涕零
『壹』 大数据如何助力保险企业精准获客
随着保险行业的普及和人口红利的消失，保险的获客越来越难，且获客不精准、成本高。怎么找到精准客户是关键，针对金融行业的营销问题，行业内也有很多专业的数据智能营销解决方案，例如MobTech有一整套完整的保客运营流程：特征筛选、定制模型、营销触达、事件触发。首先，特征筛选——消费金融公司提供具有业务意义的正负样本，通过MobTech智熵AI实验室智能挖掘有效特征；定制模型——以KS、AUC、IV值或其他相关参考指标作为依据，根据关联特征定制事件触发模型；营销触达：某消费金融公司撞库匹配目标客群，并推送营销；事件触达——当存量用户达到标准时，将满足条件的数据导入环境中，支持三方云服务平台；并通过这样的循环不断优化模型搭建，挖掘存量用户的价值。更多详情可以上官网进行查询和了解Demo案例。
『贰』 保险 大数据未来前景
展望未来，保险行业发展前景诱人，其主要动力包括：庞大的人口规模、较快的老龄化趋势与较高的储蓄率；经济持续发展、居民收入不断提高；政策法规大力支持；风险保障意识得到根本性加强；终身福利系统的瓦解；投资环境大大改善。保险产品的主要特征传统寿险产品传统寿险产品提供保险的最基本功能——生存和养老风险保障。具体划分为终身和定期寿险、终身和定期两全保险、终身和定期年金保险等。其主要特征是：投保人确定的义务和权利均在保险合同中明确约定，与未来保险公司的经营状况并不直接相关。新型寿险产品由于分红保险和非传统保险（投连险、万能险等）在中国市场刚出现时间较晚，所以也称作新型产品。新型产品的主要特点是，使利率风险在保险人和被保险人之间进行分担，这类产品正在逐渐成为国际寿险市场的主流产品。目前分红产品已是国际保险市场的主流产品之一，也是东南亚地区最受客户欢迎的产品之一。在北美地区，80%以上的产品具有分红功能；在香港，这一比例更高达90%；在德国，分红保险占人寿保险市场的85%。中国保险产品发展空间巨大2005年中国人身险保费中，寿险占有89%的绝对份额，健康险和意外险分别只占8%和3%。在寿险中，分红险占比60%，普通险占比21%，其他险种占8%。中国保险产品在分散利率风险方面做得比较到位，但在营销渠道和专业化发展方面才刚刚起步，具有广阔发展空间。中国保险业正进入上升周期中国是全球最具可持续增长潜力的保险市场2005年中国保险密度为47美元，保险深度为2.7%，其中寿险深度仍仅有2.03%，密度只有35美元/人，远低于世界平均水平，具有很大的上升空间。2006-2015年“人口红利”孕育寿险业发展黄金期2006-2015年是我国人口负担系数不断创新低和中青年劳动力人口创新高时期，也是我国建立覆盖全民养老和医疗保障体系关键时期，商业保险在承担社会管理功能的同时将得到飞跃式发展，税收优惠政策实施将成为行业跨越式发展的重要推手。中等收入阶层快速崛起将大幅提升寿险和投资性产品配置比例根据测算，到2015年我国城市中等收入家庭数量将增加到近2亿户，年均收入增长20%以上。而目前我国居民金融资产有近90%以银行储蓄形态存在，购买寿险比例不足6%，处在社会转型期的中等收入阶层对保险有着更为强烈的需求，也有实际的购买力。中国保险市场是亚洲仅次于日本和韩国的第三大保险市场，同时也是世界第九大保险市场。根据保监会数据，中国的寿险保费收入及财险保费收入在2000年至2006年期间年均复合增长率分别为26.4%和17.3%，成为世界上增长最快的保险市场之一。中国保险深度和保险密度明显低于世界平均水平，发展潜力巨大。2006年中国寿险保险深度为1.7%，远低于4.5%的世界平均保险深度；寿险密度为34.1美元，相当于世界平均保险密度330.6美元的10.3%。2006年中国产险深度仅为1.0%，低于3.0%的世界平均保险深度；产险密度仅为19.4美元，相当于世界平均保险密度224.2美元的8.65%。随着GDP持续快速稳定的增长、保险深度和保险密度的提升、人口红利、居民消费升级，以及政府对保险行业的大力扶持，我国保险行业将步入快速发展时期，未来10年保费收入年复合增长率将有望超过15%。
