大数据时代保险企业的发展对策
【摘要】大数据是上世纪 90 年代信息技术革命的深入发展，是继互联网、云计算之后 IT 产业的技术变革。大数据时代的到来将对传统的企业经营模式形成巨大的冲击，对保险企业而言既是机遇也是挑战。本文结合大数据发展的时代背景，密切联系保险企业的发展情况，论述大数据时代的定义及特征，分析其给保险企业发展带来的机遇与挑战，并提出保险企业面对挑战的发展对策。
【关键词】大数据时代 保险企业 发展对策
IDC（Internet Data Center）在 2012 年发布的中国大数据技术和服务市场的首份报告中指出，中国大数据市场规模将会从 2011 年的 7760 万美元增长到 2016 年的 6.17 亿美元，复合增长率达 51.4%，市场规模增长近 7 倍，大数据市场规模的不断增大对保险行业来说既是新的机遇，同时也是一种挑战。当前我国正顺应技术发展潮流逐渐步入大数据时代，中国的保险企业的经营管理模式也在积极进行新的变革以适应时代的发展。但是，我国保险企业的数据收集分析处理能力滞后无法应对云计算技术、大数据技术带来的革命性、颠覆性的影响。因此，保险企业如何在大数据所引起的技术变革中抓住机遇，迎接挑战，是当前保险行业需关注的一个重要问题。
一、大数据时代的定义及特征
大数据的定义到目前为止还没有一个统一权威的说法。维基百科在论述大数据定义时指出大数据是无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。从企业经营角度看，「大数据」涵盖了企业在经营管理活动过程中数据收集工具、存储设备、处理技术、分析系统等方面。在商业领域中，传统经营管理主要基于人的经验和直觉，而大数据时代的企业的日常运营模式将日益基于数据和分析而做出。数据已经成为了一种商业资本，一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。利用数据分析进行商业决策是未来每一个企业经营基础条件。
相比之前的数据处理技术，大数据的优越性主要体现在量大、类型繁多、价值密度相对较低及处理速度快，时效性高四个方面。大数据的核心价值主要体现在对海量数据存储及分析能力上。大数据的这些优势使得其数据处理成本明显低于现有的其他技术模式，因而通过大数据技术的应用可以帮助保险企业以较低的成本进行客户的细分，锁定目标市场及客户的需求，根据个人的消费需求进行产品研发，进而提高公司的竞争力。
二、大数据时代保险企业的机遇与挑战
（一）大数据时代保险企业的机遇
1.大数据可以降低经营成本并提高效率。在大数据时代，通过信息技术手段采集保险企业经营管理过程中相关数据，构建标准化、系统性的保险企业数据库。一方面，可以迅速定位客户对保险产品的需求，使得各种保险的产品设计更趋近于市场需求。相比于传统的保险而言，可以有效的减少数据的收集时间与成本，提高保险的经营效率。另一方面，保险业务自动化处理能力不断提高，提高了保险企业的经营效率。网络智能核保理赔平台技术的成熟，智能终端等移动互联网设备的广泛应用可以进行实时的核保理赔，提高了保险业务流程自动化和费率厘算的自动化程度。此外，基于平台海量数据的分析，可以在提高保险经营效率的同时有效的控制营业过程中的面临的风险。
2.大数据可以有效及时的挖掘客户需求，进行产品创新。保险企业传统的客户需求分析主要借助于客户的静态数据，对客户需求进行评估，这一方式会受制于数据收集的能力及人的主观判断能力。保险企业可以通过大数据技术从数据的广度与深度两方面对客户的各种行为数据进行采集与分析，更加深入分析客户行为，从中挖掘出客户的需求。具体表现在大数据可对历史数据及客户在网页浏览与交易留下的记录进行数据的收集、处理和分析，保险企业在此基础上通过将客户需求情况信息化、模型化，进行客户需求挖掘，深入了解客户的的风险分散需求情况，运用保险企业内部系统智能分析预测客户对产品的需求情况，从而进行产品开发或者是采取针对性的服务措施，提高服务水平。而且，通过实时动态数据分析还可以提高企业风险管理、产品创新、投资和决策能力。
