保险业动态风控创新：跨界融合

保险行业的本质是防控风险。近年来,保险行业发展迅速,已成为完善社会保障机制最为重要的行业之一。目前保险行业大多基于静态的数据(横截面数据),即用户相对稳定的信息,例如性别、工作类型、区域、积分等进行决策和风险管理,只能了解用户片面、某一时间点的数据,无法了解用户的全方位特征和动态信息变化,可能存在较大的风险隐患。

当前处于大数据的新时代,原有的基于静态数据的风险管理措施已无法完全适应当前移动互联网创新应用迅速发展的大背景,为了更好地进行风险管理和保障人民利益,保险行业需要充分基于大数据进行变革。具体而言,保险行业可与电信运营商、社交网络、电商平台等开展跨界合作,探索风控创新模型,实施更全面的静态与动态数据结合的风险管理。动态数据是指用户在不停变化的信息,如网络搜索、新闻浏览、评论发布、线上联络、网页浏览等行为数据。

将已有的静态数据和动态数据跨界融合后,保险公司可对用户信息进行标签化,即在收集与分析了用户的消费频率和类型、社交属性等主要数据后,勾勒用户整体画像,为用户赋予对应的标签和指数,标签代表用户对该类型有需求,指数代表用户对应的频率和程度,并对时间、地点和任务三要素进行建模,即哪位用户在何时何地做了何事,根据大数据的分析结果,对用户的全方位特征有更深刻的认识和把握,从而对其进行精准定位,实施更加有效和全面的风险管理。满足用户的需求是保险行业发展的前提,在大数据时代,将静态数据和动态数据结合,保险业可更好地进行风险控制,并且深入洞察用户需求,据此提供差异化的服务,具体包括:

1.利用大数据技术,保险行业可以突破当前的可保风险和不可保风险的界限,让原先无法承保的风险转变为可保风险,从而扩大保险行业的业务经营范围。当前保险行业积累的数据主要来自承保、缴费、理赔等环节,其中的信息有较多重复性和较大片面性,在数据活性和实时性方面都有明显不足,这些数据总量大但结构单一,更新慢,活性不够,无法满足现有的需求,未能深入反映用户的个性化特征和需求,无法承保的风险较多。利用大数据技术,保险行业可深入挖掘用户需求,对结构化和非结构数据进行更全面的分析,从而使部分原先无法承保的风险变成可保风险。例如在车险行业,通过利用大数据技术,保险公司可使承保的车辆变为移动的数据源,获得用户实时和动态信息,并据此进行数据分析与挖掘,从而对原先难以承保的车险有更合理和准确的定位与设计,满足用户和公司双方的需求,保险公司还可在此过程中提供娱乐、旅游等增值服务,拓展业务增长点。

2.利用大数据技术,从传统基于静态数据的风控模型升级为基于跨界动态数据的全新风控模型,保险公司可以切实提高风险管理能力。在风险管理领域运用大数据技术,可提高对承保风险的识别能力与理赔反欺诈的能力,实现更精准的定价,提升保险行业的风险管理能力和水平。在保险行业中,传统的精算技术只能从一些维度去量化风险,无法反映风险的复杂性。而在大数据时代,利用大数据技术能多维度地对每个投保标的进行风险管理。利用大数据能够增大用来估算风险概率的数据样本量,进而提升准确度,能够收集更多维和更全面的数据,进而形成更科学和系统的精算模型,也有助于把整体的数据样本进一步细分成子样本,为精准定价提供精算基础。通过利用大数据进行分析,可以解决当前的风险管理问题,为用户制定个性化的保单,利用社交网络改善产品,影响目标客户,通过对所得信息的分析,保险公司可建立更准确的定价模型,实施个性化的解决方案。基于社会媒体的大数据还可对保险业务进行及时有效的监督,为核保提供有效的保障,减少虚假核保信息和无效性的成本。

3.利用大数据技术,保险行业可以提升产品设计水平和定价水平。保险精算师在设计保险产品时,主要依靠理赔标的发生概率,由于依靠的数据大多来源于统计数据和历史数据,这类数据并不能客观反映消费者实时行为等方面的信息,难以避免会产生较大偏差。依靠这类偏差较大的数据很难甚至无法设计出接近真实概率的保险产品,而且会影响保险产品的定价水平,设计出的产品风险偏好不够准确,很可能导致对应的保险产品收益率过低,用户购买意愿低,也可能导致设计的保险产品无法覆盖风险损失,从而出现亏损。这种方法很难完全从用户需求角度出发,大多仅关注收益。在保险产品推广阶段,其能否被用户认可并购买,很大程度上取决于市场推广的力度和销售人员的能力。在此类情况下,保险公司的资金投入量较大,产品风险较高。基于大数据技术,将动态数据和静态数据相结合后得到的产品设计模型可以让保险公司设计出风险更小,更符合用户真实需求的产品。用户的行为数据和标签数据能够让保险公司更加了解用户的需求。以数据分析和用户需求为出发点,基于动态数据和静态数据结合的保险产品设计,将会在风险管理、产品收益、用户体验等方面领先。目前国外一些先进的保险公司已经利用大数据技术设计保险产品,并取得了良好的市场反馈和经济效益。