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『叁』 大数据将再造保险业价值链
大数据将再造保险业价值链
大数据时代，数据的价值究竟体现在哪里？保险公司正在用自己的探索给出答案。
据了解，泰康人寿、新华电商等，已率先开启与以BAT（网络、阿里、腾讯）为首的互联网巨头公司的数据合作，最普遍的就是将已有的保险客户数据与互联网公司的大数据进行匹配，完善保险客户的画像。同时，来自阿里金融保险事业部负责人的信息是，多家保险公司对其掌握的客户大数据表现出兴趣。
经过这些尝试，保险电商公司进行了更为有的放矢的后续操作，并初步尝到了“甜头”，不仅在营销环节，也在风控环节上。这些成果已包括，精准营销让广告投放的点击率提高360%以上。
这仅是开始，新华电商副总裁杨亿认为，大数据将再造保险业价值链，涵盖从产品研发到营销、到理赔管理、再到资产管理的几乎全部环节。
传统保险模式运作下，保险公司评估消费者的风险因素只有性别、年龄等简单维度，这也导致部分保险产品定价保守，且产品同质化。而在大数据时代，保险公司可以通过大数据摸索更全面的风险特征，产品细分和个性化设计成为可能，并精细化风险管理和成本管控。
记者近日也从新华保险的全资电商子公司新华世纪电子商务有限公司了解到，其正在与网络大数据合作；“大数据工场”是新华电商的三大定位之一。
在营销阶段，通过大数据方案，保险电商的交叉销售准确率得到提升。
通过与拥有海量客户社交数据及交易数据的互联网巨头进行大数据合作，泰康人寿的互联网创新产品正在朝精准定价的方向迈进，其从多维的甚至相对混乱的数据中进行筛查，决定保险产品是不是展现在用户面前，也就是实现精准营销。
大数据给保险电商的“甜头”没有止步于营销环节。对于以风控为核心竞争力的保险业来说，在理赔管理环节中，如何进一步发挥大数据价值也是重要课题。目前的尝试结果表明，在理赔管理中，大数据可以发挥保险征信的作用。不仅如此，展望未来，杨亿称，大数据将再造保险价值链。除了将对除了前述的营销阶段、理赔管理环节产生影响之外，其还将影响到产品研发和资产管理等重要环节。
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『肆』 何为大数法则,它在保险业中的作用是什么
风险大量原则（大数法则）又称"大数定律"或"平均法则"。人们在长期的实践中发现，在随机现象的大量重复中往往出现几乎必然的规律，即大数法则。概率论的大数法则是保险人计算保险费率的基础，只有承保大量的风险单位，大数法则才能显示其作用。此法则的意义是：风险单位数量愈多，实际损失的结果会愈接近从无限单位数量得出的预期损失可能的结果。据此，保险人就可以比较精确的预测危险，合理的厘定保险费率，使在保险期限内收取的保险费和损失赔偿及其它费用开支相平衡。保险公司正是利用在个别情形下存在的不确定性将在大数中消失的这种规则性，来分析承保标的发生损失的相对稳定性。按照大数法则，保险公司承保的每类标的数目必须足够大，否则，缺少一定的数量基础，就不能产生所需要的数量规律。但是，任何一家保险公司都有它的局限性，即承保的具有同一风险性质的单位是有限的，这就需要通过再保险来扩大风险单位及风险分散面。
『伍』 保险行业大数据应用
5月27日，由《中国保险报》主办的“保险业大数据应用系列沙龙”第二期活动在广州举行。与会人士针对保险业如何应用大数据“洞察客户”的主题进行探讨。近年来，保险业大数据应用已经深入到各个业务条线，在利用大数据洞察客户方面，各家保险机构都有不同程度的探索。不过，在具体的探索实践中，行业也存在痛点。例如如何挖掘客户、挖潜客户，乃至令客户资源在公司内部的各个业务条线得到共享。沙龙环节亚太财险互联网产品总监万鹏中小保险公司更加应该应用关注大数据的使用我个人认为，现在保险业围绕着数据方面存在的几个误区。例如，香港地区700万人的一个城市，现在财产保险公司是110家，咱们大陆不到80家。