保险产业拥抱“大数据时代”中国的保险销售模式正在酝酿新的变革,互联网、大数据时代的到来给金融业造成的革命性、颠覆性的变化正在发酵,对保险业数据驾驭能力提出了新的挑战,也为保险业的大发展提供了前所未有的空间和潜力。
当今,数据已经渗透到每一个行业和业务领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。中国的保险(和讯放心保)销售模式正在酝酿新的变革,互联网、大数据时代的到来给金融业造成的革命性、颠覆性的变化正在发酵,对保险业数据驾驭能力提出了新的挑战,也为保险业的大发展提供了前所未有的空间和潜力。 深入挖掘大数据应用潜质 目前,大多数保险企业都已经认识到“大数据”改善决策流程和业务成效的潜能,但却不知道该如何入手,部分企业在“大数据”的时代浪潮下积极探索,成为先行者。2010年,阳光保险集团建成数据挖掘系统,这在保险行业是第一家。利用该系统,开展了许多保险大数据智慧应用的项目,获得了一些成果,同时培养出了国内保险行业的第一批数据挖掘师。 2011年,中再产险全面启动客户关系管理,着手数据分析。通过深度挖掘和开发数据资源,提供可以用作产品定价的、承保口径的逐单数据,系统的行业终极赔付分析以及符合中国本土市场的财产险风险曲线,直保公司可以根据这些数据来分析某类风险的保险费率水平,了解公司与行业合理定价水平的差距,促进理性分析经营。同时,分析结果还可以应用到营销、业务拓展等方面,为直保公司决策提供参考。 2013年,中国财险再保险公司行业数据分析中心正式挂牌成立,这是保险企业追赶“大数据”时代浪潮的一次标志性事件。早在1996年中再保险公司就利用与直保公司的非竞争关系,积极对数据进行集约化管理,拓展与直保公司在数据分析领域的合作。 大数据应用的关键是理念。思维转变过来,数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。举一个利用与不利用数据结果相去甚远的例子:“淘宝现有一种运费保险,即淘宝买家退货时产生的退货运费原本由买家承担,如果买家购买了运费保险,退货运费由保险公司来承担。这种购买的结果是保险公司经营亏损很严重,直接导致它们不愿意再发展和扩大运费保险。”运费保险真的必然亏损吗?答案是“No”。保险公司设计一套大数据智慧应用的解决方案:“因为退货发生的概率,跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系,所以,使用以上种种数据,应用数据挖掘的方法,建立退货发生的概率模型,植入系统就可以在每一笔交易发生的时候,给出不同的保险费率,使保险费的收取,与退货发生的概率相匹配,这样运费险就不会亏损了。在此基础上,保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。”由严重亏损到成本控制得当并获取客户,靠的就是通过分析,挖掘大数据所提供的价值,吸引客户。 大数据网络保险时代来临 大数据发展的障碍,在于数据的“流动性”和“可获取性”,而网络完美的解决了这个问题。通过网络对大数据进行收集、发布、分析、预测会使决策更为精准,释放更多数据的隐藏价值。与传统保险方式相比,网络保险具有降低保险公司和保险中介机构运营成本,拓展保险公司和保险中介机构业务范围,新型营销手段,有价值的交互式交流工具,提供较高水平的信息服务,为客户提供便捷工具,使客户享受个性化服务,降低保险公司风险,更有效地保护客户隐私以及虚拟化的交易方式等特性。 可以说,众安在线财险是将大数据与网络保险进行深度融合的例子。其产品主要从保障互联网安全运行的角度出发,为互联网用户提供网络交易安全、网络服务后续的解决方案。与之前的网销不同,众安在线所倡导的互联网保险不再是简单地将传统保险产品移植到互联网上,而是根据上网保险人群的需求以及在线的特点设计产品,为客户的网上生活提供全面保障。 从产品设计角度来说,大数据时代下的网络保险能最大程度地满足不同客户的个性化需求,网络保险能优化客户的体验,“大数据”能根据客户需求设计出真正让客户满意的产品和服务,两者结合则完全是“以客户为中心”的。 从大数据时代的网络销售优势来看,一是大数据时代保险网销具有最广泛的客户群,有最大的发展潜力。二是互联网具有信息量大、传导速度快、透明度高的特点,交易双方信息更为对称。通过建立新型的“自动式”网络服务系统,保户足不出户就可以方便快捷地从保险公司的服务系统上获取公司背景到具体保险产品的详细情况,还可以自由地选择所需要的保险公司及险种,并进行对比,能获得低价、高效服务。三是节省费用,降低成本。通过网络出售保险或提供服务,保险公司只需支付低廉的网络服务费,从而降低房租、佣金、薪资、印刷费、交通费、通讯费等成本的支出。四是数据管理方面的天然优势。保险市场专业化的深入、经营水平的提高、服务品质的提升,都要建立在对数据尤其对客户消费数据的深入挖掘和分析的基础之上。 责编:王雅京 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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