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每个记者袁媛每个编辑王可染

据统计,在过去几年中,云计算、大数据和人工智能是保险业实际运营中使用最多的三项技术,保险数据不断被重新定义为国王时代。可以说,大数据为保险业的精确定价、精细管理和精确营销做出了巨大贡献。

保险科技浪潮B面:数据安全、标准化难题仍待解

然而,在大数据的应用中,保险业面临着许多新的挑战。在每场圆桌会议举行的保险技术闭门研讨会上,嘉宾们表示,虽然保险公司积累了大量的用户数据,但这些数据维度不够统一和规范,难以在业务流程中充分利用。

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面对这样的困境,来宾们也对大数据的应用提出了期望。一方面,他们希望有更多的复合型人才,更好地融合保险行业和技术;另一方面,我们也希望行业能够在技术层面上安全地统一和共享数据和信息,从而促进整个行业的发展。

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数据的使用和共享面临挑战

保险业是一个数据密集型行业,其数据积累速度很快。据一些数据显示,一家中型财产保险公司运营7年后的数据存量可超过50tb(主要包括各种业务和财务系统数据、销售和呼叫中心的视听数据、承保理赔生成的视频数据等)。),年数据增量大于5tb。

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凭借大量的数据,保险业在精确定价、精细管理和精确营销方面取得了快速发展。以精确定价为例,大数据可以从供求角度根据不同的风险情况调整定价,为面临不同风险需求的客户提供更精确的服务,使保险公司能够准确筛选和计算精确定价服务。从而降低服务的成本损失,为客户提供增值服务,有效降低保险公司承担的风险损失,便于更科学、更准确地进行防灾防损。

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尽管大数据给行业发展带来了便利,但保险公司远未充分利用数据。据悉,保险行业积累的数据主要是基于传统的业务模式,来自核保、支付、理赔等环节。其中生成的客户数据和支付记录等信息非常重复,可以作为身份识别和记账凭证,但不足以深入了解客户的个性化特征和需求;尽管大量的索赔数据记录了保险标的的风险,但它们往往仅限于单一的个别事件,这是零星的,缺乏连续性和规律性。仅靠它们很难进行深入的风险内因挖掘。对于保险公司来说,现在的问题是如何获得完整的数据。易安财险信息技术中心副总经理郭东海表示,保险公司数据的碎片化给以后的利用带来了很大的困难。

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现在保险公司已经积累了大量的数据,下一步是标准化数据,使用多维度的数据来建模,并将其应用到实际的业务场景中。泰康在线首席技术官潘高峰表示,保险公司大数据的一个关键点是数据标准化,另一个关键点是人才储备。在金融领域能够理解保险和大数据的人很少,所以保险公司需要积极面对和解决人才问题。

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在这种情况下,如果保险公司想要使用数据,他们需要转向外部世界,即与技术公司合作,使用他们的技术来构建数据模型。然而,在合作过程中,数据的使用和共享也面临挑战。

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该行业期待大公司的技术产出

从以上信息中不难看出,保险业在大数据应用方面仍然存在不足,需要改进。然而,如何更好地利用自己的数据,真正为行业服务,也成为许多同行思考的问题。

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事实上,这个问题是所有行业都面临的。在我们看来,我们不仅要合作,还要有自己的能力去建设。平安健康保险科技中心副总经理邱慧表示,此次合作是为了扩大公司的数据采集范围,可以是互联网公司的合作,也可以是全行业内部的合作,也可以是围绕全行业的合作。另一方面,是加强自身能力建设。毕竟,公司完全依靠别人是很难实现长期发展的。

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邱慧进一步解释说,例如,模型构建能力,虽然许多公司,特别是中小型公司,有时可能得不到第一手数据,但一些与数据相关的模型可能仍然可用,因此保险公司可以记录当时的模型,并了解数据采集过程中数据变化的曲线和趋势。另一方面,在数据合作的整个过程中,保险公司不仅要注意与大公司的合作,还有一些小公司需要合作。一方面,由于地位平等,保险公司的控制能力更强。此外,小公司通常更关注个别子行业,尤其是一些初创公司。

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据了解,平安(601318,诊断部)在2017年成立了平安环球航行者,初始规模为10亿美元。基金投放时,我们会注意一些小公司的合作,因为它属于初期阶段,所以它的一些价值还没有被充分挖掘出来,而前期的介入、合作或收购会相对占据一些制高点。

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在大公司分享经验的同时,中小型公司也对未来大数据的使用提出了一些假设和期望。从技术角度来看,希望大型保险公司能够开放和共享自己的技术平台,让其他保险公司可以根据自己的定位和发展阶段,有选择地使用全部或部分平台构建自己的个性化系统,分享自己的成果和经验,最终共同推动形成行业标准统一、共享开放的保险技术平台。郭东海表示,目前,平安和中国平安科技已经推出了技术共享平台,这对行业的发展非常有利。然而,作为小公司,他们往往害怕泄露与业务和客户信息相关的信息。我们希望在未来,该技术可以只限于技术范围,而不涉及客户信息。毕竟,技术披露没有问题。这对大公司来说是一件好事,大公司可以实现技术出口,我们中小公司非常愿意接受。

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没有一家公司有这样的期望。爱情人寿保险公司的首席技术官马湘宜也表示,希望大公司能够以科技公司的形式开发行业级的应用程序,而不仅仅是在公司中使用它们来实现技术效用的最大化。毕竟,大型开放公司有更大的舆论影响力,也可以发起和领导一些联盟合作,比如会上提到的风险数据共享和黑名单共建。

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