那么多的大陆人去买香港保险，因为是产品有特色，为什么产品有特色，是对数据进行了分析以后，精准地进行了相应的营销，或者是一个推广。那么我个人认为互联网从保险公司的角度，应该真正地体现价值，就是从茫茫的人海中筛选出来你想要的客户，然后给他适合他需要的产品，这个产品不一定是便宜的。在我们保险公司可能还没想明白，或者是准备行动的时候，跟我们相关关联密切的保险中介已经是有相当一批在积极地行动之中，包括数据应用，包括手机移动端的APP的完善，包括小闭环的生态圈，网上商城，积分兑换，发红包等等，比很多保险公司玩得还嗨，这个希望引起或者倒逼我们保险公司的人要想得出来。最后的落脚点，就是解决之道，保险业的解决之道是什么？我认为，就像我正在做的一件事情叫做搭建数据共享联盟，而且在现在时代下，我认为中小保险公司更加应该关注大数据的使用。
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『陆』 利用大数据分析将保险业风险防控做到极致
利用大数据分析将保险业风险防控做到极致互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于大数法则运营发展的商业行为，对大数据的利用有着天然的倾向性。笔者围绕风险防控这一经营实务，围绕核保、核赔这两大关键节点，探讨大数据分析在风险防控中的应用，分析优势性，指出限制性，并基于行业现状对大数据分析的发展提出建议。保险业面临风险控制新挑战虽然风险防控是保险业发展过程中永恒的课题，但是随着经济社会的发展，新风险点层出不穷，恶意欺诈手段不断翻新，保险业风险防控受到的更为严峻的冲击。具体表现为：1.行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升，可能带来核保、核赔质量下降的负面影响。从纯理论角度和最理想化的角度来讲，核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。这在保险公司实际运营中是不可能的。特别是在行业竞争越来越激烈的今天，为提升客户体验，保险公司的投保条件愈发宽松，核保核赔速度快，甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”所在。各家公司千方百计提高服务速度，核保核赔部门往往要承受客户和销售部门的双重压力。在此情况下，虽然保险公司的保费收入有了较大增长，但是承受的风险冲击将明显增大。公司管理层对业绩增长的期待，或多或少冲淡了本该固若金汤的风控意识。2.互联网保险的发展，客观上增加了风险控制的难度。如今，网络销售、移动互联网销售日益被保险公司所重视。各种保险销售网站，成为了保险公司新的保费增长点。甚至客户通过手机微信等软件终端，就可以轻松完成投保或理赔过程，在这种情况下，材料真实性验证难度较大，信息不对称性更为突出，机会型欺诈风险增加。异地出险的增加，也对理赔后续工作提出较高要求，容易出现保险服务流程衔接的空白。在传统保险销售过程中，销售人员与客户面对面地沟通，其实也是一种了解客户的过程。但是互联网保险的发展让这个过程消失。核保部门失去了一道天然屏障。这些都是增加了风险控制的难度。大数据分析在保险业风险防控中的实际意义虽然互联网技术的发展，给传统思维下的风险防控带来了巨大的挑战。但是笔者认为，任何新技术的进步都是双刃剑。而且解铃还须系铃人，互联网技术带来的“麻烦”也必将由互联网技术本身来开出药方。这个药方就是大数据分析。IBM公司曾用5个特征来描述大数据，既大量、高速、多样、低价值密度、真实性。这些特征其实也表明了大数据对风险防控的意义。1.大数据时代下，核保环节通过大数据分析有条件对客户进行系统性风险扫描。具体来讲，在传统核保过程中，客户告知什么，保险公司就审核什么。核保人员要从有限的告知信息中，发现风险点的蛛丝马迹。这个过程中的风控主要依靠客户的诚信水平和核保人员的工作经验。