王 琪，鄂海紅，宋美娜，黃 叒

（北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院，教育部信息網(wǎng)絡(luò)工程研究中心 北京 100876）

論大數(shù)據(jù)技術(shù)對保險行業(yè)的影響

王 琪1，鄂海紅2，宋美娜3，黃 叒4

（北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院，教育部信息網(wǎng)絡(luò)工程研究中心 北京 100876）

在互聯(lián)網(wǎng)云技術(shù)時代，合理利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，是我國互聯(lián)網(wǎng)保險業(yè)在轉(zhuǎn)型時期的戰(zhàn)略導(dǎo)向和必然選擇。保險產(chǎn)品的生命周期主要分為：設(shè)計、展示、營銷、交易、理賠五個階段。每個階段環(huán)環(huán)相扣，相輔相成。本文從保險產(chǎn)品生命周期入手，著重分析梳理了在每個階段中，傳統(tǒng)保險行業(yè)的不足之處。同時，針對性地提出利用大數(shù)據(jù)技術(shù)在每個階段中的解決方案。通過逐一分析在保險產(chǎn)品每個階段中大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮的作用，來充分闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)對傳統(tǒng)保險行業(yè)轉(zhuǎn)型的推進。同時，分析近年來各保險公司在保險產(chǎn)品各階段運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的實例，進一步闡述大數(shù)據(jù)對保險行業(yè)的影響。

大數(shù)據(jù)技術(shù)；保險行業(yè)；互聯(lián)網(wǎng)+；保險產(chǎn)品；生命周期

0 引言

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，保險行業(yè)的各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)都呈現(xiàn)出集約化和智能化的特點。一直以來，這些業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)都是基于大量的數(shù)據(jù)、規(guī)則及歷史經(jīng)驗進行決策以及風(fēng)險判斷。然而在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云技術(shù)的迅猛發(fā)展下，保險業(yè)的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何倍數(shù)增長趨勢[1]，數(shù)據(jù)的海量增長使得保險涉及地相關(guān)業(yè)務(wù)逐漸復(fù)雜，相關(guān)運營人員掌握起來難度大且效率低。因此只有充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)才能使得傳統(tǒng)保險行業(yè)平穩(wěn)過渡到“互聯(lián)網(wǎng)+”保險，同時提高保險公司的差異化競爭能力。

同其它事物一樣，保險商品也有產(chǎn)生、發(fā)展和消亡的循環(huán)過程，這也正是通常所說的保險商品的生命周期。或者說，新險種從設(shè)計到用戶使用的過程，就是保險商品的生命周期。周期中每個階段各具特點，而又相輔相成。保險公司可通過深入理解每個階段下大數(shù)據(jù)發(fā)揮的具體作用，來形成公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)向“互聯(lián)網(wǎng)+”保險轉(zhuǎn)型的全面戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)。保險產(chǎn)品的生命周期主要分為：設(shè)計、展示、營銷、交易、理賠五個階段。本文通過逐一分析對比在保險產(chǎn)品每個階段中傳統(tǒng)方式與利用大數(shù)據(jù)方式的不同。來闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在傳統(tǒng)保險行業(yè)轉(zhuǎn)型中的影響

1 大數(shù)據(jù)對保險產(chǎn)品設(shè)計方面的影響

1.1 利用大數(shù)據(jù)計算合理的保率

利用大數(shù)據(jù)計算保險產(chǎn)品保率，是指基于用戶的實時風(fēng)險信息數(shù)據(jù)，實時計算、更改保險產(chǎn)品的保險費率。其使得保險公司能真正以客戶為中心，實現(xiàn)差別費率，為每位客戶都提供個性化的解決方案。

