走出数据“孤岛”,保险业如何深度挖掘使用大数据?

2016-04-05 10:04
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  2016年3月30日,由《中国保险报》主办的“传统险企挖潜大数据应用系列沙龙”在北京拉开序幕。沙龙旨在汇聚多方力量,拆解标本案例,解决现实难题,探讨保险业如何深度挖掘使用大数据,促进全行业大数据化。来自保险公司的各位专家畅所欲言,奉上精彩对话,干货满满。

  参加沙龙的主要嘉宾有:中国保险报业股份有限公司董事长赵健、智慧支持方万丈金数创始人、CEO李廷威、 阳光保险大数据中心总经理谢国忠、阳光财险数据管理部总经理聂永刚、新华人寿运营规划与法人运营管理部总经理殷正栋、泰康在线助理总经理潘高峰、中华联合保险控股股份有限公司客户总监王廷潞、大童保险服务销售有限公司互联网事业部总经理郑爽、江泰保险服务公司(筹)IT负责人 常一鸣、清华大学大数据产业联合会秘书长王霞、中国保险报业股份有限公司总经理杜增良和万丈金数总裁肖运龙。中国保险报编委、新媒体中心内容总监张春辉主持活动。

致辞

走出数据“孤岛”,保险业如何深度挖掘使用大数据?-图片1

中国保险报业股份有限公司董事长 赵健

  十三五规划对大数据发展提出了宽广的范围,其中特别强调深化大数据在各行业的创新应用,探索与传统产业协同发展新业态新模式,加快完善大数据产业链等。领先的海外保险机构已经在定价、营销、保单管理、理赔和反欺诈等不同领域对大数据应用进行了积极的尝试和创新。这些创新对保险业的商业与运营模式产生了革命性的影响。反观我们的传统险企,虽然坐拥海量数据,但真正得到利用的数据却不足冰山一角,甚至常常“捉襟见肘”。作为高度数据依赖型产业,保险业如何才能深度挖掘使用大数据,让大数据蕴含的价值能真正被传统险企源源不断地汲取?这正是我们举办“大数据创新应用系列沙龙”的意义所在。

主题演讲环节

阳光财险数据管理部总经理 聂永刚

  大家知道谷歌开发的机器人AlphaGo以4:1的比分完胜世界围棋冠军李世石,我们没办法有Google那样强大的计算能力和深度学习能力,但是我们可以采用同样的方式,同样的方法论在互联网保险的电销上进行一些尝试。保险行业有一个重要的营销渠道就是电话销售,每家保险公司的电销中心通常有数千个坐席员,由他们向潜在客户做电话营销。但是我们可以看到整个行业的电销的转化率越来越低。我们采用基于大数据和机器学习的能力,采用过去十年的历史数据,并引入外部第三方数据,构建数据分析基础平台,在上面去搭建深度学习模型,最终实现对于新的销售线索的成交率进行预测,这样就希望能够智能化的方式更精准地筛选目标人群,把目标人群精准筛选出来之后提高转化率,从而提高坐席产能和生产力。

  第二个案例就是UBI,我认为UBI的方式对保险行业也是革命性的,我们知道原来的保险是基于大数法则, 以一个群体的特性来预测个人的行为。但UBI是颠覆性的技术,因为UBI采集的是个体的行为,个人驾驶习惯怎么样,你是喜欢急踩刹车,还是驾驶很平稳,拐弯的时候喜欢方向盘打多少角度,所有的驾驶行为数据都能够采集,基于这些数据采集之后,我们可以进行更精准的保险定价和风险控制。

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万丈金数创始人、CEO 李廷威

  如果说互联网是保险与消费者之间的一个通道,大数据则是在这个通道上面打通这两者之间最后一公里的密钥。过去,保险企业跟大量的用户很难串联起来,而我们在探索过程中,把线下的用户数据云端化,大数据化,通过大数据分析之后,对不同的人群进行智能连接,跟他们互动起来。在互动过程中,产生很多行为的大数据。另外,个性化的或者说更匹配的产品精准营销产生的营销数据也再回到企业内部。整套流程都在企业内部运行,我们万丈金数做的事情是:从企业数据云端化、大数据化开始进行智能连接,再到数据挖掘,然后进行精准营销,实现数据不断循环,循环过程中也提供交易服务。企业跟用户之间靠什么来互动?不能只是靠给他推一个短信,或做一个推广,而是要通过个性化的方式,对用户进行教育,让他对我们的产品和品牌有足够的了解。

