⑴ 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。
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⑵ 互联网保险大数据分析公司
大型传统保险公司和专业互联网保险公司的优势主要体现在不同方面：
1）在监管规则上，专业互联网保险公司与传统公司并无区别，大型传统保险公司可以做的业务，专业互联网保险公司大部分也可以做，险种和经营地域上也没有限制，只要是获得资质的公司，都是可以信任的。
2）专业互联网保险公司的优势集中体现在其与生俱来的互联网基因，能不断捕捉场景和开发符合互联网思维的产品，可以主动去发现和对接不同消费群体的需求。在此方面，传统保险公司由于方方面面的原因显得力不从心。
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⑶ 大数据保险会影响社会公平吗
大数据保险会影响社会公平吗
在当下互联网和大数据技术推动下，保险行业的新应用及新的商业模式未来想象空间将会无限，大数据对保险行业的影响可能远比想象的要更加深远。
最近在公司内部一次大数据工作会议上，讨论如何利用大数据计算客户风险成本，为客户提供不同保费报价。一位多年从事保险行业工作的同事提出了不同意见，认为该做法拉大了自身风险较大人群与风险较小人群间的保险价格差距，使部分人群因价格难以承受，可能会造成其无法获得所需保险服务，有违保险所倡导的互帮互助宗旨精神。
这让大家认识到，大数据对保险行业的影响可能远比想象的要更加深远。
传统保险商业模式并不完美
保险起源于人们互帮互助、分摊风险的思想，是最古老的风险管理方法之一。它以损失分摊的方法，用多数单位和个人缴纳保费建立保险基金，使少数成员的损失由全体被保险人分担。其目的就是共同抵御风险，帮助那些陷入困难的成员渡过难关。保险从萌芽时期的互助形式逐渐发展成为现代商业保险形式。保险服务对象从一开始的熟人之间，逐步扩展到陌生人之间。
市场中保险公司之间展开着激烈的竞争，大家最重要的竞争手段就是把不同人群的风险概率尽可能做精确细分。分得越细，同一个细分组里人群的风险就越接近，其被别人占便宜的可能性就越低，所交的保费也就越少，就更能够吸引到优质客户来这样的公司买保险。
客户风险细分的程度，取决于保险公司收集和处理客户信息的能力。保险公司会想方设法获取和验证客户的信息，经过一系列的风险评估计算，把来投保的客户对应分配到不同风险细分组中。选择并提供优惠保费价格给那些风险低的客户，对风险高的客户则提高保费价格或干脆拒之门外。
客户也会受到利益驱动，千方百计的隐藏自己的真实风险情况，争取瞒过保险公司，让自己获得保险公司低风险评价，以便降低自己所交保费。一些人投保之后，因为有了保险所提供的保障，就会忽视风险，行为变得无所顾忌，比如烟会抽得更凶，驾驶会更加狂野。
类似的道德风险使那些不负责任的人占用了较多大家共用的风险基金资源，影响到其他规矩人的利益。规矩人就会逐渐退出保险，结果是逆向选择。投保人中规矩的越来越少，不规矩的越来越多，只好保费越提越高，持续恶性循环，直到影响到保险公司的生存。
在信息不充足的状况下，保险公司很难进行有效的风险分析，只能采用大类分组贴标签的方式开展业务，选择那些比较容易通过标签判断其风险并且整体风险较低的人群。而对于那些无法有效判断风险或风险较高的客户群体，保险公司会尽量避开。这使得存在相当一部分数量的人群无法获得所需要的保险服务。比如一些经常出现欺诈风险的区域人群，就会被保险公司采取各种借口排斥。
最终这些无法获得合理保险服务的人群，当遇到风险困难无力自己解决时，都将由社会保障做兜底。这既没有发挥该部分人群自身经济能力的作用，相应的保障服务效率也不高。虽然监管当局采取了一系列措施，阻止保险公司类似的做法，但保险公司为了控制风险，会千方百计进行博弈，该现象仍然普遍存在。
大数据带来改变
大数据时代通过无所不在的传感器、移动互联、人工智能技术，使获得和分析每个人的健康、行为、信用等风险数据变得非常方便，成本越来越低，个人的信息能见度越来越高，保险公司风险建模预测的准确度不断提升。基于此，保险公司拥有了应对道德风险和逆向选择的利器，将让你无所循形。想占保险公司便宜以及搭规矩人顺风车会越来越难。
