大数据保险金融影响

1. 互联网金融对保险公司影响

互联网金融正以迅猛的态势，以抢入口，抢流量，抢客户为切入点，以更快速，更便捷，更省心为服务模式，以产品新，门槛低，收益高为卖点向传统的金融业发起强烈的挑战。这些挑战突出表现在，第三方支付方兴未艾，移动支付异军突起，网络借贷风声水起，众筹融资日浙气盛。这些挑战，无疑会对传统金融业产生非常重大的影响。竞争势态已无可争议地表明，2013年作为“互联网金融发展年”必将刻进历史。有识之士已充分清醒的认识到，一个崭新的互联网生态正在形成，互联网生态必将深刻影响中国的金融体系。传统金融业不得不对此问题进行认真思考，慎重研究，积极面对，调整转型，投身变革，加快创新，迎接挑战。本文就此问题做一些思考性探讨，以期引起传统金融业对该问题的重视。
一、互联网金融的发展趋势及特点
互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融是一种新型业态，比之于传统金融业它创造了一种新兴商业模式和盈利方式。互联网金融的产生，可能出现一个既不同于商业银行的间接融资，也不同于资本市场直接融资的第三种模式。在互联网金融模式下，银行、券商和交易所等中介作用都被削弱，贷款、股票、债券等的发行和交易以及券款支付直接在网上实现。大大减少信息成本和交易成本，更加有效地进行资源配置。真正实现低成本高效率的管理运作，满足客户的金融需求。有学者预测，互联网金融将对人类金融模式产生根本的影响，它将在未来20年成为主流。这就迫使我们不得不对其高度重视，加以研究。
（一）互联网发展的趋势
梳理互联网金融短暂的发展历程，我们从中可以看出互联网金融发展趋势的表现。首先，以支付宝为代表的第三方支付正在改变用户实现支付的入口，从而冲击银行传统的汇款业务。其次，以阿里贷款为代表的网络贷款模式，正冲击着银行传统的贷款模式。再次，以“拍拍贷”为代表的P2P模式正在绕开银行实行个人存贷款直接匹配，成为未来互联网直接融资的雏形。最后，在中间业务方面，快钱等已介入基金和保险平台代销业务。而在阿里巴巴旗下淘宝和天猫平台也在销售基金和保险等金融产品。互联网金融的发展表现出全面介入的趋势，具体表现为：
1、在发展速度上，突飞猛进，日新月异，已成为积极的参与者
自从2003年10月淘宝的支付宝的上线开启了中国互联网金融新时代，不到10年的时间，互联网金融发展之迅速，特别是今年以来发展提速。2013年3月阿里巴巴集团宣布，将筹备成立阿里小微金融服务集团。6月13日推出余额宝，到6月30日累计用户数已经达到251.56万，累计转入资金规模66.01亿元，累计用于消费的金额12.04亿元，截至8月底，其资金规模已突破百亿元，客户数已超过400万户。真可谓风声水起，势不可挡。互联网金融已成为金融业务的积极的参与者。
2、在经营模式上，融合渗透，正成为强力的推动者
互联网金融以全新的模式杀入金融领域。以不同于传统金融模式开创新的蓝海。金融的本质是用间接融资或直接融资的模式提供信用风险解决方案。其核心功能是提供专业化的金融投资服务和组织支付体系以及提供保险保障等。间接融资模式条件下，银行建立了一整套成本高昂的信用风险管理体系，使得自身具备信用风险管理的优势能力，并以此优势获得利差收益。直接融资模式条件下，由众多的专业性相对有限的投资者分散承担信用风险，虽然交易成本下降，但信用风险管理的有效性也随之也下降。长远地看，由于银行专业能力的优化同样受边际收益递减规律的约束，直接融资日渐替代间接融资变为主流已成为不争的发展趋势。而互联网金融借入极为低廉的交易成本和有效的大数据的分析以及双边平台作用的空前提升优势，开创共生和竞合的新模式，推动金融业向前发展。
3、在竞争态势上，转型暗战，全面升级，即成为黑色的搅局者
互联网金融通常由电商企业纵深开发新的产品线而来，由起初只有单一的支付中介功能向支付功能之外的金融功能挺进。受益于支付宝庞大的8亿用户及便捷通畅的资金通道，阿里顺势开发出余额宝。仅推出19天就创造了近70亿的营业额，将合作伙伴某基金推上了中国用户数最大的货币基金宝座。搅局之势日益彰显。
4、在创新方式上，发挥优势，拓展新域，将成为注目的颠覆者
从目前的发展分析看，互联网金融替代和颠覆传统金融将集中在两个领域。一是现金业务领域。自改革开放以来票据、借记卡、信用卡等支付工具的推出就一直在替代现金交易。而未来随着互联网支付的进一步普及和移动支付的推广，现金在交易中的角色和作用将被进一步边缘化。二是大数据将深度改造目前金融体系的信用风险管理模式。
（二）互联网金融的特点
由于互联网金融是源于互联网科技的现代信息技术而发展起来的，它的业务优势表现在，大数据分析方法下获得的足够多的客户数量以及开发出的门槛相对低的受这些网络客户欢迎的产品，加之以快捷便利的服务方式。与传统金融相比，互联网金融有其全新的特点

