
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
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30