大数据和人工智能将会像手术刀一样精准地把每个人从风险池里剖出来，保险将进入一人一价时代。每个人根据自己风险概率的不同支付相应价格的保费，风险仍然得到了分摊，但分摊到每个人的比率发生了改变。风险高的人需要多分摊，风险低的人将少分摊。
具备大数据风险分析能力的保险公司可以利用该武器对客户精挑细选，找出那些风险概率低的好客户，给予与其风险相匹配的优惠价格，对于那些风险较高的客户则会要求其支付更高的价格，至于那些风险特别高的客户，要价可能超过其承受能力，就会被拒之门外。越是风险低的好客户越会为了获得优惠价格而选择这样的公司。
不具备大数据风险分析能力的保险公司则只能接受那些被挑剩下的客户，自身所承担的风险则会越来越大，以至于难以为继。
谁先掌握该武器，谁就可以获得先发优势。精准的差别定价意味着卖家可以最大限度地把消费者剩余拿走。领先的保险公司可以结合市场竞争情况，给出能够对客户有吸引力，同时还带给自己最大利益的保费价格。市场竞争环境下，其他保险公司为了赢得竞争，就必须具有同样的风险细分能力，迫使领先者为争夺客户不断给出接近客户风险成本的保费价格，直至溢价趋向于零。最终竞争趋于平衡，市场价格得到稳定，客户因其自身风险状况而得到相应最优惠保费价格。
被保险人符合保险公司风险要求的行为将使得其所需支付的保费降低，反之则要支付与之相匹配的高额保费。被保险人为了自身利益就会尽可能迎合保险公司的要求，做符合保险公司要求的行为，安全驾驶、不抽烟酗酒、控制饮食、健身锻炼等等。这样不但能够节省投保人保费支出，还能大幅提升被保险人自身安全健康状况。
对于被保险人的行为数据收集分析，并不仅仅限于保险申请前的一段时间，更可以扩展至承保期间。你的所有行为可能会影响下次保险周期的保费价格。保险公司可以设计另一种形式的保险合约，例如先收取一定数额的保费和押金，当发现存在违反合同规定的不安全行为时，直接扣除部分押金，甚至中断保险合约。若被保险人一切行为符合要求，则退回押金或抵扣至后续保险期限中。
保险公司还可以在保险期内为被保险人提供安全健康管理服务，让被保险人及时获悉自己所处于的安全和健康状况，据此调整自己的行为。利用行为数据可以有效控制逆向选择，让每个人对自己的行为负责，无法占别人的便宜，有利于伸张社会公平正义。可以说大数据技术为保险行业注入了满满的正能量。
相比较传统风险判定采用大类人群贴标签的方法，每个人精准定价会让更多客户享受到更加合理的价格。计算每个人的风险概率首先要依据大数据建模，而建模基于过去人群的行为状况及已经出现的风险事件，只能体现相关性，不能基于因果进行判断。建模分析预测也会因为基于数据统计而存在一些计算上的偏差。
有一些风险状况比较好的人，因为其部分行为与风险较高者相类似，这些行为由都在模型计算所收集的范围内，就会被错误地判定为风险较高，需要支付超出其真实风险状况的保费。其就会因为别人的错误而遭受惩罚，这在一定程度上说很不公平。
随着算法的优化、数据的更加丰富和计算能力的提升，这样的误伤范围会进一步缩小，但遗憾的是，由于数据建模方法的局限性，缩小的进程也不会很快，更难彻底杜绝。
政府监管应做出相应政策安排
有些风险发生概率与个人努力的行为程度无关，例如每个人拥有基因不同就会带来自身发生疾病概率的不同。若根据与生俱来的基因数据进行风险定价，则很可能让每个人从出生就决定了其未来的保费有很大差异。基因健康的人买低价保单，基因没那么健康的人只好买高价保单。我们可以控制自己的行为，但完全无法控制自己的基因。
这时候，保险风险共担的初衷被摧毁了，社会互助机制遭到破坏。这样的做法有可能造成社会分裂，带来社会的不安定因素。个人能控制的风险应当由其自己承担，而对于自己无法控制的风险，应由公众一起分担。
以无知之幕的思考方式，我们想象通过扮演具有各种不同基因状况的群体成员，去感受相关对策下社会生活状况。显然我们都不愿意接受自己活在一个因为基因有缺陷就活该倒霉的社会里。那些因为基因缺陷而无法面对风险困境的人群及其亲属将会为了生存而采取行动，甚至可能会带来社会动荡。
政府监管者禁止保险公司利用基因数据进行风险定价，其目的就是最大限度的保证社会稳定。让每个人自身无法改变的风险因素不影响其在社会中所能够享受到的正当权利，尽可能营造公平平等的社会环境。
但只要获取基因分析结果能够获得好处，保险公司就会想方设法规避监管，而政府则会因此加大监管力度。相互的博弈将会带来大量社会成本消耗，因此需要做出更加符合人性规律的政策安排。