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2. 我是做金融的，想问一下大数据对金融行业有什么价值

当然有数据支持，可以说所有的行业，都能够很大幅度的提高精准率，无论是从成本还是从效果，都是大有裨益的。

要了解大数据优势有哪，对我这个行业有哪些突出性的优势。

谁是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现于眼前。

怎么获取数据：网民通过C2C的互动，C2B的互动，B2B的互动，实时生产数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。原本分散的信息通过分析、挖掘具有了关联性，了解用户真实的态度和需求。

利用数据获客：利用大数据做精准营销的人群定向投放，根据人群的行为轨迹，再结合其他关联数据，如社交属性等数据来对投放人群进行标签化管理。这样才能使得广告投放有千人千面的效果。

对于营销来说，了解用户、分析用户尤为重要，而每年花在数据分析上的人力物力更是数不胜数。对于营销来说，大数据更多的是支持，可以将更多的人力物力节省下来。

做数据精准获客营销，要找对获客系统运营商大数据，需要了解请留言。

3. 大数据怎样影响着金融业

大数据对金融行业的影响有很多方面吧，目前大数据的来源主要包括浏览、购买、搜索、关注、社交的用户行为。对于金融行业来说最基本的影响就是对用户的画像更加精准了，传统的数据如年龄职业住址联系电话等信息自然不在话下，更重要的是对于用户的兴趣、喜好、性格、位置、习惯等细枝末节却非常有价值的信息的抓取非常到位，这是大数据对于金融行业最直接的影响。除此之外不得不提到的是征信，传统征信所依靠的是结构化的信用手段，需要大量的人工成本，而大数据征信则更加准确化、自动化、可视化。表述得不是很清楚可能有不够全面，希望能帮到你！

4. 大数据在金融业的应用可以发挥哪些作用

有了大数据，自然就要有大数据技术，即从各种各样类型的巨量数据中，快速获取有价值信息的技术，强调快，这是大数据技术与传统数据挖掘技术的重要区别。
从巨量数据中提取的有价值信息，即是大数据在各个领域的具体运用，比如基于大数据进行客群的细分，进而提供定制化服务；基于大数据模拟现实环境，进而进行精准评估和预测；基于大数据进行产品和模式创新，降低业务成本、提升经营效率等等。

5. 大数据给银行业、保险业、证券业、征信业分别带来了哪些大变革

去给银行业保险也挣钱也真心也分别带来了非常大的变化这些业务都根据咱数据来发展他不来的。

6. 金融大数据应用面临哪些风险

1.金融科技巨头可能产生数据垄断
一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。
2.存在数据孤岛现象，数据融合困难
政府和企业都面临数据孤岛难题。大数据时代，数据已经成为核心资源，企业出于保护商业机密或者节约数据整理成本的考虑而不愿意共享自身数据，一些政府部门也缺乏数据公开的动力。数据孤岛现象的存在，将导致大数据信用评估模型采用的数据维度和算法的不同，大数据征信模型的公信力和可比性容易遭到质疑。
3.数据安全和个人隐私保护难度升级
目前，大数据的获取大致有四种方法：自有平台积累、通过交易或合作获取、通过技术手段获取、用户自己提交的数据等。但是由于相关的法律法规体系尚不健全，数据交易存在许多不规范的地方，甚至出现数据非法交易和盗取信息的现象。大数据来源复杂多样加大了用户隐私泄露的风险，其一，我国金融大数据行业的发展乃至Fintech行业的发展，在很大程度上得益于互联网应用场景的发展，而大数据从互联网应用场景向金融领域的转移往往发生在一些金融科技企业的集团内部，这个过程缺乏监管和规范，可能会侵犯到用户的知情权、选择权和隐私权。其二，应用数据存在多重交易和多方接入的可能性，隐私数据保护的边界不清晰；其三，技术手段的加入，加大了信息获取的隐蔽性，一旦出现隐私泄露纠纷，用户将面临取证难、诉讼难的问题；其四，大数据采集数据的标准不一，用户的知情权、隐私权可能受到侵犯。可见，在大数据环境下，个人数据应用的隐私保护是一个复杂的消费者权益保护问题，涉及到道德、法律、技术等诸多领域。

