京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助保险业加快变革_数据分析师培训
保险业对大数据的偏爱不仅体现在业务处理的高效率和增加保费收入上,更重要的是通过数据整合分析,可以精准定价和精确营销,为客户创造更好的用户体验,增加客户黏性。
同时,保险公司也需要在拓宽数据来源以及做好客户信息安全保密方面,做出更多的探索
当越来越多的传统行业向“互联网+”的风口进军,以“大数法则”为宗旨的保险公司也看到了大数据时代带来的新机遇。一系列的内部改造正给这个庞大的金融行业带来变革。
更好的客户体验
从“下单”到完成销售一张保单仅需6秒钟,2分钟售罄15000张保单,合计3.8亿元的保费,对当前的保险业而言,这已经不是神话。在去年的元宵节当天,珠江人寿就和淘宝合作,借力互联网的云服务和多数字通道技术,不仅创造了业绩,还提供了极佳的用户体验。
互联网的大数据处理、整合、分析能力正在受到越来越多保险公司的重视。
近日,泰康人寿也成立了移动互联部和大数据部,在数据信息中心原有的数据服务、支持服务、信息技术基础设施等职能的基础上,这两个部门将更侧重于与大数据及移动互联相关的应用规划、系统开发、上线维护、技术研究和市场推广规划等工作。
为配合这一部署,泰康人寿在北京中关村数据中心的基础上,将继续在武汉光谷、北京长安街再建2个数据中心。
保险业对互联网和大数据的偏爱不无道理,这不仅体现在业务处理的高效率和增加保费收入上,更重要的是给客户留下深刻印象,增加客户黏性。
“通过对客户内外部数据整合,进行客户分群,建立不同客群特征差异和偏好信息库。然后对单一客户行为和消费偏好进行预测,(CDA数据分析师培训)使客户在线通过各类界面与公司接触时,享受差异化互动沟通服务,增加客户与公司之间的信任和亲密度。”太平洋保险在线商城平台建设人员表示。
有利于精准定价
除了增加全新的用户体验,大数据还有望在产品风险定价方面发挥巨大作用。
据业内人士介绍,保险产品的定价主要分为3步:即保险产品的初步创意,保险产品形态讨论和确认,以及定价模型和保费计算。
“这3步都离不开保险公司的精算师。然而,在大数据时代,传统的精算模型面临着挑战,大数据可能颠覆传统保险的定价方式。”珠江人寿相关负责人在接受采访时表示,未来的核保定价模型将不再局限在以往的性别、职业、疾病发生率、生命表、住院发生率等单一维度的历史数据,将包含地区、生活作息、浏览记录、运动频率、兴趣爱好、上网时间等多维度更加全面的信息。
“大数据这一浪潮并非颠覆传统保险业,而是更好地为保险公司精确营销的战略铺平道路。”太平人寿相关人士认为,保险业走进大数据时代是大势所趋,目前保险公司也都以开明和进取的态度,积极投入资源开发这一领域。
“如果保险公司能够获取客户的财务状况和消费习惯,将能开发出更适合客户的产品,进行产品优化和精准营销。”这一判断已经成为很多保险公司的共识。
数据获取和安全性待解
保险业应用大数据虽然前景看好,但有业内人士指出,目前的瓶颈在于缺乏数据来源。
据了解,应用大数据需要具备两方面的基础条件:一是拥有可靠、有效的大数据的获取来源;二是拥有大数据的专业处理技术,即如何从海量数据中挖掘处理形成有效信息。
在中诚信国际金融机构部高级分析师张佳梦看来,大数据的获取和互联网信息化技术的使用密切相关,而目前来看,这一渠道仍处于布局初期,尚未形成有效的规模和有效的数据基础。另外,保险业此前一直处于产品同质化和规模扩张的粗放式发展阶段,前期投入到数据处理分析上的资源是有限的,因此现阶段的数据挖掘分析处理的技术能力有待提升。
“与大型互联网公司及银行、证券等大型金融机构相比,国内的保险公司特别是对于新成立的中小型保险公司而言,对大数据的应用面临着诸多困难。”珠江人寿相关负责人告诉记者,一方面数据的收集共享有待突破,另一方面如何做好客户信息安全保密必须有相关的制度和措施。
“保单信息关系到客户的个人隐私,做好客户信息的保密工作关系到投保人、被保险人的生活或者财产的安全及客户对公司的信任。因此,如何做好客户信息安全的保密工作不仅对保险公司提出了严格的要求,也是对国家相关法律制度的建设及完善的一大挑战。”据珠江人寿相关负责人介绍,公司严格按照监管规定制定并执行相关的《网络信息安全管理办法》,同时,将客户信息保密工作列入人力资源管理体系,从制度及岗位设置上降低了客户信息外泄的可能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 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