而且大量的投保告知，也挑战了客户的耐心。面对大量的提问，客户很有可能引起反感，不认真填写告知内容或干脆放弃购买保险产品。但在大数据条件下，保险公司有条件从数据库中获取客户的大量相关信息。比如通过了解客户的就医记录，可以准确推断客户的健康状况；通过查询客户在各家保险公司的既往投保记录，可以分析投保人有无重复投保、短期内大额投保等高风险行为，等等。这些都将打破既往核保的管理思路，使得核保过程更加精确化。同时客户需要进行的投保告知大大减少，只要授权保险公司查询相关信息，即可快速得到核保结果。2.大数据时代下，核赔环节通过大数据分析更可能发现理赔欺诈的线索，堵住风险漏洞。传统的核赔过程中，主要靠核赔人员的经验甄别风险，靠调查人员有意识的排查堵住理赔欺诈的发生。这种情况下，人为制造保险事故、虚报并不真实存在的保险事故、夸大保险事故损失金额，都成为可能发生的情况。但在大数据条件下，保险公司不同地区的既往理赔数据，甚至不同保险公司之间的理赔数据有可能汇聚成一个超级数据库。任何理赔申请，都可以先经过数据库的检验。3.大数据分析辅助风险控制的理论研究，已经有了一定的积累，为进一步应用打下了基础。近年来，大数据的开发应用不仅得到了实务界的关注，也吸引了理论界进行更为细致的研究，并取得了一定成果。例如欺诈分析技术，就是综合了大数据模型、统计技术和人工智能在反保险欺诈领域的一项应用。目前这项技术已有了比较完整的理论模型，建立了相应的算法体系，具体包括有监督算法和无监督算法。笔者认为，这些理论研究虽然对保险实务从业者来讲有一些晦涩，但是今后的大数据分析甚至人工智能在保险业的应用，就是建立在这些理论研究基础之上的。基于大数据技术提升保险业风险控制结合大数据技术本身的发展要求，以及当前保险公司实际运营情况。笔者在这部分将提出大数据时代提升保险业风险控制的具体工作建议。1.以数据库建设为基础，在内部数据资源整合的基础上，争取建立全行业共享的大数据平台。在这里所讨论的所有大数据分析的优势，都建立在保险公司能够收集到海量有价值数据的基础之上。这种数据资源的整理，首先是公司内部资源的整理。特别是对于混业经营的大型金融集团来说，内部已有的数据资源整合就已经是非常伟大的成就。要让各家公司共享信息，注定是艰难的，这需要行业协会、监管部门的推动，需要各家公司站在更长远的角度展望保险业的发展。2.保险公司要千方百计提升IT技术水平，储备大数据分析的技术力量。大数据分析对数据库技术的要求是比较高的，公司网络系统和数据计算能力面临考验。更为重要的是，如果要想进一步开发大数据资源，就必须有专门的统计分析人才。技术储备，不是过往运营数据分析等简单的数据开发，而是一整套科学的体系。保险公司有必要提前进行技术储备。3.大数据分析过程中，要特别注意数据安全和客户信息的保密管理。大数据和互联网一样，也是一把双刃剑。保险公司挖掘好这座宝藏，能够在风险防控上取得事半功倍的效果。但同时也担负着维护数据安全的重任。海量的个人信息数据存储在保险公司，一旦泄露后果不堪设想。单个的数据泄露就可能引起客户的诉讼。批量的数据泄露，可能给公司带来的就是灭顶之灾。从法务角度来讲，保险公司在引用客户信息之前，要取得客户授权，规避法律风险。同时要尽可能依靠大数据分析，通过简单的客户信息就推断出某类业务的风险。总之，风险控制是保险公司稳健经营的重要一环。在大数据时代，保险业必然要利用新技术手段，将风险防控工作做到极致，为公司和行业的发展创造价值。
『柒』 大数据将变为保险公司核心竞争力
大数据将变为保险公司核心竞争力_数据分析师考试
业内专家认为，在当前全面深化保险改革和互联网化浪潮的“双动力”推动下，保险行业将进入一个快速创新发展的新时期，尤其是互联网保险，具有潜力巨大的发展空间。无论是催生出如虚拟财产保险等新型保险需求，还是帮助实现渠道网络化和保险产品风险定价，互联网都在加速改造保险业，使其呈现难得的发展和投资机遇。
