大数据财产保险

大数据财产保险（精选7篇）

大数据财产保险 篇1

大数据原为IT行业的术语。所谓大数据, 指的就是需要新的处理模式才能分析与处理的信息资产, 是一种巨量资料。简而言之, 大数据是一种拥有无限量大的海量数据的超大型数据库, 是那些超出了正常的处理范围和大小、需要用户采用非传统处理方法处理的数据集。大数据技术在保险业的应用受到越来越多业界人士的关注, 必将成为保险业未来发展的新亮点。

一、保险业应用大数据的可行性分析

(一) 保险业应用数据的传统

对于传统型数据的应用, 保险业有着悠久的历史。人们在长期的生活实践中总结发现, 在随机现象的大量重复中往往会出现几乎必然的规律, 这种规律即大数法则或大数定律。概率论中的大数法则就是保险人计算保险费率的基础, 只有在承保大量风险单位的情况下, 大数法则才能显示其作用。根据大数定律的另一个特点, 风险单位的数量越多, 风险的预期损失就越接近实际损失。保险人正是凭借这种方法比较精确地预测风险, 合理厘定保险费率。长期的数据分析传统不仅为保险业积累了许多数理分析人才, 同时也养成了保险业数据分析的传统和习惯。这些都为保险业应用大数据垫定了良好的基础。

(二) 保险业应用大数据的硬件条件

数据具有大量、高速、多样、价值的特点, 这说明大数据中的数据具有即时性而不是一成不变的, 数据量庞大而复杂, 对处理分析能力有很高的要求。保险业虽然有很丰富的对传统数据的数理分析经验, 可是对超大型数据的分析必须依赖专业的存储技术和计算技术。保险公司需要先租赁互联网企业专业的数据存储设备, 运用互联网企业的云计算分析能力对数据进行计算, 寻求想要的信息。

(三) 保险业应用大数据的软件条件

近年来, 许多有过传统数据分析基础的人, 开始关注大数据的分析, 一种新的职业也随之诞生, 即“数据科学家”。与传统科学家不同, 数据科学家还需要有互联网思维、懂软件程序和统计学。大数据技术仅仅为我们提供参考数据, 它是一种信息资源, 是一种帮助人们理解世界的工具, 但是它不解释信息, 对数据的分析解读仍然需要专业人才来进行。由于保险公司的经营方式、经营基础、经营环境和经营对象等方面与其他企业存在明显差异, 保险公司应该成立自己的数据分析部门, 培养了解自己行业的专业数据分析人才。

二、大数据在保险业中的应用——以众安财险为例

(一) 众安财产保险公司背景

众安财产保险公司 (下文简称“众安”) , 是我国首家互联网保险公司, 是保险业与互联网业合作的一种大胆尝试。众安保险是由平安、阿里巴巴、腾讯等国内知名企业发起, 保监会批准成立的网络保险公司, 公司的注册资本金10亿元人民币。众安作为一家互联网在线财产保险公司, 完全颠覆了我国现有的保险营销理赔模式, 不设任何的地域性分支机构, 而是完全通过互联网实现销售和理赔。这一转变是对保险业运营模式的大胆尝试。

(二) 大数据在众安财产保险公司的应用

1. 大数据在业务费率制定中的应用。

传统的费率厘定是通过分析这一类人的风险发生概率, 再根据风险发生的概率厘定这一类人的保险费。获得的数据量越大, 在数据中获得的有效信息也就越多。众安在拥有庞大的有效数据和云计算能力的前提下, 有能力将费率的厘定更加具体化, 由一类人细化到几十个人甚至一个人。随着风险的复杂化, 平均费率已经不能准确反映每个成员的风险发生概率, 一些细微的个人生活习惯往往就会增加发生风险的概率, 支付宝、淘宝、微信等APP已经成为每个人生活的一部分, 对这些功能性APP的数据进行整理分析, 可以细化人群, 分析使用者的生活习惯, 通过对客户生活习惯的分析, 一方面可以细化同类人群, 另一方面可以更准确地评估人群将会面对的风险。

2. 大数据在客户服务中的应用。

客户关系的维护, 除了即时快速解决客户的问题之外, 还需要根据客户的不同投其所好, 提高客户消费的满意度, 从而提高客户的忠诚度。众安财险的庞大数据量中, 记录了许多客户的日常生活数据, 大到浏览、交易记录, 小到登录社交网络的时间, 就像现在许多APP或者门户网站所推出的根据浏览的记录对你进行你可能喜欢商品的推荐。众安通过对客户在淘宝、支付宝、微信等多家公司的各种信息数据的收集分析, 有能力分析出一个客户的个人喜好、经济水平、生活习惯和生活规律。在客户需要服务的时候及时为客户解决问题, 甚至在可能发生问题前对客户进行提醒, 避免损失的发生。对庞大的客户群体施行这一行为是传统保险业客户服务部门无力为之的。众安良好的数据分析能力, 合作伙伴的强大数据收集能力, 都能有效提高众安的预测能力, 并为众安带来质的变化。

3. 大数据在业务开拓中的应用。

众安通过大数据分析, 获取客户需求、心理等方面的信息, 获取潜在的目标客户, 进行有针对性的行销策略, 力求达到事半功倍的效果。良好的市场细分可以合理分配公司的营销资源, 避免不必要的资源浪费, 在寻求经济收益增长的前提下控制成本。优质的数据加上强大的数据分析能力, 使得众安在对客户的了解和对市场的预测方面有着其他传统公司无法比拟的能力。

(三) 实例分析总结

综上所述, 大数据的运用是时代所趋, 传统行业与互联网行业的合作也并非遥不可及。只需要找到一个良好的合作模式便可以达到共赢的效果。在服务经济的今天, 客户的重要性毋庸置疑。仅仅运用大数据的预测能力就可以使公司在这个不断变化的市场中知己知彼, 寻求稳定的发展。

