互聯網時代，尤其是移動互聯網日益普及後，大數據的收集變得更加方便可行。大數據的應用價值已經引起了各行各業的關註，甚至大數據本身已經成為壹個專門的行業。保險作為壹種基於大數定律的商業活動，有使用大數據的天然傾向。作者圍繞風險防控的業務實踐，探討了大數據分析在風險防控中的應用，分析了優勢，指出了局限性，並結合行業現狀提出了大數據分析的發展建議。
保險業面臨風險控制的新挑戰。
雖然風險防控是保險業發展的永恒話題，但隨著經濟社會的發展，新的風險層出不窮，惡意欺詐手段不斷翻新，保險業的風險防控受到更加嚴峻的沖擊。具體表現如下:
1.行業競爭迫使承保和理賠速度加快，這可能會帶來承保和理賠質量下降的負面影響。從純理論的角度和最理想的角度來看，承保和賠款可以為保險公司屏蔽所有的逆向選擇和道德風險。但付出的代價是要用大量的人力對每壹份投保和理賠申請進行大量細致的調查。這在保險公司的實際操作中是不可能的。尤其是在行業競爭日益激烈的今天，為了提升客戶體驗，保險公司的投保條件變得更加寬松，承保速度快。甚至核保、體檢、快賠都成了保險公司吸引客戶的“標配”。公司想盡辦法提高服務速度，核保部門往往要承受客戶和銷售部門的雙重壓力。在這種情況下，雖然保險公司的保費收入大增，但風險影響會顯著增加。公司管理層對業績增長的預期，或多或少稀釋了本該固若金湯的風控意識。
2.互聯網保險的發展客觀上增加了風險控制的難度。如今，網絡銷售和移動互聯網銷售越來越受到保險公司的重視。各類保險銷售網站成為保險公司新的保費增長點。甚至客戶可以通過手機微信等軟件終端輕松完成投保或理賠流程。在這種情況下，核實材料真實性的難度加大，信息不對稱更加突出，機會主義欺詐風險增加。異地事故的增多，也對理賠後續工作提出了更高的要求，容易出現保險服務流程銜接的落差。在傳統的保險銷售過程中，銷售人員與客戶面對面的溝通，其實就是壹個了解客戶的過程。但是互聯網保險的發展讓這個過程消失了。核保部門失去了壹道天然屏障。這些都增加了風險控制的難度。
大數據分析在保險業風險防控中的現實意義
雖然互聯網技術的發展給傳統思維下的風險防控帶來了巨大挑戰。然而，作者認為任何新技術的進步都是壹把雙刃劍。而且解鈴還需系鈴人，互聯網技術帶來的“麻煩”必將是互聯網技術本身所規定的。這個藥方就是大數據分析。
IBM曾用五個特征來描述大數據，即大數量、高速度、多樣性、低價值密度和真實性。這些特點實際上說明了大數據對於風險防控的意義。
1.大數據時代，核保環節有條件通過大數據分析對客戶進行系統性風險掃描。具體來說，在傳統的核保流程中，保險公司會對客戶告知的內容進行審核。承銷商要從有限的信息中發現風險點的蛛絲馬跡。這個過程中的風險控制主要取決於客戶的誠信水平和核保人員的工作經驗。而且大量的保險通知也對客戶的耐心提出了挑戰。面對大量的問題，客戶很可能會反感，不認真填寫告知內容或者幹脆放棄購買保險產品。而在大數據條件下，保險公司有條件從數據庫中獲取客戶的大量相關信息。比如，通過了解客戶的病歷，可以準確推斷客戶的健康狀況；通過查詢客戶以往在各保險公司的投保記錄，可以分析投保人是否有重復投保、短期內大額投保等高危行為，等等。這些都將打破以往核保的管理思維，讓核保過程更加精準。同時，客戶需要做的投保通知也大大減少。只要授權保險公司查詢相關信息，就可以很快得到核保結果。
2.大數據時代，核保環節更容易通過大數據分析發現理賠欺詐線索，堵塞風險漏洞。在傳統的理賠流程中，風險主要是通過理賠人的經驗來識別，理賠欺詐的發生是通過調查人的自覺調查來阻斷的。在這種情況下，就有可能人為制造壹個保險事故，謊報壹個並不真正存在的保險事故，誇大保險事故損失金額。而在大數據條件下，不同地區的保險公司過去的理賠數據，甚至不同保險公司之間的理賠數據，都有可能聚合成壹個超級數據庫。任何索賠都可以先通過數據庫檢查。
3.大數據分析輔助風控的理論研究有了壹定的積累，為進壹步應用奠定了基礎。近年來，大數據的發展和應用不僅引起了實務界的關註，也吸引了理論界更細致的研究，並取得了壹定的成果。比如，欺詐分析技術就是在反保險欺詐領域集成大數據模型、統計技術和人工智能的應用。目前這項技術已經有了比較完整的理論模型，相應的算法體系也已經建立，包括有監督算法和無監督算法。筆者認為，雖然這些理論研究對於保險從業者來說有些晦澀難懂，但未來的大數據分析乃至人工智能在保險行業的應用都是建立在這些理論研究的基礎上的。
基於大數據技術提升保險業風險控制
結合大數據技術本身的發展要求和保險公司的實際運營情況。在這壹部分，筆者將對大數據時代保險業風險控制的完善提出具體建議。
1.在數據庫建設和內部數據資源整合的基礎上，力爭建立全行業大數據平臺。這裏討論的大數據分析的所有優勢都是基於保險公司可以收集大量有價值的數據這壹事實。這種數據資源的安排，首先是公司內部資源的安排。特別是對於混業經營的大型金融集團來說，整合現有的內部數據資源已經是非常了不起的成就。公司享受信息必然是困難的，這需要行業協會和監管部門的推動，需要公司以更長遠的眼光來展望保險行業的發展。
2.保險公司要千方百計提高IT技術水平，儲備大數據分析的技術力量。大數據分析對數據庫技術要求高，公司網絡系統和數據計算能力面臨挑戰。更重要的是，要想進壹步開發大數據資源，必須要有專門的統計分析人才。技術儲備不是過去運營數據分析等簡單的數據開發，而是壹套科學的體系。保險公司有必要提前做好技術儲備。
3.在大數據分析過程中，要特別註意數據安全和客戶信息的保密管理。大數據和互聯網壹樣，是壹把雙刃劍。保險公司挖好這個寶藏，在風險防控上可以事半功倍。但同時也肩負著維護數據安全的重任。保險公司存儲著海量的個人信息數據，壹旦泄露，後果不堪設想。壹次數據泄露就可能引起客戶的訴訟。壹批數據泄露可能給公司帶來災難。從法律角度來說，保險公司在引用客戶信息之前，應取得客戶授權，以規避法律風險。同時，盡可能依靠大數據分析，通過簡單的客戶信息來推斷某壹類業務的風險。
總之，風險控制是保險公司穩健經營的重要壹環。大數據時代，保險行業勢必利用新的科技手段，將風險防控做到極致，為公司和行業的發展創造價值。