已经有了典型。
泰康人寿创新事业部业务发展部总经理毕海在今年6月份举行的第二届互联网大数据与精算创新论坛上表示，正在加深与腾讯、阿里等互联网巨头进行数据方面的合作。
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（下称“新华电商”）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。
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。
就数据合作而言，保险业与互联网公司，前者以客户获取、客户维护、客户风险评估为核心诉求，而后者的大数据在用户理解和用户洞察方面有核心优势，双方的业务结合点贯穿从营销到产品研发、再到理赔管理的全流程。
“引流”效果明显
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。
做到这步很初级，互联网用户可能多少也都已有体会，经常在浏览网页时被推动自己关心或感兴趣的产品，但这点已很重要。
大数据+精准营销，已经被新华电商的一个案例证明，非常有效；至少在“引流”的作用上，精准营销有明显作用。毕竟，互联网业务关注的“流量”、“频率”、“价值的转换”三大要素中，“流量”为首。
已与网络大数据进行合作的新华电商，通过这种合作将保险客户的数据维度进一步丰富，让客户更立体，进一步确定出是谁在买保险，在买哪类保险，他们有什么特征。而事实也证明，这样的尝试已经初步体现出积极效益。
新华电商副总裁杨亿在日前召开的网络世界2015大会上介绍，其在和某大型保险公司的合作中，运用相关模型挖掘成功购买保险产品的高价值客户，分析高价值客户的客群特征，包括基本用户画像和上网行为等，并依此在全网扩充目标客群，最后做在线精准营销的广告投放。上线后的真实效果是，实验组广告点击率比对照组提升了361%。
杨亿称，这说明向同样规模的人群展示广告，经过大数据+精准营销，可以找到更多真正对保险感兴趣的目标客户，促成更多点击与转化。
发挥征信作用
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。
新华电商将网络对用户的大数据画像和新华保险的真实拒保数据进行融合，通过进行黑名单过滤、重大风险识别以及虚假信息挖掘，建立骗保风险预估模型，提升公司整体业务风险管理能力。
再比如，泰康既有的与阿里数据合作的一个结果表明，对客户的赔付率与其芝麻信用负相关。因此，具有明确数值的芝麻信用可以为其定义客户风险特征提供重要参考。
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。比如，在产品开发阶段，大数据助于预测出险概率、优化定价体系、并采集健康数据用于寿险价值链。

以上是小编为大家分享的关于保险业三渠道让大数据红利变现的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『伍』 保险数据安全怎么来治理

目前，保险也是信息泄露高发行业，信息一旦被篡改或泄露，不仅损害到公民自身利益，保险公司品牌形象，甚至影响到公共秩序和国家利益。

一、保险数据安全所面临的挑战

1、金融数据量巨大，数据信息未严格分类分级；

2、敏感信息多，存储分散，敏感数据保护机制不完善；

3、业务人员安全意识不足，对业务系统的误操作，恶意操作，权限滥用等行为无法做到有效监管；

4、数据共享、数据使用过程中缺乏有效防护，隐私信息泄漏；

5、国家对行业的监管和合规要求。

二、昂楷科技金融行业数据安全治理解决方案

针对以上数据安全挑战，昂楷科技有金融行业的数据安全治理解决方案，本方案以管理（制度）加科技技术相结合，逐步实现组织的战略目标。

根据数据安全治理相关原则，以“精准可视，安全可控”为前提：

1、以数据安全综合治理平台为指挥调度中心。

2、通过与数据梳理及评估能力（原子能力含：数据治理资产梳理、数据分级分类），数据行为监控及审计能力（原子能力含：数据库审计、大数据审计、安全运维审计、大数据离线分析系统），数据安全防护能力（原子能力含：数据库防火墙、数据脱敏、数据水印）三大能力体系之间实现统一管控，数据采集、策略下发、联防联控、态势评估预测等，内部能力单元模块通过内部数据API接口进行能力协同，与外部系统通过对外API接口进行能力协同，并对数据安全整体态势感知，从事前→事中→事后多维度完成对数据全生命周期的安全防护。

