吉彩紅，沙天霖

(北京工商大學(xué)，北京100048)

一、引言

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷成熟，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不斷展現(xiàn)在各個不同行業(yè)的各個領(lǐng)域。保險行業(yè)對于數(shù)據(jù)的需求高，對于數(shù)據(jù)的精確性要求高，諸多研究表明大數(shù)據(jù)技術(shù)將會在保險業(yè)務(wù)中起到重要作用，滲透到保險公司經(jīng)營的多個方面。目前國外車險業(yè)務(wù)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面已有相關(guān)案例，論文分析大數(shù)據(jù)技術(shù)對車險業(yè)務(wù)的幫助，并總結(jié)國際大數(shù)據(jù)經(jīng)驗，進(jìn)而對我國車險業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用提出建議。

二、車險公司對大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求

(一)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的價值

只有量的積累的數(shù)據(jù)，通常并不能稱之為大數(shù)據(jù)。除了大量性，大數(shù)據(jù)常常還應(yīng)該具有多維性和完備性。大數(shù)據(jù)一般要同時滿足大量、多維和完備的特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上，最好具有時效性。因此，大數(shù)據(jù)有著數(shù)據(jù)完備的優(yōu)勢。機(jī)械思維時代，由于數(shù)據(jù)收集的局限性，科學(xué)家們只能在有限的樣本中進(jìn)行試驗，通過樣本數(shù)據(jù)來反映總體數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)可以發(fā)揮其數(shù)據(jù)量全面、龐大、多維的優(yōu)點(diǎn)，直接使用總體數(shù)據(jù)，可以消除誤差，消除不確定性。保險公司所收集的數(shù)據(jù)需要應(yīng)用在保險市場調(diào)查、產(chǎn)品定價等方面，保險公司所收集數(shù)據(jù)的精確程度，對公司的經(jīng)營有著直接影響，因此大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)收集的廣泛與精確優(yōu)勢有助于保險公司提高利潤水平。

(二)保險公司數(shù)據(jù)需求量大

車險業(yè)務(wù)對計算的需求大，在保險公司開發(fā)產(chǎn)品之前，大數(shù)據(jù)可以幫助保險公司洞察業(yè)務(wù)風(fēng)險、運(yùn)營成本。在業(yè)務(wù)開展時有助于保險公司對市場調(diào)查的準(zhǔn)確度和廣泛度，促進(jìn)保險公司優(yōu)先于高利潤產(chǎn)品，洞察一部分被保險公司認(rèn)定為負(fù)利潤的業(yè)務(wù)，而得到這些信息需要大量的數(shù)據(jù)整理與數(shù)據(jù)分析，傳統(tǒng)的計算方式容易出現(xiàn)計算誤差，導(dǎo)致保險公司出現(xiàn)錯誤判斷，大數(shù)據(jù)技術(shù)在此可以產(chǎn)生重要影響。

(三)保險公司對實時數(shù)據(jù)有需求

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生非常迅速，服務(wù)器中大量的資源都用于處理和計算數(shù)據(jù)，很多平臺都需要做到實時分析。數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)迅速可以幫助數(shù)據(jù)處理者迅速獲得實時數(shù)據(jù)，能夠在短時間內(nèi)生成相關(guān)數(shù)據(jù)報表，可極大加強(qiáng)數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。車險業(yè)務(wù)公司在保險精算環(huán)節(jié)需要依靠大量數(shù)據(jù)來進(jìn)行計算，而數(shù)據(jù)具有時效性，按照傳統(tǒng)方法獲得的歷史數(shù)據(jù)可能會隨著時間推移與現(xiàn)實情況產(chǎn)生偏差，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助保險公司使用實時數(shù)據(jù)而非歷史數(shù)據(jù)，增加保險精算的精確性，有助于保險公司合理經(jīng)營。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)給車險業(yè)帶來的機(jī)遇

大數(shù)據(jù)的諸多技術(shù)可在保險業(yè)務(wù)中進(jìn)行應(yīng)用。例如，通過數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測性分析等多項技術(shù)對于海量的保險數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析。這些數(shù)據(jù)難以通過傳統(tǒng)的人工或計算機(jī)處理，也難以進(jìn)行深度挖掘，以及同步更新與分析。大數(shù)據(jù)可以有效在短時間內(nèi)將大量數(shù)據(jù)以特定結(jié)構(gòu)排列分析，并進(jìn)行實時同步，最終幫助保險公司創(chuàng)新營銷模式，精準(zhǔn)制定營銷對策，優(yōu)化營銷流程。同時大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可能會導(dǎo)致保險公司失去一部分市場、創(chuàng)造出新的競爭者，給保險公司帶來挑戰(zhàn)。

