【技术】【干货】华为内部狂转好文:有关大数据,看这一篇就够了
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用户评论
1. 微信用户[+5] 好!
2. XuWenjim[+5] 太平:钱学俭 07:55
华为大数据中“新智慧生物的诞生”也非常有意思,生命智慧可以永生!哈哈!
殷正栋 08:32
@太保集团-马波勇 其实不用大数据就可以做的很多事情还没做好呢,譬如北京汽车一天限行一天,但保费与非限行城市是一样的,象北京上海这样的超大型城市有车的人很多,但好多人并不开车上下班,但保费与实际开的里程无关。科技是生产力,但推动费率精细化的不是科技,而是市场竞争,竞争的结果一定是整体保费下降,因此哪个保险公司也不愿主动迈这一步,特别是大保险公司。
远近无名 08:39
财产保险保费与赔付率相关。赔付率与开不开车、开车多少无关。[偷笑]老司机开十年无事故,新司机开一天都出事。我们去许多地方租车,车险是保司机而不是保汽车。
远近无名 08:41
我们的车险就是搞错了保险标的,大数据、小数据、冷数据、热数据都搞不定。
殷正栋 08:43
后来者是可能来搅局的,譬如天鸿基金,因为不搅局天鸿就不可能从末几位变第一(规模而非盈利),还有就是阿里巴巴与腾讯这样想进入金融的互联网公司,因为不搅局,就永远没有机会。从这一点看,领先者往往是防守的,因为经受不起失败,而后来者则一定是进攻的,因为即使失败他也没失去太多。这种规律不仅在商业领域,而是放之四海皆准的,想起老马的语录,无产阶级造反,“失去的是锁链,得到的是全世界”
殷正栋 08:51
@泰康-方远近 不能说费率与是否开车无关。如果你有两辆车换着开(同一个司机、相同的上下班路线、相同的车况等),你是交了两份保费,但是只当一辆车用。为了便于说明,可以做个假定,其中有一辆车是放在车库看的。在相同条件下开的里程多少与赔付率肯定相关,因此也应当与费率相关。
有梦待沽 09:06
就现在的情况来看,随着数据量增加it投入势必成指数增加,it基础设施需要去ioe
TOM汤泽 09:12
@新华人寿:殷正栋 现在车险费率只是初加工,根据历史赔付情况进行差异费率修正;以后的车险差异化费率风险模型,与里程、驾驶行为等风险因子挂钩
远近无名 09:18
还是呀,费率应该在人上,不是在车上。其实搞两个车,车趴在车位上,时刻都在发生事故:盗抢、他人停车刮蹭、划痕。不是抬杠,每个司机都知道,向前开非常容易,倒车烦。让车险的伙伴公布一下交通事故件数占比,相当一部分是非道路事故。
殷正栋 09:25
@泰康-方远近 兄弟,现在的车险都是按车买的。你说的对,象撞人撞车这样的险因按驾驶者买,盗抢险、划痕险一类的按车买
马波勇mby 09:34
n多年前,就考虑过进行随人、随车、随地因素的费率改革,一直不成功@猫头鹰
殷正栋 10:38
所有改革都是被逼的,如果某家互联网公司想做车险也许就可以以此作为卖点,进而逼其他保险公司。
曹京春 10:59
非常同意殷总的观点,国家七十年代末不穷,也不会有现在的成就!
毕闯 11:26
如果能算岀单车单人出险率,则可算出赔付率,即没有车险了,其基础是集合出险率!
开心保李杰 11:29
我在加拿大买过几年车险,根据住的区域,是否上班开车,开车人数,年龄等,保费会不同。不同保险公司也往往有不同的主体客户
开心保李杰 11:31
目前寿险的现状是基本上各家的目标客户都没有太细分,同质竞争多一些
曹京春 11:43
保险的宗旨就是共担风险,那些经常出险的客户已经在第二年在费率上面进行了提高!
殷正栋 12:17
保险玩的是概率,因此费率精细化的目的是在分类上把人群分得更小,不同的划法说明各公司关注的目标客户不同(如@李杰 所据的例子)。我在几次研讨会上提过大数据用在费率精细化上要适可而止,如果精准到每个个体,那就不是概率了(这是玩笑话,实际上大数据做不到,超大数据也永远做不到),否则保险公司就开不下去了。
开心保李杰 12:23
@殷正栋 同意,大数据是精准定价的前提;同时也是精准营销,高效运营的基础
马波勇mby 13:17
大数据本来就是挖掘某一类的可能行为
梁祥 14:01
@新华人寿:殷正栋 赞同,保险大数据应该用在发掘趋势和范围