既然保险公司有开展基因数据分析的冲动，可以考虑允许每家保险公司利用基因数据计算每个人的风险，为客户申请因基因不同而带来较大风险的补贴。监管者也根据相关数据进行计算，然后确认其中所申请补贴较为合理的保险公司计算结果，承诺用财政资金对客户提供风险补贴。
该做法并不回避基因所带来的每个人风险差异，而是通过财政转移支付，让社会大众对相关特殊群体提供必要的关怀，使其能够最终与别人站在同样的起跑线上，只为自己的行为负责，而不用为自己无法改变的基因负责。
保险公司能够获得风险概率所涉及的款项，就不会感觉到吃亏，更愿意接受这样的客户。通过对基因有缺陷客户进行补贴后，后续所有服务可以一视同仁，没有任何区别。这让保险公司与监管者都愿意更准确的开展数据分析，避免相互间博弈的损耗，社会资源倾斜也更加精准有效。
竞争将让各个保险公司努力掌握相关的技术方法，而技术本身并不存在壁垒，很难据此形成独特的竞争优势。一些公司将眼光瞄向了一项关键资源，那就是客户数据。它们试图垄断客户数据，进而垄断对客户的风险评估，从而影响竞争，延缓客户获取更加优惠价格的进程。
政府监管一定要有所作为，积极保护客户的利益，维护市场公平竞争的局面，确保客户有更多选择。要让客户拥有数据的使用决定权，数据可以存放在数据产生的地方，但数据的使用权必须掌握在客户手中，客户可以授权给任何其所指定的服务商使用，以便让这些数据带给客户自身最大的利益。提供存放数据和计算服务的相关公司可以通过收费获利，但不能影响客户对数据的授权使用。
大数据技术在保险行业应用的快速发展态势已经形成。未来一段时间，领先者将会在一些领域取得积极进展，从而给行业带来巨大冲击。改变已经到来，保险公司必须在大数据应用方面加大投入，努力跟上时代的步伐，以便在竞争中处于有利地位；政府监管者需要未雨绸缪、因势利导，提前做好政策研究和相关布局，营造良好的行业市场竞争环境，确保社会生活持续稳定。
⑷ 大数据有多厉害，居然无缘无故被保险公司拒保了，怎么办
只能换个保险公司来投保了！
1.不同的保险公司核保的尺度不一样，一家保险公司拒保了不代表别的公司也拒保。
2.不同的保险公司的 科技 水平也不一样，有些没有大数据校验，那也可以正常承保。
大数据拒保至少说明了几个问题：
1.别想着骗保险公司，现在没有隐私可言，投保的时候做好如实告知。
2.保险公司骗人的说法有待商榷，如果是骗子还挑人吗？
3.大数据以后可能会让投保、理赔更方便。
哪家保险公司？目前人身险拒保主要有四种情况：
1、年龄太大或太小，不符合投保规则；
2、职业类别属于高风险，不符合承保规则；
3、身体不好，有相关疾病住院记录，不符合承保规则；
4、各种投诉、骗保、退保、闹事，已经上保险行业黑名单。
保险公司没有无缘无故拒保的，也没有无缘无故拒赔的。
大数据是把人性可能改变的地方给数字化了，这样更精准！
如果被保险公司据保，自己又没用，哪么要查看自己的社保卡是否借给别人用了，因为根据规则，不管是谁用的卡，都会记到你身上，就相当于你自己生病住院了，所以保险公司才不会续保！
另外就是看看名字信息是不是有重复的，这个概率虽然小，但有可能同名同姓的，让保险公司搞错了！
最后真想买，去找个小保险公司（或保险经济、中介公司）试试，说不定会给你过，但也要注意未来如果保险公司认为你没有如实告知，也会拒赔的！
保险公司是营业性的商业公司。
每年的推广营销都快付到成本一半的钱了。
人家拒保，你会无缘无故吗？
要么你骗过保
要么你有其他不正常的数据，好好的别人会不卖给你商品吗？
是，现在一些保险公司和大数据合作，会根据大数据提供的关于这个人的作息习惯、搜索记录等做为核保是否能够通过的考虑因素。
不知题主知道因为什么原因被拒保吗？
⑸ 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。
⑹ 中国人寿保险大数据主要是干嘛呢
中国人寿保险大数据主要是提供客户。
大数据可以根据客户的实时需求进行分析，从而在适当的时机进行推销产品。
寿险领域是大数据应用的一个高地。寿险公司的数据信息量非常庞大，上亿客户背后的很多交易数据都是非常全的，包括客户个人信息、家庭信息、特征和价值信息等。这么庞大信息资源在以前发挥的作用是比较有限的，现在随着信息科技的发展，将会有更广阔的发挥空间。