(一)有利于保險業(yè)的精準(zhǔn)定價

風(fēng)險分類和大數(shù)定律是保險公司經(jīng)營的基本理論。保險公司可依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)使風(fēng)險的分類更細(xì)化、更準(zhǔn)確，進(jìn)而達(dá)到保險精準(zhǔn)定價。風(fēng)險分類的含義是保險公司可以根據(jù)客戶的風(fēng)險程度，將客戶進(jìn)行分類，分類之后，對高風(fēng)險客戶收取高保費(fèi)，對低風(fēng)險客戶收取低保費(fèi)，進(jìn)而提高保險公司精算結(jié)果的準(zhǔn)確率，同時也能通過該種方式吸引特定客戶。在這一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以加大保險公司對實時信息的收集能力。例如，通過車聯(lián)網(wǎng)實時獲得駕駛行為數(shù)據(jù)后，經(jīng)過快速的分析處理，可以對駕駛員不良的駕駛行為進(jìn)行干涉管理，通過提高保費(fèi)促進(jìn)被保險人防災(zāi)防損。

保險公司若風(fēng)險分類足夠細(xì)致，則可為不同類型的客戶制定與其更為貼合的服務(wù)及產(chǎn)品，達(dá)到精準(zhǔn)銷售的作用，吸引更多客戶前來投保。而風(fēng)險分類粗糙的保險公司更可能使高風(fēng)險人群和低風(fēng)險人群按同一種保費(fèi)計算方式提交保費(fèi)。這種情況下，低風(fēng)險人群更傾向于向風(fēng)險分類細(xì)致的保險公司進(jìn)行投保，避免承受額外的保費(fèi)。

在海量數(shù)據(jù)的支持之下，保險公司可以對車險產(chǎn)品進(jìn)行更細(xì)致、更準(zhǔn)確的定價。大數(shù)據(jù)定價可以根據(jù)單個客戶的諸多方面的特征和表現(xiàn)去預(yù)測其未來發(fā)生風(fēng)險事故的概率。

(二)幫助保險人精準(zhǔn)營銷

保險公司可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)獲得大量潛在消費(fèi)者的信息，通過大數(shù)據(jù)計算出潛在的投保人群，幫助營銷員將精力主要集中于投保率高的人群，從而消除營銷員漫無目的的推銷，同樣也幫助保險公司在決定拓寬市場時選擇合適的人群。這種技術(shù)可以增加保險公司在營銷方面的效率，同時也減少了營銷員在不合時宜的情況下打擾客戶的可能性。

(三)加強(qiáng)保險公司核保能力

保險公司可通過大數(shù)據(jù)技術(shù)加強(qiáng)其核保能力，通過多方面信息的分析和運(yùn)用，保險公司可以確定被保險人的信息，查詢到被保險人的失信記錄，對風(fēng)險因素進(jìn)行更深入的調(diào)查和認(rèn)識，對有過失信或欺詐的客戶進(jìn)行篩選，提高保險公司識別風(fēng)險的能力，增加對風(fēng)險認(rèn)識的準(zhǔn)確度，有效降低保險欺詐事件的發(fā)生頻率。

(四)加強(qiáng)保險公司理賠能力

理賠階段涉及的狀況復(fù)雜，僅憑借企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)難以完成這一部分，需要對保險標(biāo)的、損失金額、損失原因等多方面進(jìn)行深度調(diào)查。這種情況必須要結(jié)合行業(yè)內(nèi)和行業(yè)外的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行捕捉、分析，幫助保險公司將資源集中在高欺詐概率的賠案上，有效降低保險欺詐對公司造成的損失，提高企業(yè)利潤水平。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助保險公司快速理賠，理賠周期縮短，而理賠費(fèi)用也隨之減少。疫情期間我國保險公司對人工智能自動理賠管理系統(tǒng)的使用力度開始加大，并有效地提高了我國保險公司的理賠效率。快速理賠可以顯著增加客戶的滿意度，降低保險公司的人力成本。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)給車險業(yè)帶來的挑戰(zhàn)

(一)數(shù)據(jù)分享不足

我國保險公司在信息共享，領(lǐng)域外合作方面尚有提升空間。在大數(shù)據(jù)技術(shù)早期數(shù)據(jù)收集所需的投入資金過高，小型公司可能無力承擔(dān)早期收集數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)壓力，難以與大型公司競爭，這對于市場的長期發(fā)展是不利因素。以美國天氣公司(The Climate Corporation)為例，該公司從美國國家氣象局獲取天氣信息，從美國農(nóng)業(yè)部獲取作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)與土壤信息，借取亞馬遜云服務(wù)獲取大數(shù)據(jù)計算能力，降低自身數(shù)據(jù)收集成本的同時，也能獲得更難以收集的領(lǐng)域外信息數(shù)據(jù)，充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享與跨領(lǐng)域合作的優(yōu)勢。

