❶ 大數據時代下，保險業迎來了怎樣的機遇與挑戰
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大數據的發展越來越迅速，滲透到各行各業， 保險業也不例外。大數據不僅為保險業的發展提供了新的機遇和視角，也為保險業提出了新的挑戰。
首先，我們來了解大數據給保險業帶去的機遇。
一、大數據給保險業帶來巨大商業價值
信息技術的進步在現代金融創新中發揮了極為重要的作用。而歷史的經驗告訴我們,大數據對金融業的影響將是全面和深刻的,金融業的經營理念、風險定價、產品設計、營銷策略、客戶服務、風險管控、組織構架乃至於金融監管,都必須適應大數據時代的要求。
但是,雖然這些年保險業在大數據戰略和網路經營等方面進行了積極探索,但是相對於銀行和證券公司,保險公司在電子化、數據化、移動化、平台化方面還處於相對落後狀態。不僅大部分保險公司的內部數據沒有完成整合,甚至數據還處於信息孤島狀態,保險公司對內部數據價值認識也不完整,大部分內部數據的價值沒有被充分挖掘,大數據價值變現也缺少應用場景。
而現在我們已進入互聯網金融時代,所有商業思維正在轉向數據思維,保險業也應該利用大數據來分析客戶需求、開發產品、運營企業以及進行風險定價。
眾所周知,在沒有大數據之前,商業數據往往來源於一些被動的調查表格及滯後的統計數據。大數據時代出現之後,海量數據的採集和處理成為可能。大數據通過全局的數據了解事物背後的真相,相對於以過去的樣本代替全體的統計方法,其統計出來的結果更為精確,有利於保險公司精算師計算產品的收益率和產品定價。與此同時,利用大數據分析結果歸納和演繹出事物的發展規律,可以幫助人們進行科學決策,幫助保險業進行精準營銷。這也就是我們常說的,按照客戶需要設計保險產品,依據客戶需要推薦保險產品,使更多的群眾享受到合理的金融服務。
另外,在新的競爭格局下,傳統金融企業必須充分運用大數據的理念和技術改造自身業務和管理流程,監管機構也必須深刻理解新的競爭格局對風險防範、消費者保護等方面的影響,並善於運用大數據來提升監管的針對性和有效性。
保監會副主席王祖繼就表示,，大數據時代保險業主要面臨四個方面的機遇:一是拓寬行業發展空間。滿足客戶需求是金融企業生存和發展的前提,大數據和互聯網的發展使保險業能夠更好地滿足客戶需求。大數據技術可能突破現有可保風險與不可保風險的界限,使原來不能承保的風險變為可保風險,擴大保險業務經營范圍。大數據技術在營銷領域的應用將能更有效地發現客戶和客戶的潛在需求,進行精準營銷,特別是財產保險中標准化產品的營銷。大數據和互聯網的運用也有利於改善保險消費者的用戶體驗,提高消費者滿意度,改善行業形象。二是提高行業風險管理能力。大數據技術在風險管理領域的應用將支持保險業更精準地定價,提高承保風險識別能力和理賠反欺詐能力,提升保險業的風險管理能力和水平。以精算為例,大數據有利於擴大用於估算風險概率的數據樣本,從而提升精算的准確度,有利於收集更加多維全面的數據,從而形成更加科學的精算模型,也有利於把整體數據樣本進一步細分為子樣本,為精準定價提供精算基礎。三是提升行業差異化競爭能力。大數據通過對客戶消費行為模式的分析,提高客戶轉化率,開發出不同的產品,滿足不同客戶的市場需求,實現差異化競爭。四是提升保險業資金運用水平。大數據基於精確量化的承保損失分布,可以提高保險機構資產負債管理水平,可以在資本市場實施更精準的風險投資組合策略,提高保險業在資本市場的投資回報水平。
為了更好地駕馭大數據對保險行業的改良及改革,保險公司需要從數據獲取 、應用和組織三大方面構建包括開拓數據來源、建立許可與信任、構建商業應用場景、數據分析與建模、數據存儲與整合、組織建設、專注的數據人才、治理和文化在內的八項專業能力。
在被調研公司中,63%的保險公司已將大數據應用於欺詐檢測方面,47%的保險公司已在風險評估與定價方面展開實踐,對於大數據在交叉銷售、防止客戶流失方面的實踐分別都達到了32%,但在索賠預防和緩解方面,多數公司還處於觀望、摸索階段。波士頓咨詢公司(BCG)的研究表明,最重要的「改良效應」發生在風險評估與定價、交叉銷售、防止客戶流失、理賠欺詐檢測及理賠預防與緩解五大環節。大數據對保險行業不但有改良之功,還助力險企突破創新,對此,我們稱其為「改革」。目前,大數據作為「催化劑」在車聯網、可穿戴設備、智能家居和平台生態圈構建方面起了重要作用。車聯網應用受到了較多財產險企業的重視,在被調研的8家財產險公司中,有5家已開展車聯網實踐,佔比達63%;絕大部分險企對於大數據在平台生態圈、智能家居保險與監測服務、穿戴式設備健康服務等領域的嘗試尚未開始,僅16%的險企已開始實踐平台生態圈,8家財產險公司中僅有1家開展了智能家居領域的實踐,而穿戴式設備則尚未有險企予以應用,不過大多數險企都表示,計劃在3年內對這些新技術應用予以實踐。
有人說: 這是一個最壞的時代,金融行業受到了來自互聯金融企業的強烈沖擊;這是一個最好的時代,金融行業可以利用大數據實現涅盤重生 。現在金融業處在一個全球競爭的時代,發達國家金融業在規則制定、金融文化、技術能力、人才隊伍等方面占據著全面的優勢,大數據給我國金融業帶來一個彎道超車的機會。我們應該珍惜並利用好這個機會。
大數據對保險業有好處，那麼應該如果切入呢？
二、 大數據分析在保險業的四大切入點
大數據應用為當今瞬息萬變的保險業提供有效支持，也是促使保險公司提升自我市場競爭力的有效手段。數據結構分析及畫像經常會涉及眾多外部非結構化數據源，如社會媒體類，通過社會媒體大數據可有效幫助保險公司識別潛在保險危機行為用戶。
大數據分析在保險業的四大切入點綜合大數據分析各項優勢，可看出大數據分析在保險業中存在四大主要應用切入點，如在業務結構化、客戶視角營銷、核保管理以及危機管理上均可體現大數據應用的優勢性：
