大数据时代到来 众安保险幸运儿“步步保”3天销售3.6万份
保险业对于可穿戴设备一直抱有极大期待,尤其是在健康险领域,可穿戴设备意味着能够获取客户的身体数据和行为习惯,它是实现精准市场营销、精确风险定价、精细客户服务的基础。近日,国内首家互联网保险公司众安保险,便推出了与可穿戴设备及运动大数据结合的健康管理计划。
“你过去30天平均运动步数为7808步,可免费体验一个月保额10万的重大疾病险。”近日,成都市民罗小姐习惯性的开启小米运动APP查询运动数据时,一个推送的活动引起了她的注意。罗小姐查询发现,被推送的“步步保-运动变现计划”,实则是众安保险首个与可穿戴设备“合体”的健康险产品。
记者调查发现,这个号称“与可穿戴设备及运动大数据结合的健康管理计划”,将以用户运动量作为重大疾病保险的定价依据,同时用户的运动步数还可以抵扣保费。分析人士认为,随着大数据模式在健康险等领域的嵌入,相关市场精准化定价或将随之开启。
可穿戴设备植入健康险
据众安保险介绍,“步步保”通过与可穿戴设备及运动大数据结合,在众安保险的合作伙伴小米运动、乐动力APP中开设入口,用户投保时,系统会根据用户的历史运动情况以及预期目标,推荐不同保额档位的重大疾病保险保障(目前分档为20万、15万、10万),用户历史平均步数越多,推荐保额就越高,最高可换取20万重疾保障。
其中,如果用户利用“步步保”,在参加健康计划前30天的平均步数达到5000步,则被推荐10万保额重大疾病保险保障;在申请加入健康计划后,申请日的次日会作为每月的固定结算日,只要每天运动步数达到设定目标,下月结算时就可以多免费1天。
而保单生效后,用户每天运动的步数越多,下个月需要缴纳的保费就越少。对于这种以运动因子作为实际定价依据的保险服务,众安保险称其为“国内首款与可穿戴设备及运动大数据结合的健康管理计划”,并表示“未来会接入更多可穿戴设备和运动APP,希望能够全网覆盖运动人群,以求产品定价和规模优势的提升。”
记者查询小米运动APP发现,在关注“步步保-运动变现计划”时,提示众安保险需要访问部分数据,包括身高、体重、步数、时长。
事实上,“步步保”并不是国内首款将运动数据与健康险保费挂钩的产品。早在去年,阳光人寿就推出了“阳光星运动健康管理计划”,客户一年运动累计达标超过时间,可免费享受高额重疾险保障,并随即于2014年7月15日正式上线销售。
不过,“移动互联网技术和相应的用户激励机制”,并未能够令该产品如愿受到市场追捧。截止8月24日,阳光人寿的这款产品在其天猫旗舰店仅累计售出151份。相较而言,“步步保”则或更加幸运,据众安保险发布数据,该产品正式推广上线3天的累计客户量已超过3.6万人。
“大数据+”健康险迎新钱景
尽管“步步保”仍有待付费市场的考验。但值得关注的是,通过移动穿戴设备对客户健康数据进行监测,进而参与客户健康管理似乎已成为业内默认的方向。
此前,因为无法时时掌握被保险人的健康状况,无法与医院实现联网系统对接,导致健康险难以做到精准定价、赔付成本亦居高不下。以2014年互联网保险保费为例,寿险、健康险等传统人身保障型险种的占比刚刚过10%。而随着互联网产业的发展,特别是新技术和新模式的出现,为互联网保险的发展提供的良好技术支持和环境保障,健康险市场也被认为或将迎来新“钱”景。
就在日前举行的“2015中国保险业发展年会”上,保监会主席项俊波表示,互联网等新技术、金融跨界经营将对保险业产生深远影响、带来深刻变化。大数据广泛应用,保险经营管理将全面实现精准市场营销、精确风险定价、精细客户服务。而在更多的业内人士看来,互联网保险已经进入3.0阶段,即跨界共创,通过系统化手段实现综合的跨界的共同创新。
在互联网保险公司开发的基于云端的数据系统下,“碎片化”产品在商业上也变得有利可图,一经启动,就可激发巨大潜在市场、获得海量的销售量。“一个基于互联网的同心圆管理模式正在形成,包括医院、社区、家庭多位一体的医疗和健康管理模式,对保险业而言,无论是在医疗和健康管理,还是在长期护理和养老服务方面都有巨大的发展空间。”某险企负责人表示。
虽然在大数据与保险业融合的过程中,依然有不少问题引发争议。但对于用新技术新平台探索重疾险等健康险业务,众安保险认为其风险是可控的。
以“步步保”为例,众安保险指出,其并没有降低投保门槛,并通过将保险产品与运动场景相结合,相反吸引大量热爱运动的健康群体,进而降低了出险和理赔概率;同时,通过充分的大数据优势,以云计算来进行分析、预测大量用户及其产生的运动大数据,以释放更多数据的隐藏价值,并参与到理赔和反欺诈的相关工作中。
数据分析咨询请扫描二维码
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数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21