(二)法律規(guī)范與隱私保護(hù)不完善

大數(shù)據(jù)技術(shù)會使得隱私保護(hù)變得愈加困難，很多私密的個人信息可以被大數(shù)據(jù)技術(shù)簡單地挖掘，且在沒有明確的規(guī)范、流程和制度保護(hù)的情況下，這會難以避免地涉及個人尊嚴(yán)、個人隱私等個人基本權(quán)利，甚至可能導(dǎo)致嚴(yán)重的資料泄露等情況發(fā)生，對個人和社會產(chǎn)生危害。為了應(yīng)對這種問題，我國對于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分享等相關(guān)領(lǐng)域需要制定完善的法律規(guī)范與規(guī)章制度，目前已有多個發(fā)達(dá)國家對數(shù)據(jù)隱私問題頒布了新的法律規(guī)范，而我國目前相關(guān)規(guī)范不足。

(三)缺乏復(fù)合型人才

人才是一個公司能順利發(fā)展壯大的根本，保險和科技的深度融合也就要求保險型人才要和高科技人才融合，不僅要了解保險，也要了解科技，只有如此才能在發(fā)展保險科技的道路上事半功倍。然而，這方面的人才少之又少，復(fù)合型人才的培養(yǎng)對保險公司在大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展至關(guān)重要。

五、車險大數(shù)據(jù)應(yīng)用的國際經(jīng)驗

(一)英國英杰華保險公司的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

英國英杰華保險(Aviva)，借助科技手段與數(shù)據(jù)分析，根據(jù)駕駛者的駕駛行為進(jìn)行分析作為定價基礎(chǔ)，為高風(fēng)險駕駛?cè)酥贫ǜ叩谋ｋU費(fèi)。這種方式有助于降低賠付率，同時削減了公司成本。公司在使用傳統(tǒng)調(diào)查數(shù)據(jù)的同時也引入車載設(shè)備，監(jiān)控駕駛者的駕駛狀態(tài)。對于駕駛者駕駛行為的安全程度進(jìn)行評估，并根據(jù)風(fēng)險程度進(jìn)行定價，對被保險人制定個性化服務(wù)。對安全駕駛者進(jìn)行保費(fèi)優(yōu)惠，提高了客戶的滿意程度，緩解了客戶流失。

(二)美國Metro-Mile公司的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

Metro-Mile是美國舊金山的一家汽車保險機(jī)構(gòu)，Metro-Mile通過給用戶的車安裝車載信息監(jiān)控設(shè)備來收集客戶的實際駕駛里程數(shù)據(jù)，從而根據(jù)汽車駕駛里程數(shù)進(jìn)行個性化車險定價。

Metro-Mile公司的保費(fèi)計算分為每月固定保費(fèi)與按里程變化的保費(fèi)，公司每個月會根據(jù)車主當(dāng)月的里程作為計算標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行下一個月保單的保費(fèi)計算。

這種定價方式體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度快的優(yōu)勢，每個月均使用上個月提供的數(shù)據(jù)，保證了其數(shù)據(jù)的時效性。且差異化定價可有效吸引部分顧客。

(三)美國起亞公司(Kia Motors America)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

美國起亞于2013年與谷歌簽訂了一份合作協(xié)議，將谷歌地圖和位置服務(wù)應(yīng)用在起亞的電子服務(wù)遠(yuǎn)程信息處理系統(tǒng)。進(jìn)而為駕駛者提供導(dǎo)航、實時交通情況、路邊援助和維修等諸多服務(wù)。

同時，起亞與谷歌也有云服務(wù)開發(fā)合作，目的為開發(fā)新型說明手冊，做到完全交互式的汽車應(yīng)用介紹。車主通過公司在用戶手機(jī)中提供的應(yīng)用程序，對車內(nèi)各種控制裝置進(jìn)行拍照，之后借由谷歌云的符號識別等相關(guān)技術(shù)，播放視頻來介紹詳細(xì)功能與操作方法。

(四)經(jīng)驗總結(jié)

通過收集客戶的行駛數(shù)據(jù)可以更加精準(zhǔn)地為保費(fèi)計算提供基礎(chǔ)，按照里程收取保費(fèi)可以讓保費(fèi)定價更加精準(zhǔn)、符合個人需求也更加符合個人的風(fēng)險水平。運(yùn)用大數(shù)據(jù)，可以獲取具體到單個客戶的詳細(xì)數(shù)據(jù)，從客戶全面、立體的信息，記錄客戶的喜好，優(yōu)化產(chǎn)品及服務(wù)。例如，對于車險客戶，未來可以根據(jù)每天客戶行駛里程、駕駛行為信息(如駕駛平均時速)、交管局的違章信息等，實現(xiàn)對每位客戶采集信息，對每人進(jìn)行不同保費(fèi)定價，也可以有效利用大數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度快的特點(diǎn)，定期對保費(fèi)計算進(jìn)行更新。