  了解过程中,我们会沉淀用户理解的信息,慢慢的,用户的画像就出来了,我们再根据数据挖掘对不同的人群进行精准营销。整个过程一直在循环,一开始数据未必有这么大,这个不是一蹴而就的,是比较长时间的,至少半年才有比较有效的成果。通过积累用户行为数据和交易数据,结合对企业本身内部数据的分析,我们对消费者的需求就有足够的了解,这在整个业务中是很重要的。

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圆桌对话环节

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圆桌对话主持人:清华大学大数据产业联合会秘书长 王霞

  保险行业其实在国外已经从产品为中心到向用户为中心转移,转移过程中数据具有非常重要的作用,不妨先看一看各家企业手里有哪些数据,我们现在有什么样的数据应用?

阳光保险大数据中心总经理 谢国忠

  阳光有一个很重要的战略叫数据阳光,集团下面有产险、寿险等很多业务板块,在数据领域有一套体系贯穿集团和各子公司。当前保险业数据有两方面问题,一个是客户信息真实性,大家都知道,都是通过中介,很多客户信息不准确。另外一方面,数据在集团层面是没法打通的,数据质量和基础设施都不是太好。

  首先,最近我们正在搭建一个大数据平台,我们的定位很简单,集团数据人才,我们想尽可能发挥他的业务价值,而不是关注技术底层,因为太多关注技术底层而没什么应用,对保险公司来说投入产出是不可忍受的。我们选择了阿里的大数据技术,在本地部署平台。阿里的云思想,多租户思想,全部在这个平台上体现,屏蔽了大量费时费力的底层技术开发细节。

  第二,我们正在开发一个叫统一客户标签体系的项目。尽可能将集团内所有的用户/客户信息打通,打通以后为每个用户/客户建立一套标签体系。

  第三,在阳光里面一批数据人才,正在进行精准营销、风控等应用和数据产品的开发,同时对以数据为核心的新业务模式进行研究。

中华联合保险控股股份有限公司客户总监 王廷潞

  对于我们数据的管理,我们当前也是刚刚起步,大家说来说去,实际上我感觉这个大数据的兴起和我们所说的我们所处的大数据的时代,就是互联网高速发展,互联网公司是一个轻资产公司,核心价值实际上就是数据,除了数据没有其他的资产,为了把他的价值能够充分的体现出来,所以大数据的概念散播出来了,深入人心。究竟大数据能够怎么样在我们保险行业能够转化成我们业务的经营价值,为我们创造出财富和保费,实际上我觉得,大家都在苦苦寻觅,虽然有了这样那样一些办法,但是在持续的运用出来的效果上,目前还没有一个本质的突破。

  当下我们这个数据现在已经做了一个全集团的整合,实现一个客户一个中华多个产品,目前中华已实现客户的全景视图,子公司间已打通。打通情况下我们目前正在做的工作就是分类评级的工作,我们把分类评级分成两项工作,同时分类又是交织在一起的,运用于我们的业务的服务,就是差异化的服务和精准营销,和风控管理这三个方面去发挥价值的。

大童保险服务销售有限公司互联网事业部总经理 郑爽

  相比保险公司而言,保险中介的数据系统建会弱一些,由于自身发展的阶段性不同。大童在核心业务系统建设上,算是做的比较早的。我们2008年创建自己核心业务系统,有意识去收集所有来源客户的信息,方便为客户提供更好的服务。对于大数据分析应用而言,我们也有非常大的功课要做。我们公司有寿险业务板块、财险业务板块,还有在线业务板块,三个业务板块都建立了数据管理系统,但还没有通联,这就不能为客户提供全方位的保险服务,所以对于我们而言,做大数据的前提是要建立大数据库。

