保险产业拥抱“大数据时代”
当今,数据已经渗透到每一个行业和业务领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。中国的保险(和讯放心保)销售模式正在酝酿新的变革,互联网、大数据时代的到来给金融业造成的革命性、颠覆性的变化正在发酵,对保险业数据驾驭能力提出了新的挑战,也为保险业的大发展提供了前所未有的空间和潜力。
深入挖掘大数据应用潜质
目前,大多数保险企业都已经认识到“大数据”改善决策流程和业务成效的潜能,但却不知道该如何入手,部分企业在“大数据”的时代浪潮下积极探索,成为先行者。2010年,阳光保险集团建成数据挖掘系统,这在保险行业是第一家。利用该系统,开展了许多保险大数据智慧应用的项目,获得了一些成果,同时培养出了国内保险行业的第一批数据挖掘师。
大数据应用的关键是理念。思维转变过来,数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。举一个利用与不利用数据结果相去甚远的例子:“淘宝现有一种运费保险,即淘宝买家退货时产生的退货运费原本由买家承担,如果买家购买了运费保险,退货运费由保险公司来承担。这种购买的结果是保险公司经营亏损很严重,直接导致它们不愿意再发展和扩大运费保险。”运费保险真的必然亏损吗?答案是“No”。保险公司设计一套大数据智慧应用的解决方案:“因为退货发生的概率,跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系,所以,使用以上种种数据,应用数据挖掘的方法,建立退货发生的概率模型,植入系统就可以在每一笔交易发生的时候,给出不同的保险费率,使保险费的收取,与退货发生的概率相匹配,这样运费险就不会亏损了。在此基础上,保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。”由严重亏损到成本控制得当并获取客户,靠的就是通过分析,挖掘大数据所提供的价值,吸引客户。
大数据网络保险时代来临
大数据发展的障碍,在于数据的“流动性”和“可获取性”,而网络完美的解决了这个问题。通过网络对大数据进行收集、发布、分析、预测会使决策更为精准,释放更多数据的隐藏价值。与传统保险方式相比,网络保险具有降低保险公司和保险中介机构运营成本,拓展保险公司和保险中介机构业务范围,新型营销手段,有价值的交互式交流工具,提供较高水平的信息服务,为客户提供便捷工具,使客户享受个性化服务,降低保险公司风险,更有效地保护客户隐私以及虚拟化的交易方式等特性。
可以说,众安在线财险是将大数据与网络保险进行深度融合的例子。其产品主要从保障互联网安全运行的角度出发,为互联网用户提供网络交易安全、网络服务后续的解决方案。与之前的网销不同,众安在线所倡导的互联网保险不再是简单地将传统保险产品移植到互联网上,而是根据上网保险人群的需求以及在线的特点设计产品,为客户的网上生活提供全面保障。
从产品设计角度来说,大数据时代下的网络保险能最大程度地满足不同客户的个性化需求,网络保险能优化客户的体验,“大数据”能根据客户需求设计出真正让客户满意的产品和服务,两者结合则完全是“以客户为中心”的。
从大数据时代的网络销售优势来看,一是大数据时代保险网销具有最广泛的客户群,有最大的发展潜力。二是互联网具有信息量大、传导速度快、透明度高的特点,交易双方信息更为对称。通过建立新型的“自动式”网络服务系统,保户足不出户就可以方便快捷地从保险公司的服务系统上获取公司背景到具体保险产品的详细情况,还可以自由地选择所需要的保险公司及险种,并进行对比,能获得低价、高效服务。三是节省费用,降低成本。通过网络出售保险或提供服务,保险公司只需支付低廉的网络服务费,从而降低房租、佣金、薪资、印刷费、交通费、通讯费等成本的支出。四是数据管理方面的天然优势。保险市场专业化的深入、经营水平的提高、服务品质的提升,都要建立在对数据尤其对客户消费数据的深入挖掘和分析的基础之上。
可见,大数据时代下的网络保险有利于推动营销体制改革。多年来,我国一直以保险代理人作为保险推销体系的主体重点发展,在寿险推销方面形成了以寿险营销员为主体的寿险营销体系。但是,目前这种体制还存在较为突出的问题。因客户缺乏与保险公司的直接交流,会导致营销人员为急于获取保单而一味夸大投保的益处,隐瞒不足之处,给保险公司带来极大的道德风险,为保险业的长远发展埋下隐患。而且,保险营销人员素质良莠不齐,又给保险公司带来极大的业务风险。此外,现有营销机制还存在效率低下的弊端。
因此,在大数据时代下发展网络保险,可以快速便捷地进行信息收集、发布,完美地实现大数法则的精致应用。为公众提供低成本、高效率的保险服务。
网络保险需多项配套支持
一是财政支持。在推进保险公司的信息化进程中,政府可采取诸如信息技术方面的投资部分抵消税收,税前可以预留部分资金用于信息技术改造等一系列措施,激励和推进大数据网络保险信息化进程。
二是培育网络保险集市。网络保险集市就是在网络上提供一个场所,使客户能在这里找到大量的保险公司,方便了解各个公司的基本信息或查询各个保险公司的某一险种的有关信息,并对该险种的优劣进行对比分析,选择最佳的公司进行投保。网络保险集市不仅会给客户带来方便,同时也会扩大保险公司的影响和业务量。因此,保险公司应在保监会和保险协会的组织下,全力支持并在网络保险集市上展示自己,进一步推动我国网络保险集市的发展。
三是建设大数据中心。大数据中心需要保监会和保险行业进行战略性的顶层设计。首先是与我国标准化数据管理中心进行合作,制定出保险业数据标准化的制度。其次是通过5—10年的时间逐步完成行业数据标准化建设。同时设计出非线性能融合关系数据,并能进一步扩展的数据库。此外是设计柔性的框架和接口。通过以上步骤逐步完成我国保险业大数据中心的建设。
四是开发适合的险种。利用网络收集数据形成大数据,根据大数据精致的利用大数法则设计客户需求的产品,通过网络销售产品,并根据客户反馈进一步修正产品,实现开发与销售完美互动。
五是吸纳优秀人才和对已有员工在职教育。许多保险公司有一个规定,即无论是管理人员还是技术人员都必须完成一定的保险任务。似乎这条规定能为公司增加一点业务量,但是它无形之中就把一些优秀的保险管理人员和技术人员拒之于门外。大数据时代需要一流的管理人才和技术人才,必须破除这条不成文的规定。同时还应该重视对已有员工进行保险专业知识、外语知识和信息技术知识再教育,通过再教育提高公司员工综合素质。
六是责任与自由并举的信息管理。调查显示,66%的被调查者最关心投保后支付保费的转账安全性。消费者对于网络消费的顾虑心理主要集中在对网上交易安全和个人隐私保护的担忧上。因此,网络保险应格外注重网络安全,实现责任与自由的矛盾的和谐统一。
数据分析咨询请扫描二维码
《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《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20