產(chǎn)品精算定價能力是保險公司的核心競爭力，傳統(tǒng)保險精算采用以歷史損失數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的固定風(fēng)險費率的精算模式。即通過測算以往的損失概率及程度來制定保險產(chǎn)品的費率。而保險費率一經(jīng)確定，在保險期內(nèi)一般不會再變化。然而隨著社會環(huán)境以及用戶自身狀況的變化，保險標(biāo)的風(fēng)險狀況處于動態(tài)變化中。因此，如何利用大數(shù)據(jù)根據(jù)風(fēng)險信息實時地調(diào)整保險費率顯得尤為重要。例如新華人壽在業(yè)內(nèi)率先推出了費改，抓住了費率市場化改革的機遇。例如其推出首款費率市場化產(chǎn)品--惠福寶兩全保險，最終累計收入超270億元，而公司緊接推出的健康險等產(chǎn)品也取得了不俗的成績，是公司的重要保費支柱[2]。

1.1.1 結(jié)合車載通訊設(shè)備的大數(shù)據(jù)汽車保險

盡可能地為駕駛行為安全的用戶提供優(yōu)惠是大數(shù)據(jù)汽車保險的理論基礎(chǔ)。而近年發(fā)展迅猛的汽車數(shù)字化為其實現(xiàn)提供了可能。汽車數(shù)字化可以將汽車的自我狀態(tài)監(jiān)測、駕駛路線、事故錄像以及維修記錄等各類信息進行數(shù)字化處理。在尊重客戶隱私的條件下，保險公司通過大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)測分析客戶車輛的用途、駕駛方式、駕駛時間以及駕駛頻率等數(shù)據(jù)[3]。還可以掌握客戶車輛使用情況，如是否定期保養(yǎng)、胎壓是否正常等。并在危險情況下及時提醒用戶。通過這些信息，保險公司可測評出車輛風(fēng)險指數(shù)，從而為客戶提供個性化差別費率。

例如英國英杰華保險，采用數(shù)據(jù)分析及科技手段開發(fā)了基于駕駛行為的駕駛風(fēng)險預(yù)測模型[4]。并據(jù)此實現(xiàn)針對不同用戶的個性化定價。在削減公司成本的同時為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。公司在尊重用戶隱私的前提下，收集用戶車輛信息、駕駛歷史、客戶個人信息和車輛使用情況等數(shù)據(jù)。公司還利用手機app及車載設(shè)備監(jiān)控用戶初始200英里的駕駛數(shù)據(jù)。根據(jù)駕駛行為來實行風(fēng)險評估及定價。為安全系數(shù)高的用戶提供高達(dá)20%的優(yōu)惠。據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，用戶的行車安全有所提高，而形成的新型商業(yè)模式也提高了用戶滿意度，為公司打造了良好的品牌形象。

1.1.2 結(jié)合可穿戴設(shè)備的大數(shù)據(jù)健康保險

通過穿戴設(shè)備，可將用戶的健康信息實時反饋，如對用戶的睡眠狀況、運動情況以及工作娛樂時間等數(shù)據(jù)進行綜合考量。健康狀況良好的用戶可獲得保險優(yōu)惠。通過用戶的健康信息，為不同健康狀況的用戶提供健康保險費率的個性化，為被保險人的運動健康數(shù)據(jù)信息關(guān)聯(lián)相應(yīng)的保險理賠。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，保險公司可以真正實現(xiàn)差別費率。為風(fēng)險較低的用戶提供低費率，同時適當(dāng)提高高風(fēng)險用戶的費率。這也將成為保險公司的核心競爭力。大數(shù)據(jù)將有效提高保險公司的精算能力，提高其自身競爭能力。

1.2 基于大數(shù)據(jù)的保險產(chǎn)品創(chuàng)新

盡管互聯(lián)網(wǎng)的大環(huán)境下，各種保險產(chǎn)品層出不窮，但大多仍局限于傳統(tǒng)保險形式的范疇中。利用大數(shù)據(jù)分析，可發(fā)掘用戶潛在需求，根據(jù)需求設(shè)計新產(chǎn)品，從而有效解決保險創(chuàng)新產(chǎn)品較少，結(jié)構(gòu)單一的問題[5]。