新华人寿运营规划与法人运营管理部总经理 殷正栋

  先讲数据共享的问题。最近几年,越来越多的保险公司向金融集团化方向发展,同一公司旗下有寿险公司、财险公司、银行、信托、证券、电商等,或者打通上下游产业链,譬如布局了养老产业、健康管理等全资或合资的子公司,这些在不同自己旗下不同公司的数据如何把它整合到一起去,如果公司没有统一的战略,没有自上而下的要求,各方面自己没有什么动力。大数据要共享、叠加才能发挥数据价值的。现在跟其它公司的数据共享,往往各方对数据价值评估的尺度不一致,很难达成合作,企业内也会由于各子公司甚至各销售渠道之间的利益不一致,导致企业内部也是壁垒森严。

  再讲数据质量的问题。现在保险公司的数据基本上都是来自于传统数据库中的格式化数据,标签很少,而且很多关键信息如手机等还是错误的。用传统的方式获取准确的客户信息很难,主要原因就是在客户与保险公司之间隔了一层代理人,代理人为了自己的利益是不愿把真实的资料给保险公司的。当然也不是一点办法没有,刚才有一位来宾就提到,可通过一些互动平台,收集客户的QQ号、微信号等,与已有的客户进行关联,并不断丰富标签,长远来看这种办法是可以逐步获取准确的客户资料的。另外,这几年很多保险公司都给代理人配了移动销售的工具,安装了CRM系统等,代理人一开始是不愿在系统中记录拜访客户的日志,本来这是非常有价值的大数据来源,可做很多有意思的分析,保险公司即使强制代理人提交拜访日志也不一定会有好的效果,我们要想的是如何给代理提供有价值的支持服务,你给我的数据越多越细,我帮你分析客户的需求就越深入,推荐的产品就越准确,转化率就越高,这样就可能进入良性循环,总之要把前端具体的应用与后端的大数据分析结合起来,才能真正体现大数据的价值。

  最后讲一下规划问题。最近两年,很多保险公司都很重视大数据,有的专门成立了专门数据部门或数据分析部门来统筹大数据应用,有的提到了公司战略的高度,前期投入不惜重金,但据我了解效果不是特别好,除了上述提到的内部数据治理问题还没有得到很好解决的原因外,更多的是规划方面的原因。本来大数据与云计算必然是一对组合,分布式计算架构特点就有很灵活的扩展能力,而不是一开始就要建设一个高大上的基础设施,在确定前一两个大数据应用时,应当聚焦在选择适当的业务场景上,这样的选择除了考虑技术因素外,同时要考虑数据共享、数据质量等非技术因素,要有较大的“速赢”可能性,否则周期拖得很长,迟迟见不到成果,预算一再追加,我想即使是坚定支持“大数据”项目的一把手也会失去耐心的。

江泰保险服务公司(筹)IT负责人 常一鸣

  我想从三个角度谈点个人看法,一个是采集端,一个是处理端,一个是应用端。

  采集端目前缺少用户行为数据,用户属性数据也不是特别全,可能大部分保险公司都面临这个问题,而且部分数据也不真实。但是,很多互联网公司,尤其掌握数据的公司,拥有大量的用户数据。如果能够合作,互联网公司开放一些数据,哪怕是结果数据,或者交换一些数据,保险公司就能拿到更全面的数据,做出更有价值的应用。

  第二是关于处理端。对于很多保险公司来说,分布式架构还没成为主流,原有的系统通常还在传统的小型机上运行,调整的代价比较大。同时,对于新技术只是做了一些探索,未形成成熟的案例。

  第三个是应用端。应用端需要设计出一些场景,又能很快的做出效果,能够给管理层带来信心。如果数据分析的结果,能够很好的集成于核心业务流程,为一线人员提供更多的支持,同时降低运营成本,将为保险公司带来更多的价值。公司也会投入更多的资源,形成良性循环。