由起亞公司與谷歌的合作可以體現(xiàn)出跨領(lǐng)域合作所帶來的優(yōu)勢，通過第三方獲得相關(guān)數(shù)據(jù)或者技術(shù)服務(wù)，可以有效降低公司于大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域的投入成本，這對于難以在早期進(jìn)行大規(guī)模資金投入的中小型保險公司有借鑒作用。

六、大數(shù)據(jù)技術(shù)下車險業(yè)的發(fā)展對策

(一)完善法規(guī)與監(jiān)管

應(yīng)對數(shù)據(jù)隱私等問題，設(shè)立完善的法律規(guī)范是保證行業(yè)安全穩(wěn)定發(fā)展的基礎(chǔ)。成熟的規(guī)范體系才能保證數(shù)據(jù)不遭受濫用、泄露及侵犯他人權(quán)利。發(fā)達(dá)國家針對該項問題制定了諸多規(guī)則，例如規(guī)定一定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)禁止收集，某些部分的數(shù)據(jù)在收集后需在使用后刪除。施行于2021年1月1日的《民法典》針對數(shù)據(jù)信息安全保護(hù)頒布了眾多新規(guī)以及對原有條款進(jìn)行改動，給具體的相關(guān)法案確立了基本方向，為個人與企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用提供基本環(huán)境，但目前我國的相關(guān)規(guī)范尚處于起步階段，不如發(fā)達(dá)國家成熟，依舊需要進(jìn)一步發(fā)展。

(二)通過多元化方式獲取數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)收集對于中小型公司的財務(wù)壓力較大，眾多公司難以承受，形成產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展可以解決該類問題，提升數(shù)據(jù)全面性。大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)在于收集客戶盡可能全面的信息，即利用大數(shù)據(jù)，建立信息平臺，加大與第三方合作，通過向?qū)ｉT機(jī)構(gòu)購買數(shù)據(jù)可以減少保險公司在數(shù)據(jù)收集階段的成本。

以由螞蟻金唄控股的國泰產(chǎn)險為例，阿里巴巴集團(tuán)有三大類業(yè)務(wù):螞蟻金服、電子商務(wù)和智能物流骨干網(wǎng)，下面又各有若干業(yè)務(wù)，例如，螞蟻金服下面有支付寶、螞蟻小貸、淘寶、天貓、聚劃算等，智能物流骨干網(wǎng)下面有菜鳥物流等。而所有這些分支機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)都會上傳到阿里云，阿里云還積極向外尋求獲得社會數(shù)據(jù)，可為與其密切相關(guān)的保險公司提供數(shù)據(jù)支持。

(三)吸引高科技人才及管理人才

大數(shù)據(jù)時代，保險公司不僅應(yīng)重視保險方面的人才，也要重視在科技方面及互聯(lián)網(wǎng)方面的人才，對本公司已有的高科技人員加強(qiáng)保險基礎(chǔ)知識和保險科技基礎(chǔ)理論知識的培訓(xùn)。在大數(shù)據(jù)時代，復(fù)合型人才可以有效提高保險公司對大數(shù)據(jù)的利用效果，促進(jìn)公司發(fā)展。

(四)加大對大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新使用

保險公司在大數(shù)據(jù)的使用方式上也應(yīng)加大創(chuàng)新發(fā)展，例如英杰華公司通過收集與投保人生活方式有關(guān)的線上數(shù)據(jù)，來優(yōu)化自身的健康風(fēng)險預(yù)測模型。線上數(shù)據(jù)包括酒精消費(fèi)、汽油消費(fèi)、興趣愛好、收入預(yù)測、常用網(wǎng)站與?？措娨暪?jié)目等上百種數(shù)據(jù)。英杰華公司通過多種數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，最終用于測算投保人群的健康狀況，一定程度上代替了體檢，降低了保險公司的相關(guān)費(fèi)用與時間成本。我國保險公司應(yīng)充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢特點(diǎn)，且對大數(shù)據(jù)技術(shù)的利用不應(yīng)局限于行業(yè)內(nèi)領(lǐng)域，也應(yīng)加強(qiáng)對行業(yè)外領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，以及與相關(guān)部門的合作。國外大數(shù)據(jù)應(yīng)用的成功范例值得學(xué)習(xí)，對于數(shù)據(jù)的獲取方法和處理方法值得借鑒。

七、總結(jié)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用對車險業(yè)務(wù)的各個方面有著重要影響，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)是未來車險業(yè)的重要趨勢。對此，我國車險業(yè)應(yīng)加大對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的相關(guān)布局，總結(jié)已有經(jīng)驗，對大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新使用，完善規(guī)范。大數(shù)據(jù)在車險業(yè)應(yīng)用的未來值得展望。