（一） 助力產業結構化
隨著保險業競爭越加激烈，保險公司若想脫穎而出，則需提供價格低於競爭對手的保險產品，以及更有效的經營模式，及一流的客戶服務來贏得客戶青睞。大數據在此能有效助力保險公司行業化能力提升，不僅體現在其經濟性上，還體現在其對保險公司將工作流程有效改進上。
（二） 客戶視角營銷
客戶更青睞於選擇價格透明的保險公司產品。保險公司可以利用大數據分析進行客戶需求變化預測，以此便可提前獲取改進客戶關系的最佳時機。通過保險公司利用大數據分析客戶需求，可有效的幫助呼叫中心進行客戶營銷，獲客將變得更加容易。
（三）核保管理
保險公司可使用大數據預測進行核保活動，以有力的減少不必要的虛假核保信息，主要手段可以是通過在已有的客戶數據前提下，再結合其它外部獲取數據源，對其進行必要性的甄別，以最終確定是否成功核保。基於社會媒體的大數據可對保險業務及時有效性的進行監督，同時為核保提供有效的保障。
（四）危機管理
保險公司可利用大數據分析進行保費條款業務設計，尤其在諸如融入歷史因素、政策變化因素、再保因素等的災難型險種業務中。保險公司可依據個人住址、消防中心距離等其它因素對災難保險業務的價位進行區分設計，更利於保險業務收入增長。同時，保險公司也可使用大數據為其現有保險業務模式進行升級，按需可隨時進行市場價格策略調整。
大數據可幫助保險公司改進需求規劃，促使需求改進及降低運作成本，同時有效支持保險業務規劃實施。動態化監測可有效防止無效性成本增加，以及幫助公司的市場決策制定。
通過上面的文字，我們可以大致了解大數據給保險業帶來的好處，下面我們將講解具體的實施方法，分析保險業如何利用大數據健康發展。
保險行業如何利用大數據涅槃重生
三、 保險行業面臨的挑戰
這是一個最壞的時代，金融行業受到了來自互聯金融企業的強烈沖擊，這是一個最好的時代，金融行業可以利用大數據實現涅槃重生。中國保險行業的滲透率只有3%，大大低於西方發達國家10%左右的滲透率。保險行業分財險和壽險，面對個人的壽險和財險服務主要依靠電話進行銷售，電話銷售正在面臨巨大的挑戰，年輕的80後、90後不願接收來自保險公司的電話，保險行業電話銷售率正在逐年下降，已經影響了保險行業未來的發展。
曾在大型壽險公司有過數年產品研發設計經驗的專家丘斌斌斷言，互聯網保險一定會取代傳統的保險銷售模式 。現在各家互聯網保險產品之所以是小打小鬧，原因是傳統保險還能盈利。但將來未必如此，未來客戶都在互聯網和微信上，為了獲取客戶也必須走這條路。傳統保險從產品設計到代理人制度銷售模式，無法實現站在客戶角度銷售買險。保險公司九成以上保單的件均保費低於萬元，意味大家真正需要的還是保障，特別是價格低、標准化、保障大的產品。
2011年至2013年，國內經營互聯網保險的公司從28家上升到60家，年均增長達46%；規模保費從32億元增長到291億元，增幅總體達到810%；投保客戶數從816萬人增長到5437萬人，增幅達566%。盡管規模爆發式增長，但目前我國互聯網保險在整個保險市場中的佔比仍不到3%，與發達國家如美國30%的佔比相差還很遠。
監管機構對互聯網保險持開放態度，互聯網保險存在的巨大衍生市場空間，電商平台對此也越來越重視，如 最近拿下保險代理牌照的蘇寧，以及一直在航空旅意險細分領域悶聲發財的攜程、去哪兒等。某第三方平台公司2012年全年的互聯網保險傭金收入達900萬，毛利率6%，而2013年上半年的保險傭金收入就已經達到900萬，毛利率25%。
四、 保險行業大數據價值應用現狀
保險行業大數據戰略規劃剛剛起步，相對於銀行和證券公司，保險公司在電子化、數據化、移動化、平台化方面還處於落後狀態。
大部分保險公司信息化工作沒有完成，客戶保單信息查詢和更改仍然是手工和自動化相結合。保險行業對大數據商業價值應用的敏感度不高，大多數保險公司並沒有將大數據列為保險公司基礎能力進行建設。很多保險公司還沒有建設移動App，即使有了移動App的保險公司，其移動App的功能只是集中在保單的簡單查詢，並沒有將移動App定位為客戶入口和主要渠道。保險行業另外一個問題就是內部數據沒有完成整合，數據還處於信息孤島狀態，保險公司對內部數據價值認識不完整，大部分內部數據的價值沒有被充分挖掘，大數據價值變現缺少應用場景。
保險公司的大數據價值變現處於一個原始階段，需要進行數據基礎建設。保險公司大數據價值變現應該從整合內部數據開始，將具有價值的數據集中在大數據管理平台（DMP），為大數據價值變現提供平台支持。
保險行業的大數據價值變現應該從了解用戶入手，藉助於用戶賬號打通各類數據，建立適合於保險行業的標簽體系，利用已有數據標簽和外部數據標簽對用戶進行畫像。
保險公司完成用戶畫像之後，可以依據用戶特點和保險需求，通過數字廣告進行精準營銷，提高客戶滲透力、客戶轉化率和保險產品轉化率。保險行業應重視年輕人消費場景移動化的特點，積極建設移動App，將渠道發展戰略向移動端傾斜，將移動端定位為客戶導入的入口、保險產品展示和購買的平台。保險公司需要標准化保險產品，依據客戶需要設計出簡單標準的保險產品，減少客戶了解、購買保險產品所需的時間，讓保險產品象其他金融產品一樣，一目瞭然、購買簡單。
五、 保險行業大數據價值變現三部曲
（一） 整合內部數據，引入外部數據，為客戶進行畫像
保險行業內部擁有大量具有價值的數據，因此保險行業的大數據戰略應該從整合自身數據開始，挖掘已有數據，對用戶進行畫像。保險公司內部的數據包含客戶的個人屬性和金融信息，這些數據可用來標簽化，為用戶畫像提供支持。