大数据财产保险 篇2

Glow 是Paypal创始人之一Max Levchin的最新创业项目，已于8月初在iOS上发布，并获600万美元融资。它根据收集跟怀孕相关的身体信号，由此推算出最佳受孕时间。同时，它还会做服用怀孕综合维生素等有利于受孕的提醒。值得一提的是，它可以同时在夫妇二人的手机上使用，并且所有的提醒都同步到二人日历上。

除了会采纳医学专家的建议外，它最重要的一个预测依据是数据分析。它的数据来源广泛，包括用户数据、已有的行业内数据和一些试用者。Levchin表示，随着使用者数量的增多，Glow的预测将会更准确。

其实，很多健康领域的创业公司都看到大数据这个方向，但往往到这一步就停住了，而Glow 最有借鉴意义的一点在于Glow First基金。

数据显示，17%～18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。但在美国很多地区，这种治疗都被视为选择治疗，并不在医疗保险覆盖范围内。因此，一旦选择助孕治疗，花费通常高达上万美元。Glow First正抓住了这一机会。

它的运作方式很简单：受孕困难的夫妇先申请基金的使用资格，一旦被批准，则每月往这笔基金内存入50美元，连续10个月。如果10个月后，Glow 还没能帮他买成功受孕，这个基金则会资助后续的检查和治疗。据Mike Huang介绍，资助金额将在2～4万美元之间。如果成功怀孕了，他们所存入的钱则会被用于对其他用户的资助。

显而易见，所谓基金，其实已经是保险的本质。用CEO Mike Huang的话说，“我们希望它能成为世界上最受人欢迎的保险。” 传统保险业被认为是受大数据影响最大的行业之一，因为大数据的本质是解决预测问题，而保险业经营的核心也是基于预测。大数据对保险业而言，既是机遇，也是挑战，Glow First 正抓住了这个机遇。在不被传统保险业覆盖的领域，它利用大数据和互联网，创造了新的想象空间。

对于正处于摸索阶段的互联网医疗来说，这也是一个值得关注的方向。对目前健康医疗领域的各种“量化自我”类软件和硬件来说，目标都是真正给人带来帮助，但却力不从心。其中有两个主要掣肘，一是政策，二是技术水平。

“横在互联网医疗前面的一条线叫FDA”，说这话的是神念科技中国区总裁张彤。神念科技是硅谷的一家硬件创业公司，项目包括生物电传感芯片，它能测量人的完整心电图。据张彤介绍，它的测量结果已经跟医院所使用的心电图一样，但仍不能取代传统医疗服务。因为在美国，对医疗用品的监管非常严格。在中国，也同样面临政策上的限制，这使得互联网企业很难直接在传统医疗领域取得突破。同时，受制于技术水平，传统医疗服务不可能被取代。Glow CEO Mike Huang 建议人们在使用Glow之外，还要参考专业医师建议。

大数据时代保险业的发展 篇3

近年来, 大数据日益成为一个热门的概念, 对于大数据的利用也正在引领着许多领域的变革。大数据并不是一项新产生的技术, 而是由于不断增长的庞大的数据量和数据种类而衍生出来的一种现象, 其特点可以用4个V来概括:大量 (Volume) , 快速 (Velocity) , 多样化 (Variety) 和价值 (Value) 。在对大数据的应用中, 关键并不在于掌握海量数据, 更重要的是通过对数据进行挖掘, 从中获取有利于行业发展的信息。保险业作为金融服务业的重要领域, 自然也在各个方面接受着大数据时代带来的变革。

二、大数据对于保险业的影响

(一) 经营理念与决策

保险企业的管理者必须认识到大数据在改善流程和业务绩效方面的潜能, 把保险的各个环节都纳入大数据的分析框架之下, 分析数据背后隐藏的商业价值, 从而做出正确的决策。在大数据时代, IT能够提供给保险公司决策层的是从各领域进行了全面筛选的信息, 让管理者更准确地认识保险市场、客户以及产品。同时, 对大数据的分析也能揭示出保险行业的发展趋势, 缩短保险公司从创新到保险产品产生, 再到推出市场的过程, 提高保险服务效率。

(二) 客户需求分析

作为服务行业, 保险业发展的好坏最终取决于能否满足客户的需求。当前我国保险市场存在的一个重要问题就是产品的同质化程度严重, 客户的个性化需求得不到满足。因此, 通过大数据有效挖掘客户需求, 并设计出相应的产品将是保险公司在将来吸引更多客户资源的关键。

随着自媒体的兴起, 微博与微信等网络社交媒体成为了重要的信息平台与宣传平台。网络用户的搜索记录以及其发布的信息事实上都隐藏着其行为特征与喜好需求等重要信息。大数据的作用就在于可以通过将这些庞大而零散的信息加以整合提炼后, 全方位探究顾客的需求究竟是什么。此外, 由于保险行业在不断发展壮大中已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息以及财务信息等。通过信息技术对海量的已有消费者数据进行深入分析可以帮助保险公司深入了解老客户的投保状况、服务需求和潜在投保意向。在已有业务关系的基础上, 针对其具体需求状况向老客户提供新的个性化产品与服务更易获得成功, 而且能增进客户忠诚度, 优化客户体验。

(三) 精算定价

保险业经营的数据基础是大数法则, 其内在意义是当样本的数量足够大时, 风险发生的概率接近与总体风险的发生概率。大数据在精算定价中的作用就在于使样本更易获得, 而且在数量上带来从样本向总量的变化, 通过对更多样本的观测来获得更接近与客观、真实的结论, 使精算更精确。