例如眾安保險推出的“眾樂寶”、“參聚險”產(chǎn)品，目標(biāo)即為當(dāng)下正熱的淘寶網(wǎng)的賣家商鋪[6]?！氨姌穼殹碑a(chǎn)品是依據(jù)大數(shù)據(jù)分析，針對網(wǎng)上購物的信用問題，抓住買賣雙方對信用領(lǐng)域的需求，針對互聯(lián)網(wǎng)的實時和便捷特征，在定價、理賠和責(zé)任范圍等方面進行了創(chuàng)新。而“參聚險”則是保險公司通過大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)以往參加“聚劃算”的賣家往往需要凍結(jié)大額聚劃算保證金后提出的。而若賣家選擇“參聚險”，則只需交較低的保費，則可參與“聚劃算”活動，并能得到眾安保險的先行墊付賠款服務(wù)。根據(jù)數(shù)據(jù)表明，2013-2015年間，在每年的“雙十一”前后，相關(guān)項目的保險產(chǎn)品的銷量都有明顯提升。眾安財產(chǎn)保險公司各時期保險保費收入見圖1。

保險業(yè)的核心是基于預(yù)測，而大數(shù)據(jù)的本質(zhì)也是要解決預(yù)測問題。因此，如何運用大數(shù)據(jù)分析法捕捉影響保險需求的關(guān)聯(lián)物[7]，將成為影響保險業(yè)未來發(fā)展的重要問題。通過大數(shù)據(jù)分析，找到有保險需求的潛在客戶群及他們的潛在需求，依據(jù)需求設(shè)計新型產(chǎn)品[8]。這必將使保險產(chǎn)業(yè)迎來新的高峰。

2 大數(shù)據(jù)對保險產(chǎn)品展示方面的影響

圖1 眾安財產(chǎn)保險公司各時期保險保費收入Fig.1 The insurance premium income of The property insurance company in each period

市面上的保險產(chǎn)品種類繁多難以挑選，而了解保險產(chǎn)品的設(shè)計，預(yù)測未來的資金需求和風(fēng)險，以及理解復(fù)雜保險條款都很費時費力，因此消費者想要挑選到滿意的保險產(chǎn)品，需要花費大量精力。但若利用大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計，使商家在展示保險產(chǎn)品時，便為消費者提供產(chǎn)品間的對比以及相關(guān)條款解析，則將極大程度地降低消費者的選擇難度[9]。

以第三方平臺“保易網(wǎng)”為例，其充分利用大數(shù)據(jù)，從三個維度上展示保險產(chǎn)品：消費者自身風(fēng)險及需求、公司情況以及產(chǎn)品詳情。首先，保易網(wǎng)將龐大的產(chǎn)品庫根據(jù)統(tǒng)計，按照消費者不同的需求分門別類展示，使得消費者能快速根據(jù)需求或投保對象找到對應(yīng)產(chǎn)品；其次，為消費者在線對比不同的產(chǎn)品及公司。統(tǒng)計每家公司的償付能力與用戶評價，為消費者提供最直觀的對比指標(biāo)。最后，在大量用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，為消費者進行風(fēng)險與需求測評，提供準(zhǔn)確的風(fēng)險報告。這些都將極大程度地降低消費者的購買難度。

利用大數(shù)據(jù)對保險產(chǎn)品進行科學(xué)合理地展示，可幫助保險消費者擁有獨立決策購買能力，更簡單、快速、方便地為自己和家庭挑選到滿意的保險產(chǎn)品，切實地提升保險計劃質(zhì)量。

3 大數(shù)據(jù)對保險產(chǎn)品營銷方面的影響

當(dāng)下，大數(shù)據(jù)時代營銷模式不斷發(fā)展，傳統(tǒng)營銷方模式的缺陷也逐漸顯露。傳統(tǒng)保險營銷模式通常以市場為導(dǎo)向，以保單產(chǎn)品為中心，營銷方式過于單一，忽視客戶最實際的需求，欠缺對潛在用戶的培養(yǎng)和需求的細(xì)致挖掘[10]。而若充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，則可在實現(xiàn)以客戶為中心，精準(zhǔn)營銷及多途徑營銷等方面有顯著提升，最大程度地促進保險行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)銷售模式變革。