7. 大数据时代下，保险业迎来了怎样的机遇与挑战

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大数据的发展越来越迅速，渗透到各行各业， 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角，也为保险业提出了新的挑战。
首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。
一、大数据给保险业带来巨大商业价值
信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。
但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。
而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律,可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。
另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻理解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。
保监会副主席王祖继就表示,，大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。二是提高行业风险管理能力。大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。以精算为例,大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。三是提升行业差异化竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投资回报水平。
为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取 、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。
在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解五大环节。大数据对保险行业不但有改良之功,还助力险企突破创新,对此,我们称其为“改革”。目前,大数据作为“催化剂”在车联网、可穿戴设备、智能家居和平台生态圈构建方面起了重要作用。车联网应用受到了较多财产险企业的重视,在被调研的8家财产险公司中,有5家已开展车联网实践,占比达63%;绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、智能家居保险与监测服务、穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始,仅16%的险企已开始实践平台生态圈,8家财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践,而穿戴式设备则尚未有险企予以应用,不过大多数险企都表示,计划在3年内对这些新技术应用予以实践。
有人说: 这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击;这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅盘重生 。现在金融业处在一个全球竞争的时代,发达国家金融业在规则制定、金融文化、技术能力、人才队伍等方面占据着全面的优势,大数据给我国金融业带来一个弯道超车的机会。我们应该珍惜并利用好这个机会。

大数据对保险业有好处，那么应该如果切入呢？
二、 大数据分析在保险业的四大切入点
大数据应用为当今瞬息万变的保险业提供有效支持，也是促使保险公司提升自我市场竞争力的有效手段。数据结构分析及画像经常会涉及众多外部非结构化数据源，如社会媒体类，通过社会媒体大数据可有效帮助保险公司识别潜在保险危机行为用户。
大数据分析在保险业的四大切入点综合大数据分析各项优势，可看出大数据分析在保险业中存在四大主要应用切入点，如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用的优势性：
（一） 助力产业结构化
随着保险业竞争越加激烈，保险公司若想脱颖而出，则需提供价格低于竞争对手的保险产品，以及更有效的经营模式，及一流的客户服务来赢得客户青睐。大数据在此能有效助力保险公司行业化能力提升，不仅体现在其经济性上，还体现在其对保险公司将工作流程有效改进上。
（二） 客户视角营销
客户更青睐于选择价格透明的保险公司产品。保险公司可以利用大数据分析进行客户需求变化预测，以此便可提前获取改进客户关系的最佳时机。通过保险公司利用大数据分析客户需求，可有效的帮助呼叫中心进行客户营销，获客将变得更加容易。
（三）核保管理
保险公司可使用大数据预测进行核保活动，以有力的减少不必要的虚假核保信息，主要手段可以是通过在已有的客户数据前提下，再结合其它外部获取数据源，对其进行必要性的甄别，以最终确定是否成功核保。基于社会媒体的大数据可对保险业务及时有效性的进行监督，同时为核保提供有效的保障。
（四）危机管理
保险公司可利用大数据分析进行保费条款业务设计，尤其在诸如融入历史因素、政策变化因素、再保因素等的灾难型险种业务中。保险公司可依据个人住址、消防中心距离等其它因素对灾难保险业务的价位进行区分设计，更利于保险业务收入增长。同时，保险公司也可使用大数据为其现有保险业务模式进行升级，按需可随时进行市场价格策略调整。
大数据可帮助保险公司改进需求规划，促使需求改进及降低运作成本，同时有效支持保险业务规划实施。动态化监测可有效防止无效性成本增加，以及帮助公司的市场决策制定。

