保險業三渠道讓大數據紅利變現

　　■本報見習記者 劉敬元

　　大數據時代，數據的價值究竟體現在哪里？

　　保險公司正在用自己的探索給出答案。

　　據《證券日報》記者了解，泰康人壽、新華電商等，已率先開啟與以BAT（百度、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后續操作，并初步嘗到了“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于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。對于大數據，泰康總裁劉經綸認為主要有四大特征：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，風險特征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征，產品細分和個性化設計成為可能，并精細化風險管理和成本管控。

　　保險公司對于數據有本能的訴求，但簡單獲取數據違背商業原則，因此對數據的利用一般并不來自直接共享，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。

　　《證券日報》記者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，其正在與百度大數據合作；“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，而后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準確率得到提升。

　　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。

　　已與百度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，他們有什么特征。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百度世界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征，包括基本用戶畫像和上網行為等，并依此在全網擴充目標客群，最后做在線精準營銷的廣告投放。上線后的真實效果是，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。

　　發揮征信作用

　　大數據給保險電商的“甜頭”沒有止步于營銷環節。對于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征信的作用。

　　新華電商將百度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征提供重要參考。

　　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，大數據助于預測出險概率、優化定價體系、并采集健康數據用于壽險價值鏈。