3.1 大數(shù)據(jù)促成新型營銷模式“統(tǒng)一客戶視圖”的出現(xiàn)

傳統(tǒng)保險營銷主要以保單為中心，缺乏針對性。不僅浪費企業(yè)成本降低效率而且容易造成保險公司的經(jīng)營方式“撞衫”，使得保險企業(yè)的品牌形象受損，降低客戶對保險公司的信任度。因此，我國保險行業(yè)的經(jīng)營管理正在努力從“以保單為中心”的模式向“以客戶為中心”的模式轉(zhuǎn)型[11]。而大數(shù)據(jù)技術(shù)正是其重要的助力。

在大數(shù)據(jù)時代，保險公司對數(shù)據(jù)的獲取及利用，都使得客戶關(guān)系能夠得到更好的管理。其中企業(yè)客戶管理的“統(tǒng)一客戶視圖”是最佳選擇?！敖y(tǒng)一客戶視圖”是企業(yè)開展?fàn)I銷服務(wù)等工作的信息基礎(chǔ)，其通過收集和分析客戶相關(guān)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)客戶信息完整、一致展現(xiàn)的客戶信息模型，從而為不同接入渠道、不同訪問人員提供統(tǒng)一的客戶信息，形成以客戶為核心的服務(wù)體系，涵蓋客戶的全生命周期的管理。

“統(tǒng)一客戶視圖”的重點則是利用大數(shù)據(jù)管理概念，導(dǎo)入大量數(shù)據(jù)流。而這種數(shù)據(jù)流具有自我識別、自主管理和自動化的能力，從而最終實現(xiàn)對于客戶信息真實性的自動和動態(tài)管理。通過這個視圖，保險公司可以擺脫項目管理的桎梏，獲得動態(tài)分析客戶資料的能力，將客戶與公司的互動整合到一個整體框架中。

如新華人壽堅持“以客戶為中心”的戰(zhàn)略導(dǎo)向，均衡實施戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的各項關(guān)鍵舉措，終取得理想經(jīng)營業(yè)績。8月30日，新華保險公布2016年上半年（截至2016年6月30日）未經(jīng)審計業(yè)績。報告顯示，本報告期內(nèi)，新華保險凈利潤33.33億元；總資產(chǎn)達(dá)6860.39億元，較去年年末增長3.9%[12]。

3.2 大數(shù)據(jù)有助于實現(xiàn)保險的精準(zhǔn)營銷理念

傳統(tǒng)保險營銷模式以市場為導(dǎo)向，而市場調(diào)節(jié)的特點就是緩慢性和盲目性。由于缺乏與整個市場數(shù)據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系，傳統(tǒng)營銷不清楚顧客需求，以掃樓、陌生拜訪、陪同拜訪[13]等低效盲目的方式進行營銷。

一方面，大數(shù)據(jù)時代下，保險公司能以最快的速度挖掘出市場信息以及客戶的潛在需求，從而有針對性地投放廣告并給予客戶專業(yè)周到的保險規(guī)劃。節(jié)約公司成本的同時可有效重塑保險業(yè)的品牌形象。另一方面，保險公司可將線下通過各類中介銷售機構(gòu)銷售的方式邊緣化，轉(zhuǎn)而將通過互聯(lián)網(wǎng)操作的精準(zhǔn)營銷作為公司的主要營銷手段。通過這種方式，不但可降低保險產(chǎn)品的成本，而且在降低中介公司渠道壟斷后，相應(yīng)的服務(wù)不到位欺騙消費者等行為都會隨之減少。進而可打造保險公司的優(yōu)質(zhì)品牌形象，為消費者提供更好的消費環(huán)境[14]。

