大数据可解险企展业之困_数据分析师考试
大数据的日益崛起不仅从根本上改变了数据技术,而且在一定程度上影响了各行各业发展,作用于民众日常生活的方方面面。以数据为本的保险业也无一例外受到了大数据的“熏陶”,大数据将有助于保险公司准确收集、分析处理投保人个性化的风险信息,创新保险产品和服务,降低信息不对称风险,同时延长产业链和升级商业模式。
保险业大数据进程正在加速中。继中国保险信息技术管理有限公司接管各地车险信息平台,着力于搭建全国车险信息平台后,日前中国保险行业协会宣布,为了集中与共享行业产品信息,“中国人身保险产品信息库”于10月正式上线运行。
随着大数据时代的到来,如何顺应行业发展变更、把握机遇升级迭代,已经成为保险公司不得不正视的问题。
人身险信息库首建成
记者在采访中了解到,该人身险产品库实现了将2009年新《保险法》实施以来,所有人身保险公司在我国境内销售和已停售的人寿保险、意外伤害保险、健康保险、养老保险等全部人身险产品的信息入库工作。今后,消费者可上网扫描所持有的条款二维码,即时查看产品信息和条款文本,验证条款内容的真实性,并可登陆中保协网站,通过10个维度23个查询条件进行查询和比较。
“这是保险业复业36年来,首次在人身险领域尝试并成功建成的行业产品信息总库。”中保协相关负责人透露。
尤其值得注意的是,中保协相关负责人指出,通过对人身险产品库相关信息的综合研究与多角度分析,将有助于行业全面了解产品发展现状及存在的问题。并且,产品库首次实现了行业产品全险种覆盖,并将不断更新,从真正意义上实现了行业产品及条款数据的归集,有利于我国人身险产品的公开化和透明化,对进一步深化行业产品改革,鼓励公司加强产品创新、推进行业产品条款的通俗化、标准化、简单化以及防范销售误导等方面都具有深远影响。
事实正是如此,该人身险产品库的建成是加快保险业大数据进程的重要举措,有助于夯实行业基础设施建设、促进行业产品信息集中与共享、提高行业综合经营管理水平以及为广大保险消费者提供有效服务。
产品服务创新迎机遇
正如中国人保财险股份有限公司执行副总裁王和所言,大数据时代的到来使得对保险全量、大规模、多样性、实时、潜在数据的获得及快速分析成为可能,为保险产品和服务创新带来了全新的机会与广阔的空间。
众所周知,寿险产品是基于样本生命表数据,结合利率、费率等信息,运用精算模型来确定实际保费。虽然随着时间的推移和社会的发展,保险标的的风险状况会不断变化,但是保险费率一经确定,在保险期限内一般都是固定的。这无疑在一定程度上为保险公司带来了承保风险,而大数据正好可以解决这个难题。通过大数据,保险公司可以根据保险对象实时的风险信息变化及时调整保险费率,使得保险产品更具有个性化,同时有效控制风险。
那么,这些数据信息要从哪里找?事实上,保险公司在长期经营过程中已经积累了大量的历史数据和信息,而且每个人的工作、消费、休闲也会时刻产生海量数据。在不侵犯个人隐私的前提下,保险公司可以收集个人生活信息数据,并以此为基础进行分析处理,实现每个不同个体的“个性精算”,从而创新寿险产品。
在日前召开的第15届中国精算年会上,保监会副主席陈文辉也提出,近一年来兴起的智能手环、智能手表等可穿戴设备可以收集脉搏、睡眠、运动量等与个人身体状况相关的大量数据,精算师完全可以考虑合理利用这些数据,形成科学的精算模型,按照个体特征开发定制产品,为精准定价提供重要基础。
值得一提的是,目前我国人身险领域已经出现大数据时代的新型保险——基于使用的保险(UBI),通过培养用户习惯来减免保费。“阳光星运动健康管理计划”规定,如果用户运动年累计达标在200天以上,将能获得保费全额返还,相当于用户零费用享有了重大疾病保险,自7月15日在淘宝上线以来累积售出59件。
商业模式升级或实现
“就保险业而言,大数据不仅改变了数据的数量、质量和维度等技术指标,更重要的是改变了保险精算的理论基础,继而改变了保险经营的基础环境,给保险行业带来根本性,甚至是颠覆性的变革。”王和直言,保险业需要审时度势,与时俱进,用大数据时代的眼光和思维,重新考察保险的经营逻辑,实现一种基于新技术创新应用的商业模式创新。
王和认为,大数据使得保险企业能够聚合上下游的资源,再造保险价值链。由于车险部门积累了大量车辆损失数据、修理费用数据、零件损失及更换数据,健康险部门积累了大量健康数据、疾病治疗数据、医疗费用数据,因此借助于大数据的积累、整合与分析,保险公司可以与汽车维修、零配件供应、医院、药品生产企业等机构建立更加紧密的合作,延伸保险的服务边界,一方面降低保险经营成本,提高利润,另一方面也为客户提供更加便捷的“一站式”服务,提升客户体验。
与此同时,数据也将成为企业非常重要的一项资产。保险公司掌握的大量承保、理赔等业务数据,经过分析、挖掘及应用,将衍生出众多的商业机会,例如建立二手车交易中介市场,为被保险的机动车辆进行担保;建立资源与服务的团购平台,出售医疗健康服务、防灾防损服务、车辆维修保养服务等。
此外,由于具备与客户频繁交流的优势,基于使用的保险(UBI)或将有机会大大改善保险公司与客户的日常关系,全面渗透到客户日常风险管理。通过坚持良好的生活习惯并记录反馈给保险公司,客户每年将有可能主动与保险公司接触很多次,使得保险日渐融入消费者日常生活,有助于解决保险公司“信息少”、“获客难”、“展业困”等问题。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22