保險公司擁有業務訂單數據、用戶屬性數據、用戶收入數據、客戶查詢數據、理財產品交易數據、用戶行為等數據，這些數據可以通過用戶賬號打通，建立用戶標簽。客戶的交易紀錄和個人基本信息將用於客戶分類，可以將用戶分為理財客戶，教育保險客戶，壽險客戶，意外險客戶，保障險客戶、車險客戶、少兒保險、女性保險客戶等。
保險公司數據集中在內部的數據，主要包含交易數據和訂單數據，由於不含有客戶外部行為數據，無法定義客戶的特點，例如客戶的旅遊愛好、教育需求、文化需求、位置軌跡、理財需求、游戲愛好、體育愛好等。這些信息都是描述用戶的基本信息，也是客戶畫像的基本標簽。
保險公司可以從外部購買這些數據，結合內部數據，保險公司可以掌握客戶多緯度信息，豐富用戶信息，形成360度用戶畫像。360度畫像有助於保險公司從不同角度來了解客戶，也有助於對客戶進行分類管理，依據客戶的特點進行精準營銷和設計產品。
保險公司需要建立大數據管理平台（DMP），集中保險公司內部的數據，依據商業分析對數據進行標簽化，將保險用戶賬號作為唯一標示符打通整體數據。保險公司還需要引入外部移動互聯網數據，借鑒客戶外部行為標簽數據，豐富保險客戶信息，形成360度用戶畫像。由於客戶行為的不確定性，用戶畫像信息需要及時更新，因此DMP中的標簽體系和數據，包括引入的外部數據都應該是動態的，及時進行更新，這樣才可以保證數據的時效性。
大數據管理平台（DMP）是保險行業大數據價值變現的基礎平台，大數據價值變現很多場景都可以利用DMP的數據進行挖掘，包含客戶用戶畫像、精準營銷、新客獲取、老客經營、用戶體驗提升、風險評估等。
（二） 打造移動APP互聯網保險平台，標准化保險產品
未來的社會消費主體是80後和90後，保險產品的主要客戶群也在轉向年輕人。保險公司必須了解這些年輕人的特點，才能夠設計出適合客戶需要的產品，更好地為客戶服務。
年輕人追求快捷舒適的消費方式，移動互聯網時代到來之後，大部分消費場景正在移動化，人們的衣食住行以及文化娛樂消費都可以通過移動App來解決。特別是年輕人，他們消費場景移動化趨勢更加明顯。
保險公司應該關注 消費場景移動化 的趨勢，將連接客戶的方式從電話和線下轉向移動互聯網，利用移動App同客戶進行連接。保險公司的客戶渠道也應該轉向移動互聯網，逐步降低電話銷售獲客比例，將獲客的主要資源向移動App。
電話銷售的一個弊端是信息提供不充分，當保險產品較為復雜時，電話銷售將會考驗銷售人員的表達能力，另外長時間的溝通對客戶體驗也是一個較大的挑戰。年輕人對時間較為敏感，很難耐心聽完復雜的產品介紹，保險公司在未來利用電話銷售來獲取客戶的難度將會越來越大。移動互聯網時代，電話銷售已經成為落後的銷售方式，不能適應年輕一代客戶的需要。
移動App可以提供豐富的產品信息，既可以提供簡明的產品介紹，又可以提供直觀的數據和圖表。移動App還可以通過炫酷視頻和圖片向客戶轉達更多的理念價值。這些豐富的信息不但能夠讓客戶在短時間內了解產品，還可以提高客戶體驗，提高客戶購買產品的可能性。利用移動 App進行產品推薦不但可以提高產品的轉化率，還可以降低營銷成本，提高客戶體驗。
保險公司另外的挑戰是保險產品不夠豐富，無法覆蓋客戶所有場景的保險需要；保險產品設計過於復雜，客戶購買時需要掌握的信息過多，影響客戶購買體驗。保險公司將產品展示平台轉向移動App後，必須對保險產品進行標准化，保險產品介紹一定要簡單明了，突出重點和客戶利益，並依據客戶各種場景需設計產品。簡單標準的保險產品迎合了年輕人的需要，有利於快速銷售、形成規模，有利於保險公司延續此保險產品的生命周期，降低產品開發成本。
未來保險產品需要同生活場景相結合，滿足客戶對各種保險產品的需要。例如在車險領域可以增加爆胎險、異物撞擊險、自然災害險、高溫險、低溫險等。在保障險領域可以增加更多的場景險，例如交通堵塞險、延誤險、高空墜物險、天氣突變險、暴雨險等。
（三） 利用大數據分析來改變保險行產品定價方式，以客戶為中心設計保險產品
互聯網金融時代，所有商業思維應該轉向數據思維，保險行業也應該利用大數據來分析客戶需求、開發產品、運營企業以及進行風險定價。
保險精算師設計保險產品時，主要依賴於理賠標的發生的概率，大部分數據來源於行業的歷史數據和統計數據，這些數據都不是實效數據，並且很多數據統計方式已經過時，小樣本數據同真時數據的方差正在變大。依靠誤差較大的數據無法設計出接近真實概率的產品，並會影響保險產品的定價方式。設計出來產品風險偏好不準，可能會導致保險產品收益過低，客戶不傾向於購買；也可能導致保險產品覆蓋不了風險，導致保險產品出現虧損。
過去保險產品在設計時並沒有從客戶角度出發，主要關注風險和收益，產品設計出來是否滿足客戶需要，保險公司其實根本就不知道。當保險產品推出後，其是否會被被客戶接受，很大程度取決於市場推廣力度和銷售人員能力。在這種情況下保險公司投入資金較大，產品風險很高。年輕的一代的正在走向分化，很難有一個產品滿足大部分客戶需要。在新的社會形態下，保險公司需要深入了解客戶特點，依據客戶的需要來設計保險產品，這樣才能保證保險產品的銷量，形成一定規模，覆蓋風險事件發生概率。
大數據分析技術、標簽數據、客戶行為數據、全局數據可以幫助保險企業改變保險產品的定價方式。基於大數據技術和全局數據的產品設計模型可以幫助保險公司設計出較高收益、較低風險概率的產品。客戶行為數據和標簽數據可以幫助保險公司了解客戶特點，設計出滿足客戶需要的保險產品。以數據分析和客戶需求為出發點的保險產品設計，將會在產品收益、客戶體驗、風險管理等方面取得領先。 國外一些領先的保險公司在設計保險產品時，已經利用大數據分析技術進行設計，並取得了較好的市場反饋，產品的盈利可觀。大數據將會幫助保險公司設計出風險分析充分、適應客戶需要的保險產品。