保险产品的定价前提是对风险因子进行细分, 消费者最终支付的保费是各种风险因子加成之后的结果。通过对消费者交易行为数据的记录、分析和预测, 保险公司可以在对风险因子的划分方面更加细化, 产品的定价也就更准确。

(四) 宣传与销售平台

大数据在宣传与销售模式方面对保险业的影响是显而易见的。传统的保险产品宣传模式包括电视媒体与平面媒体, 销售模式以营销人员的销售为主。进入大数据时代后, 网络成为了保险公司宣传与销售的重要阵地。传统的宣传模式针对性不强, 受信息传播速度制约;销售成本高, 业务质量受营销人员素质影响较大。与之相比, 网络宣传与销售主要有以下几方面好处:第一, 互联网具有广泛的客户群, 有开发潜力。第二, 网络具有信息量大, 信息传播速度快, 可以针对性投放广告的特点。客户可以自助搜索选择需要的保险公司和险种, 并加以比较后投保, 提高效率并避免销售误导。第三, 利用网络平台可以减少广告费用、展业成本等运营费用。第四, 社交网络可以增强保险公司与客户的沟通, 优化客户体验。例如美国的好事达保险和旅行者保险把通过Facebook主页与互联网用户进行沟通的方式作为吸引客户的重要策略。还有一些保险公司对社交媒体的运用更为充分, 例如美国家庭人寿保险通过游戏的方式让互联网用户参与到“挑战”中, 从而增强与用户的互动, 提升品牌知名度。

(五) 核保与核赔

核保与核赔分别是保险业务的进口与出口, 是保险流程中的关键环节。从质量上看, 当信息越充分时, 保险人对于投保人的审核就越准确, 保险业务的质量就越高。从效率上看, 对大数据的运用可以在整合资源的基础上加快核保速度。

在理赔方面, 之前的理赔主要依靠人工判断风险因子, 具有一定的主观性, 并且效率较低。而在大数据的帮助下, 通过信息平台可以实现风险因子的自动判断, 再根据风险因子的高低来采用不同过的理赔流程, 提高理赔效率, 减少理赔中由于主观性判断带来的纠纷, 减少保险欺诈。

三、对保险业应用大数据的建议

大数据时代的到来对于保险行业来说, 既是机遇又是挑战。为了更好地利用大数据发展保险业, 保险公司和相关机构还需要注意以下几个问题:

(一) 加强与信息技术行业的合作, 引进专业人才

大数据时代保险业的发展要求保险公司通过加强与信息技术公司和数据公司的战略合作来提高内外部数据的整合能力。信息技术公司和数据公司既是大数据保险业发展的重要参与者, 也是保险业市场主体合作共赢的重要对象。同时, 保险公司也要引进和培养数据专业、信息技术专业的人才, 增强企业内部的数据掘处理能力。

(二) 防范信息安全风险

随着数据的增多以及重要性的凸显, 数据安全问题也成为了保险公司必须考虑的问题。2013年初中国人寿四川分公司的第三方合作机构“众宜风险管理”将数据库中近80万客户的信息泄露, 暴露出险企在信息安全风险防范方面存在的隐患。顾客信息的泄露除了对顾客造成直接的威胁外, 也会对保险公司的声誉以及顾客忠诚度造成很大的负面影响。因此保险公司一方面要加强自身的信息安全管理, 加强信息安全培训, 提升信息安全技术, 完善信息安全预警机制, 另一方面也要对合作第三方的信息保密问题加以重视。

(三) 创造良好的监管环境

伴随大数据保险的发展, 保险监管机构也要加强监管的基础化建设, 建立大数据的质量标准, 推进信息共享, 建立信息安全保护制度。同时, 监管机构应该对保险机构在产品、服务等方面运用大数据进行的有益创新给予开放包容的态度, 鼓励保险大数据的发展, 并且在监管上及时跟进, 加强预警防范措施, 减少监管真空地带, 在对新风险保持足够敏感和警惕的同时避免监管过度。

参考文献

[1]邬维奇.大数据营销在保险营销中的应用[J].上海保险.2013 (09) .

[2]王薇.大数据时代将在本质上挑战保险业[N].中国保险报.2013-03-12.

大数据财产保险 篇4

关键词：大数据；互联网保险；切入条件；移动互联网；保险业

中图分类号：F623 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2014）31-0006-02

从2009年中国步入3G元年开始，随着苹果、安卓等智能手机的逐渐普及以及以微信、微博、众多APP为代表的中国移动互联网应用的蓬勃发展，移动互联网走完了计算机互联网10多年的路。未来5至10年，移动互联网将会最大意义地重新定义传统行业。互联网特别是移动互联网的快速发展正在改变着普通大众的生活方式，同时也会触及保险业生态的调整和变革。

中国保监会副主席王祖继谈到，以互联网为基础的大数据，为我国金融业带来了一次弯道超车的机会，我们应该珍惜，并且利用好这个机会。要充分抓住这个机遇，需要我们深刻地理解开放、平等、协作、分享的互联网精神，以互联网的“客户体验至上”为理念，准确把握用户。但保监会监管部主任刘峰也表示，未来保监会将出台监管措施，以鼓励创新和适度监管为基准，为互联网保险业的发展保驾护航。

1 为什么2013年被称为互联网保险元年

2013年，中国人寿、新华保险等先后成立电子商务公司，中国太保、泰康人寿等保险公司也加大了其官方网站的线上服务的力度。2013年前三季度，车险业务的互联网销售额为145.9亿元，占机动车辆保险业务比例的4.3%。同时，我国2013年互联网保险还发生了以下两件标志性事件：