3.大数据可以提高保险产品定价的精确度。保险产品的定价基础是保险事故发生的概率及损失额，在传统定价模式中精算师主要是根据以往经营过程中产生的有用的数据，运用大数法则，通过统计学的方法构建数学模型，计算保险费率，从而得出产品价格。而在大数据时代，云计算与大数据技术使我们能够在尽可能短的时间内收集到与产品相关的全面数据、完整数据和综合数据，通过数学建模进而得出更为准确的产品价格。另一方面，实时的动态数据分析能力可以实现保险产品的动态化定价，我们可以根据市场的具体情况，客户的需求变化去开发产品并提供服务，提高顾客对产品的满意度，进而提高保险产品的销售范围。
4.提高保险经营决策的客观性。传统保险公司的经营决策主要是依赖于样本数据分析和高层管理经验；而大数据时代全面依托于海量的数据分析处理基础上的经营决策更具有客观性和科学性。随着保险企业数据分析能力的提升，在企业日常的经营过程中积累的关于保险事故发生概率、理赔额、客户分布情况、竞争对手等数据，通过大数据技术进行统计、分析、评估，可以为保险企业业务发展、市场营销等方面提供有效的决策支持，可实现真正的「以数据说话」，有助于提高保险企业的经营管理水平，对现有的保险决策机制会产生重大的影响。
（二）大数据时代保险企业面临的挑战
1.企业文化及思维方式的冲击。近年来我国保险市场创新不断涌现，但总体上是延续了发达国家保险市场发展的脉络。技术作为企业的一个重要的生产因素，对企业的影响是巨大的。大数据对思维方式的冲击可能是颠覆性的，在技术飞速发展的情况下，险企业经营或保险监管必须转变思维模式，以适应时代发展的潮流。在大数据时代，开放、融合与创新是经济社会的发展主题，市场竞争不断加剧，而原有的组织架构和条块分割的内部数据结构严重阻碍了保险公司的发展。由于放不下原有的企业文化与思维习惯，难以深入挖掘自身潜力，我国保险公司与外国保险公司在市场竞争中明显处于下风。
2.大数据对保险企业数据整合，数据存储处理能力的挑战。大数据的基本问题是数据的收集与整合，在大数据的时代背景下保险企业将面临复杂的数据环境，主要表现在数据来源、类型的多样化、流动速度快和价值密度低。目前保险企业的数据主要是客户的个人信息及交易信息，这些数据大多数是结构性的信息。而在大数据时代，绝大部分的数据都是非结构性信息和半结构性信息。此外数据的整合能力还要求保险企业能在大的数据链条上进行信息的获取，这就要求企业要打破传统的数据源界限获取全面的客户信息数据，这对银行的数据收集能力提出更高的要求。保险公司以往主要是对结构化数据进行开发和处理，面对大数据时代海量的非结构化数据处理显得心有余而力不足。此外，在数据的存储方面，海量数据的存储以及数据的优化查询是目前保险企业面临的一个非常大的挑战。传统的保险企业数据库系统面对海量级（千万级以上）数据量存储、处理、查询能力不足，反应迟钝，急需升级。
3.市场竞争加剧。伴随着大数据时代的到来，保险业新一轮的创新浪潮也悄然进行着。在此次创新浪潮中大数据的发掘与应用使得传统的保险经营边界变得越来越模煳。目前，保险行业的竞争除了业内公司的竞争外，更多的表现为传统保险公司与新兴的互联网保险企业之间的竞争，这一竞争给传统的保险公司带来了巨大的冲击。新兴的互联网保险企业凭借在数据来源及数据分析工具的优势对传统保险企业的市场销售份额进行抢夺，对保险企业传统的盈利模式和价值实现形成巨大的冲击，保险行业的市场竞争加剧，传统保险企业的急需增加核心竞争力。
4.专业的数据服务人才的缺乏。相对于新兴的互联网金融公司，传统的保险企业虽拥有丰富的保险专业人才但是其在大数据挖掘技术储备及数据分析人才储备方面都比较落后。伴随着保险行业竞争的加剧及我国保险业的转型发展，保险企业对于专门的技术人员的需求越来越大，但是保险企业研发及相关技术人员远远不能满足大数据业务增长的需求。此外，现阶段相关数据分析人员的综合素质也达不到大数据发展的需要，具体表现为跨专业型分析人才不足及业务创新型人才的缺乏。当前，人才缺乏成为保险行业在大数据时代竞争中的瓶颈问题，亟待解决。
5.大数据背景下信息安全管理的压力加大。大数据的时代背景下，保险企业的经营管理离不开大数据技术的支持，企业通过数据信息技术体系进行信息挖掘分析获取收益的同时也面临新的安全隐患。首先是数据管理和信息安全隐患，随着保险业信息化和网络化的进一步发展，保险公司对数据采集、处理、储存及传输的需求越来越大，对信息的安全性要求也越来越高。但是，消费者的信息经保险公司的数据系统处理之后，还存在泄露的风险。保险公司经理管理中维护消费者信息安全的面临着较为严峻的挑战。