總結，大數據商業應用是移動互聯網時代的趨勢，未來時代的特徵，任何行業都無法迴避。保險行業應該重視大數據技術和價值在本行業的應用，購買外部數據，利用DMP進行用戶畫像；標准化保險產品，利用移動App進行獲客、營銷、數據採集；藉助於大數據技術改變過保險產品定價方式，以客戶為中心來設計保險產品。
保險業可利用大數據涅槃重生。那麼，在大數據環境下，保險業也需要適應新保險消費特徵，迎接新的挑戰，不然，即使重生，也容易滅亡。
六、 大數據環境下的保險營銷需適應新保險消費特徵
大數據時代的到來改變了數據的採集、傳輸、存儲、處理方式，引起了生活方式和社會經濟的變革，也給保險業帶來了全面和深刻的影響。保險公司紛紛利用大數據來進行保險營銷、保險服務方面的嘗試和創新，但目前的保險大數據環境尚不成熟，現有的保險消費方式還處在由傳統到新型、由被動到主動的一個變化期，大數據環境下的保險營銷需要適應新的保險消費特徵。
（一） 保險消費選擇多樣化
傳統保險模式運作下，保險公司評估消費者的風險水平、消費能力、消費意願的能力不強，導致部分領域保險產品定價過高，部分領域成為剩餘市場。大數據環境下，保險業可以獲得全量、實時、潛在的數據來進行詳細分析，進行保險產品細分和個性化設計，保險公司的風險管理和成本管控可以更加精細化，這為保險產品創新帶來了廣闊空間，長期困擾保險業的產品和服務同質化問題有望從根本上得到解決。
比如，保險公司根據消費者的網站登錄痕跡、朋友圈留言、貸款信用記錄等信息，發現不同消費群體保險需求和風險特質，為保險消費者提供諸如戶外騎行保險、醫療整形保險、變現借款保證保險等特色險種，保險消費選擇更加多樣。
（二） 保險消費流程簡單化
傳統保險經營過程中，保險公司與投保人信息不對稱的情況較為突出，保險公司通過要求投保人應當履行如實告知義務，投保時需要填寫內容繁多的投保單，出險後需要提出理賠申請和提供繁瑣的證明材料。在大數據環境下，風險特徵的描述數據極大豐富，保險公司可以通過各種渠道獲取更加全面的風險信息，運用個人信息、交易記錄、氣象信息等社會數據來分析和掌握客戶情況，獲得與承保理賠相關的信息，在控制風險的前提下進一步減少投保人的告知責任，有效簡化承保理賠手續，保險消費流程變得更加簡單。
比如，保險公司根據掌握的網路交易數據，研究消費者網購習慣和退貨概率，為不同風險的消費者提供不同保費的退貨運費險，消費者只需一鍵購買；對於購買了航班延誤險的消費者，無需提供氣象證明，甚至不需提出理賠申請，保險公司就能夠根據氣象信息等大數據資源主動理賠。
（三） 保險消費理念前沿化
大數據環境下，傳統保險業在集合大數方面的優勢逐漸弱化，保險技術服務壁壘逐步瓦解。通過使用各種搜索引擎和比價平台，消費者消費洞察力不斷提高，保險消費理念也變得更加前沿。
一方面，越來越多的保險消費者脫離了傳統櫃台業務模式，開始使用各種自助終端購買保險業務。通過手機APP應用軟體就可以輕松完成保險產品的查詢和購買，甚至自助完成車險簡易案件的查勘工作。
另一方面，保險消費者出現偏好碎片化、謀求資金收益的消費傾向。在透明公開的渠道選擇保險產品時，消費者更加偏好設計簡單、投保便捷、費率較低的保險產品。保障項目經過分解、條款說明更加簡單、產品保費也大大降低的保險產品，更加適應消費者自行挑選的需要。此外，大數據環境下的保險消費者比較熟悉互聯網金融，容易在各類理財產品間進行比較，在購買網上銷售的投連、萬能型保險產品時更加註重資金收益。
（四） 保險消費體驗延伸化
傳統的保險服務集中於經濟賠償與給付，保險消費體驗也只局限於保險公司履行了賠付責任。 大數據環境下，保險公司與客戶的關系不再是一對一的交互溝通，逐漸形成多維網狀交互溝通模式，基於客戶數據的客戶關系管理變得尤為重要。
保險公司可以藉助大數據的積累，整合汽車修理、零配件供應、醫療健康服務等供應鏈，進一步延伸保險產業鏈邊界、維護客戶關系，在降低保險經營成本的同時，不斷優化保險消費體驗。目前，保險公司可以定期為消費者提供包括車輛風險檢查、保養維修、交易資訊、健康管理在內的各項服務，未來還有可能基於大數據為消費者提供更加全面的風險管理創新服務。
保險業利用大數據來發展，換而言之，大數據也是為保險業提供了一種新的視角。
七、 大數據為保險業提供另一種視角
在客戶需求的精確 鎖定方面
大數據給保險業帶來了很多便利。以前，對於客戶的分類局限於「客戶屬於哪一類」，而現在，則擴展到「客戶是哪一類」。
傳統的精算技術只在一定緯度量化風險，很難充分反映風險的復雜性。而在互聯網大數據時代，則前所未有的創造了風控每個投保標的的可能，從未有過如此多緯度、低成本的數據，如此系統、新鮮地提供給保險業。
什麼星座的人最喜歡買保險？哪個地區的人最喜歡給自己買保險？這些曾經看起來無關乎保費的問題，在互聯網大數據時代背景下，也成為了險企定位客戶的另一種視角。在泰康人壽的保單中，最喜歡買保險的是天秤座，而最不喜歡買保險的是白羊座；最喜歡給自己買保險的是寧波人，而最不喜歡給自己買保險的則是陝西人。
「 上述結論沒有什麼道理，這是泰康人壽的數據分析出來的。以前，對於客戶的分類局限於『客戶屬於哪一類』，而現在，則擴展到『客戶是哪一類』 。」泰康人壽首席信息官 劉大為 在日前召開的「互聯網大數據與精算創新論壇」上，用幾個有趣的結論介紹了大數據時代保險業正在發生的變革。
（一）精準定位
我的客戶在這里
「在當前時代背景下，可以運用大數據分析法來整合分析金融保險需求的關聯度，在不同方向、專業形式的共同配合下，做好大數據的升級分析整合的系統工程，從客戶的角度，綜合統籌各種信息，捕捉各種需求，從而尋找潛在的客戶，並預測客戶的具體需求。」 中國保監會原副主席、中國精算師協會創始人 魏迎寧 在論壇上表示，從保險業來看，在客戶需求的精確鎖定方面，大數據給我們帶來了很多便利。
