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保险公司大数据平台

发布时间:2021-03-30 19:31:48

保险业三渠道让大数据红利变现

保险业三渠道让大数据红利变现

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,发现客户的赔付率与其芝麻信用呈现负相关关系,甚至建立骗保风险预估模型。
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。
数据与数据融合
互联网创新业务在业内处于领先地位的泰康人寿,对数据有明确定位,其董事长陈东升在2011年就提出“让数据产生红利”的方向。对于大数据,泰康总裁刘经纶认为主要有四大特征:首先是数据体量巨大,第二是数据类型繁多,第三是价值密度偏低,第四是处理的速度更快。
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,风险特征的描述数据极大丰富,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。
保险公司对于数据有本能的诉求,但简单获取数据违背商业原则,因此对数据的利用一般并不来自直接共享,而是与拥有用户大数据的互联网巨头公司之间进行数据合作,这在业内已经有了典型。
泰康人寿创新事业部业务发展部总经理毕海在今年6月份举行的第二届互联网大数据与精算创新论坛上表示,正在加深与腾讯、阿里等互联网巨头进行数据方面的合作。
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(下称“新华电商”)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。
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。
就数据合作而言,保险业与互联网公司,前者以客户获取、客户维护、客户风险评估为核心诉求,而后者的大数据在用户理解和用户洞察方面有核心优势,双方的业务结合点贯穿从营销到产品研发、再到理赔管理的全流程。
“引流”效果明显
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。
做到这步很初级,互联网用户可能多少也都已有体会,经常在浏览网页时被推动自己关心或感兴趣的产品,但这点已很重要。
大数据+精准营销,已经被新华电商的一个案例证明,非常有效;至少在“引流”的作用上,精准营销有明显作用。毕竟,互联网业务关注的“流量”、“频率”、“价值的转换”三大要素中,“流量”为首。
已与网络大数据进行合作的新华电商,通过这种合作将保险客户的数据维度进一步丰富,让客户更立体,进一步确定出是谁在买保险,在买哪类保险,他们有什么特征。而事实也证明,这样的尝试已经初步体现出积极效益。
新华电商副总裁杨亿在日前召开的网络世界2015大会上介绍,其在和某大型保险公司的合作中,运用相关模型挖掘成功购买保险产品的高价值客户,分析高价值客户的客群特征,包括基本用户画像和上网行为等,并依此在全网扩充目标客群,最后做在线精准营销的广告投放。上线后的真实效果是,实验组广告点击率比对照组提升了361%。
杨亿称,这说明向同样规模的人群展示广告,经过大数据+精准营销,可以找到更多真正对保险感兴趣的目标客户,促成更多点击与转化。
发挥征信作用
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。
新华电商将网络对用户的大数据画像和新华保险的真实拒保数据进行融合,通过进行黑名单过滤、重大风险识别以及虚假信息挖掘,建立骗保风险预估模型,提升公司整体业务风险管理能力。
再比如,泰康既有的与阿里数据合作的一个结果表明,对客户的赔付率与其芝麻信用负相关。因此,具有明确数值的芝麻信用可以为其定义客户风险特征提供重要参考。
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。比如,在产品开发阶段,大数据助于预测出险概率、优化定价体系、并采集健康数据用于寿险价值链。

以上是小编为大家分享的关于保险业三渠道让大数据红利变现的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅱ 大数据时代,要求保险公司实现以什么为中心的数据转移

大数据时代,要求保险公司实现以客户为中心的数据转移

Ⅲ 车险大数据平台哪个好有没有懂这方面的人推荐一下

车险大数据平台的话要根据走的那个数据,还有每个车的型号不一样。

Ⅳ 不同的保险公司共用大数据吗

没有,很多大数据都涉及到公司机密和居民的机密,无法共享公用

Ⅳ 保险公司要和医疗机构进行数据对接,搭建大数据平台,有好的方法吗

保险公司所需的医疗数据包括医嘱信息、手术信息、检查检验信息、影像资料、病历信息等。产生医疗数据的医院内部信息系统非常多,不同厂商、不同时间开发的软件产品,在技术架构、数据结构、存储方式等方面存在着巨大差异,形成了一个个数据孤岛。
1 0 1异构数据融合技术,不改变原系统代码,无需软件厂家参与,独立抓取医院各软件系统(HIS、EMR、PACS、LIS等)中的临床数据,自动建立数据关联,输出结构化数据库,不仅简化了协调、缩短了工期、提高了安全,数据集成共享实施效率提高近百倍,成功突破保险公司获取医疗数据的障碍。

Ⅵ 国外保险业大数据技术

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
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。
如有其他保险疑问,请来:多保鱼讲保险!,

Ⅶ 保险业应用大数据,最大的痛点在哪里

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。

Ⅷ 国内哪些厂家做医保大数据平台

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用:

(1)服务居民。居民健康指导服务系统,提供精准医疗、个性化健康保健指导,使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如,提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教(保健方案订阅、推送);同时减少患者住院时间,减少急诊量,提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

5、疾病模式的分析

通过分析疾病的模式和趋势,可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策,帮助其优化研发重点,优化配备资源。新的商业模式

大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集,并进行高级分析,将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如,对医药企业来说,他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品,而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展,扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。

公众健康

大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测 和响应程序,快速进行响应。这将带来很多好处,包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低,卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

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