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 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23