3.3 大數(shù)據(jù)有助于開展多途徑營銷

傳統(tǒng)營銷主要分為代理人銷售、保險代理機構(gòu)銷售以及銀行銷售，形式單一且效率低覆蓋面小。而大數(shù)據(jù)時代，可開展多途徑營銷，如搜索引擎營銷、微博營銷、微信營銷以及O2O保險營銷都可有效提高營銷效率，提高保險公司競爭力[15]。

（1）搜索引擎營銷。用戶在不斷地使用搜索引擎搜索的過程中，對搜索引擎產(chǎn)生了強烈的信任感。而搜索引擎巨大的營銷價值也就由此體現(xiàn)。企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過用戶對其產(chǎn)品或服務(wù)信息的瀏覽情況，發(fā)現(xiàn)潛在客戶以及客戶需求，并在相關(guān)的搜索結(jié)果中有針對性地投放廣告。

（2）微博營銷?？赏ㄟ^微博討論或借助微博“大V”龐大粉絲群的優(yōu)勢來擴大營銷效果。通過大數(shù)據(jù)，跟蹤微博用戶評論互動，對營銷計劃動態(tài)調(diào)整?？赏ㄟ^微博及時分享跟蹤服務(wù)和理賠進展，讓消費者及時獲知保險公司的處理進度和出現(xiàn)的問題等[16]。

（3）微信營銷。微信平臺已在我國保險業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。在線上產(chǎn)品介紹、投保、保單查詢以及理賠等環(huán)節(jié)均有較高的實現(xiàn)度。其以豐富和高水平的服務(wù)，增加客戶黏性和活躍度。

（4）O2O保險營銷。O2O業(yè)務(wù)（Online-to-Offline）是一種線上支付線下消費的新型商業(yè)模式。將其引入保險行業(yè)無疑會帶來保險行業(yè)的又一次營銷模式變革[17]。

大數(shù)據(jù)時代，時間和效率是商家的主要競爭力。因此如何減少市場調(diào)節(jié)滯后性、盲目性的影響，如何實現(xiàn)以客戶為中心的精準(zhǔn)營銷以及如何豐富營銷方式、順應(yīng)時代發(fā)展，都是保險公司應(yīng)該考慮的問題。而充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)無疑是保險行業(yè)的不二選擇。

4 大數(shù)據(jù)對保險產(chǎn)品理賠方面的影響

4.1 大數(shù)據(jù)可有效提高理賠效率

傳統(tǒng)的保險理賠極度依賴操作人員的經(jīng)驗。當(dāng)保險公司接收到理賠報案后，由核賠人員依據(jù)相關(guān)規(guī)則來判斷是否需進入調(diào)查環(huán)節(jié)。而保險公司往往需要在此環(huán)節(jié)投入想當(dāng)?shù)娜肆Y源[18]。傳統(tǒng)理賠都是基于歷史經(jīng)驗形成的規(guī)則進行決策，其質(zhì)量和效率依賴操作人員，極不穩(wěn)定。

基于大數(shù)據(jù)的方法[19-21]則可通過相關(guān)的模型訓(xùn)練建立評分模型，適度結(jié)合業(yè)務(wù)人員的經(jīng)驗，通過定量的方法將這些模型固化在相關(guān)的IT系統(tǒng)中，以系統(tǒng)評分的方式來做出初步判斷。傳統(tǒng)的方式中，為了便于操作，每個規(guī)則涉及的因素較少，不夠精細(xì)化。而基于大數(shù)據(jù)的方法則可涵蓋更多的因子進行精確化訓(xùn)練。通過模型進行風(fēng)險評估可大大節(jié)省人工成本，提高保險公司的核賠效率[22]。