通过上面的文字，我们可以大致了解大数据给保险业带来的好处，下面我们将讲解具体的实施方法，分析保险业如何利用大数据健康发展。
保险行业如何利用大数据涅槃重生
三、 保险行业面临的挑战
这是一个最坏的时代，金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击，这是一个最好的时代，金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%，大大低于西方发达国家10%左右的渗透率。保险行业分财险和寿险，面对个人的寿险和财险服务主要依靠电话进行销售，电话销售正在面临巨大的挑战，年轻的80后、90后不愿接收来自保险公司的电话，保险行业电话销售率正在逐年下降，已经影响了保险行业未来的发展。
曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言，互联网保险一定会取代传统的保险销售模式 。现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹，原因是传统保险还能盈利。但将来未必如此，未来客户都在互联网和微信上，为了获取客户也必须走这条路。传统保险从产品设计到代理人制度销售模式，无法实现站在客户角度销售买险。保险公司九成以上保单的件均保费低于万元，意味大家真正需要的还是保障，特别是价格低、标准化、保障大的产品。
2011年至2013年，国内经营互联网保险的公司从28家上升到60家，年均增长达46%；规模保费从32亿元增长到291亿元，增幅总体达到810%；投保客户数从816万人增长到5437万人，增幅达566%。尽管规模爆发式增长，但目前我国互联网保险在整个保险市场中的占比仍不到3%，与发达国家如美国30%的占比相差还很远。
监管机构对互联网保险持开放态度，互联网保险存在的巨大衍生市场空间，电商平台对此也越来越重视，如 最近拿下保险代理牌照的苏宁，以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万，毛利率6%，而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万，毛利率25%。
四、 保险行业大数据价值应用现状
保险行业大数据战略规划刚刚起步，相对于银行和证券公司，保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于落后状态。
大部分保险公司信息化工作没有完成，客户保单信息查询和更改仍然是手工和自动化相结合。保险行业对大数据商业价值应用的敏感度不高，大多数保险公司并没有将大数据列为保险公司基础能力进行建设。很多保险公司还没有建设移动App，即使有了移动App的保险公司，其移动App的功能只是集中在保单的简单查询，并没有将移动App定位为客户入口和主要渠道。保险行业另外一个问题就是内部数据没有完成整合，数据还处于信息孤岛状态，保险公司对内部数据价值认识不完整，大部分内部数据的价值没有被充分挖掘，大数据价值变现缺少应用场景。
保险公司的大数据价值变现处于一个原始阶段，需要进行数据基础建设。保险公司大数据价值变现应该从整合内部数据开始，将具有价值的数据集中在大数据管理平台（DMP），为大数据价值变现提供平台支持。
保险行业的大数据价值变现应该从了解用户入手，借助于用户账号打通各类数据，建立适合于保险行业的标签体系，利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。
保险公司完成用户画像之后，可以依据用户特点和保险需求，通过数字广告进行精准营销，提高客户渗透力、客户转化率和保险产品转化率。保险行业应重视年轻人消费场景移动化的特点，积极建设移动App，将渠道发展战略向移动端倾斜，将移动端定位为客户导入的入口、保险产品展示和购买的平台。保险公司需要标准化保险产品，依据客户需要设计出简单标准的保险产品，减少客户了解、购买保险产品所需的时间，让保险产品象其他金融产品一样，一目了然、购买简单。
五、 保险行业大数据价值变现三部曲
（一） 整合内部数据，引入外部数据，为客户进行画像
保险行业内部拥有大量具有价值的数据，因此保险行业的大数据战略应该从整合自身数据开始，挖掘已有数据，对用户进行画像。保险公司内部的数据包含客户的个人属性和金融信息，这些数据可用来标签化，为用户画像提供支持。
保险公司拥有业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据，这些数据可以通过用户账号打通，建立用户标签。客户的交易纪录和个人基本信息将用于客户分类，可以将用户分为理财客户，教育保险客户，寿险客户，意外险客户，保障险客户、车险客户、少儿保险、女性保险客户等。
保险公司数据集中在内部的数据，主要包含交易数据和订单数据，由于不含有客户外部行为数据，无法定义客户的特点，例如客户的旅游爱好、教育需求、文化需求、位置轨迹、理财需求、游戏爱好、体育爱好等。这些信息都是描述用户的基本信息，也是客户画像的基本标签。
保险公司可以从外部购买这些数据，结合内部数据，保险公司可以掌握客户多纬度信息，丰富用户信息，形成360度用户画像。360度画像有助于保险公司从不同角度来了解客户，也有助于对客户进行分类管理，依据客户的特点进行精准营销和设计产品。