三、保险企业在大数据时代背景下的发展策略
（一）转变思维模式，树立开放、融合与创新的理念
保险企业要顺应大数据特点，「大数据」可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。因而面对这种时代背景需要转变传统的经营思维模式，营造「数据经营」的理念，摒弃原有的靠经验直觉或领导者偏好的决策方式，变被动数据支持为主动数据服务，坚持开放、融合与创新的大数据精神，打破传统经验为主的决策模式，建立以数据实证为核心的判断决策流程。
（二）提高保险企业应对大数据的核心能力
一方面是培养大数据的整合能力。保险行业的数据整合既包括企业内部数据的整合，还包企业外部数据的整合，后者是保险企业进行数据整合的重点。大数据时代保险企业需要有效的集成与整合来自不同渠道的各种类型的、甚至是异构的数据，建立完整、全面的大数据信息视图。对于大数据的存储，保险企业应加快「云计算」的大型数据库管理系统的建设与应用。另一方面是，提高数据的分析能力。大数据时代，传统的商业智能对于自身内部数据库标准化、结构化的处理方式已经不再适合当前大量的半结构化和非结构化的数据处理。此外，目前保险企业中对于数据的分析主要应用的是对业务数据、财务数据、再保数据、计划数据等构建模型进行分析，这种方式耗费的时间长不适用于大数据时代对数据处理的实时性要求，这就要求保险企业需要采用专门的数据分析方法和使用体系。
（三）加强与电子商务企业的合作，提高保险企业竞争力
面对大数据时代发展的冲击，保险企业可以在已有或已知的大数据背景下利用互联网技术加强创新，进一步推广互联网保险业务的发展，构建自己的互联网保险运营平台，适应市场需求的多样化发展。但是仅仅依靠自身的力量去构建一个完善的互联网保险平台短期内需要投资大量的人力、物力、财力，这对于中小保险企业而言是难以做到的。而且大数据企业的核心竞争力在于其拥有大量的客户数据，然而保险企业在这个方面的优势相对于电商企业较弱。大数据的数据量之大是任何一个企业通过自身的力量所不能整合的，因而这就要求保险企业与各大电商企业加强合作，进行数据的收集与共享，全面整合客户的有效信息将保险服务与移动网络、电子商务、社交网络等完美结合。但是，在这一过程中由于各方的利益不同会面临许多困难，这就需要合作双方的共同努力以实现共赢。
（四）加强保险企业大数据专业人才队伍的建设
企业的竞争归根到底是人才竞争，数据工作者、数据工程师和数据科学家，将是未来保险公司的核心资源。他们不仅具有牢固的保险知识，而且还需具备数据处理及数学建模能力，对数据有敏锐的洞察感知能力。为此，保险企业可以在现有的员工队伍当中选拔一些优秀的员工进行深入培养，可以通过开设各种培训班或者将员工送入高等院校进一步深造，增强员工的业务能力培养数据分析能力，打造一支夸专业跨领域的复合型人才队伍。除此之外，还可以通过招聘的方式高薪引入数据分析型人才，加强人才队伍的实力。亦或者与国内外先进的院校或研发机构开展合作，借助对方在人才队伍方面的优势开展业务。
（五）提高保险企业信息安全风险防范能力
在大数据时代保险企业进行信息安全的管理主要可以通过以下方法。首先是企业内部有关部门加快安全制度建设的进程，保险企业加强行业自律及内部控制制度等以加强对客户隐私的保护。这就要求在大数据收集及使用的环节中进行有效的监督和管理。其次是保险企业加强自身数据系统的安全建设，对重要的信息进行隔离存储提高重要信息的保护力度，在大数据收集及使用的环节中进行有效的监督和管理，防止遭到外部非法窃取的导致客户信息泄露。
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作者简介：覃海锋（1992-），男，壮族，广西贵港人，广西大学金融学硕士研究生，研究方向：保险学。罗宏清（1991-），女，汉族，广西贵港人，广西大学金融学硕士研究生，研究方向：金融投资与管理。
作者 覃海锋 罗宏清