該基于大數(shù)據(jù)的理賠模型也初步投入使用，并取得了很好的效果。某財產(chǎn)險公司把通過人工審閱的真實數(shù)據(jù)用于構(gòu)建決策樹模型。在模型的部署及應(yīng)用中取得了預(yù)期效果，顯著提升了公司的運營效率。又如美國前進保險公司為加快客戶理賠進度，投資建設(shè)了“自動理賠管理系統(tǒng)”。在該系統(tǒng)下，其平均理賠周期從原來的42天縮短為6天，極大地縮短了前進公司的理賠周期，使用戶滿意度得到顯著提高，客戶續(xù)保率高達(dá)90%，減少了三分之二的客戶流失[23]。

4.2 大數(shù)據(jù)可有效降低騙保率

由于傳統(tǒng)保險理賠極度依賴?yán)碣r人員的經(jīng)驗和責(zé)任心，因此，保險公司及理賠部門在面對大量新型保險欺詐時，難免捉襟見肘?，F(xiàn)在的騙保的作案方法更加專業(yè)化和規(guī)?；?。從本質(zhì)上看，雙方信息的不對稱行是欺詐行為的主要原因，而合理利用大數(shù)據(jù)技術(shù)則能通過夠弱化雙方部分不對稱的信息來降低騙保率[24]。

合理利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可提前預(yù)防客戶的欺詐行為。例如，可通過監(jiān)測客戶有多個身份證、集中頻繁投保和多家投保等異常行為來篩選出有騙保動機的客戶，提前預(yù)防。律商聯(lián)訊長期致力于擴展消費者風(fēng)險分析維度[25-26]，從全球超過1萬3千多個數(shù)據(jù)源采集了500億條消費者和企業(yè)記錄，數(shù)據(jù)包括：電話、教育背景、居住地址及住址是否穩(wěn)定、職業(yè)證書、破產(chǎn)、抵押以及判決驅(qū)逐等相關(guān)記錄。這些都將為金融及保險行業(yè)提供有力的數(shù)據(jù)資源支持。例如，美國保險公司Allstate Corporation，積極利用大數(shù)據(jù)技術(shù)[27]，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、理賠數(shù)據(jù)和揭發(fā)者數(shù)據(jù)進行整合，發(fā)現(xiàn)新型欺詐規(guī)律。公司在人工處理之前，先用現(xiàn)有欺詐模型對理賠請求進行自動審閱，不僅大大減少人力投入而且提高了反欺詐能力。據(jù)統(tǒng)計，使用該系統(tǒng)后，公司的誤報率減少50%，詐騙案減少30%，而公司的整體賠付成本降低了2-3%。

掌握的數(shù)據(jù)越多，保險賠付風(fēng)險模型的預(yù)測能力就越強?？衫么髷?shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，建立反饋機制，從而構(gòu)建一套能夠不斷提高完善地動態(tài)防衛(wèi)系統(tǒng)[28]。通過不斷發(fā)現(xiàn)規(guī)律并適應(yīng)新的欺詐特點，來進行后續(xù)的追蹤鑒別，以達(dá)到降低騙保率的目的。

未來可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立全國范圍內(nèi)的保險理賠即時共享機制。通過建設(shè)欺詐風(fēng)險庫，來有效地實現(xiàn)異地協(xié)查。同時，積極實施提高信息共享質(zhì)量和擴大信息共享范圍等一系列措施，可有效提高理賠效率，同時減低騙保率。

5 結(jié)論

在飛速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)時代，傳統(tǒng)保險行業(yè)也急需適應(yīng)潮流，積極轉(zhuǎn)型，發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”保險。而大數(shù)據(jù)技術(shù)對保險產(chǎn)品全生命周期的影響，將極大地推進保險行業(yè)的轉(zhuǎn)型進程。傳統(tǒng)保險行業(yè)在受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的同時，也面臨著前所未有的機遇。其面臨的機遇主要體現(xiàn)為：