保险公司需要建立大数据管理平台（DMP），集中保险公司内部的数据，依据商业分析对数据进行标签化，将保险用户账号作为唯一标示符打通整体数据。保险公司还需要引入外部移动互联网数据，借鉴客户外部行为标签数据，丰富保险客户信息，形成360度用户画像。由于客户行为的不确定性，用户画像信息需要及时更新，因此DMP中的标签体系和数据，包括引入的外部数据都应该是动态的，及时进行更新，这样才可以保证数据的时效性。
大数据管理平台（DMP）是保险行业大数据价值变现的基础平台，大数据价值变现很多场景都可以利用DMP的数据进行挖掘，包含客户用户画像、精准营销、新客获取、老客经营、用户体验提升、风险评估等。
（二） 打造移动APP互联网保险平台，标准化保险产品
未来的社会消费主体是80后和90后，保险产品的主要客户群也在转向年轻人。保险公司必须了解这些年轻人的特点，才能够设计出适合客户需要的产品，更好地为客户服务。
年轻人追求快捷舒适的消费方式，移动互联网时代到来之后，大部分消费场景正在移动化，人们的衣食住行以及文化娱乐消费都可以通过移动App来解决。特别是年轻人，他们消费场景移动化趋势更加明显。
保险公司应该关注 消费场景移动化 的趋势，将连接客户的方式从电话和线下转向移动互联网，利用移动App同客户进行连接。保险公司的客户渠道也应该转向移动互联网，逐步降低电话销售获客比例，将获客的主要资源向移动App。
电话销售的一个弊端是信息提供不充分，当保险产品较为复杂时，电话销售将会考验销售人员的表达能力，另外长时间的沟通对客户体验也是一个较大的挑战。年轻人对时间较为敏感，很难耐心听完复杂的产品介绍，保险公司在未来利用电话销售来获取客户的难度将会越来越大。移动互联网时代，电话销售已经成为落后的销售方式，不能适应年轻一代客户的需要。
移动App可以提供丰富的产品信息，既可以提供简明的产品介绍，又可以提供直观的数据和图表。移动App还可以通过炫酷视频和图片向客户转达更多的理念价值。这些丰富的信息不但能够让客户在短时间内了解产品，还可以提高客户体验，提高客户购买产品的可能性。利用移动 App进行产品推荐不但可以提高产品的转化率，还可以降低营销成本，提高客户体验。
保险公司另外的挑战是保险产品不够丰富，无法覆盖客户所有场景的保险需要；保险产品设计过于复杂，客户购买时需要掌握的信息过多，影响客户购买体验。保险公司将产品展示平台转向移动App后，必须对保险产品进行标准化，保险产品介绍一定要简单明了，突出重点和客户利益，并依据客户各种场景需设计产品。简单标准的保险产品迎合了年轻人的需要，有利于快速销售、形成规模，有利于保险公司延续此保险产品的生命周期，降低产品开发成本。
未来保险产品需要同生活场景相结合，满足客户对各种保险产品的需要。例如在车险领域可以增加爆胎险、异物撞击险、自然灾害险、高温险、低温险等。在保障险领域可以增加更多的场景险，例如交通堵塞险、延误险、高空坠物险、天气突变险、暴雨险等。
（三） 利用大数据分析来改变保险行产品定价方式，以客户为中心设计保险产品
互联网金融时代，所有商业思维应该转向数据思维，保险行业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
保险精算师设计保险产品时，主要依赖于理赔标的发生的概率，大部分数据来源于行业的历史数据和统计数据，这些数据都不是实效数据，并且很多数据统计方式已经过时，小样本数据同真时数据的方差正在变大。依靠误差较大的数据无法设计出接近真实概率的产品，并会影响保险产品的定价方式。设计出来产品风险偏好不准，可能会导致保险产品收益过低，客户不倾向于购买；也可能导致保险产品覆盖不了风险，导致保险产品出现亏损。
过去保险产品在设计时并没有从客户角度出发，主要关注风险和收益，产品设计出来是否满足客户需要，保险公司其实根本就不知道。当保险产品推出后，其是否会被被客户接受，很大程度取决于市场推广力度和销售人员能力。在这种情况下保险公司投入资金较大，产品风险很高。年轻的一代的正在走向分化，很难有一个产品满足大部分客户需要。在新的社会形态下，保险公司需要深入了解客户特点，依据客户的需要来设计保险产品，这样才能保证保险产品的销量，形成一定规模，覆盖风险事件发生概率。
大数据分析技术、标签数据、客户行为数据、全局数据可以帮助保险企业改变保险产品的定价方式。基于大数据技术和全局数据的产品设计模型可以帮助保险公司设计出较高收益、较低风险概率的产品。客户行为数据和标签数据可以帮助保险公司了解客户特点，设计出满足客户需要的保险产品。以数据分析和客户需求为出发点的保险产品设计，将会在产品收益、客户体验、风险管理等方面取得领先。 国外一些领先的保险公司在设计保险产品时，已经利用大数据分析技术进行设计，并取得了较好的市场反馈，产品的盈利可观。大数据将会帮助保险公司设计出风险分析充分、适应客户需要的保险产品。
总结，大数据商业应用是移动互联网时代的趋势，未来时代的特征，任何行业都无法回避。保险行业应该重视大数据技术和价值在本行业的应用，购买外部数据，利用DMP进行用户画像；标准化保险产品，利用移动App进行获客、营销、数据采集；借助于大数据技术改变过保险产品定价方式，以客户为中心来设计保险产品。