“互联网助力保险，打开互联网金融的下一个风口”，“互联网正在加速改造保险业，呈现难得的发展和投资机遇”。日前，合并重组成功并挂牌上市的申万宏源证券公司的证券研究所在其发布的一份专业研究报告《下一个十倍的大风口———互联网保险》中作出这样的预测。
业内专家认为，在当前全面深化保险改革和互联网化浪潮的“双动力”推动下，保险行业将进入一个快速创新发展的新时期，尤其是互联网保险，具有潜力巨大的发展空间。
互联网经济孕育保险“蓝海”市场
“互联网逐步加深衍生出新的互联网财产以及相应的保险需求，比如虚拟财险等，从而孕育着一个令人充满遐想的保险‘蓝海’市场。”申万宏源证券研究所分析师闻学臣向记者这样表示。
网络游戏早已成为网民们的生活常态。虚拟财产保险，是对网络中的虚拟财产进行保护的财产保险。其险种分为损失险和责任险。损失险的标的物是游戏中的装备、游戏币以及游戏账号等，当这些物品发生损失的时候，保险公司负责赔偿。另外，如同现实生活中会出现不可抗力的威胁需要有其他的财产险一样，虚拟财险中也有因为系统意外而衍生的险种即责任险。
2013年2月，阿里、腾讯、平安投资设立的我国第一家互联网保险公司“众安在线”正式获得中国保监会的批复，允许其开展互联网相关的财产保险业务，这标志着我国保险业与互联网的融合实现了重大突破。新公司完全通过互联网开展销售和理赔服务，产品包括虚拟货币失盗险、网络支付安全保障责任险等，创新业务不断取得进展。
与一般的保险代售的互联网保险公司相比，“众安在线”能够因地制宜以互联网的思维结合大数据，设计服务于互联网经济的保险产品，能在线提交理赔申请、提供证明材料等，实现“保险设计—保险销售—保险理赔”一体化、互联化的互联网保险服务。
除了在上述所说的虚拟财险方面，“众安在线”在电商产品这种互联网与实体经济结合的领域也有创新。2013年末，众安发布“众乐宝”保证金计划，是其联合淘宝网推出的国内首款网络保证金保险，旨在为加入淘宝消保协议的卖家的履约能力提供保险，帮卖家减负，确保给予买家良好的购物保障。
渠道网络化+场景化：使保险飞速增长
保险网络化是通过互联网，利用数字化信息和网络媒体的交互性来与客户交流，提供保险各个环节的服务，使保险信息咨询、保障计划设计、投保、核保、缴费、承保、保单信息查询、理赔和给付等保险全过程实现网络化，辅助营销目标达成的一种新型营销渠道。
我国互联网保险的险种可以分为人身保险、财产保险以及因互联网而存在的创新性保险。互联网人身保险包括理财型寿险、健康保险、意外保险、旅游保险以及传统寿险等这些较容易网络化的人身险种。互联网财产保险包括汽车保险和家财险等险种。另外，因为互联网而生的电子商务顺应产生了第三类保险，也就是创新性的保险，比如淘宝购物的运费险。
“渠道网络化是目前阶段互联网保险的集中形态。这些丰富的产品形式体现了如今互联网保险蓬勃的发展态势，对传统的保险渠道产生了强有力的冲击，无论是传统人身险还是财险，都可以通过互联网的方式进行网络化销售。”在谈到互联网对保险营销渠道的深度影响时，互联网金融千人会秘书长易欢欢向记者这样表示。
目前互联网保险的规模为291.15亿元，占行业整体保费收入的1.7%左右。增长速度方面，其在2012年增速达到232%，2013年实现同比增长174%，互联网保险正呈高速发展之势。
与国外对比来看，我国的保险网络化销售发展还有很大的空间。人身险种方面，美国在线购买的比例在
2012年的时候达到了8%至11%，是我国的4到7倍。而在网络销售发展更为成熟的财产销售领域，发展的差距则更为巨大。以汽车保险销售为例，我国的车险网络销售比率仅仅只有1%左右，而美国已经达到了30%至50%，英国达到了45%左右，日、韩两国达到了41%和20%，是我国的几十倍以上。以此推演，未来我国的互联网保险销售空间巨大。
大数据将变为保险公司核心竞争力
在产品设计方面，互联网对保险的助力莫过于帮助保险产品风险定价。互联网大数据带来丰富的被保险标的的信息数据，结合多维数据描述标的性质，进而分析风险进行产品定价。
以汽车保险为例，OBD和UBI产品撬动互联网车险。