第一，最受瞩目的当属众安保险。这首家互联网保险公司的股东包括了阿里公司马云、腾讯公司马化腾、原招商银行马明哲，有这三位明星股东的加入使该公司在尚未成立时就格外引人注意。互联网保险从一个概念的提出到众安保险成立以及向保险市场推出基于互联网服务的大众产品，业务进展的速度、销售渠道以及服务对象，可称为保险业与互联网的深度融合。

第二，经国务院批准，中国保监会负责管理，由中国保险保障基金有限责任公司出资20亿元人民币的保险大数据公司——中国保险信息技术管理有限责任公司（以下简称“中国保信”）正式宣告成立。作为我国保险业第一家基础数据信息公司，中国保信在筹备期间就备受瞩目，保险业静待中国保信的业务发展目标、盈利模式、目标客户以及发展规划。

2 什么是互联网保险

到目前为止并没有一个关于互联网保险的统一概念。相对于传统保险，互联网保险实际上是保险业务的网络商务化或者网络售险，也有人认为互联网保险是指在现有的保险业务实现过程中的投保、缴费、核保、理赔等的网络化等。但笔者认为，互联网保险是对传统保险商业模式的全面革命，互联网保险的本质不仅涉及产品本身，更包括商业模式的全面创新。互联网的便利性和娱乐性会催生许多新奇特的保险产品。

同时互联网思维的核心是用户至上、体验至上，必须与用户平等交流，精确发现用户的当前和潜在需求，并提供相应的产品及服务，保证用户体验，这才是互联网保险的本质所在。

3 互联网保险如何引入

如何实现互联网保险在市场的引入可以包括以下四个方面：从收集用户数据的方面，用户如何获取的方面，怎样从平台获取用户信息的方面，最后是通过大数据平台实现深入挖掘的方面。通过移动互联网相对于PC互联网更容易实现收集用户数据，包括用户位置、手机号码以及习惯使用时间等基础信息。

现在，微信成为非常巨大的移动互联网开放平台。但截至目前，还没有聚合各种保险信息的网络应用或者关于各类保险的一个比价平台。此外，市场上已出现通过网络挖掘数据信息。比如用户在玩网络游戏需要付费时，可以是实现用微博账号登录，微博平台可以根据微博用户的分类属性，提供一定的透支游戏金额。同时，近期出现的“求关爱”、“微互助”等在互联网和社交媒体平台上售卖的保险产品，只在线上售卖。泰康人寿的“微互助”是一个癌症疾病险，把长期、复杂、昂贵的健康险碎片化，只需1元钱就可获得一年期的癌症保障。这款产品利用微信平台在朋友圈快速传播。保险业可以通过和这些如微博、微信等社会化平台合作，挖出潜在保险客户人群，也可以与这些平台进行收入分成。因为上述平台也面临如何通过不同的商业方式来获得业务收入的问题，以实现双赢或共赢。大数据为保险企业与消费者的信息对称提供方便，同时可以支持保险企业细分风险，提供更准确的保险定价服务，通过大数据技术，还可以很精确地寻找潜在消费者。例如在车险方面，大数据若能够关联投保人的罚单、酒驾记录时，在续保时保险企业出于风险考虑，商机会相应增长。

在大数据方面，中国平安发展得比较领先。其已经建立了客户价值分群体系和客户大数据平台，深入挖掘客户价值。

保险行业可以利用大数据分析的空间非常大，这就要求企业一开始对个人数据的采集就要足够广泛、准确，建立良好的征信模型进行快速判断。这就会涉及很多的数据，包括对方过往的保险缴费记录、还款记录、电话账单，甚至社交化平台中提到的内容。

4 众安在线与中国保信成立的意义

第一，“众安在线”的突破性意义在于该公司不设置任何分支机构，完全通过互联网进行保险产品的销售和理赔，目标客户群聚焦于互联网运营商、电子商务商家、互联网消费者等普遍接触网络的现有互联网相关用户。其合作焦点将避开传统车险业务。在渠道上完全脱离传统的保险代理人与电话售险等商业模式，全部在互联网上架构产品需求和服务流程，真正实现O2O方式。在业务模式上根据客户需求有针对性地细分市场，推出让客户满意的产品和服务，尊重用户体验、主张开放平台等特点。

第二，中国保信成立的背景是要建设运营一个统一的保险数据信息共享平台，为保险从业者及与相关行业提供保险信息的交互和技术支持。其成立在提供基础性信息支持服务方面为保险创新提供了可能。同时，保险企业和保监会可以更准确地把握行业风险，提高保险经营透明度。在业务建设方面，首先巩固现有全国车险平台联网业务，并以此为基础带动其他保险信息系统方面的建设。

5 展望

在保险市场的全面开放过程中，互联网保险的出现和发展一定会增大现有保险市场，并对传统保险业带来更为激烈的挑战。保险企业想要以好效果、高效率的推销保险产品，就要正确地营造最合理的保险产品营销渠道。同时也必须依照其自身特点以及目标用户群特征、保险产品特点，以及最合适的营销渠道设计。未来的保险企业会不会像城商行等股份制银行一样，发展到300多家的规模，会不会由现在的互联网大鳄、银行，包括电信运营商在内的第三方支付企业先从保险代理渠道挣取代理费，再到自身取得保险从业牌照。如果有中国保信这样的大数据公司的存在，有中国保监会的支持，让已有保险产品及保户的保险业务数据公开，就如全国银行用户个人征信查询系统，为行业用户公开全国所有银行用户的诚信水平及信用卡、贷款记录，能够为保险业新进入者有据可依，提供创新跨越发展的平台。

参考文献

[1] 孙祁祥.保险学[M].北京：北京大学出版社，2009.

