京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据可解险企展业之困 _数据分析师
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。本期《保险周刊》特别策划了一组报道,对保险领域大数据运用的当下和未来进行探讨,敬请关注。
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27