众安保险：科技彰显价值保险未来已来（54页）.pdf

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1、数十年来，保险业一直在交易和风险管理中使用分析工具处理大量数据。但这都是以有限数据为基础，且多应用于损失模式和风险敞口。近年来重点已经转向利用新的数据来源来获取更多关于被保险人或对象的信息，这通常被称为 “ 大数据 ”，这也激发了整个行业对数据管理的兴趣。保险公司没有生产实体产品的业务，因此毫无疑问数据是其最重要的资产之一。事实上保险公司做出的每一项决策都是基于某种形式的数据 ：财务、精算、理赔、风险、消费者、生产者和批发商等。尽管保险业在获取并分析与其产品和投保人相关的大量结构化信息方面取得了进展，但对于非结构化和半结构化的信息，其价值尚未被完全开发。随着外部数据源变得日益重要，保险公司必须

2、重新思考其获取和处理数据的方式、以及其对数据源的业务影响力的看法。一些保险公司在积极利用公共数据，包括社交网络。例如 Generali Switzerland 决定利用社交媒体信息来重新制定其营销策略(详见下文案例研究)。新型分析方法可以帮助保险公司处理这些大量的未开发数据。预测性的统计模型使保险公司可以尽可能衡量并了解过去发生的事情，从而预测将来会发生什么 ;然后通过分析过去所收集的数据建立变量之间的关系，在此基础上构建模型来展示未来可能发生的情况。这些模型是大数据科学家的关键工具 ;不难想象，保险业将非常热衷于采用这些模型。与此同时，随着保险公司所服务的消费者要求越来越高而且越来越强势，保险业正在经历一场重大的转型。消费者可以实时获取比以往更为多样化的保险服务，包括即时保险服务。 要想在这个瞬息万变的环境中竞争并且获胜，保险公司必须利用和优化大数据的价值。技术评估在 2016 年应对全球保险业面临的大数据挑战报告中，Celent 发现非结构化或半结构化数据是全球最大的挑战。数据的及时性、价值和真实性被认为比数据量的增长更加难以处理，数据量反而并非真正的问题所在。保险公司对于大数据是否正在创造价值这一问题仍有争议。 在全球范围内，45% 的保险公司认为其竞争对手已经成功采用了大数据技术，而认为迄今为止大数据应用几乎没有进展的保险公司为 55%，仍占大多数。