大数据财产保险 篇5

大数据 (big data) , 或称巨量资料, 指的是需要新处理模式, 具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据这一热门词汇, 近年来在各行各业中广泛使用, 掀起了一股信息化改革的浪潮。在大数据信息化背景下, 本文针对南京邮电大学统计学专业中保险精算课程的教学内容与教学方法改革进行探讨, 希望结合现代化大数据的定位, 分析合理科学的教育模式和方法, 设计出学生可以接受的授课进程, 使得课堂的培养更适合现代精算市场的需求和发展。

一、保险精算发展的现状与教学中存在的问题

精算学教育常常被学校纳入越来越宽泛的学科领域, 我国高校主要分布在数学与应用数学专业、数学金融专业、计量经济学专业等。以南京邮电大学为例, 理学院统计学系的专业课中就含有保险精算课程。笔者作为一名保险精算课程教师, 结合近年来的教学经历, 分析现有教学模式中存在的问题:

(一) 理论方法难以适应大数据信息。

保险精算学, 从根本上来说是一门预测学科, 用过去的统计数据来预测未来的结果, 保险精算中产品定价一直是业内人士最关心的内容之一。传统的定价方法中, 往往只依据以往索赔资料和简单数据元素即可。在大数据时代背景下, 数据呈现爆炸式累积, 成百上千种的数据出现在资料中, 需要据此来进行分析、定价并预测索赔。在当今的社会中, 信息化的发展使得人们生活发生日新月异的变化, 繁杂的数据层次、各种各样的因素或数据都可以影响理赔的概率, 使得传统的经算方法预测的结果与实际结果相差较远。

(二) 忽视大数据背景下教学实验环节。

目前学校的保险精算课程, 无论是本科生还是硕士生, 往往都惯于用传统的计算器进行简单运算, 甚少使用数据处理软件来进行复杂运算。对于EXCEL、SPSS等软件的计算功能缺乏了解, 即使有人熟悉EXCEL、SPSS软件, 对于如何处理数据也没有掌握。大数据时代的到来, 可能要同时处理海量数据, 就财险来说, 各种各样的因素或数据都可以影响理赔的概率, 因此简单依靠计算器来处理数据的时代已经成为了历史, 学生要想能够适应将来的工作, 必须学会使用多种软件平台来综合处理海量数据, 这就要求平时的教学环节中要充分地重视实验教学。

(三) 理论与实践教学脱节。

“应用型”人才培养是目前教育的一个主要目标, 教学实践在整个教学环节中起着举足轻重的地位。即使在大数据背景下, 实践环节仍然是整个教学体系中的相对薄弱的地方, 主要有以下两方面:一是模型驱动脱离精算实践。现有的实践教学没有以数据为出发点, 反而通过一系列模型的建立来验证模型本身的意义。这样的思路顺序无法适应大数据的要求, 因为建立模型是为了处理现实数据, 不应该以模型本身作为出发点。二是现有的实践教学中, 通常归类为实验课程, 主要讲授的是传统的各种数据分析软件如何来处理数据, 然而真正的保险精算是需要收集数据、建立模型、对产品进行定价, 大数据时代数据是海量的、复杂的, 需要进入实际的保险精算中去学习。

二、适应大数据时代要求的保险精算教学改革设想

(一) 培养大数据精算思维。

在大数据时代, 精算思维的培养显得尤为重要。大数据的4V特点:Volume (大量) 、Velocity (高速) 、Variety (多样) 、Value (价值) , 正是这些特点导致了大数据时代研究的精算数据是多层次、高复杂的。精算思维除了培养传统的同异思维、均值思维、动态思维、关联思维等, 还要培养学生大数据思维, 其中包括容错性、复杂性。思维的建立对数据的分析和应用具有重要意义。

(二) 增强实验教学夯实教学效果。

精算涉及大量的数据计算, 尤其是在大数据背景下, 更需要有软件的支持, 这就要求在日常教学中加强学生对软件的学习与掌握。在教学过程中通过设置一些精算问题, 以实验形式在教师指导下掌握软件使用方法是较好的教学方法。在实验过程中, 学生既明确了精算问题本身, 也掌握了所需的软件分析数据功能。在整个教学过程中可以采用案例采编与分析法, 让学生自己自由组队, 在实际生活中采集课程相关的保险案例, 过一段时间上交案例分析报告, 案例采集的过程主要运用课堂上学到的精算方法和精算知识。实验环节学生分析案例中的具体实例, 教师可以进而有针对性地指导、启发学生创新式思维。另外, 每次案例采集和实验, 让学生提交相应的分析报告, 学生及时反馈教学内容理解和接收程度。

(三) 引入实践教学激发学生的创新意识。

大数据时代的到来, 随着信息技术的发展, 保险标的和保险方式都在发生变化。以车险为例:传统意义下, 保险公司依据驾驶者驾龄、往年驾驶资料、出险次数、交通违规情况等数据资料对客户进行分析, 产生车险产品类型的定价。如今, 基于大数据, 一些车商提出了车联网计划, 实时收集车辆的信息。在车主允许的前提下, 保险公司可以实时采集到大量有用的数据用来车险定价。由此, 日新月异的技术变革使得教学不能仅仅局限在教室中, 以学生兴趣为出发点, 应当鼓励学生积极参加与精算业务相关的社会实践活动, 最好可以深入精算公司中, 分析和解决实际问题, 切实提高学生对实际问题的动手能力、分析能力和综合应用能力, 学校在此方面也要加强校企联合培养模式的深入开展。

三、结语

大数据时代的来临, 强有力地推动着教育信息化发展的浪潮。大数据背景下的保险精算教学中, 不能只是依靠死记有关定理、概念和公式, 而应该强调以基础原理与知识点为依据的大数据精算思维, 结合其理论与方法的应用, 更好地解决实际问题。对教师来说, 教好精算课程的标准是教会同学们选择合适的数据处理方法、并且运用精算思维思考问题和解决实际保险问题。对学生来说, 学好精算课程的标准是能够依据实际问题的需求, 选择合适或最优方法, 有效地解决实际问题。