保险业可利用大数据涅槃重生。那么，在大数据环境下，保险业也需要适应新保险消费特征，迎接新的挑战，不然，即使重生，也容易灭亡。
六、 大数据环境下的保险营销需适应新保险消费特征
大数据时代的到来改变了数据的采集、传输、存储、处理方式，引起了生活方式和社会经济的变革，也给保险业带来了全面和深刻的影响。保险公司纷纷利用大数据来进行保险营销、保险服务方面的尝试和创新，但目前的保险大数据环境尚不成熟，现有的保险消费方式还处在由传统到新型、由被动到主动的一个变化期，大数据环境下的保险营销需要适应新的保险消费特征。
（一） 保险消费选择多样化
传统保险模式运作下，保险公司评估消费者的风险水平、消费能力、消费意愿的能力不强，导致部分领域保险产品定价过高，部分领域成为剩余市场。大数据环境下，保险业可以获得全量、实时、潜在的数据来进行详细分析，进行保险产品细分和个性化设计，保险公司的风险管理和成本管控可以更加精细化，这为保险产品创新带来了广阔空间，长期困扰保险业的产品和服务同质化问题有望从根本上得到解决。
比如，保险公司根据消费者的网站登录痕迹、朋友圈留言、贷款信用记录等信息，发现不同消费群体保险需求和风险特质，为保险消费者提供诸如户外骑行保险、医疗整形保险、变现借款保证保险等特色险种，保险消费选择更加多样。
（二） 保险消费流程简单化
传统保险经营过程中，保险公司与投保人信息不对称的情况较为突出，保险公司通过要求投保人应当履行如实告知义务，投保时需要填写内容繁多的投保单，出险后需要提出理赔申请和提供繁琐的证明材料。在大数据环境下，风险特征的描述数据极大丰富，保险公司可以通过各种渠道获取更加全面的风险信息，运用个人信息、交易记录、气象信息等社会数据来分析和掌握客户情况，获得与承保理赔相关的信息，在控制风险的前提下进一步减少投保人的告知责任，有效简化承保理赔手续，保险消费流程变得更加简单。
比如，保险公司根据掌握的网络交易数据，研究消费者网购习惯和退货概率，为不同风险的消费者提供不同保费的退货运费险，消费者只需一键购买；对于购买了航班延误险的消费者，无需提供气象证明，甚至不需提出理赔申请，保险公司就能够根据气象信息等大数据资源主动理赔。
（三） 保险消费理念前沿化
大数据环境下，传统保险业在集合大数方面的优势逐渐弱化，保险技术服务壁垒逐步瓦解。通过使用各种搜索引擎和比价平台，消费者消费洞察力不断提高，保险消费理念也变得更加前沿。
一方面，越来越多的保险消费者脱离了传统柜台业务模式，开始使用各种自助终端购买保险业务。通过手机APP应用软件就可以轻松完成保险产品的查询和购买，甚至自助完成车险简易案件的查勘工作。
另一方面，保险消费者出现偏好碎片化、谋求资金收益的消费倾向。在透明公开的渠道选择保险产品时，消费者更加偏好设计简单、投保便捷、费率较低的保险产品。保障项目经过分解、条款说明更加简单、产品保费也大大降低的保险产品，更加适应消费者自行挑选的需要。此外，大数据环境下的保险消费者比较熟悉互联网金融，容易在各类理财产品间进行比较，在购买网上销售的投连、万能型保险产品时更加注重资金收益。
（四） 保险消费体验延伸化
传统的保险服务集中于经济赔偿与给付，保险消费体验也只局限于保险公司履行了赔付责任。 大数据环境下，保险公司与客户的关系不再是一对一的交互沟通，逐渐形成多维网状交互沟通模式，基于客户数据的客户关系管理变得尤为重要。
保险公司可以借助大数据的积累，整合汽车修理、零配件供应、医疗健康服务等供应链，进一步延伸保险产业链边界、维护客户关系，在降低保险经营成本的同时，不断优化保险消费体验。目前，保险公司可以定期为消费者提供包括车辆风险检查、保养维修、交易资讯、健康管理在内的各项服务，未来还有可能基于大数据为消费者提供更加全面的风险管理创新服务。