车险的发展一般会经历保额定价、车型定价、使用定价三个过程。我国当前的车险仍然处在保额定价的阶段，而在将来有可能直接跨越到使用定价，即依据每个驾驶者的具体行车行为和行车情况来对车险进行定价。车联网的发展提供了精确的、全方位的行车大数据信息，为直接跨越到使用定价奠定了基础。这也在一定程度上有助于解决保险市场上的道德风险行为，有助于激励并改善人们的驾驶行为。
UBI(UserBasedInsurance，基于用户的保险)和OBD(On-BoardDiagnostic，车载诊断系统)是车联网的两大重要支柱。而车联网的兴起和逐渐普及是车险使用定价的基础。UBI模式主要包括三种：一是依赖于汽车上的里程；二是基于GPS记录的里程数或车辆的驾驶时间；三是基于收集的来自车辆的其他数据，如速度、行车时间、驾驶行为、行驶距离、时长等。后两者被称为基于车载信息系统的用量保险。OBD主要针对车辆本身的行驶条件，对汽车搭载的硬件、软件等进行监控和记录。基于以上两点可以对行车中可能发生的风险有更好的把握，为实现差异化的使用定价提供坚实基础。
而穿戴设备及互联电子病历将助力互联网人身险的创新发展，克服人身保险所具有的严重的信息不对称性。
穿戴设备的发展有助于全方位、全天候地监控人体生理指标和行为模式，相关指标长期积累形成的大数据对判断投保人身体状况和可能发生意外情况的几率都有较强的指导作用，为精确化的人身保险定价提供坚实的数据基础。当前多数医院的病人病历实现了电子化，但各医院之间病历的整合仍然较为迟滞，这也导致了信息的冗杂和无效。互联电子病历对保险公司全面评估投保人的人身健康状况具有重要指导作用。
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『捌』 “大数据”的保险业应用主题
“大数据”的保险业应用主题_数据分析师考试
在数据应用呈现爆炸式发展的时代，不能把握“大数据”商机、引领潮流的保险企业，将可能逐渐丧失市场竞争力。
“大数据”是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样化的结构和非结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力、优化流程和科学配置资源的管理工具。
“大数据”正在向经济、社会、科学、文体及公共卫生等多个领域快速渗透。在网络技术、移动互联、云计算等新技术和金融市场化改革的双驱动下，金融与互联网、各金融板块之间的界限和壁垒被冲破，市场的游戏规则发生了深刻变化，谁掌握了数据，谁就掌握了竞争的制高点。
现代保险服务业要在经济“新常态”中研究和实施“大数据”战略，关键要找准大数据在保险业的应用场景、应用主题和应用策略。
助力保险费率市场化
保险作为一种风险转移和管理工具，是一种社会群体之间的风险救助机制。保险产品机理主要是遵循统计学范畴的“大数法则”，基于历史风险发生和损失的数据进行分析和预测，在重复随机现象中找出“必然”规律，依靠精算技术实施产品定价、建立财务运行机制。有些观点认为大数据颠覆了“大数法则”，实际上，虽然两者都是在“大量”数据基础上进行风险和财务预测，但在保险产品定价机制中的作用基点是完全不同的。
“大数法则”是保险定价的根本法则，特别是针对车险、寿险、健康等关系社会公众利益的领域，必须依托“大数法则”确保行业基准纯风险损失率厘定的公平性、充足性和安全性。也就是说，“大数法则”是保险运行管理的数理逻辑，是保险业不可动摇的理论和定价基础。而“大数据”主要发挥保险定价的辅助作用，特别是采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，主要基于附加费率建立科学、有效的保险费率浮动机制和差别化定价机制。
因此，“大数据”并没有颠覆“大数法则”，而是对保险费率市场化形成机制的重要优化和改进，是一种以新技术为依托、更加精细化的风险管理辅助工具。