摘要：日新月异的信息化技术不断地影响着整个社会的发展, 大数据分析、预测建模等思想目前在精算领域受到了广泛重视。随着互联网时代的到来, 大数据分析已经成为了当今教学的重点内容。本文结合“大数据”工程背景, 结合多年的教学实践, 分析保险精算课程教学中的一些改革设想。

关键词：大数据,保险精算,实验教学,案例教学

参考文献

[1]陈倩.大数据背景下对统计学课程教学模式的思考[J].科技资讯, 2013

[2]张宁.大数据背景下寿险产品定价与创新[J].贵州财经大学学报, 2014

[3]孙佳美.精算类课程的实验教学探索[J].教育经济, 2011

大数据财产保险 篇6

一、大数据时代对我国保险市场的影响

在大数据时代的影响之下, 保险市场行业中的管理者能够加深对管理风险、管理业务、销售方式等环节的理解, 同时还能极大的增强管理的整体水平及效率, 不断优化销售的形式。

(一) 对构建大数据分析平台的影响

在大数据时代的影响之下, 数据实现了碎片化, 数据的类型变得更加丰富, 打破了传统的固定的状态, 在对数据进行分析处理时也更加方便。其主要原因在于通过数据建立了大数据分析平台, 该平台把客户作为核心, 实现了保险流程的完善, 能够把客户的接触点进行整理, 这对我国保险市场的管理、能力、经营等方面都带来了非常重要的影响。

(二) 对风险管理的影响

对于我国保险市场来讲, 最为重要的一个环节就是对风险的管理工作, 随着销售方式的多元化、媒体之间的交互化, 这些都为保险市场的安全性与稳定性带来了很大的挑战。通过大数据分析能够使保险市场更深入的掌握客户信息, 对客户的行为进行分析, 了解客户的信用度以及负债情况, 进而制定科学的风险管理体系, 尽早的把风险和隐患扼杀在摇篮中。

(三) 对培养大数据分析人才的影响

通过大数据分析使我国保险市场实现了支持类数据分析, 建立了新的数据模型, 打破了传统数据分析不能规划出保险市场经营视图的漏洞。与此同时, 受到大数据时代的影响, 数据的规模和种类也不断的变化, 这就必须要由具有专业技能的人才来进行管理, 数据分析人才一方面要具备娴熟的技能, 具备较强的建模、挖掘数据的能力, 另一方面还要具备较强的专业素质。由于通过大数据平台能够把各种数据快速的转变成可供决策的数据, 保险市场就能够根据这些数据及时掌握市场情况并作出相应的对策, 以此增强保险市场的竞争能力。因此培养数据分析人才是当前一项迫在眉睫的工作, 要把大数据平台作为基础, 加强对数据分析人才的培养力度, 打造专业、高效的数据分析团队。

(四) 对科技创新能力的影响

创新是提高企业竞争力的一项重要因素, 同时也是我国保险市场实现差异化发展的重要动力之一。随着物联网等新型技术的应用, 人们的消费行为也发生了极大的改变, 但由于受到环境的限制, 保险市场在管理、经营等环节上还存在很多问题, 对于数据还不能灵活的掌控, 因此保险市场必须要把创新科技重视起来, 不断优化保险市场的商业模式, 以高质量的服务来为客户提供需求, 这些都是必须以大数据作为基础的, 在大数据的时代背景之下, 保险业务获得极大的发展, 产业模式也在不断的创新。

二、大数据时代我国保险市场的特征

(一) 品牌宣传模式的改变

在大数据时代到来之前, 保险产品的主要宣传方式是电视、广告、杂志等, 这些宣传方式存在很多不足之处, 缺乏及时性和针对性, 而且在宣传的过程中还会出现负面影响, 有些客户还会存在厌烦的心理。从社会步入到大数据时代之后, 保险产品的宣传方式进行了很大的改变, 例如充分的利用了移动终端, 使人们经历了对产品的相识、了解、接纳的过程, 在循序渐进中走入每个人的心里, 更加主动的接受保险产品, 这样在购买的过程中也会具有很高的效率。

(二) 决策准确度及盈利的改变

在大数据时代的背景之下, 数据为保险管理人员提供了更加全面的信息, 通过利用大数据的分析能力, 加强了对市场情况的了解, 这对增强保险企业决策的准确度起到了至关重要的价值和意义, 大数据时代还能促进资金的运转。另外在工作中为了减少客户的流失, 就必须通过数据库来对客户进行划分, 这样企业一方面能够增强经济利润, 另一方面还能促进客户的增长, 使企业处于一个良性循环中, 同时也为新市场的开拓打下了坚实的基础。

(三) 销售渠道和方式的改变

大数据时代的到来使保险的销售渠道和方式也发生了极大的改变, 例如某人想买保险可以在互联网中提出自己的想法, 进而实现保险信息的推送, 这些在步入大数据时代之前是不能实现的, 这样做不仅能够提高产品的销售业绩, 对公司的发展也起到了非常重要的价值。另外代理人手中的客户质量同其业绩相挂钩, 这对于增强保险人员的个人素质是非常有价值的, 对塑造保险业的形象也有着积极的作用。

(四) 服务水平的改变

过去保险公司的理赔工作需要经历很多程序, 人力、物力以及时间都损耗很多, 但是在大数据时代, 保险企业能够非常及时的获得客户的出险信息, 增强了服务的整体水平。通过对客户进行指导, 选择最优的方案, 为客户尽最大的可能避免风险的发生;另外对于客户提出的意见也要立即处理, 提高服务的水平, 可以把客户对服务人员的评价同员工的薪水挂钩, 推动企业更好的发展下去。总之, 要想赢得未来市场就必须掌握市场的发展形式, 了解人们的心理, 为保险企业的发展提供保障。

