【数据】为什么保险行业需要大数据？

保险行业的诞生与发展从来离不开统计与数据，而大数据也必将为保险行业带来新的发展契机。本文从费率厘定、产品营销、风险审核和理赔裁定等方面，谈谈大数据时代给保险行业带来的机遇和挑战。

保险是最古老的风险管理方法之一，其核心是对保险标的发生损失的概率进行预测。自1384年第一份现代意义上的保单诞生以来，保险的发展就与数据统计的发展、数据处理方法的进步有着密不可分的关系。每一次数据科学的发展也必然伴随着保险业的进步。1693年埃德蒙·哈雷根据1687年-1691年出生与死亡人数简单粗略的数据统计，编制了世界上第一张生命表，揭示了年龄为x的人存活n年的概率，使寿险产品的精确定价成为可能。现在，保险公司结合保险标的的历史损失率等数据以及风险模型，可以更加精确地衡量保险标的的风险、预测损失发生的概率。而在大数据时代，数据的记录更加完善，实时的、海量的、多维度的数据更容易获得，对这些数据合理、充分的运用必将会为保险的各个环节，包括费率厘定、保险营销、保险核保、保险理赔等，带来新的发展。

首先，对大数据的合理运用有助于保险公司更加精确地厘定保险费率。保险公司推出任何一款产品都需要经过保险精算精准定价，而定价的依据则基于所获得的数据。目前，保险公司大多是利用基于样本统计的历史数据来预测保险标的发生损失的概率。由于保险标的的风险状况在不断变化，历史数据不能准确反映当前的情况，而样本数据也不能完全准确的反映保险标的的风险特征。随着大数据时代的到来，保险公司可以获得更多维度的全量数据，进而更精确的对风险进行评估。以车险为例，目前车险的定价主要考虑购车年份、价格等少数因素，并在此基础上根据被保险人过往出险情况进行浮动。显然，这种定价方式太过粗略，上述因素都相同的车辆的风险不一定相同。运用大数据分析技术，保险公司可以根据被保险人的车辆的使用频率、行驶路线、驾驶习惯等数据，更加准确的计算损失发生的概率，并可以做到差异化定价，对低风险的优质客户降低费率，对高风险的客户提高费率，从而吸引更多的优质客户。

设计出保险产品后，保险公司还需要将其成功地营销给客户。目前，市面上保险产品的种类越来越多，人们对保险产品的需求也越来越多样化、个性化。传统意义上，没有针对性、大面积的广告营销，不仅成功率不高，还可能会引起顾客的反感。而保险公司如果可以根据人们的上网记录、消费数据、行为习惯、投保历史、收入水平、文化程度等，实时捕捉并准确分析客户的保险需求，有针对性的投放广告，就有希望极大提高营销成功率。例如，对于刚买了车辆的客户，如果保险公司及时提供多种车辆保险的方案供其选择，会极大提高营销成功率，也会为客户带来便利。

营销成功后，投保人会向保险公司提出投保申请，保险公司根据投保人提供的信息资料，对投保申请进行审核，决定是否承保这一风险，并根据风险程度的不同适用不同的保险费率。现有的核保方法分为自动核保和人工核保。自动核保即根据设事先定好的规则，由系统自动判断是否核保通过，对于系统不能判断的风险，需要人工介入转为人工核保。目前的自动核保系统只是依赖于被保险人主动告知的少量信息，做出核保决定，并不能达到很高的准确率和效率。而保险公司利用内外部的数据资源，可以有效识别虚假核保信息，通过建立自动核保预测模型，可以进一步精准判断被保险人的风险程度。以健康险为例，当保险公司收到投保申请后，保险公司自动调出该客户的相关数据，如职业、收入水平、就诊历史、过往体检报告等，判断客户是否存在虚假告知的情况，并通过预测模型对该客户进行打分，判断该客户的风险是否在可接受范围内，并做出承保决定。这样就可以极大的降低信息不对称的风险，并提高保险公司自动核保的准确率和核保的效率。

当保险事故发生后，大数据技术可以帮助保险公司及时为客户进行保险理赔。例如，当火灾、盗窃、意外伤害事故等发生时，保险公司可以根据客户的报警记录、医疗就诊信息等，对客户做出理赔决定，甚至不需要被保险人提出理赔申请，主动将保险金交付给被保险人。此外，保险公司还可以运用大数据有效的防范保险诈骗。保险公司通过建立跨行业的信息交换平台，可以从多方面对保险事故的真实性做出判断。保险公司还可以建立保险理赔的监督模型，对于新出现的保险理赔申请进行分类，判断其是属于已知的正常的保险理赔，还是属于保险诈骗，对于异常情况予以重点关注。

尽管大数据的运用会助力保险行业的发展，但是数据的公开与个人隐私的保护也是保险公司需要考虑的重要问题，保险公司在运用这些数据的同时，也要采取措施保护好客户的个人隐私。

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