三、价值体现

1、敏感数据安全防护：危险攻击发现与实时阻断，高效脱敏，防泄露，溯源，定位取证。

2、操作全面实时监控：全面大数据审计，精准定位，内置AI模型与组合规则有效检测APT攻击、SQL注入攻击等。

3、特权账号防护：有效监督审计技术开发运维特权人员对数据库的各种操作，高危操作阻断。

4、全面审计，实时告警：邮件、短信、syslog等方式进行实时告警。

5、内部人员特殊操作监控：针对内部人员修改‘特殊’账户或者设置隐藏按钮的问题，备案隐秘数据，直接定位到具体操作人员及具内容。

6、满足合规要求

『陆』 如何应用大数据进行保险行业的数据分析

要分析，先采集。

对于保险行业来说，这个很有必要。

保险行业太大，太杂，因此信息量很大。

保险公司需要知道目前的行业发展情况，竞争对手的情况，产品公司的形象等，这些数据基本上来源于互联网的公开信息，论坛，贴吧，微信，微博等。

保险公司最为迫切的事情是：通过先进的信息采集技术，建立完善的舆情监测机制。

Web是一个巨大的资源宝库，目前页面数目已超过800亿，每小时还以惊人的速度增长，里面有你需要的大量有价值的信息，例如潜在客户的列表与联系信息，竞争产品的价格列表，实时金融新闻，供求信息，论文摘要等等。

可是由于关键信息都是以半结构化或自由文本形式存在于大量的HTML网页中，很难直接加以利用。

实施以后，能够获得大量的利益：

对目标网站进行信息自动抓取，支持HTML页面内各种数据的采集，如文本信息，URL，数字，日期，图片等
♦ 用户对每类信息自定义来源与分类-采3453舆情4533集-
♦ 可以下载图片与各类文件
♦ 支持用户名与密码自动登录
♦ 支持命令行格式，可以Windows任务计划器配合，定期抽取目标网站
♦ 支持记录唯一索引，避免相同信息重复入库
♦ 支持智能替换功能，可以将内容中嵌入的所有的无关部分如广告去除
♦ 支持多页面文章内容自动抽取与合并
♦ 支持下一页自动浏览功能
♦ 支持直接提交表单
♦ 支持模拟提交表单
♦ 支持动作脚本
♦ 支持从一个页面中抽取多个数据表
♦ 支持数据的多种后期处理方式
♦ 数据直接进入数据库而不是文件中，因此与利用这些数据的网站程序或者桌面程序之间没有任何耦合
♦ 支持数据库表结构完全自定义，充分利用现有系统
♦ 支持多个栏目的信息采集可用同一配置一对多处理
♦ 保证信息的完整性与准确性，绝不会出现乱码26禁止9盗用0
♦ 支持所有主流数据库：MS SQL Server, Oracle, DB2, MySQL, Sybase, Interbase, MS Access等

