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互联网金融时代 保险行业如何利用大数据涅槃重生(1)

发布于 2015-06-16  快速申请贷款

这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击,这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%,大大低于西方发达国家10%左右的渗透率。保险行业分财险和寿险,面对个人的寿险和财险服务主要依靠电话进行销售,电话销售正在面临巨大的挑战,年轻的80后、90后不愿接收来自保险公司的电话,保险行业电话销售率正在逐年下降,已经影响了保险行业未来的发展。

一、保险行业面临的挑战

曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言,互联网保险一定会取代传统的保险销售模式。现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹,原因是传统保险还能盈利。但将来未必如此,未来客户都在互联网和微信上,为了获取客户也必须走这条路。传统保险从产品设计到代理人制度销售模式,无法实现站在客户角度销售买险。保险公司九成以上保单的件均保费低于万元,意味大家真正需要的还是保障,特别是价格低、标准化、保障大的产品。”

2011年至2013年,国内经营互联网保险的公司从28家上升到60家,年均增长达46%;规模保费从32亿元增长到291亿元,增幅总体达到810%;投保客户数从816万人增长到5437万人,增幅达566%。尽管规模爆发式增长,但目前我国互联网保险在整个保险市场中的占比仍不到3%,与发达国家如美国30%的占比相差还很远。

  监管机构对互联网保险持开放态度,互联网保险存在的巨大衍生市场空间,电商平台对此也越来越重视,如最近拿下保险代理牌照的苏宁,以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万,毛利率6%,而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万,毛利率25%。

二、大数据对保险行业的商业价值

 在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能,大数据可以对全局数据进收集和处理。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精。利用大数据技术计算的意外事件发生概率将会更接近实际概率,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。

大数据收集了准确的数据,利用大数据分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律,通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策,大数据时代的精准营销就是典型的应用。大量的传感器如手机APP、摄像头、分享的图片和视频等让我们更加客观了解人类的行为,借助于对移动互联侧用行为数据侧采集和分析,保险公司可以了解客户的特点和需要,为数据价值的商业运用提供基础。

大数据可以帮助保险行业进行精准营销,依据客户需要推荐保险产品,按照客户需要设计产品。大数据可以帮助保险公司掌握意外事件发生概率,更加精确设计保险产品,提高产品收益,延长保险产品周期。 

三、保险行业大数据价值应用现状

保险行业大数据战略规划刚刚起步,相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于落后状态。

大部分保险公司信息化工作没有完成,客户保单信息查询和更改仍然是手工和自动化相结合。保险行业对大数据商业价值应用的敏感度不高,大多数保险公司并没有将大数据列为保险公司基础能力进行建设。很多保险公司还没有建设移动App,即使有了移动App的保险公司,其移动App的功能只是集中在保单的简单查询,并没有将移动App定位为客户入口和主要渠道。保险行业另外一个问题就是内部数据没有完成整合,数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现缺少应用场景。

保险公司的大数据价值变现处于一个原始阶段,需要进行数据基础建设。保险公司大数据价值变现应该从整合内部数据开始,将具有价值的数据集中在大数据管理平台(DMP),为大数据价值变现提供平台支持。

保险行业的大数据价值变现应该从了解用户入手,借助于用户账号打通各类数据,建立适合于保险行业的标签体系,利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。

保险公司完成用户画像之后,可以依据用户特点和保险需求,通过数字广告进行精准营销,提高客户渗透力、客户转化率和保险产品转化率。保险行业应重视年轻人消费场景移动化的特点,积极建设移动App,将渠道发展战略向移动端倾斜,将移动端定位为客户导入的入口、保险产品展示和购买的平台。保险公司需要标准化保险产品,依据客户需要设计出简单标准的保险产品,减少客户了解、购买保险产品所需的时间,让保险产品象其他金融产品一样,一目了然、购买简单。

四、保险行业大数据价值变现三部曲

1、整合内部数据,引入外部数据,为客户进行画像

保险行业内部拥有大量具有价值的数据,因此保险行业的大数据战略应该从整合自身数据开始,挖掘已有数据,对用户进行画像。保险公司内部的数据包含客户的个人属性和金融信息,这些数据可用来标签化,为用户画像提供支持。

保险公司拥有业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据,这些数据可以通过用户账号打通,建立用户标签。客户的交易纪录和个人基本信息将用于客户分类,可以将用户分为理财客户,教育保险客户,寿险客户,意外险客户,保障险客户、车险客户、少儿保险、女性保险客户等。


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