京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
让大数据为互联网保险保驾护航
随着国家经济创新的不断深入及个人财富增值的需求,保险作为一种综合理财行为逐渐成为消费者关注的重点,在“互联网+、大数据”的冲击下,作为传统的金融行业,中国的保险销售模式正在酝酿新的变革。
为用户塑造合适的购买场景
一个西装革履的保险经纪人顶着烈日、口干舌燥地描述着生活中可能遇到的各种意外,以及购买保险产品所带来的保障和额外收益,但是最终得到的往往是用户的果断拒绝,甚至是白眼和冷言冷语,运营成本居高不下,成功率却很低。
上面就是传统保险行业推广中常见的场景,并不是客户不通人情,而是保险经纪人没有了解潜在客户的需求,没有针对性地为客户解决个性化问题,没有用简洁易懂的话语和恰当的方式与用户进行沟通。如果去问传统保险行业的销售人员,保险销售最关键的问题是什么?想必得到的答案会非常统一:为用户塑造合适的购买场景。
这个问题的解决对于传统保险行业来说的确是一个很大的挑战,但是互联网保险的兴起,可以让这个问题变得简单。
众诺平台助力精准营销
随着发展趋势的日益明显,面对这个机遇众多的领域,越来越多的互联网保险平台如雨后春笋般兴起,其中,依托于亚信数据保险金融业解决方案部,正在开发中的众诺平台,显现出了独有的竞争力。亚信资深技术专家吴岸城先生说:“众诺设计之初,就打算结合公司已积累的丰富的渠道商和保险公司资源,做一个线上运营平台,与众不同的是众诺将依托亚信数据的技术和解决方案资源为保险公司做出更加精准的营销,同时将互联网思维进行到底,关注用户个性化需求,以用户为主导,创新模式。”
亚信过去20年里以致力于为全球信息服务运营商提供高效的IT解决方案和服务为己任,帮助运营商实现互联网化,积累了大量的数据资源和扎实的技术基础,再加上亚信数据雄厚的大数据加工和处理的技术优势,相信众诺平台将会助力保险公司进行更加精准的产品营销,从用户需求出发,塑造合适的用户场景,真正实现个性化服务。
自主研发为保险业定制
对于大数据在保险行业基本的应用范围,吴岸城先生认为:现今我们所看到的各种传感器、定位装置都是一种可以将现实事物或行为具象化的设备,通过多种多样的设备,将数据收集上来,然后进行处理分析,我们就能发现不同用户的个性化需求,对客户进行精准营销,针对性服务,最后可以通过数据分析每一个人的行为风险度,做出预测,制定出更合理的保费,让保险公司更加有效地规避风险,并对欺诈行为进行鉴别,分析出什么时候,什么地方最容易产生欺诈,提前防卫,做好反欺诈的相关工作,这对于保险行业的良性发展是非常必要的。
在实现大数据应用的技术层面,深度学习和算法的优化是必不可少的。当2006年DBN优化算法做好之后,许多公司开始了深度学习方面的研究。而这些研究成果则会直接体现在智能客服的产品之中。微软实验室的小冰和苹果的Siri都受到业界的好评,除此之外,一些新兴的互联网公司也纷纷涉足智能客服业务。
在看似已经成熟的市场环境下,亚信数据依然选择了自主研发。吴岸城先生告诉记者:“其他公司推出的一些通用性产品,虽然在生活领域可以做的很好,但到了保险、金融领域,当涉及到一些核心业务,比如承保、理赔、投保的时候,就显得力不从心,因此我觉得在深入了解保险行业的发展现状和趋势之后,针对具体的情况,自己去开发这个东西更好一些。”
技术积累保障数据安全
大数据本身固有的特征可以用4个“V”来概括——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、 Velocity(处理速度快)。亚信作为一家全运营商业务的公司,在数据处理方面有着得天独厚的优势。举个例子来说,运营商每天要收集用户的上网流量,进行分析,数据量大概是50PB,这个级别是现今所有数据库都做不到的,所以它的底层采用了Hadoop去做,上层运用流式计算,这些数据的存储和分析都是由亚信参与规划和建设的,在其中积累了丰富的经验。
吴岸城先生说道:“大数据处理中涉及到分布式和并行计算,亚信在运营商层面已经有很好的应用和实践了。包括现在流行的OpenStack和Docker,亚信有社区的Committer,技术团队会非常快速的融入开源社区,将新技术迅速融入到业务中去。”
大数据给企业带来价值的同时,也会引入新的安全威胁。随着支付宝、携程等大公司数据安全事故频发,企业在大数据应用前首先要考虑数据安全威胁。
吴岸城先生认为:在这方面,亚信有一套成熟的产品线进行支撑,虽然内部称它为BI,实际上它除了BI之外,还包括前端ETL抽取、分布式等,此外我们就OpenStack组件也做了一些源码级的修改,让它更好地融入到整个安全体系当中去,在云上面构建一个安全的防护体系。
数据隐私是数据安全的一个子集,运营商对于数据隐私的要求同样非常严格,因此亚信在原来的业务层面有一个4A的管理系统,后面配有堡垒机。就像吴岸城先生介绍所说:“开始我们就要做一些主动防御的事,为数据安全保驾护航,将风险降低到最小。”
结语
随着国家层面对于保险行业的关注和人们生活水平的提高,保险业的繁荣已经是板上钉钉的事情,而IT技术必然会伴随其未来的整个发展过程,成为其最大的助力和关键所在。当“互联网+”的概念日益深入,BAT相继布局互联网金融,市场上早已波涛汹涌。相比于金融行业的其他分支,保险行业就像一条暗河,看似落花流水平常心,却早已风雨无晴。被誉为“中国互联网建筑师”的亚信,也早已深耕于大数据行业,成立亚信数据,力求通过大数据为“互联网+保险”保驾护航,让互联网保险满足越来越多客户的个性化需求,越来越任性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19