目前，新一轮保险费率形成机制改革步伐明显加快，非车险、意外险、投资连结险、普通型寿险、万能险等已经相继放开，商业车险、分红险市场化改革也即将发令放行，更多的产品定价权和选择权将交给市场。科学、有效的费率形成机制是市场化改革成功的关键。应全面构造以“大数法则”为基础的基准费率和以“大数据”技术为辅助的附加费率和产品创新机制。
一方面，保险监管部门应主导构建公开公正的保险基准费率形成机制，建立保险基准费率定期测算和发布机制，特别是借鉴国际上的成熟经验和模式，设立独立的保险费率厘定机构，形成主要保险产品的定价参照基准体系。另一方面，要鼓励保险企业在遵循基准费率的同时，发挥大数据在保险产品区域化、差别化、个性化的创新支撑作用，处理好产品创新与风险、成本、收益的关系。
驱动新一轮转型发展
自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。由于保险企业数据维度、质量、可利用度和处理能力不足，向“以客户为中心”的集约化管理模式转型“常提却难新”。
伴随金融综合化、保险集团化、渠道多元化发展，特别是电销、第三方电商、移动互联等新渠道的兴起，保险数据的历史积累、采集维度、关联分析与实践应用日益成熟，由于大数据有利于提升保险企业对客户行为特征、风险和产品偏好的分析能力，为保险企业客户关系管理、风险识别与定价、营销策略分析、理赔欺诈风险防控提供了新的驱动力，成为保险业新一轮转型发展的“利器”。
因此，保险企业应找准大数据在经营管理中的应用场景，着力解决制约转型发展的关键环节。
一是加强数据资源内外部整合。加强集团内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，为大数据技术应用建立现实基础。
二是构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在集团或公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。
三是提升数据发现和决策能力。重点提升对非结构化数据的存储、加工和分析能力。围绕交叉和二次销售、精准营销、代理人甄选和流失预警，加强数据分析和快速响应，整合昂贵的渠道资源，提升销售渠道价值。通过理赔洞见分析、反欺诈关联分析，提升成本精细化管理、精准打击欺诈行为。
四是加强数据架构规划。引入新的大数据分析工具和存储技术，提高对语音、视频、图片、网络日志等非结构化数据的分析处理能力，对信息模型、主辅数据源以及数据集成架构进行前瞻性设计，加强主数据和元数据管理，推动信息数据的逻辑整合。提高自身数据质量，注重数据全生命周期管理。
开创“数据治理”新模式
在保险资金运用和费率市场化加快推进的背景下，按照保监会“放开前端、管住后端”的市场化改革思路，市场化的“新常态”使传统的文件出台、现场检查、行政处罚等保险市场治理手段难以奏效，滞后的监管技术手段将无助于有效防控区域性和系统性风险，客观上要求保险监管部门从依靠行政手段向依靠“数据手段”治理市场转变：
一是从场外交易向场内交易转变。通过建立保险产品交易、中介交易和资产交易的交易场所和信息平台，促进保险交易的透明化、规则化和信息对称化；二是从监管信息统计与非现场监管向保单登记管理转变。市场和风险的快速变化，促使保险监管从依靠时滞的统计数据和局部的样本数据，向保单级的全量数据和实时的生产数据演变；三是由条款费率静态审批管理向基准费率测算常态化转变。定价权逐步交给市场后，产品创新必然层出不穷，基准费率常态监测、回溯分析和定期测算是产品监管和风险控制的必然要求。
基于上述行业转型发展和市场治理需求，应从提高行业核心竞争力和抗风险能力的高度，科学规划行业大数据体系。
一是全面推进行业信息共享与应用。在客户隐私保护和数据安全的前提下，建立行业中央集成数据仓库，打破企业之间的数据孤岛，将分散在各保险机构的数据，按照客户、保单、业务等多个主题进行采集、存储和有限共享，充分释放数据共享在规范市场行为、反保险欺诈、提升定价能力、促进精细化管理等方面的内在价值。
