京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 保险业用数据说话_数据分析师
大数据使我们自身和所创造的几乎一切都可被标准化和数字化,然后被存储、挖掘、统计、分析并进入到各种应用之中,从而创造出几乎无穷的功能与商机,帮助我们积累过去、分析现在、预测未来,引领我们实现由数据到知识的转化、由知识到行动的跨越,推动社会、经济乃至整个地球文明的飞速发展。
笔者认为,大数据的本质其实就是建立在充分标准化基础之上的全面数字化的过程及其应用。记录的目的是为了分类存储,所以出现了数据仓库;分类存储的目的是为了统计分析,所以出现了数据挖掘;统计分析的目的是为了发现规律、研究对策、加以运用、实现功能,所以出现了数据可视化、商务智能、政务智能,也包括云计算、物联网、移动终端、外包/众包、互联网金融/保险以及行业垂直整合(合纵)、跨界横向整合(连横)等层出不穷的新概念,进而极大地加快了发展速度,提高了管理效率,方便了消费实现。因此,可以这么说,大数据是今后任何一个组织的核心资产和绝对能力。这些组织,可以是政府、企业,缺乏这种资产和能力的组织,尤其是大型企业,很难在竞争中生存。
这就是趋势,这就是潮流。
就保险,谈保险。笔者认为,保险原理和保险经营的特点与大数据高度吻合。大数据在保险业大有可为,而且可能是融合得最好的行业之一。
大数据时代给保险带来什么
精确定价。保险服务可持续性的基本条件是能够精确定价。如果不能精确定价,保险服务是注定维持不下去的。而精确定价的基础是具备大量面临同质风险的标的。有了大数据,保险公司就可以开展准确的筛选、归类、计算和分析,从供给和需求两个角度为面临各种不同风险的标的提供准确的保险产品定价,并根据风险状况的变动情况持续地开展相应的定价调整,甚至可以依据过去的统计分析开展精确的防灾防损工作,在降低自身承担风险的同时为客户提供增值服务。
精准营销。有了大数据,可以从两个层面实施精准营销:一是对现有和潜在保险消费者的行为和需求进行深入研究、精确分析,预测出消费者的真实或可能需求,精准推送保险产品与服务信息,提高交易成功和客户留存的概率。二是可以实现脱媒,把以大数据为基础、在互联网上开展精准销售上升为保险营销的主渠道,而把现时普遍采用的各类中介营销机构在一定程度上边缘化,成为主渠道的一个补充。这样就可以大大降低保单取得成本,弱化中介营销机构对保险公司的渠道垄断、屏蔽消费者、服务不到位等行为,减少供需之间的环节,显著提高供需双方的信息对称性,为提升服务质量、切实保护好消费者利益创造条件。
精细管理。借助大数据,保险公司决策的制定、工作的部署、问题的解决,都可以做到数字化、实时化、科学化,从而实现精细化的管理。而且,由数据处理系统开展计算、分析和提醒,其效率要比人工处理高很多,成本则会低很多,这将为公司不断降低营运成本、集中资源服务客户创造积极的条件。
精致服务。保险公司可以在精确定价、精准营销、精细管理的基础上,把宝贵而有限的精力和资源尽可能集中到把握外部趋势潮流、整合内部经营效率、组织完善服务体系上来,随时向客户提供精致周到、无微不至的各类服务。
进入大数据时代
融合了信息行业的特点,进入大数据时代的保险公司,不仅要和同业主体,更要和可能与行业外的入侵者竞争,比什么呢?就是比谁的经营理念更清晰;谁的经营模式更先进;谁掌握客户信息数据更多、运用更好;谁的经营更加轻资产化、重数据化;谁的服务组织得更好。经营组织得好,效率就会更高,服务就会更优,客户体验度才能最佳,满意度才会提升。很多服务工作不必保险公司亲身运作、亲力亲为,可以广泛通过采购外包甚至众包来实现。不管在服务的过程中是否采用了外包,也不管外包的比重有多少,谁能用最高的费效比提供最佳的客户体验度和满意度,谁就能在竞争中赢得客户、赢得市场、赢得未来。
没有规矩,不成方圆。从监管的角度来说,总的来看,虽然现阶段保险监管的法规体系已经比较健全完善,但随着经济社会的不断发展,科学技术的不断进步,各种创新的层出不穷,有的规章制度已不能完全适应了,有的还存在缺位现象。大数据时代的来临和电销、网销乃至移销(移动销售)的发展与普及,保险行业面临如何适应趋势潮流、完善整个服务链、提高客户体验度和满意度等艰巨课题,而保险监管也面临着进一步明确管什么、怎么管乃至依据什么管的问题。
因此,笔者认为,在现阶段保险业跨入大数据的时代背景下,监管部门有必要认真研判行业动态和市场趋势,深入了解保险消费者的问题和需求,加紧出台和完善以下两类法规:一是以保护保险消费者利益为目标、明确合同双方各自提供和享有服务的权利义务、规定保护消费者的具体举措和救济渠道的专门法规;二是明确界定互联网保险定义、规范互联网保险合同效力、经营规则和监管政策等一系列专门法规。同时,还必须进一步推动行业积极开展包括互联网保险在内的各类保险服务规范的标准化、制度化建设工作,加快进度、加大力度,既方便监管部门和行业组织开展内部评估,更方便社会第三方机构和广大消费者实施外部监督。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02