泰康在线助理总经理 潘高峰

  确实我也遇上客户信息不一致,但是相对来说我们还是比较幸运的,第一个数据积累,泰康在线成立之前作为泰康人寿创新事业部在互联网保险方面做了十多年,有非常好的数据和经验积累,这个积累也是为我们做大数据提供了比较好的基础。主要有几个方面,一是渠道的数据,泰康在线和各种渠道合作,积累了大量的数据,二是网站的数据,每天有大量的活跃用户和网站发生互动,购买保险并且查询保单服务等。三是移动端包括我们的APP和H5,也有很多的活跃用户。除此之外还有很多重大的战略合作,大家可能知道前两年微信做红包和支付宝红包项目,通过这些合作平台,同时利用我们的微互助产品、点亮中国活动、健康测评等也积累了很多用户关系链、用户行为特征,健康数据等大量一手数据信息。当然这个信息其实目前我们也发现一些问题,例如他们识别率是比较低的,因为就是一个平台ID,但是ID和手机号没有任何关联,需要自主来和用户互动产生关联,所以这个也是我们遇到比较大的问题。当然由于我们现在泰康在线大数据部门刚开始组建,人才比较稀缺,我也做个广告,也欢迎大数据人才的加盟。

  我们大数据的主要工作有几个方面,第一,我们要把大数据平台建起来,目前借助集团的力量,已经初步完成。第二步我们要把所有信息梳理一遍,现在只是把历史保单的信息,历史顾客的健康,理赔信息以及一些对外合作的渠道的保单放到大数据平台里面,由于数据量比较大,现在才刚刚开始,其他一些顾客的行为数据包括用户的日志,下行消息日志,顾客行为路径等信息还在进一步收集中。

现场提问环节

中航安盟战略企划部 康意

  我想请教一下各位专家,我们现在做战略规划的时候也会考虑到数据战略,五年之后我们数据化的应用程度在保险业会达到什么样的水平?

阳光保险大数据中心总经理 谢国忠

  我们没有规划到五年,我们倒是制定了两年的目标,即成为同行业的领导者。目前我们制定的大数据在保险的应用,分为五个方面:一个是客户价值与体验,第二个是产品创新与定价,第三个是精准营销与服务,第四是流程优化与风控,第五是商业模式和业务形态的创新。这五个方面的战略,是大数据中心和集团高管达成的共识。

泰康在线助理总经理 潘高峰

  我觉得我们会思考数据的共享这个事情,大家担心的是,数据顾客隐私保护,保护到什么程度,还需要做一个深入的探讨,保险内部之间也存在一些用户划分方面的矛盾,更别说保险公司同行之间,我觉得标识互相交换简单,但是开放到什么程度,我们和一些大型互联网公司有过大数据合作,他们一般不会提供单个用户的行为标签,只会结合合作的需求给出一个群体的分析结果或者针对合作方的需求单独去建模最后给出一个综合评分,所以这个问题可能需要进一步探讨。

清华大学大数据产业联合会秘书长 王霞

  我们有没有可能在保险业同行业之间做数据的交换,大家互相之间形成小的联盟?

泰康在线助理总经理 潘高峰

  我觉得我们会思考数据的共享这个事情,大家担心的是,数据顾客隐私保护,保护到什么程度,还需要做一个深入的探讨,内部之间尚且产生很多矛盾,更别说保险公司同行之间,我觉得标识互相交换简单,但是开放到什么程度,我们和BAT打交道,他们绝对不给你个体的,只会给你我分析出来,那个数据可能只是一个结果,所以这个问题可能需要再探讨。

新华人寿运营规划与法人运营管理部总经理 殷正栋

  要解决这个问题应该是比较紧迫的,大家可以去想想,做起来其实并不太难。数据的共享说到底是利益的交换,我贡献了什么样的数据,能得到什么样的数据,这个大家是可以要商量,即使交换的数据价值不是等价的,也可一方给另一方货币补偿,大家另一个担心是是数据交换会不会涉及到客户的隐私,这与交换数据的颗粒有关,即使是到客户记录级的数据,也是有办法“藏”掉一些敏感数据,同时又不影响具体的应用。我想大家都可以想出很多办法。


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