4.利用大数据技术,保险行业可以提升差异化的竞争能力。随着保险行业竞争的愈加激烈,为了脱颖而出,保险公司需要更有效的经营模式和差异化的服务。大数据可以帮助保险公司提升自身能力,通过对用户消费行为模式的分析,开发出针对不同客户、不同类型的产品,提高用户的转化率,满足不同客户的切实需求,实现差异化竞争。利用大数据技术,保险行业还可以更有效地发现用户潜在需求,进行用户需求变化的预测,从而实行精准营销,是财产保险中的标准化产品的营销,提升了保险用户的消费者体验,增强了其满意度,有利于塑造公司形象。

当前,保险行业的大数据战略规划尚未成熟,在电子化、数据化、移动化、平台化方面急需改进,对大数据的应用和价值变现不足,同时保险行业的内部数据还未有效整合,大多处于信息孤岛状态,对内部数据的价值认识和挖掘还不够,大数据的价值变现缺少应用场景。此外,部分保险公司尚未开发移动APP或未将其转化为客户入口和转化的主要渠道,将其功能仅定位成了保单的简单查询。

为了更好地将静态数据和动态数据跨界融合,实行更全面和有效的风险管理及服务,保险公司需要从数据的获取、应用和组织三方面进行构建,具体包含拓展数据来源、建立许可与信任、搭建应用场景、数据分析和建模、数据存储和整合、组织建设和人才储备等方面。

目前保险行业中大数据的价值变现仍处于初级阶段,需要进行数据基础的搭建。保险行业内拥有大量有价值的数据,其大数据战略应从整合自身已有数据开始,挖掘内部的数据,建立大数据管理平台。大数据管理平台是保险行业中大数据价值变现的基本平台,大数据价值变现的多数场景都可利用管理平台的数据进行挖掘,包括用户画像、精准定位、获取新用户、留存已有用户、提升用户体验、评估风险等。保险行业可将具有价值的数据集中在大数据管理平台上,为大数据的价值变现提供支撑的平台,同时可将数据标签化,对用户进行画像。之后保险公司可根据不同用户的独有特点和需求,通过数字广告实施精准营销,提升对用户的渗透力、转化率和产品成交率。

保险行业拥有业务详情、订单、用户属性、收入、信息查询、交易、用户行为等数据,这些数据可通过用户账号相联系和贯通,搭建不同用户的独特标签。例如,通过用户交易记录与基本信息,可将用户分为理财类、教育保险类、寿险类、意外险类、健康险类、车险类、少儿保险类、女性保险类等,进而实行差异化服务。然而,保险公司当前的数据不涉及客户外部行为的动态数据,无法定义用户全方面的特点,例如用户的爱好、教育、文化、位置变化、理财需求、游戏、体育等,从而不利于全方位的风险管理,因此需结合大数据,从外部购买动态数据,借鉴客户外部行为标签数据,从而掌握用户多维度的信息,形成360度的用户画像,最终升级传统的风控模型。由于客户行为存在不确定性,用户画像的信息也需及时更新,因此大数据管理平台中的标签体系和数据也应是动态化的,以保证数据的时效性和准确性,进而实现从多方位熟悉用户,进行精准定位和营销,实行更有效和全面的风险管理。

为适应消费场景移动化的趋势和获取更多的动态数据,保险行业应搭建移动端的APP,把线下渠道发展战略向线上的移动端倾斜,将移动端的APP定位为导入用户的入口、展示产品和购买产品的平台。当前保险产品种类不够丰富,无法覆盖用户生活中所有场景的需求。产品设计过于复杂,用户在购买时需掌握的信息过多,严重影响用户的消费体验。因此,保险公司在移动端的APP展示产品时,需对保险产品进行标准化,依据客户需求设计出简单、易懂、易使用的保险产品,使产品介绍简单明了,突出重点和用户利益,减少用户了解所需的时间,减轻购买难度,降低门槛。这类标准化的保险产品能充分满足用户的需求,有利于扩大销售规模,有利于保险公司延长此类保险产品的生命周期,降低产品开发的成本。随着应用场景的不断扩大,未来保险产品可以与不同的应用场景相结合,满足用户对各类保险产品的需求。比如在车险领域,保险公司可以开拓爆胎、高温、低温、异物撞击、自然灾害等保险品类。在保障险领域,可以开拓交通堵塞、高空坠物、天气突变、延误、暴雨等保险品类。

总之,保险行业进行动态跨界融合是大数据时代、移动化时代的必然趋势。为了更好地保障投保人利益,保险行业应将静态数据和动态数据跨界融合,充分利用大数据技术,将其价值变现,挖掘已有数据,从电信运营商等其他行业获取动态数据,利用大数据管理平台对用户进行画像,将保险产品标准化,运用移动端的APP进行新用户增加、精准营销、数据收集和已有用户留存等,借助于大数据技术进行建模,改变保险产品设计水平和定价方式,以客户为中心设计保险产品,从而实施更全面有效的风险管理,提升风控水平。

(作者系北京大学保险数据研究中心主任)