保险业利用大数据来发展，换而言之，大数据也是为保险业提供了一种新的视角。
七、 大数据为保险业提供另一种视角
在客户需求的精确 锁定方面
大数据给保险业带来了很多便利。以前，对于客户的分类局限于“客户属于哪一类”，而现在，则扩展到“客户是哪一类”。
传统的精算技术只在一定纬度量化风险，很难充分反映风险的复杂性。而在互联网大数据时代，则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能，从未有过如此多纬度、低成本的数据，如此系统、新鲜地提供给保险业。
什么星座的人最喜欢买保险？哪个地区的人最喜欢给自己买保险？这些曾经看起来无关乎保费的问题，在互联网大数据时代背景下，也成为了险企定位客户的另一种视角。在泰康人寿的保单中，最喜欢买保险的是天秤座，而最不喜欢买保险的是白羊座；最喜欢给自己买保险的是宁波人，而最不喜欢给自己买保险的则是陕西人。
“ 上述结论没有什么道理，这是泰康人寿的数据分析出来的。以前，对于客户的分类局限于‘客户属于哪一类’，而现在，则扩展到‘客户是哪一类’ 。”泰康人寿首席信息官 刘大为 在日前召开的“互联网大数据与精算创新论坛”上，用几个有趣的结论介绍了大数据时代保险业正在发生的变革。
（一）精准定位
我的客户在这里
“在当前时代背景下，可以运用大数据分析法来整合分析金融保险需求的关联度，在不同方向、专业形式的共同配合下，做好大数据的升级分析整合的系统工程，从客户的角度，综合统筹各种信息，捕捉各种需求，从而寻找潜在的客户，并预测客户的具体需求。” 中国保监会原副主席、中国精算师协会创始人 魏迎宁 在论坛上表示，从保险业来看，在客户需求的精确锁定方面，大数据给我们带来了很多便利。
在大数据背景下，除了对数据的纵向分析之外，可以从横向来分析消费者的需求。客户的具体收入水平、文化程度、价值观念，也会影响其对保险的态度，通过对网络消费的数额、职业、学历等数据所进行的分析，也可以作为保险需求分析的重要部分。还可以通过搜集互联网用户的地域分布，搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等一系列的数据，在保险产品消费中实现需求定向、偏好定向，真正做到精准化、个性化营销。

8. 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。

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9. 金融机构在大数据方面仍然存在 弊端

大数据的基础设施和安全管理亟待加强。在大数据时代，除传统的账务报表外，金融机构还增加了影像、图片、音频等非结构化数据，传统分析方法已不适应大数据的管理需要，软件和硬件基础设施建设都亟待加强。同时，金融大数据的安全问题日益突出，一旦处理不当可能遭受毁灭性损失。近年来，国内金融企业一直在数据安全方面增加投入，但业务链拉长、云计算模式普及、自身系统复杂度提高等，都进一步增加了大数据的风险隐患