京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用正在颠覆传统保险精算模型
“互联网时代是一个革命和被革命的时代,互联网在为保险业带来新机遇的同时,也将影响保险业。”泰康人寿副总裁王道南近日称,大数据与保险碰撞出美妙火花的同时,也让传统精算模型面临挑战。这种观点为更多人认同。比如平安直通产险副总经理孙炜认为,大数据可能从根本上改变精算。
一个原本不存在的市场
“大数据已全面渗透保险,从平台化的数据采集,到场景化的数据挖掘,到服务化的数据更新,再到个性化的数据应用。”在9月28日至29日举行,由中国精算师协会主办、泰康人寿协办的第15届中国精算年会上,泰康人寿副总裁王道南称,大数据与保险碰撞出美妙的火花。
他认为,互联网为保险业带来新的机遇,创造出一个原来不存在的市场,颠覆了保险客户数的数量级。这一机遇的最好例子要算运费险,这一保险产品每单0.5元到1元,每日约200万单,成交量创造过单日超1.5亿笔的纪录。
华泰财险电子商务部总经理施辉认为,互联网为保险业提供了细分和专业化最好的时机。以互联网环境为背景,形成互联网生态,在新生态环境下滋生新的风险,并对各种未知的风险定量化,产生新的保险产品,为保险行业发展提供创新土壤。
“大数据是互联网产品定价的终极武器,免费将颠覆高度标准化、低价值的市场。”王道南称,互联网将颠覆传统保险的定价方式。同时,件均将大幅下降,客户量将急剧上升;而通过大数据、自动化,保险公司的经营风险和提供服务的成本将大幅降低。公司和客户之间的交互方式将发生革命:保险公司与客户之间发生更为频繁的交互。
“过去保险公司跟客户的交互就一年一次,但是现在跟客户的交互更多。通过跟第三方合作,保险公司可以通过分析运动、社交甚至交易等在内的大数据,对客户更加了解,所以亲民、普惠、高效在回归到保险服务上,这是大数据对行业的一个影响。”王道南称。
而在充分了解客户风险状况后,保险公司可以更有能力做产品形态(比如免赔额、最高保额、等待期)、产品价格(差别定价、无理赔优待)、两核条件(免核保、免核赔)的差别制定。
x变量更丰富
而正在全面渗透保险的大数据,让传统精算模型面临挑战。
小微金融服务集团(筹)首席战略官兼副总裁舒明预测了大数据下的运费险定价演进过程:从一口价时代(保费按5%费率统一收取)到精算定价时代(以历史出现率为唯一定价因子),到数据定价时代(以30+因子统计建模,预测退货率),再到大数据定价时代(百万ID特征,实时特征)。
“过去保险业所依赖的疾病发生率、生命表、住院发生率等历史数据,甚至包括性别、年龄、职业等在内的信息,应该讲,维度还是相对单一的。”王道南称,未来的大数据,将包括地区、信用、收入、浏览记录、生活作息、运动频率、兴趣爱好、上网时长、风险偏好等更多维、更全面的信息,所以,如何满足客户差异化、个性化的需求,传统的机遇经验数据的核保定价模型如何与时俱进,都值得探讨。
这一观点为更多人认同。比如平安直通产险副总经理孙炜就认为,大数据可能从根本上改变精算。他给出了三个理由。
“以前的精算解决的是找到y=f(x)里的f的问题,去拟合、解决预测未来的问题,而未来的大数据,要去解决x,随机变量更丰富,类型各不相同,也是行业目前有所缺失的。”
另外,孙炜认为,大数据下的精算方法和工具会有变化。从此前的概率事件、因果解决预测,到未来可能变成从相关性找到预测的情况;第二是从间接变量到直接变量,现在是从过往的历史赔付次数和金额等,未来要找到直接的风险变量,去对这些变量进行精算评估;再有就是从损失分布的理论与实证检验,大数据本身的处理方法等。
同时,未来,数据应该视为保险公司的核心资产。“未来可能出现,数据的应用情况和质量也应该成为公司的核心资产,看一个公司价值的时候,金融分析师也可能成为一个衡量维度。”
舒明则预测,保险流程的创新会基于大数据的精算模型,实现精准化、个性化定价,并实现快速理赔。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01