二是主动与外部数据交互应用。拓宽行业整体数据维度，依托行业数据共享的平台优势，积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保、征信等公共管理部门进行数据交互，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托共享平台有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。
三是研究制定行业大数据战略和设施框架。完善信息共享平台和保单登记制度等相关法律法规，为行业大数据战略实施建立良好的政策环境。加强行业数据标准建设，规范统一共享接口标准，提高数据整体质量；不断优化共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的大数据处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。
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『玖』 大数据在保险中的实时应用
大数据在保险中的实时应用几十年来，保险业一直在努力处理交易和风险管理方面的数据。电信与数据融合的前沿趋势让保险公司对客户行为有了新的认知，而这被称之为“大数据”。数据具有广泛性、多样性的特点，特别是能将传统的关系型数据库管理技术推向极致，并且让人们越来越关注数据管理的新方法。大数据、分析和数据管理齐头并进；美国1.1万亿美元保险市场的各家公司正在争先恐后地开展自己的数据分析实践。大数据的实时应用案例大数据技术可以使公司评估非结构化数据由不可行变为可行。这里将介绍一些大数据技术在保险领域的应用案例。欺诈识别大数据已经帮助保险人做出了改变。而今他们超越了以索赔为中心和以人为中心的算法欺诈检测技术。这些技术侧重于分析索赔方、保险供应方和其他的信息来源（例如，同一个被保险人提交了多少份类似的索赔请求），并扩展到防火墙之外的数据源，以便基于外部信息分析（例如队列分析 – 使用一个人的社交圈子来分析相关个体之间的类似行为），这里考虑到的是一群互相联系的人而不仅仅是一个人。 在美国，每年健康保险欺诈给保险业带来大约700亿到2600亿美元的损失；欧盟也有300亿到1000亿美元的损失。欺诈检测和预防主要通过两种方法实现：基于实时数据分析的欺诈审计规则（基于历史数据的传统类型）欺诈预测记分卡（基于实时数据的新类型）客户关系管理(CRM)所有的非结构化数据都可以提供给所有的保险公司，这可以成为“大数据分析”方法的基础。一些非结构化数据源包括:客户线上文档如果这些文档可以被轻松搜索到并且能汇集到企业的数据管理平台，那么保险公司就可以获得关于客户的大量信息，包括对非标准、非结构化的生命健康的医疗报告信息，以及再保险和大型商业财产保险部门的信息。客户关怀通话记录这些内容包含了客户来电自由形式的代表性评论，这些评论可以用来进行市场情绪调研，有助于形成策略和付诸实践，以提高客户的保留率，减少客户流失。点击流数据由面向客户的网站生成，可以分析这些数据，以发现显示客户倾向的浏览模式，尤其是当与呼叫中心记录相关的时候，找出那些客户在网络交互后立即呼叫的例子。 索赔管理大数据也与索赔管理息息相关：运营商希望在索赔流程期间保存好图像、视频和文本标记(例如，来自警察检查员或拖车司机的汽车保险索赔的文本标记)。结合投保人和受益人几个实体(受益人、投保人、保险人)的汇总信息对非结构化数据的大数据分析变得尤为重要。承保在再保险和大型商业保险部门，大量的支持信息会作为信息提交的一部分(例如，损失历史、财产计划、车辆调度和董事的详细信息)。大数据技术使保险公司能够快速地存储和访问任何数据，以便他们能够通过分析来突出异常、某种模式和部分重点——这是人工阅读文档时代非常困难的事情。自动化数据管理的能力，以及记录支持文档的能力，使保险公司能够创建风险和客户档案，这在整个公司中都是统一可审计的并且能够提供丰富的分析资料。