京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据让所有人成为“保民”
相比于其他行业,保险业承担的社会责任更为直接,要求也更高。如果保险业偏离了这个根本,混同于一般的投资机构,那么它的存在也就没有多大意义了。
阿里巴巴董事局主席马云日前在2016中国保险业发展年会的演讲中提出,要让保险回归保障的本质,保险的使命就是给人以安全感。马云为此发表了一句“名言”:“一个社会所有人都是股民是不正常的;一个社会所有人都是保民是健康的。”
马云的这番话看似浅显,其实触及了一个重要的命题,保险业的发展是为了什么?改革开放以来,中国的保险业获得了巨大的发展,无论是市场规模还是保险品种,都已可与发达国家争个高下。但是,就我国保险业的现状来看,也存在一些问题,老百姓)在罹患大病重病后因为医疗费用的压力而放弃治疗的事情时有发生,而接受医疗后导致家庭返贫的情况则更为普遍;一些保险公司投入的保险理财产品由于资金链断裂而导致投资者血本无归,引发区域性社会风波的事件也时有所闻。究其原因,这都是保险业在发展过程中出现了偏向,保险不再被视为为百姓提供基本保障的一个工具,而是成为人们以钱生钱的一种投资工具。
在市场经济社会里,对经济利益的追逐不仅合理,而且合法,保险公司作为一种市场主体,自然也有这方面的权利。但是,保险业不同于其他行业的一个最大特点是,它在投保人遭遇“天灾人祸”时可以及时地给予帮助,使其有能力克服困难,这也是保险业在社会上立足的根本。因此,相比于其他行业,保险业承担的社会责任更为直接,要求也更高。如果保险业偏离了这个根本,混同于一般的投资机构,那么它的存在也就没有多大意义了。马云所说的“一个社会所有人都是保民是健康的”,其意义就在这里。
一个社会上所有人都是“保民”,这就意味着,当社会上任何一个人在遭遇困难时,只要他曾经投保了相应的保险品种,就能够得到及时的帮助,这样的社会,就不会有人因看不起病而只能等死。但就目前的中国社会来说,离这样的目标显然还存在着一定的距离。在这次年会上,保监会主席项俊波一针见血地指出,部分保险公司已偏离了保险的轨道,企图把保险公司当成单一股东的融资平台,与中小股东和消费者对立。因此,保险业发展的下一步目标就是要让保险回归其作为安全保障的本质属性,为中国建立起一个人人具有安全感的社会环境。几百年来,保险业在全球范围内获得了巨大的发展,保险巨头们开发的保险品种已经上万,但保险业再发展,为社会上的每一个人、为企业、为社会提供基本保障仍然是其不可偏废、最为根本的目标。具体来说,保险公司要做的就是让每一个中国人都能够成为马云所说的“保民”,更具体地说,就是让每一个中国人在罹患大病重病后进医院的时候,不用为高昂的医疗费用担忧。
互联网技术的发展,为中国保险业的发展提供了重要的通道,也为实现让所有人成为“保民”这个目标提供了现实基础。未来几十年,云计算、大数据、人工智能会成为基本的公共服务,保险业必须看到这个前景,主动融入到这股不可逆转的大趋势之中,利用互联网的巨大功能拓展保险业的覆盖面。而未来的保险业发展中,谁能够在大数据的运用等方面领先一步,谁就能占据保险业的制高点。在这方面,蚂蚁金服在去年9月建立保险事业部后,在一年不到的时间里已经在整合阿里生态体系中的所有保险业务基础上,建立起了综合而开放的互联网保险平台。作为保险业发展重要的推进器,目前蚂蚁金服保险平台已经和78家保险机构展开深度合作,超过2000款保险产品可以触达3.3亿在互联网上的“保民”。
中国的市场经济建设正在向纵深推进,中国要在2020年全面建成小康社会。这一切都需要有一个强大的保险业“保驾护航”。保险业应该致力于让每一个中国人成为“保民”,为每一个“保民”建立起安全的屏障。保险业只有围绕这个目标展业竞争,才能抓住各种市场机遇,迎来整个行业巨大的发展空间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27