『柒』 互联网保险 大数据分析

一、互联网保险创新的现状
根据中国保险行业协会在2015年年初发布的《互联网保险行业发展报告》显示，针对经营互联网保险业务的公司分类，人身险公司有44家，财产险公司有16家，总体占全行业133家产寿险公司的45%。包括中国人保财险、泰康人寿、平安人寿、太平洋保险、天安财险等在内的多家险企已率先在线上跑马圈地，中国保险公司与互联网的深度融合已全面到来。
首先在监管层面，上个月，酝酿已久的《互联网保险业务监管暂行办法》终于由中国保监会发布，这标志着中国互联网保险业务基础监管规范的形轿返悉成。《办法》以鼓励创新、防范风险和保护消费者权益为基本思路，从经营条件、经营区域、信息披露、监督管理等方面明确了互联网保险业务经营的基本规则；规定了互联网保险业务的销售、承保、理赔、退保、投诉处理及客户服务等保险经营行为应由保险机构管理负责；强化了经营主体履行信息披露和告知义务的内容和方式，着力解决互联网自主交易中可能存在的信息不透明、信息不对称等问题，以最大限度保护消费者的知情权和选择权。
其次在保险主体方面，早在2013年，中国人保就推出“掌上人保”，并号称是指尖上的保险；去年，以“理赔简单，就在天安”为口号的天安财险“车易赔”APP在全国上线；随后，“中国太保”“大地通保”、“泰康在线”等保险在线服务平台如雨后春笋般出现，可见，拼服务、拼体验已经成为各家保险主体竞争的主要方向。同时，各家保险公司在立足保险本身的同时，从渠道上也不断向外围延伸，分别与P2P平台、信用保证机构等开展不同程度的合作。以下是中国保险行业协会从服务创新、技术创新、渠道创新等三个方面对2014年60家提供互联网服务的产、寿险公司进行评价后的前15名榜单：
二、互联网保险创新背后的风险
应该说基于提升客户体验的互联网保险创新，方向是对的。互联网保险作为一个新兴的领域，发展空间巨大，但同时互联网保险创新也带来一系列风险和问题。从目前已经暴露的风险来看，主要包括保险产品创新异位、消费者投诉急剧增加、消费者道德风险敞口扩大、风险评估和控制不到位等。
（一）保险产品创新异位
自2013年底由“三马”投资的众安在线成立以来，带动了中国各大保险主体在保险产品上的创新热潮。盗刷险、高温险、退货险、喝麻险、世界杯足球流氓险等创新险种不断涌现，寿险公司也相继推出求关爱、爱升级、救生圈等所谓的基于微信平台的“扔捞”产品，名字一个比一个花哨，其中，不乏一些险种初具规模，但更多的是为创新而创新。如世界杯足球流氓险从头到尾就没卖出几份，导致本来就比较便宜的3元/份，到后期直接降价到1分钱/份，变成了一个十足的噱头。更有甚者，开发出雾霾险、赏月险、摇号险等，严重脱离保险的本质。
（二）消费者投诉急剧增加
据保监会近日公布的《关于2015年上半年保险消费者投诉情况的通报》显示，2015年上半年，中国保监会12378投诉维权热线全国转人工呼入总量157544件，同比上升40.24%。而其中，捆绑销售互联网产品的投诉占据一定比例，究其原因，很多保险主体互联网保险业务发展迅速，但管理和服务能力严重不足，片面注重销售前端网络化，后台运营管理却仍是传统思维，前端和后台不配套，买时容易退时难，从而导致消费者投诉。
（三）消费者道德风险敞口扩大
目前，各家保险主体在理赔服务上基本上都推出了简易赔付，即保险公司对于一定金额以下（2000-10000元不等）的保险事故实行简易赔付，消费者通过保险公司自己推出的APP平台，或拍照、或视频，将事故现场信息传输到保险公司后台，保险公司审核确认后立刻赔付，全程一般在5分钟左右时间世拿完成。应该说这种做法极大地简化了理赔程序，缩短了理赔时间，方便了消费者。但是，客观地讲，我们也不得不面对当下国内的基本现状，国民的平均道德水准有待提高，修理厂、4S店有组织地批量造假，保险欺诈层出不穷，这些无疑都将保险公司的风险敞口无限扩大。
（四）风险评估和管理不到位
保险从本质上是风险转移的安排，应该有可量化的数据支撑，目前，很多产品的创新，缺少基本的费率厘定、成本测算等程序。同时，保险闭乎讲究的是大数法则，如果一款产品不能具备一定规模，赔付水平就会极不稳定，风险管理也就无从谈起。
三、互联网保险创新的风险管理
（一）保险产品创新：回归本质
保险，在法律和经济学意义上，是一种风险管理方式。因此，保险产品创新的基本原则和底线是创新的产品具有风险管理的可能性，即通过经验的积累和有效的管理措施能够降低保险标的风险。这也就是一般情况下地震、飓风等不可抗力不列入保险范围的根本原因，因为到目前为止，人类还无法通过自身的行为影响上述事件的发生。反观现在的保险产品创新，雾霾险也好，赏月险也罢，甚至是高温险，基本上都突破了上述这一基本原则。
之所以会出现现在这种情况，我想主要有两个方面原因，一是保险本身，在目前的保险市场上，规模产品的同质性非常严重，基本相同的条款，基本相同的费率，基本相同的服务，在这种情况下，产品创新的目标已经不再是客户的“需求”，而是客户的“眼球”。记得若干年前，有一个保险公司开发了一个险种叫“酒驾险”，从始至终没卖出一份保单，但公司从上到下都非常开心，因为这个产品在当时引起了包括新闻媒体、监管部门、同业公司以及消费者的极大关注，很好地提高了公司的知名度。二是与目前整个社会的大环境有关，当下，从集体到个体，在物质和经济的指挥下，每一个社会组织和细胞都在极力获取尽量多的资源，而忽视了资源本身的效用和价值。正像有一句话所说，走着，走着，忘记了出发的目的。
（二）保险风险管理：大数据为器
1.大数据在费率厘定中的应用。保单的费率设定是保险公司风险管理的源头，也是一项非常重要的工作，主要目的是使设定的费率对应于投保人的风险等级，风险越小，费率越低，尽量做到公平。确定费率较为关键的问题就是找出“影响赔付支出的风险因素或变量”，其实生命表就是“影响赔付支出的风险因素或变量”之一年龄的一个分类。再如，在车险定价中城市交通的拥挤程度、驾驶员的年龄、驾龄、性别、汽车的新旧程度等都可能是“影响赔付支出的风险因素或变量”，而这些因素或变量就是可以通过大量数据分析和处理来确定。
2.大数据在风险评估中的应用。在大数据时代，风险评估已经不仅仅局限于公司的历史数据、行业的历史数据，无论是风险特征的描述还是数据资源的获取都更加便利。首先在占据财产险市场70%以上份额的车险领域，保险公司可以获取三个层级数据来支撑风险评估，第一层级是核心层，包括公司和行业数据，第二层级是紧密层，包括车型、汽车零整比、二手车等数据；第三层级是外围移动层，包括利用车载传感设备收集驾驶员行为数据等。同时，对于保险公司的精算师来讲，更多、更广的数据获取，可以更精确地识别个体对象的潜在风险，建立更加有效的数据模型，不断改善和提高精算的精准程度，以帮助判断和评估风险以及风险准备金。
3.大数据在反理赔欺诈中的应用。在确保数据资源的情况下，通过完整的、多样化的数据（数据包括但不限于公司内部保单及理赔历史记录、行业数据、征信记录、公共社交网络数据、犯罪记录等），辅之以有效的算法和模型，来识别理赔中可能的欺诈模式、理赔人潜在的欺诈行为以及可能存在的欺诈链条，应该是未来反理赔欺诈的主要方向。而对于整个中国保险行业来讲，尽快建立起一套行业级的保险数据信息平台，是反理赔欺诈的关键。目前，上海、江苏等省市已经实现理赔信息数据共享，在这些地区反理赔欺诈行为的成效明显提高。
4.大数据在保险行业风险管理中应用之核心—数据整合。目前保险公司的数据有行业平台的同业数据、前端客户APP导入（或现场出单）数据，中端中介、渠道、理赔、呼叫数据，后端财务收付数据，另外，还有定价系统的汽车零配件数据、人事系统的人员数据、稽核审计风控系统的风控数据等，种类繁多和庞杂，因此，急需建立大数据平台进行数据整合，统一数据存储和传递标准，并将不同系统进行数据打通，再根据不同需要进行数据挖掘。
（三）保险风险控制：新技术应用
未来，新技术、新设备的应用将成为保险行业风险控制的主要途径。在承保环节，基于大数据基础的数据分析技术将在第一时间立体呈现保险标的各项数据和特征，为承保决策和政策提供第一手资料，从源头控制风险。在理赔环节，新技术、新设备同样将被广泛应用。在车辆保险领域，通过装载在车上的无线电子设备，运用通讯网络，实现对车辆、道路以及行车驾驶员进行静、动态信息提取和行为记录，从而监督行车驾驶员人的行为风险和道德风险，并进行出险前预防、出险中响应和出险后处理，从而使保险事故管理变被动为主动，降低理赔成本。在人寿保险领域，利用能够实时监控人体健康情况的可穿戴设备，来获取和细分不同群体、不同年龄的人体健康和生死概率，并适时向客户提供饮食、健身等方面的建议，从而降低投保人的医疗费用。在家庭财产险领域，通过智能家居系统对住宅进行远程监控并及时发现和缓解风险，当家中发生煤气泄漏或水管爆裂，可自动关掉阀门，从而减轻损失等。
任何事物的发展，都要有与之相对应的配套管理措施，互联网保险创新也不例外。今后相当长一段时间，互联网保险创新都将在路上，基于互联网保险创新的风险管理也必将亦步亦趋，紧紧跟随。

扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

『捌』 保险行业大数据应用

5月27日，由《中国保险报》主办的“保险业大数据应用系列沙龙”第二期活动在广州举行。与会人士针对保险业如何应用大数据“洞察客户”的主题进行探讨。
近年来，保险业大数据应用已经深入到各个业务条线，在利用大数据洞察客户方面，各家保险机构都有不同程度的探索。不过，在具体的探索实践中，行业也存在痛点。例如如何挖掘客户、挖潜客户，乃至令客户资源在公司内部的各个业务条线得到共享。
沙龙环节
亚太财险互联网产品总监万鹏
中小保险公司更加应该应用关注大数据的使用
我个人认为，现在保险业围绕着数据方面存在的几个误区。例如，香港地区700万人的一个城市，现在财产保险公司是110家，咱们大陆不到80家。那么多的大陆人去买香港保险，因为是产品有特色，为什么产品有特色，是对数据进行了分析以后，精准地进行了相应的营销，或者是一个推广。那么我个人认为互联网从保险公司的角度，应该真正地体现价值，就是从茫茫的人海中筛选出来你想要的客户，然后给他适合他需要的产品，这个产品不一定是便宜的。
在我们保险公司可能还没想明白，或者是准备行动的时候，跟我们相关关联密切的保险中介已经是有相当一批在积极地行动之中，包括数据应用，包括手机移动端的APP的完善，包括小闭环的生态圈，网上商城，积分兑换，发红包等等，比很多保险公司玩得还嗨，这个希望引起或者倒逼我们保险公司的人要想得出来。
最后的落脚点，就是解决之道，保险业的解决之道是什么？我认为，就像我正在做的一件事情叫做搭建数据共享联盟，而且在现在时代下，我认为中小保险公司更加应该关注大数据的使用。

扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"