大数据时代 保险业用数据说话_数据分析师
大数据使我们自身和所创造的几乎一切都可被标准化和数字化,然后被存储、挖掘、统计、分析并进入到各种应用之中,从而创造出几乎无穷的功能与商机,帮助我们积累过去、分析现在、预测未来,引领我们实现由数据到知识的转化、由知识到行动的跨越,推动社会、经济乃至整个地球文明的飞速发展。
笔者认为,大数据的本质其实就是建立在充分标准化基础之上的全面数字化的过程及其应用。记录的目的是为了分类存储,所以出现了数据仓库;分类存储的目的是为了统计分析,所以出现了数据挖掘;统计分析的目的是为了发现规律、研究对策、加以运用、实现功能,所以出现了数据可视化、商务智能、政务智能,也包括云计算、物联网、移动终端、外包/众包、互联网金融/保险以及行业垂直整合(合纵)、跨界横向整合(连横)等层出不穷的新概念,进而极大地加快了发展速度,提高了管理效率,方便了消费实现。因此,可以这么说,大数据是今后任何一个组织的核心资产和绝对能力。这些组织,可以是政府、企业,缺乏这种资产和能力的组织,尤其是大型企业,很难在竞争中生存。
这就是趋势,这就是潮流。
就保险,谈保险。笔者认为,保险原理和保险经营的特点与大数据高度吻合。大数据在保险业大有可为,而且可能是融合得最好的行业之一。
大数据时代给保险带来什么
精确定价。保险服务可持续性的基本条件是能够精确定价。如果不能精确定价,保险服务是注定维持不下去的。而精确定价的基础是具备大量面临同质风险的标的。有了大数据,保险公司就可以开展准确的筛选、归类、计算和分析,从供给和需求两个角度为面临各种不同风险的标的提供准确的保险产品定价,并根据风险状况的变动情况持续地开展相应的定价调整,甚至可以依据过去的统计分析开展精确的防灾防损工作,在降低自身承担风险的同时为客户提供增值服务。
精准营销。有了大数据,可以从两个层面实施精准营销:一是对现有和潜在保险消费者的行为和需求进行深入研究、精确分析,预测出消费者的真实或可能需求,精准推送保险产品与服务信息,提高交易成功和客户留存的概率。二是可以实现脱媒,把以大数据为基础、在互联网上开展精准销售上升为保险营销的主渠道,而把现时普遍采用的各类中介营销机构在一定程度上边缘化,成为主渠道的一个补充。这样就可以大大降低保单取得成本,弱化中介营销机构对保险公司的渠道垄断、屏蔽消费者、服务不到位等行为,减少供需之间的环节,显著提高供需双方的信息对称性,为提升服务质量、切实保护好消费者利益创造条件。
精细管理。借助大数据,保险公司决策的制定、工作的部署、问题的解决,都可以做到数字化、实时化、科学化,从而实现精细化的管理。而且,由数据处理系统开展计算、分析和提醒,其效率要比人工处理高很多,成本则会低很多,这将为公司不断降低营运成本、集中资源服务客户创造积极的条件。
精致服务。保险公司可以在精确定价、精准营销、精细管理的基础上,把宝贵而有限的精力和资源尽可能集中到把握外部趋势潮流、整合内部经营效率、组织完善服务体系上来,随时向客户提供精致周到、无微不至的各类服务。
进入大数据时代
融合了信息行业的特点,进入大数据时代的保险公司,不仅要和同业主体,更要和可能与行业外的入侵者竞争,比什么呢?就是比谁的经营理念更清晰;谁的经营模式更先进;谁掌握客户信息数据更多、运用更好;谁的经营更加轻资产化、重数据化;谁的服务组织得更好。经营组织得好,效率就会更高,服务就会更优,客户体验度才能最佳,满意度才会提升。很多服务工作不必保险公司亲身运作、亲力亲为,可以广泛通过采购外包甚至众包来实现。不管在服务的过程中是否采用了外包,也不管外包的比重有多少,谁能用最高的费效比提供最佳的客户体验度和满意度,谁就能在竞争中赢得客户、赢得市场、赢得未来。
没有规矩,不成方圆。从监管的角度来说,总的来看,虽然现阶段保险监管的法规体系已经比较健全完善,但随着经济社会的不断发展,科学技术的不断进步,各种创新的层出不穷,有的规章制度已不能完全适应了,有的还存在缺位现象。大数据时代的来临和电销、网销乃至移销(移动销售)的发展与普及,保险行业面临如何适应趋势潮流、完善整个服务链、提高客户体验度和满意度等艰巨课题,而保险监管也面临着进一步明确管什么、怎么管乃至依据什么管的问题。
因此,笔者认为,在现阶段保险业跨入大数据的时代背景下,监管部门有必要认真研判行业动态和市场趋势,深入了解保险消费者的问题和需求,加紧出台和完善以下两类法规:一是以保护保险消费者利益为目标、明确合同双方各自提供和享有服务的权利义务、规定保护消费者的具体举措和救济渠道的专门法规;二是明确界定互联网保险定义、规范互联网保险合同效力、经营规则和监管政策等一系列专门法规。同时,还必须进一步推动行业积极开展包括互联网保险在内的各类保险服务规范的标准化、制度化建设工作,加快进度、加大力度,既方便监管部门和行业组织开展内部评估,更方便社会第三方机构和广大消费者实施外部监督。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31