在大數據背景下，除了對數據的縱向分析之外，可以從橫向來分析消費者的需求。客戶的具體收入水平、文化程度、價值觀念，也會影響其對保險的態度，通過對網路消費的數額、職業、學歷等數據所進行的分析，也可以作為保險需求分析的重要部分。還可以通過搜集互聯網用戶的地域分布，搜索關鍵詞、購物習慣、流覽記錄和興趣愛好等一系列的數據，在保險產品消費中實現需求定向、偏好定向，真正做到精準化、個性化營銷。
❷ 常見的保險商品定價方法有哪些
保險小編幫您解答，更多疑問可在線答疑。
保險公司產品定價是按照保險責任風險系數來定價的，例如國民生命表，發生意外或疾病的概率。如果是理財產品的話還會把經濟環境和銷售周期等會影響保險責任的相關因素，具體的要看該產品的保險責任有那一些。
❸ 大數據可以應用於保險行業嗎
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
❹ 保險產品的定價原則
盡管影響財產保險和人身保險費率的因素不同，釐定的依據和方法不同，但在釐定保險費率時都需要遵循一定的原則：
(1)保證補償的原則。保險人按釐定的保險費率向投保人收取的保險費，必須足以應付賠款支出及各種經營管理費用。保險的基本職能是通過補償或給付提供經濟保障，而保險費是保險人履行補償或給付的主要來源，因此，保險人收取的保險費應能充分滿足其履行賠償或給付責任的需要，以保障被保險人的保險權益，並維持保險人的穩定經營。保險費率是保險人收取保費的依據，從實現保險基本職能的角度看，保險費率水平應與提供充分保障的要求相適應。否則，不僅會危害保險經營的穩定性，而且被保險人的合法權益也會因此而受到損害。
(2)公平性原則。保險費率應當與保險標的的風險性質和程度相適應。一方面，投保人所負擔的保費應與其保險標的面臨的風險程度、其所獲得的保險保障程度、保險權利等相一致；另一方面，面臨性質或程度相同或類似風險的投保人應執行相同的保險費率，負擔相同的保險費，而面臨不同性質、不同程度風險的投保人，則應實行差別費率，負擔不同數額的保險費。
(3)合理性原則。即保險費率水平應與投保人的風險水平及保險人的經營需要相適應，既不能過高，也不能過低。費率過高，雖然有利於保險人獲得更多的利潤，但同時加重了投保人的經濟負擔，不利於保險業務的擴大；費率過低、，則會影響保險基本職能的履行，使被保險人得不到充分的經濟保障。
(4)穩定靈活的原則。保險費率一經確定，應在一定時期內保持相對穩定，以保證投保人對保險公司的信任和信心。但從長期來看，保險費率還應隨著風險的變化、保險保障項目和保險責任范圍的變動及保險市場供求變化等情況進行調整，以保證保險費率的公平合理性。
(5)促進防損的原則。保險費率的釐定應體現防災防損精神，即對防災防損工作做得好的被保險人降低其費率或實行優惠費率，而防災防損工作做得差的被保險人可適當提高費率以示懲戒。
❺ 保險產品的設計定價過程是什麼越詳細越好!!!
(一)金融監督院的保險統計工作
韓國金融監督院是韓國所有金融機構的監督機構，其內部分別設有銀行監督局、證券監督局和保險監督局等。依照韓國保險業法的要求，保險公司要按時向金融監督院保險監督局提交包括業務、財務情況、資金運用成果、償付能力等內容的統計報告。統計報告的格式、編制周期和報告期限等由金融監督院規定。金融監督院以這些統計報告為基礎編制反映保險公司整體經營狀況的統計分析報告，按照季度對保險公司實施經營狀況計量評價，並建立早期警報指標體系。具體如下：
1.統計報告的內容。各保險公司需要提交的統計報告共分為基本情況、財務狀況、業務管制遵守狀況、區域狀況、內部控制和統計問卷調查等六大類，其中包括的指標有機構、人員、大股東持股狀況、經營效率指標、合同維持率、資產運用比率、資本適當性、資產健全性、收益性、流動性等。截至2006年3月末，財產保險公司和人壽保險公司分別向金融監督院提交了128個統計報告(見表1)。
從統計報告提交頻度來看，按月提交的是以財務報表等為主的統計報告，約佔全體報告的51%；按季提交的是以對資本的適當比率、資產的健全性等經營狀況計量評價為目的統計報告和再保險交易及金融衍生工具交易狀況的統計報告，佔全體報告的43%；按半年提交的是為掌握保險設計師的職業穩定率等經營效率指標而製成的不同區域現狀的統計報告，佔全體報告的3.1%；按年提交的是以會計年度決算為主的統計報告，約佔全體報告的2.3%。
2.統計報告的報送。2001年12月，韓國金融監督院以網際網路為載體，建立了金融信息交換網(FINES)，通過此網，採集、驗證保險公司報送的統計報告。具體流程是首先由保險公司按照規定格式編制統計報告，經金融信息交換網傳送至金融監督院。金融信息交換網具備對統計報告項目之間驗證及報告間相互驗證的功能，所傳送的數據通過數據錯誤驗證後儲存到金融監督信息系統資料庫，在這里對數據進行計算處理形成統計結果(見圖1)。
保險公司提交的統計報告情況
3.統計資料的使用。韓國金融監督院形成的統計資料，一是用於評價保險公司經營狀況，了解和把握保險業的發展情況。二是了解掌握保險業及個別保險公司所面臨的風險水平及今後經營不善的可能性。通過時序分析等，掌握異常變動指標，可對經營不善的公司採取先發制人的對應策略。通過分類評定模型或判別分析等統計性方法，對保險公司進行早期預警。三是金融監督院內保險公司的專管員對所負責公司的一般情況、保險營銷及投資經營現狀、合同保全狀況、償付能力狀況等進行一攬子的查詢，便於開展常規監察及現場檢查業務。四是向外報送或披露統計信息。信息發布主要是通過發行金融統計月報及在網站上發布保險統計數據等形式來公布統計信息(見表2)。
統計資料的使用
