京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
利用数字化和大数据实现弯道超车
过去5年,中国在“互联网+”领域实现了跨越式发展,取得了世界领先的发展成就,典型案例如移动支付、电子商务等。这些领域的成就一方面基于“互联网+”产业政策的引导和市场化改革所释放的活力,另一方面也有赖于真实存在的巨大需求和中国的后发优势。移动支付的巨大需求部分来源于中国第二代以信用卡为基础的支付体系尚未完善,使用成本高,未完全覆盖中小商户,而欧美成熟的信用卡市场对于第三代移动支付也有需求,但不如中国的需求迫切。基于快递的电子商务需求部分来源于中国传统商业的发展局限,交通成本高,外出环境不理想等因素。借助于相对低的劳动力成本,中国得以在上述领域弯道超车。
中国保险业同样具备相似的市场发展状态和后发优势基础。中国保险业在传统承保数据、模型、技术累积方面与成熟市场存在差距,理赔服务中长期存在的诚信问题提高了整体赔付率和理赔管理成本,传统销售渠道相比于成熟市场手续费偏高,显著提高了总体保费水平。因此,在保险市场的竞争性环境中,中国保险公司对于数字化及其产生的大数据对销售、承保、理赔各个环节的降成本作用,存在巨大需求。
数字化(digitization or digital transformation)是利用现代信息技术将各类信息转化、存储为计算机可以读取、互联网可以传输的数据,从而改变商业模式的过程。当这些数据的规模、种类超出传统数据分析方法的处理分析能力时,即构成所谓大数据(big data),需要利用更高级的预测和行为分析方法来加以分析。随着信息转化、存储、运算、传输能力和速度的不断提高,成本逐渐降低,数字化和大数据为传统保险业带来变革的契机,也为中国保险业实现弯道超车提供机会。
中国保险业完成数字化转型具有后发优势。后发优势包括相对不成熟的传统承保技术,在高速增长保险业中尚未定型的保守承保文化,这使得中国保险公司对于数字化有更大的内在需求和相对小的内部阻力。移动支付和电子商务领域的成功经验,也促使中国保险公司以更为开放的姿态迎接数字化变革。此外,中国相对开放的隐私观念,也有助于保险公司收集、储存和处理信息,实现大数据的应用。
同时,中国保险业数字化也面临挑战。首先是为创新发展保驾护航的体制机制尚待完善,数字化变革需要更灵活的股权结构,更多元的投资和愿意承担风险的改革者。结合混合所有制改革,引入抗风险能力更强、有数字化技术背景的民营资本来完成数字化变革不失为有效途径。其次是大数据利用的技术人才挑战,既懂金融保险又能够操作大数据分析的人才极度缺乏,从而制约了大数据效益的充分发挥。第三是数据安全风险突出。数据安全风险是伴随着数字化变革而产生的新型风险,保险公司虽然是专业化的风险管理机构,但数据安全风险管理对于保险公司而言也是新鲜事物。在管理数据安全风险的过程中,既不能因为有风险或者有几个风险事故就减缓数字化变革,也不能放任数据安全风险发展,因为有效降低和分散这类风险对于成功的数字化变革尤为重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12