互联网+时代 大数据改良与改革中国保险业

2015-08-19 10:13
来源:中国电子银行网
作者:波士顿咨询
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核心提示: 2015年8月,波士顿咨询公司与中国保险行业协会发布了题为《互联网+时代,大数据改良与改革中国保险业》的报告,该报告转自《转型与发展:从保险大国到保险强国2015》,原文长50页。

 

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互联网+时代 大数据改良与改革中国保险业

互联网+时代 大数据改良与改革中国保险业

  1.1 大数据为器,推动保险行业转型与变革

  全球范围内,保险行业正处于科技推动变革的阶段。以互联网、移动、社交网络、云计算和大数据为代表的数字化技术,正在加速影响着保险行业的日常运作,在所有的新技术中,大数据对保险行业的影响最具颠覆性。

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  1.2 展望2020,中国保险迎来黄金发展期

  在政策推动和技术革新的双重作用下,中国保险业即将迎来黄金发展期。在此背景下,我们对2020年中国保险行业做出了“大胆预测”,未来市场将呈现与大数据密切相关的四个方面的主要特征。

  特征一:可保风险池转移并缩小

  特征二:保险产品将更加多元化

  特征三:互联网保险将成为下一个热点

  特征四:生态系统建设初露端倪

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  2.1 改良:对保险价值链的升级和再造

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  2.2 变革:突破产业边界,创新业务模式

  保险企业通过新技术,可以改革现有商业模式并开发新的商业模式来应对环境的变化。

  过去十年间,保险企业侧重在通过数字技术来改善现有的流程,主要应用包括:进行流程数字化和大数据分析,提升网销、电销能力,及通过移动展业来增强销售力量。

  通过访谈,我们对中国险企在应用大数据进行业务“改革”的现状进行了总结:

  车联网在车险中的应用

  在中国,包括电信运营商、OBD设备商、整车厂商、保险公司、IT服务商在内的大量相关方均参与车联网生态建设,如何构建合作共赢的商业模式是面临的主要挑战。相比欧美市场,在中国推广UBI车险似乎“有些尴尬”—考虑到国内车险整体盈利堪忧,若以更优惠的价值作为切入点,很可能造成更大程度上的行业亏损。除非保险公司能够利用车联网更好地选择风险、识别理赔欺诈、并提供增值服务,追求在综合成本率和客户满意度方面的质量提升。

  截至目前,国内一些有前瞻性的保险公司正试水车联网,包括通过OBD设备监测驾驶行为,分析驾驶行为与出险概率之间的关联性,做定价的建模准备工作等。考虑到监管层在近期暂无产品创新方面的新政出台,利用窗口期进行准备的工作方式是十分明智的。

  穿戴式设备在健康险中的应用

  从目前国内保险公司的行动来看,大家普遍采取观望态度。保险公司认为可穿戴设备未来发展潜力巨大,但法律风险及伦理风险巨大,亟需相关法律法规进一步完善。相比人体健康数据,保险公司更希望获得来自医疗、体检机构的电子病例,用于理赔关联和产品定价。

  智能家居在家财险中的应用

  调研发现,保险公司看好智能家居产品事前防灾、事后减损的作用,但认为国内智能家居产品发展较为落后,距离实际应用遥遥无期。

  其他垂直平台生态圈

  当前,国内保险企业一致看好垂直平台生态圈,认为互联网时代保险行业势必与各行各业开展多项合作、提供一揽子服务,共同构建数字化保险的平台生态圈。但目前看来生态圈建设难度较大、周期较长,涉及商业模式改良及资源整合等众多难题,尚需有志于此的险企勇于投入、耐心求索。

  3. 能力建设

  我们认为,保险公司需要从获取、应用和组织三个方面,构建包括开拓数据来源、建立许可和信任、商业应用场景构建、数据分析与建模、数据存储和整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力,以驾驭大数据时代的创新要求。

  3.1 开拓数据来源

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  3.2 建立许可和信任

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  3.3 商业场景构建

  险企在获得数据源及消费者许可后,尚需主动构建商业应用场景,方能驱动后续数据建模与分析,进而实现数据价值。

  3.4 数据分析及建模

  在获取大数据来源及明晰商业应用场景的前提下,数据分析及建模可从理论角度选择最优的大数据分析方法、算法与工具,从而创新商业应用场景,发现新的增长点。

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  3.5 数据存储和整合

  驾驭大数据的基础是具备对大数据的数据存储和处理计算能力,随之对IT基础设施和架构提出了新的要求。

  基础设施要能够确保多种非结构化数据源的存储和分析实现,而是否“在云端”以及如何“在云端”是企业在大数据时代需要做出的一个核心技术决策。从理论上来说,有三种不同的基础设施解决方案可供选择:云端、本地和混合模式,企业需根据自身情况审慎抉择。

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  3.6 组织建设

  大数据的使用不仅会带来技术上的转变,同时会带来公司组织架构的变革。分布广泛的保险系统每天都会产生大量的数据,而风险评估、预测等工作都需要对分散在这些系统中的大量数据进行采集、整合以及处理,大数据处理中心(BDC,big datacenter)的出现保证了征求信息的准确性,提高了数据处理的效率。

  3.7 专注的数据人才

  随着大数据业务的不断发展,国际上越来越多保险公司选择引入首席数据官角色角色(CDO,Chief Data Officer),以应对日益繁重的数据处理任务。许多企业部门或项目都需要启动数据管理项目,原企业CTO或CIO在协调信息化建设时经常面临部门利益冲突、重复建设或缺乏人手等问题,部分领先保险公司选择引入由CDO领导专业数据团队,由专业团队解决问题,确保从大数据中洞察潜在商机,并增强企业内部跨业务/职能部门对大数据价值的一致性理解。

  CDO主要负责为企业设立并执行大数据战略,建立数据使用规范及政策,评价或监督数据管理质量,维护数据供应商关系或与CTO/CIO共同合作管理IT架构,为企业运营及发展提供相应建议。CDO可根据需求组建专业化的数据团队:

  数据科学家:团队中的核心人物,需要深厚数学和统计学背景,负责洞察大量的结构/非结构化数据,运用最新技术手段建模,预测未来发展趋势并提出建议。比传统商业分析师掌握更多数据管理软技能,掌握更多技术手段。

  数据可视化专员:负责将分析结果进行可视化处理,提高信息展示的价值。

  数据变革专员:协助CDO进行内嵌式数据变革,负责推动成为“以数据为中心的保险公司”的内部流程。

  数据工程师:IT专员,用来设计和管理IT基础设施与软件,开展数据从获取、清理、整合到治理的工程技术工作。

  3.8 治理和文化

  为了改善数据质量,给后续的大数据分析创造良好的数据基础,前期需要加强数据治理。从全球范围来看,加强数据治理已成为企业提升管理能力的重要课题。

  大数据治理是通过利用人才和技术手段修复并预防数据问题,以提高公司效率的一系列管理活动。具体而言是将数据的质量、管理和政策等内容聚合在一个完整的体系下,由该体系确立数据由公司层面进行管控的原则,确保数据的可信性,同时设置数据管理的专人专责机制,以便为后续数据应用提供基础保障。

  4.实施路径

  为更好的驾驭大数据,从保险公司到监管机构、再到其他参与者都需要从意识、策略、能力等方面有针对性、有步骤地进行规划和行动。

 

责任编辑:要越

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