4.韓國金融監督院對違反統計法規的行為處理較為嚴厲。韓國保險法規定：保險公司如果不在期限內提交財務報表等，或者提交虛假的財務報表等時，監管部門可以對其處以1千萬韓幣以下的罰款，並可追究相關人員的責任。在韓國還有相關的法規規定：如有下列行為之一者判處五年以下有期徒刑或者3000萬韓元以下的罰款。
——故意遺漏或虛報季度(中期)報告與業務報告的重要事項者。
——明知故意遺漏或虛報季度(中期)報告與業務報告重要事項的情況下簽字者。
(二)保險開發院的保險統計工作
韓國保險開發院是根據保險業法第176條所成立的機構，該條款規定了保險開發院統計工作的必要性、保險公司的協助義務，以及統計資料的提供方法等。主要目的是保護保險合同當事人的利益，促進保險業健康發展。開發院主要職責是釐定純保險費率、保險商品的確認(保險費及責任准備金的妥當性)、保險制度及政策研究、保險市場分析、經營分析及咨詢、保險經驗數據統計的匯總、分析、提供保險信息的管理及利用，保險信息網的運營等。開發院保險統計工作內容具體如下：
1.統計資料的內容及報送周期。開發院統計的內容是基於每份保險合同以及每次保險事故的詳細信息。以火災保險為例，開發院要求保險公司報送每份保險合同的合同號、批單號、處理日期、保險期間、標的類別、保險金額、保險費、折扣及加價事項等多項詳盡的信息。保險事故資料要求提交合同號、批單號、處理日期、事故號碼、事故日期、風險級別、標的代碼、標的類別、事故原因、保險金額、發生損失額、保險責任類別等詳盡的信息。根據保費規模的大小，分為基礎統計資料和摘要統計資料。機動車保險、火險、水險和人壽保險等15種保費規模較大的險種均屬於基礎統計資料，匯總周期有按月、按季度、按半年和按年度等多種方式。其它規模較小的險種屬於摘要資料的范圍，每年匯總一次即可。韓國開發院統計匯總各保險公司的險種情況已有20多年的歷史。
2.通過保險信息網收集、匯總及校驗統計信息。由共同信息系統、資料傳輸系統、保險事故信息系統及為國際貿易交易而建的EDI系統構成的保險信息網是收集保險統計信息的主要渠道。保險信息網是國家主幹電算網的一部分，由保險開發院與所有的保險公司、有關機關、地方自治團體及貿易網等聯接。韓國保險統計資料的匯總分保險合同及每次事故的資料及摘要資料匯總兩部分，以不同的方式進行。對規模較大的險種的保險合同及每次事故的資料匯總見圖2。
對統計資料的校驗目的在於檢驗資料是否是開發院根據統計編撰要求准確地進行編制。採用實施平衡檢驗、項目檢驗、分布檢驗等方法，在發現保險公司未達標時，向其提出更正要求。平衡檢索是為了檢驗資料的准確性，由保險公司與保險開發院對附件資料編制記錄件數、金額等進行核對。項目檢索是確認基礎統計的各個編制項目有無不合適的資料，通過相關項目之間的比較確認資料錯誤。分布檢索是將對象資料實績與過去實績相比較，確認有無異常。
3.統計資料編撰要求。統計資料的編撰要求由四個部分構成。一是記載記錄的提交方法、記錄單位等共同的指示事項。二是格式由保險憑證號、會計處理日等記錄管理項目、所涉及合同的風險特徵、保費、保險金等項目構成。三是關於格式的各個項目詳細的編撰方法說明。四是整理編撰記錄時所使用的代碼。
4.統計資料的利用。開發院利用採集到的保險統計資料，編制經驗生命表及經驗住院率，計算保險費率(風險率)。按照合同統計、支付統計、賠付率統計三大類別，編制、提供按照保險年度／商品種類／合同物品／年齡／職業／地區等進行分類的統計資料。對於機動車保險、工傷保險等，向保險公司提供每件合同的傾向特點。出刊發行保險統計月報、年報、年鑒、按險種分類的統計資料集以及其他非定期分析統計。建立並運營保險事故信息系統、機動車履歷信息系統。從現代海上火災保險公司我們了解到保險公司可以獲得並利用開發院的統計資料，進行公司運營分析、保險費的調整、對歷史數據結果的評估等。
二、統計在韓國保險業發展中的作用
(一)保險統計是保險業發展的基礎
從上面的介紹中可以知道，保險統計在韓國對保險業起到強有力的支撐作用，是保險監督管理的重要支柱。以保險統計報告為基礎編制的統計資料，應用於金融監督院、保險開發院、保險公司各個環節。從大的方面看是整個業界對保險公司實施經營狀況計量評價，是對保險公司分類評定並進行早期預警的基礎，從小的方面看是純保險費率的釐定、經驗生命表的制定、保險費及責任准備金的妥當性、對象指標評價等的基礎。
(二)保險統計范圍廣、內容多
韓國的保險統計范圍廣泛、內涵豐富，例如從各保險公司定期向金融監督院保險監督局提交的統計報告來看，不僅包含我們通常所說的業務財務等一般經營過程中的數據統計，而且還包括股東變更、關聯交易、內部控制、問卷調查和金融事故等重要事項和各項經營記錄。金融監督院可以憑借這些統計報告建立一攬子統計指標，全面分析衡量各保險公司的經營狀況及各種基本情況。又如各保險公司向保險開發院報送的保險合同資料的內容十分詳盡，不但包括公司代碼、時間、合同狀態號碼、批單號碼和保險期間等基本事項，還包括結構級別、物品代碼和物品類別等風險特徵，更包含了投保金額事項、保費折扣或加價原因事項以及保費更正變動事項等內容，是一種基於每份保單和每次保險事故的統計資料。
(三)保險統計對整個保險行業加強資源共享、進而做到保險經營的精細、科學發揮著重要作用
現代保險的發展很大程度上基於大數法則等原理的運用，利用保險統計手段在各公司之間做到資源共享，建立整個社會的損失率和賠付率等數據資料庫，從而做到針對不同人群或不同保險標的提供不同的差別費率，十分有利於整個保險行業的科學穩健經營。韓國的保險開發院在這方面發揮著獨特的功能作用。
1.保險費率的計算與驗證。開發院利用各家保險公司報送的保險合同的有關信息資料，在人壽保險行業，主要是針對人壽保險和醫療保險的保險標的事故發生率，編制經驗生命表及經驗住院率，供各人壽保險公司確定險種費率時使用，經驗生命表一般是每三年編制一次。在財產保險行業，主要是匯總計算各種社會風險損失率，並以次為依據來計算整個行業參照執行的保險費率。
