眾所周知，保險行業正處於技術驅動變革的階段。以互聯網、移動社交網絡、雲計算、大數據為代表的數字技術正在加速保險業的日常運營。？
“在所有新技術中，大數據對保險行業的影響是最具顛覆性的。”波士頓咨詢公司和中保協聯合發布的《互聯網加時代·大數據改善與中國保險業改革》指出，壹方面，大數據分析將“改善”傳統保險業的日常運營，這種影響體現在價值鏈的各個環節，主要集中在風險評估和定價、交叉銷售、客戶流失管理、理賠欺詐檢測以及理賠預防和緩解等方面；另壹方面，大數據和互聯網也將“顛覆”傳統的保險業務邊界和商業模式，如基於使用的保險(UBI)和基於平臺的生態系統，並帶來大量的跨界競爭和顛覆場景。？
事實上，大數據對保險價值鏈的影響體現在方方面面。根據波士頓咨詢公司的研究，最重要的“改善效應”發生在五個環節，即風險評估和定價、交叉銷售、客戶流失管理、理賠欺詐檢測以及理賠預防和緩解。？
在風險評估和定價方面，大數據時代，對風險特征的描述大大豐富，數據資源的獲取將變得更加便捷。在車險領域，保險公司除了獲取車型數據、車輛零整比數據、二手車數據，還利用車載傳感設備采集駕駛員行為風險，開發UBI車險；在壽險領域，保險公司可以監測人體健康(運動、睡眠、心跳等。)通過使用可穿戴設備進行實時監測，彌補了生命表洞察人體健康狀況和細分群體生死概率能力的不足。？
值得壹提的是，對來自互聯網和社交媒體的非結構化數據的分析，有助於識別消費者的潛在風險。例如，美國ZestFinance通過分析超過654.38+0萬的貸款申請人互聯網數據，為銀行貸款、信用卡和保險提供高質量的擔保評估，使違約率比行業平均水平低60%左右。中國平安相關負責人近日透露，未來其前海征信將聯手保險機構，幫助識別投保人的潛在風險，從而精準定價，識別欺詐行為。？
對於最大化客戶價值和促進業務協作的最重要手段，交叉銷售也可以在大數據時代得到改善。鑒於只有對客戶進行細分和了解，準確了解其關鍵需求，才能大大提高交叉銷售的準確性。波士頓咨詢公司認為，保險公司需要構建分析型客戶關系管理平臺，統壹管理客戶數據，建立客戶分析模型，發揮* * *享受化、集約化的優勢，避免專業公司各自為戰。對於業務結構不均衡的集團，更適合強勢業務帶動弱勢業務發展。如果可以跨法人實體享受客戶資源，至少可以挖掘10%~20%的潛在市場價值。？
此外，借助大數據，保險公司可以顯著提高反欺詐的準確性和及時性。大數據模型可以自動識別可能的欺詐模式、索賠人的潛在欺詐行為和索賠中可能的欺詐網絡。同時，要保證數據資源，數據越完整、越多樣，就越有可能通過復雜的算法和分析識別出可能的欺詐行為。必要的數據包括理賠歷史、保單信息、其他保險公司的數據、醫保數據、意外統計、信用記錄、犯罪記錄、社交網絡數據等等。？
值得註意的是，雖然保險公司非常重視大數據的應用，但正如中國平安董事長馬明哲近日在公司半年度溝通會上所說，“不是每個人都有大數據，包括互聯網公司在內的99%的公司只有信息，不能說是大數據”。？
馬明哲坦言，在互聯網上判斷壹個人的全貌，必須掌握3600個不同因素的數據。雖然中國平安有20多家金融公司，擁有7億多用戶的多維度信息和數據，包括上百種因素，但這只是冰山壹角。所謂大數據，必須是數量和頻率足夠大，多樣，用戶的消費數據，社交數據，日常行為數據等。，並且可以智能互聯，動態分析，否則只是部分數據。？
在波士頓咨詢調研的保險公司中，63%的車險公司開展了車聯網的應用，16%開展了平臺生態系統的實踐。波士頓咨詢公司指出，與歐美市場相比，在中國推廣UBI車險似乎有些“尷尬”。考慮到國內車險整體利潤堪憂，如果以更有利的價值為出發點，很可能造成更大程度的行業損失。除非保險公司能夠利用車聯網更好地選擇風險，識別理賠欺詐，提供增值服務，否則會在綜合成本率和客戶滿意度上追求質量提升。？
對於目前可穿戴設備在健康保險中的應用，國內保險公司普遍持觀望態度。雖然他們認為可穿戴設備未來發展潛力巨大，但存在巨大的法律和倫理風險，急需進壹步完善相關法律法規。因此，相比人體健康數據，保險公司更傾向於從醫療和體檢機構獲取電子病例，用於理賠關聯和產品定價。？
不過，目前保險公司看好垂直平臺生態系統，認為在互聯網時代，保險公司勢必會與各行各業開展多項合作，提供壹攬子服務，* * *將打造數字保險的平臺生態系統。對此，波士頓咨詢公司建議，目前生態圈建設難度大，周期長，涉及商業模式改進、資源整合等諸多問題，保險公司仍需勇於投入，保持耐心。
以上是邊肖為大家分享的關於大數據在保險行業的應用如何“從0到1”的相關內容。更多信息可以關註全球常春藤分享更多幹貨。