三、大数据时代我国保险市场的风险研究

首先, 在当前这个完全步入大数据的时代中, 数据统计和保险方面的人才是市场大量需要的, 但由于我国的保险行业发展较晚, 相关的人才比较欠缺, 关于人才的培养方面也存在很多需要完善的地方, 这些都是当前需要解决的迫在眉睫的工作。其次, 关于个体客户的费率标准问题, 目前数据量越来越多, 保险市场所面临的的一个重要问题就是设置多大的数据库, 另外对于保险公司来讲, , 数据属于最为重要的资产, 怎样提高数据的利用价值和使用率, 使数据不流失也是当前一项非常重要的挑战。最后, 关于数据的安全问题。大数据时代的一大特点就是数据的公开性, 数据的公开有优点但也存在弊端, 其优点在于公开数据能够实现数据的多方位预测, 为相关的工作提供更多的价值, 其弊端在于人们的隐私不能完全保障。现如今行业之间的竞争越来越激烈, 信息的泄露问题也越来越严重, 客户所有较为隐私的信息都能轻松的获取, 因此如何保障客户的个人信息安全也是非常重要的。

现如今我们能够清楚的看到, 大数据营销并不是一朝一夕就能看到效果的策略, 对客户的培养都是需要不断累积的, 虽然在短时间内并不能极大的增强企业的业绩和收益, 但是大数据营销策略必须要纳入长期的营销规划中。在当前市场竞争越来越激烈的形式之下, 大数据对于保险行业来讲是机遇和挑战并存的, 在面对风险时我们要加强对大数据时代保险行业因素的研究, 增强对运用数据技术的能力, 找出信息时代的发展规律, 制定与之相适应的商业模式。另外作为一种服务型的行业, 保险行业必须要加强对数据技术的应用, 重视专业技能人才的培养工作, 把大数据在各个方面的优势充分的体现出来, 推动保险市场的发展紧跟时代的脚步, 与国际接轨。

四、总结

通过上述分析能够看出, 在大数据时代的影响之下, 我国保险市场的业务发展及创新迎来了更多的机遇, 所以保险市场要想更好的发展下去必须要积极利用大数据, 不断扩大发展渠道, 顺应大数据时代的潮流, 推动保险行业向着更高的台阶迈进, 为金融业的发展创造一个和谐良好的氛围。

摘要：现如今我国已经充分步入信息时代, 各行各业也都在信息技术中飞快的发展, 在当前形势下, 我国保险市场也呈现出很多新的特征、新的风险, 为未来的发展带来了非常巨大的影响。本文首先简单介绍了大数据时代的概念, 然后分析了大数据时代对我国保险市场的影响及当前我国保险市场的特征, 最后阐述了大数据时代我国保险市场的风险, 希望能对我国保险市场的发展提供一定的指导价值。

关键词：大数据时代,保险市场,特征,风险

参考文献

[1]韦雪琼, 杨哗, 史超.大数据发展下的金融市场新生态[J].时代金融 (下旬刊) , 2012, (7) .

[2]姜奇平.大数据时代到来[J].互联网周刊, 2012, (1) .20.

[3]何天慈.浅析大数据时代的中国保险市场特征及风险[J].湖北科技学院学报, 2014, (11) :5-6.

[4]尹会岩.论大数据对中国保险业的影响[J].保险职业学院学报, 2015, (01) :43-46.

大数据财产保险 篇7

一、总体评价

建立医疗服务监控系统, 目的是利用技术手段, 从海量数据中筛查出可能的违规行为, 并进一步支持医疗保险监控稽核工作。医疗服务监控系统建设思路是以监控基础指标为基础、以监控规则为核心, 以系统功能为手段, 相互作用形成对医疗服务监控的支持能力, 提高了医疗保险精细管理能力, 加大对医疗服务违规行为的管理。近年来, 某统筹地区医保费用支出总额增长得到有效控制, 职工医保费用支出, 增长比例均低于全国增长水平, 门诊费用支出合理增长, 定点药店费用支出增长较快, 城镇居民医保费用由于参保人数增长、待遇提升等原因增幅较大, 但仍在合理范围内, 两大基金总体运行情况良好, 支出增长趋势平稳, 在科学的付费方式与高效监管的双重控制下预计今年将呈下降趋势。

(一) 同比变化情况分析

医保费用总额比上年同期13.2%;四项基金发生金额比上年同期增长、比例为5.1%;就医购药人次比上年同期增长比例为28.8%, 人头增长6.2%。具体情况表1、图1.1。

小结:医疗费用总额增长得到明显控制, 三年平均增长速度为14.2%, 低于全国平均增长水平 (20.3%) 6.1个百分点。住院费用、住院人次连续两年低增长或负增长。定点医院药店发生费用总额比上一年年增长速度分别比全国增长水平低2.2%、9.5%、6.2%。门诊费用及人次虽然有所增长, 但费用增加额与住院费用下降额基本相当, 属正常增长。药店费用增长幅度较大, 为需进一步结合付费方式改革采取对应的监管措施加以控制。

(二) 环比变化情况

2013年各月发生金额较高为3、4、5、11、12月份, 1、2、6、7、8、9、10月份处于较低的水平。如图1.2。

小结:高峰月份的原因一是季节变换, 疾病发生率提高, 二是医保待遇的周期性所致。下半年连续走低由于采取以网络监控评价分析为统领开展监管工作, 特别是开展了公补药店、社区门诊专项治理行动, 使增长势头得到了明显的遏制。