2.建立行業核保核賠資料資料庫。保險開發院按照保險合同統計、支付統計和賠付率統計等三大類別，編制和提供按照保險年度、商品種類、合同物品、被保險人年齡和職業、區域分布等因素進行分類的統計資料，並將這些風險因素資料庫的內容提供給各家保險公司進行參考使用。通過各家保險公司定期制度性進行信息交流，有助於確定實際損失的賠償，進行資料交換，有助於預防和防止保險欺詐。
3.建立費率等級，體現結構性差異費率。保險開發院還針對個別當事人的具體情況建立不同的費率等級，例如開發院要針對機動車輛保險、工傷保險等主要險種，向保險公司提供每件保險合同的趨向特點。
(四)保險統計在體現社會管理功能中發揮著獨特作用
汽車是現代社會重要的基本交通工具之一，汽車行業在整個國家經濟和社會發展中佔有十分重要的地位，與現代企業和人類的聯系十分緊密，再加之汽車保險的強制性，因此，機動車保險統計對促進汽車產業健康發展、保障廣大被保險人利益發揮著十分重要的作用。例如韓國保險開發院對保險合同內容進行統計就是從機動車開始的，最早始於1985年7月。保險開發院通過機動車強制保險投保管理電算網等連接全國256個市、郡、區的建設交通部等汽車行業的主管部門，向其通報未投保責任保險的汽車名單，並與交通部門共享違反交通法規者的信息資料。此外，保險開發院還通過統計數據構建和運營保險事故信息系統和機動車履歷信息系統等，積極支援社會公益活動。
三、韓國保險統計對我國的啟示
(一)繼續加強保險統計工作
近年來，我國保險統計工作取得了明顯成效，在制度建設、標准構建、手段創新和人員配備等方面取得了一些進展。但基於大數法則原理發展起來的現代保險業，其統計工作與其他行業相比，重要性更為突出和迫切。無論是加強保險償付能力監管、防範化解保險經營風險，還是科學合理釐定保險費率、積極開發新險種擴大保險覆蓋面，均離不開保險統計的支持和保障。因此，我們要繼續重視與加強監管機構的保險統計工作，同時還要加強對各家保險公司的指導力度，積極督促其切實加強保險統計等各項基礎工作，在機構設置、人員配備和經費安排等方面優先考慮進一步促進保險統計工作的開展。
(二)進一步加強統計法規建設
韓國科學豐富的統計內容，統一協調的統計體制，高度集中的數據管理，高效先進的統計平台，高素質的統計隊伍等，對我們拓展創新統計工作思路幫助很大。因此，建議結合此次我國保險法修改的有利時機，進一步明確保險統計工作的相關責任和要求，從而為保險統計工作的順利開展提供法律保障。
(三)盡快完善保險統計內容
自保險統計信息系統開發使用以來，在收集匯總並整理分析保險公司財務、業務數據方面做了大量工作，尤其是在數據集中管理、高效查詢使用等方面取得了歷史性突破。但通過與韓國保險統計內容廣泛、內涵豐富的現狀相比，我們的保險統計還存在數據偏少、內容不全、不成體系等諸多問題，因此，建議借鑒韓國保險統計的先進做法，尤其是韓國詳盡統計保險合同內容、每次賠付事故信息等方面的先進做法，本著量力而行、循序漸進的原則，盡快補充完善保險統計的內容和范圍，做好保險合同信息、保險機構信息、保險從業人員記錄等全方位、多角度的統計工作，為建立動態性監管措施提供詳實全面的數據資料。
(四)創新保險統計工作手段
統計工作與IT信息化建設息息相關，現代化IT信息技術是做好保險統計工作的重要手段。中國保險行業的統計數據信息量和工作量遠遠大於韓國保險開發院，因此，當務之急是在借鑒吸收國外先進技術經驗的基礎上，進一步完善我國保險統計信息系統。同時，對保險公司提出了統計信息收集、傳輸、管理等方面的rr技術要求，通過利用先進的丌技術手段促進保險統計工作取得更大的發展。
(五)加強保險統計數據集中管理
從近年來我國保險業發展實際來看，保險行業已經初步積累了一些行業數據，但保險監管機構在帶領和協助各家保險公司積累整個行業的公共數據方面做得還不夠，尤其是在集中統一管理保險行業的相關數據資料方面還存在一些問題。從韓國保險統計數據的管理方式來看，監管部門集中統一收取相關的保險統計數據，並在組織體系內部共享使用，因此建議保監會進一步明確我國保險統計數據的統一集中，避免統計數據及統計分析資料的多頭管理，強化數據和分析依據的一致性，做到數據資料的統一、規范，從業務發展、償付能力評估、風險管理和政策研究等諸多方面實現保險行業數據資源的統一一致和信息資源的共享，並切實減輕各保險公司多次重復向監管機構報送數據的工作任務量。
(六)強化保險統計執法檢查
數據的真實性、一致性和完整性是做好制定保險行業政策工作的基礎和前提。從韓國考察情況來看，保險產品的設計定價、償付能力評估、保險准備金的提取、再保險安排和資產負債管理等均需要積累多年的承保和理賠的歷史數據。這些數據至少需要5年左右的積累才會有相應的效果，而且數據的准確性、及時性、完整性十分重要。韓國保險監督局按照保險法的規定，經常對公司上報的統計數據進行檢查核對，主要採取與公司以前歷史數據核對、與其它公司對應數據相互比較和對保險公司進行現場檢查等方法確保數據的真實准確，並對其中存在問題的保險公司實施相應處罰並直接追究公司高管人員的責任，這對我們加強保險統計執法檢查、實施相應的行政處罰具有十分重要的借鑒意義。
(七)做好保險數據標准化工作
要做好保險統計工作中的數據採集、數據管理、決策支持和分析研究，就必須首先解決好保險數據標准化的問題。當前我國各保險公司的系統都相互獨立，差別很大，統計口徑不盡一致，採用的資料庫也不盡相同，這些問題的最根本原因是統計數據標准不完善甚至缺失，因此我們應該抓住保險標准化建設的有利時機，採用「急用先行」的原則，首先花大力氣重點解決好保險基礎數據標准缺位、數據介面標准缺失等主要問題。