一是提升行業(yè)差異化競爭能力，提高產(chǎn)品創(chuàng)新水平?？衫么髷?shù)據(jù)技術(shù)分析消費者的行為模式，并據(jù)此制定相應(yīng)方案提高客戶轉(zhuǎn)化率。另外，不同商家可在商品展示方面各展拳腳吸引用戶，從而實現(xiàn)差異化競爭。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得商家在保險產(chǎn)品的設(shè)計及展示方面均有所突破[29]。

二是拓寬行業(yè)發(fā)展空間。大數(shù)據(jù)提高了保費的精準(zhǔn)計算能力，使得原來不能承保的業(yè)務(wù)變得可以擔(dān)保。通過打破可承保與不可承保的界限來拓寬保險行業(yè)的業(yè)務(wù)范圍。另外大數(shù)據(jù)技術(shù)可以挖掘客戶的潛在需求，并據(jù)此作出精準(zhǔn)營銷，擴大用戶群。大數(shù)據(jù)技術(shù)促使保險產(chǎn)品在設(shè)計及營銷方面進行變革[30]。

三是提高行業(yè)風(fēng)險管理能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)可收集多維全面數(shù)據(jù)，擴大用于風(fēng)險估算的數(shù)據(jù)樣本。在風(fēng)險管理領(lǐng)域可增強保險公司的承保風(fēng)險識別能力以及理賠反欺詐能力，切實提高保險行業(yè)的反欺詐能力及風(fēng)險管理水平。大數(shù)據(jù)技術(shù)對保險產(chǎn)品的成交及理賠環(huán)節(jié)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響[31]。

大數(shù)據(jù)時代下，保險行業(yè)面臨的機遇和挑戰(zhàn)并存。抓住這次變革良機，可使傳統(tǒng)保險行業(yè)適應(yīng)時代發(fā)展，完成向“互聯(lián)網(wǎng)+”保險的轉(zhuǎn)型。同時，保險公司提高的服務(wù)質(zhì)量和水平可使其取信于民服務(wù)于民，營造良好的市場環(huán)境，促進經(jīng)濟穩(wěn)步增長及社會穩(wěn)定發(fā)展。

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Big data’s Impact on the Insurance Industry

WANG Qi1, E Hai-hong2, SONG Mei-na3, HUANG Ruo4
(China University of Geosciences (Beijing) Institute of Higher Education, Beijing 100083, China; 2. Engineering Institute of Synergy Culture Gene, Tsinghua Science Park, Zhuhai 519000, China; 3. Sino-US Project: UC Berkeley Searle Research Bilingual Information Processing Research Group)

In the era of the Internet cloud technol ogy, reasonable using of big data technology is an inevitable choice during the period of transition. Insurance product life cycle contains five phases: design, display, marketing, trading and settlement of claims. Each phase is interlinked, complementary to each other. This article analyzes the deficiency of the traditional insurance industry from these five phases one by one. At the same time, the article puts forward solutions on using the technology of data in each phase. Also elaborate Big data’s promotion to the transformation of the traditional insurance industry through giving analysis about how the Big data technology impact the insurance industry. At the same time, the article analyzes the instance of using big data technology in recent years, and give further elaboration on the Big data’s influence of the insurance industry.

Big data technology; The insurance industry; Internet plus; Insurance products; Life cycle

F840.32

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.05.002

國家科技支撐計劃基金資助(編號：2014BAH26F02), 課題名稱：公眾保險一站式服務(wù)體系

王琪(1994-)，女，碩士研究生，主要研究方向：大數(shù)據(jù)；宋美娜(1974-)，女，教授、博導(dǎo)，主要研究方向：服務(wù)計算、云計算、超大規(guī)模信息服務(wù)系統(tǒng)；黃叒(1990-)，男，博士研究生，主要研究方向：云計算。

鄂海紅(1982-)，女，副教授、碩導(dǎo)，主要研究方向：移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、服務(wù)工程。

本文著錄格式：王琪，鄂海紅，宋美娜，等. 論大數(shù)據(jù)技術(shù)對保險行業(yè)的影響[J]. 軟件，2017，38（5）：07-11