
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28