二、细化分析

(一) 按医疗类别发生费用分析

1. 住院费用。2011年、2012年、2013年住院费用分别为4.0亿元、

4.3亿元、4.2亿元, 年增长比例分别为22%、6%、-1%。具体情况见图2.1:

2. 门诊费用。2011年、2012年、2013年门诊费用分别为0.9亿元、1.1 亿元、1.4亿元, 年度增长比分别为48%、25%、23%。具体情况见图2.2。

3. 药店费用。2011年、2012年、2013年药店费用分别为1.4亿元、1.5 亿元、2.2亿元, 年度增长比分别为2%、8%、45%。具体情况见图2.3。

小结:住院费用连续高比例增长的势头得到了较好的控制, 连续三年增长比例逐年大幅度降低, 其中2013年为负增长。门诊费用增长比例连续三年下降, 2012、2013年仅略高于全国平均水平;2011年增长比例较大, 属于住院费用下降后合理回归。药店费用前两年得到了较好的控制, 2013年出现了反弹性增长。

2013年全年各月住院医疗费用、门诊费用处于正常波动变化, 下半年开展了专项治理后, 药店、门诊费用连续6个月呈环比负增长, 尤其是药店下半年平均增长速度降为44.8%的增长速度与1季度、上半年的同比增长速度55.0%、52.7%相比明显下降, 控制成效明显。

(二) 按就医人次分析

1. 住院人次。

2013年底, 城镇职工基本医疗保险参保人员就医 (不含药店购药) 比上年同期增长10.1%, 其中急诊增幅9.4%;住院负增幅3.7%;门诊大病增幅22.2%。

住院率下降0.6个百分点。住院率为12.3% (计算公式:出院人次除以年平均参保人数) , 比上年 (12.9%) 降低0.6个百分点。其中:在职职工的住院率为8.2%, 比上年降低0.5个百分点, 退休人员的住院率为20.3%, 比上年降低0.9个百分点。人均就诊1.6次 (计算公式:普通门急诊人次与门诊大病人次之和除以年平均参保人数) , 比上年 (1.4) 增0.2见图2.4。

2011年、2012年、2013年住院人次年度增长比分别为14.2%、-2.3%、-5.8%, 同期全国住院人次年度增长比分别为7.9%、16.4%、10.3%。具体情况见图2.5。

2. 门诊人次。

2011年、2012年、2013年门诊人次年度增长比分别为27.4%、16.5%、30.4%, 同期全国门诊人次年增长速度7.4%、9.9%、7.8%。具体情况见图2.6。

3. 药店购药人次。

2011年、2012年、2013年药店购药人次分别为132万人次、133万人次、172万人次, 年度增长比分别为-3%、1%、29%。具体情况见图2.7。

小结:住院人次增长得到有效控制, 住院人次连续三年持续下降 (2012年、2013年分别低于全国住院人次增长水平16个百分点、18个百分点) 、其中连续两年负增长, 并且年度增长速度均远远低于全国住院人次增长水平。门诊人次增幅较大, 主要原因为门诊自然性增长以及原住院人次流转导致。药店人次在持续两年低谷后开始大幅反弹性增长。药店人次与门诊人次的比重逐渐趋于合理, 但药店人次所占的比重仍较大, 仍需进一步监管。

三、个体评价分析

医疗服务监管是医保基金管理的关键环节, 如何将大数据分析更好的整合进医疗服务监管体系, 起到应有的支撑作用, 推动医疗服务监管体系的不断完善并在实际工作中取得良好的效果, 是医疗监管工作一直尝试和努力的方向。

(一) 取得的成绩

通过将医疗业务大数据分析融入以“两定”单位准入、服务协议管理、监管流程设计、定点医疗机构分级管理、付费方式改革、业务系统基金支出走势分析、大数据定期汇总分析、医疗服务实时监控数据分析、服务医师管理、稽核内控管理、“两定”单位问题预警机制、医保科长约谈机制、民主测评、年终考核为主要内容的医疗服务监管体系, 使医疗服务监管工作也在更加科学完善有效的医疗服务监管体系支撑下愈加富有成效。

(二) 对策与下步思路

现在还处在大数据分析应用的初级阶段, 在实际应用过程中我们还存在这很多问题和不足。首先是难点, 数据分析主要分为比较、筛选和深挖三个主要阶段, 而每一阶段又有大量的整理分析核对的细节工作要做, 现在开展大数据分析主要依靠医疗服务监控系统、业务系统和软件商提供的决策分析系统获取想要的数据, 三个系统各有优势又都不是十分完善, 这就需要结合手工整合汇总, 耗费大量的人力和精力, 必然影响分析结论的执行时效性。其次是问题, 一是数据信息是否充分, 如果基础资料不足, 容易在分析过程中漏掉疑点或受到信息量制约被监管对象误导, 以至于减轻或放过应予以高度重视的疑点;二是资料信息是否存在关联, 分析比对所采用的资料是否与被监管对象直接关联, 直接影响数据分析的准确性和客观性, 否则将影响质量和效率;三是分析方法是否科学, 数据分析工作想要真正发挥以点带面的作用, 还应借鉴系统论的有关思想指导, 关键是能否抓住系统信息内的关键要素, 才可以为医疗服务大数据分析找到重点。

以上的难点和问题仍需要进行大量的细节工作, 进行深入的研究, 才能够得到解决。

摘要：加快基本医疗保险医疗服务监控系统建设, 借助信息化手段增强监管能力, 是完善社会保险反欺诈制度, 提高医疗服务监管工作质量和水平的重要手段, 本文分析了某统筹地区医疗服务监管工作的基本情况, 阐明了基本医疗服务监控系统的一般规律。