(八)加快統計機構和統計隊伍建設
保險統計工作是業務性、綜合性都非常強的工作，對於幹部素質的要求也非常高。我國保險監管機構統計隊伍無論從人員、還是從隊伍整體素質方面都不適應統計工作要求，因此，建議加快統計機構建設，增加統計人員，提高統計隊伍整體素質，適應做大做強保險業的需要。
作者：中國保險監督管理委員會 裴光 中國保險監督管理委員會寧夏監管局 郭學艷 劉雷 四川大學經濟學院 魏培元
❻ 保險業三渠道讓大數據紅利變現
保險業三渠道讓大數據紅利變現
大數據時代，數據的價值究竟體現在哪裡？保險公司正在用自己的探索給出答案。
據了解，泰康人壽、新華電商等，已率先開啟與以BAT（網路、阿里、騰訊）為首的互聯網巨頭公司的數據合作，最普遍的就是將已有的保險客戶數據與互聯網公司的大數據進行匹配，完善保險客戶的畫像。同時，來自阿里金融保險事業部負責人的信息是，多家保險公司對其掌握的客戶大數據表現出興趣。
經過這些嘗試，保險電商公司進行了更為有的放矢的後續操作，並初步嘗到了「甜頭」，不僅在營銷環節，也在風控環節上。這些成果已包括，精準營銷讓廣告投放的點擊率提高360%以上，發現客戶的賠付率與其芝麻信用呈現負相關關系，甚至建立騙保風險預估模型。
這僅是開始，新華電商副總裁楊億認為，大數據將再造保險業價值鏈，涵蓋從產品研發到營銷、到理賠管理、再到資產管理的幾乎全部環節。
數據與數據融合
互聯網創新業務在業內處於領先地位的泰康人壽，對數據有明確定位，其董事長陳東升在2011年就提出「讓數據產生紅利」的方向。對於大數據，泰康總裁劉經綸認為主要有四大特徵：首先是數據體量巨大，第二是數據類型繁多，第三是價值密度偏低，第四是處理的速度更快。
傳統保險模式運作下，保險公司評估消費者的風險因素只有性別、年齡等簡單維度，這也導致部分保險產品定價保守，且產品同質化。而在大數據時代，風險特徵的描述數據極大豐富，保險公司可以通過大數據摸索更全面的風險特徵，產品細分和個性化設計成為可能，並精細化風險管理和成本管控。
保險公司對於數據有本能的訴求，但簡單獲取數據違背商業原則，因此對數據的利用一般並不來自直接共享，而是與擁有用戶大數據的互聯網巨頭公司之間進行數據合作，這在業內已經有了典型。
泰康人壽創新事業部業務發展部總經理畢海在今年6月份舉行的第二屆互聯網大數據與精算創新論壇上表示，正在加深與騰訊、阿里等互聯網巨頭進行數據方面的合作。
近日也從新華保險的全資電商子公司新華世紀電子商務有限公司（下稱「新華電商」）了解到，其正在與網路大數據合作；「大數據工場」是新華電商的三大定位之一。
同時，來自阿里金融保險事業部負責人的信息是，多家保險公司對其掌握的客戶大數據表現出興趣。
就數據合作而言，保險業與互聯網公司，前者以客戶獲取、客戶維護、客戶風險評估為核心訴求，而後者的大數據在用戶理解和用戶洞察方面有核心優勢，雙方的業務結合點貫穿從營銷到產品研發、再到理賠管理的全流程。
「引流」效果明顯
在營銷階段，通過大數據方案，保險電商的交叉銷售准確率得到提升。
通過與擁有海量客戶社交數據及交易數據的互聯網巨頭進行大數據合作，泰康人壽的互聯網創新產品正在朝精準定價的方向邁進，其從多維的甚至相對混亂的數據中進行篩查，決定保險產品是不是展現在用戶面前，也就是實現精準營銷。
做到這步很初級，互聯網用戶可能多少也都已有體會，經常在瀏覽網頁時被推動自己關心或感興趣的產品，但這點已很重要。
大數據+精準營銷，已經被新華電商的一個案例證明，非常有效；至少在「引流」的作用上，精準營銷有明顯作用。畢竟，互聯網業務關注的「流量」、「頻率」、「價值的轉換」三大要素中，「流量」為首。
已與網路大數據進行合作的新華電商，通過這種合作將保險客戶的數據維度進一步豐富，讓客戶更立體，進一步確定出是誰在買保險，在買哪類保險，他們有什麼特徵。而事實也證明，這樣的嘗試已經初步體現出積極效益。
新華電商副總裁楊億在日前召開的網路世界2015大會上介紹，其在和某大型保險公司的合作中，運用相關模型挖掘成功購買保險產品的高價值客戶，分析高價值客戶的客群特徵，包括基本用戶畫像和上網行為等，並依此在全網擴充目標客群，最後做在線精準營銷的廣告投放。上線後的真實效果是，實驗組廣告點擊率比對照組提升了361%。
楊億稱，這說明向同樣規模的人群展示廣告，經過大數據+精準營銷，可以找到更多真正對保險感興趣的目標客戶，促成更多點擊與轉化。
發揮徵信作用
大數據給保險電商的「甜頭」沒有止步於營銷環節。對於以風控為核心競爭力的保險業來說，在理賠管理環節中，如何進一步發揮大數據價值也是重要課題。目前的嘗試結果表明，在理賠管理中，大數據可以發揮保險徵信的作用。
新華電商將網路對用戶的大數據畫像和新華保險的真實拒保數據進行融合，通過進行黑名單過濾、重大風險識別以及虛假信息挖掘，建立騙保風險預估模型，提升公司整體業務風險管理能力。
再比如，泰康既有的與阿里數據合作的一個結果表明，對客戶的賠付率與其芝麻信用負相關。因此，具有明確數值的芝麻信用可以為其定義客戶風險特徵提供重要參考。
不僅如此，展望未來，楊億稱，大數據將再造保險價值鏈。
除了將對除了前述的營銷階段、理賠管理環節產生影響之外，其還將影響到產品研發和資產管理等重要環節。比如，在產品開發階段，大數據助於預測出險概率、優化定價體系、並採集健康數據用於壽險價值鏈。
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❼ 常見的保險商品定價方法有哪些
其他回答保險公司產品定價是按照保險責任風險系數來定價的，例如國民生命表，發生意外或疾病的概率。如果是理財產品的話還會把經濟環境和銷售周期等會影響保險責任的相關因素，具體的要看該產品的保險責任有那一些。