导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于有多少保险公司利用大数据的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
保险科技行业现状及趋势分析
中国作为可发展体量最大的国家，保险行业一直在有序向上的发展，在去年疫情的大环境下，人们对于健康的意识明显加强，与健康相关的保险有着显著的增长。
而保险于中国在过去的发展中属于粗放式经营，也就导致了乱象丛生，尤其是车险尤为突出。因此去年银保监会对车险市场进行了综合的改革，双增双降让整个车险的保费收入明显减少，因此财险公司对于非车险业务的依赖空前的高，尤其是健康险，在疫情的大环境下成为了非车险之王，同时对于很多保险公司来说，大力发展网销成了一个突破口，比如众安财险是属于走在数字化前端的保司，也占了网销市场的大部分份额。
对于保险中介来说，今年在银保监对于中介信息化合规的要求下，呈两极分化的态势，头部公司占有市场优势，但同时也在寻求转型，而小型中介可能就会面临生存的挑战。与车险息息相关的经销商们，也在力求保证合规运营业务的同时，寻求新的利润来源，这也就助推了诸如评驾科技这样的保险科技公司的快速发展，凭借对于平台的搭建与数据的分析应用能力，为行业赋予全新的竞争优势。
中国的保险市场还有绝对的挖掘潜力，整体上的人均参保率和保费其实还与发达国家差的很远，虽然近期对于整个保险市场，监管部门连续的进行干预和调整，我认为这只是暂时性的起伏，是为了将来行业可以良性发展所必然经历的阵痛。相信在不久的将来，保险行业就会进入科技阶段，在AI、大数据、智能化、可视化等技术的协助中迅猛的发展。
大数据保险会影响社会公平吗
在当下互联网和大数据技术推动下，保险行业的新应用及新的商业模式未来想象空间将会无限，大数据对保险行业的影响可能远比想象的要更加深远。
最近在公司内部一次大数据工作会议上，讨论如何利用大数据计算客户风险成本，为客户提供不同保费报价。一位多年从事保险行业工作的同事提出了不同意见，认为该做法拉大了自身风险较大人群与风险较小人群间的保险价格差距，使部分人群因价格难以承受，可能会造成其无法获得所需保险服务，有违保险所倡导的互帮互助宗旨精神。
这让大家认识到，大数据对保险行业的影响可能远比想象的要更加深远。
传统保险商业模式并不完美
保险起源于人们互帮互助、分摊风险的思想，是最古老的风险管理方法之一。它以损失分摊的方法，用多数单位和个人缴纳保费建立保险基金，使少数成员的损失由全体被保险人分担。其目的就是共同抵御风险，帮助那些陷入困难的成员渡过难关。保险从萌芽时期的互助形式逐渐发展成为现代商业保险形式。保险服务对象从一开始的熟人之间，逐步扩展到陌生人之间。
市场中保险公司之间展开着激烈的竞争，大家最重要的竞争手段就是把不同人群的风险概率尽可能做精确细分。分得越细，同一个细分组里人群的风险就越接近，其被别人占便宜的可能性就越低，所交的保费也就越少，就更能够吸引到优质客户来这样的公司买保险。
客户风险细分的程度，取决于保险公司收集和处理客户信息的能力。保险公司会想方设法获取和验证客户的信息，经过一系列的风险评估计算，把来投保的客户对应分配到不同风险细分组中。选择并提供优惠保费价格给那些风险低的客户，对风险高的客户则提高保费价格或干脆拒之门外。
客户也会受到利益驱动，千方百计的隐藏自己的真实风险情况，争取瞒过保险公司，让自己获得保险公司低风险评价，以便降低自己所交保费。一些人投保之后，因为有了保险所提供的保障，就会忽视风险，行为变得无所顾忌，比如烟会抽得更凶，驾驶会更加狂野。
类似的道德风险使那些不负责任的人占用了较多大家共用的风险基金资源，影响到其他规矩人的利益。规矩人就会逐渐退出保险，结果是逆向选择。投保人中规矩的越来越少，不规矩的越来越多，只好保费越提越高，持续恶性循环，直到影响到保险公司的生存。
在信息不充足的状况下，保险公司很难进行有效的风险分析，只能采用大类分组贴标签的方式开展业务，选择那些比较容易通过标签判断其风险并且整体风险较低的人群。而对于那些无法有效判断风险或风险较高的客户群体，保险公司会尽量避开。这使得存在相当一部分数量的人群无法获得所需要的保险服务。比如一些经常出现欺诈风险的区域人群，就会被保险公司采取各种借口排斥。
最终这些无法获得合理保险服务的人群，当遇到风险困难无力自己解决时，都将由社会保障做兜底。这既没有发挥该部分人群自身经济能力的作用，相应的保障服务效率也不高。虽然监管当局采取了一系列措施，阻止保险公司类似的做法，但保险公司为了控制风险，会千方百计进行博弈，该现象仍然普遍存在。
大数据带来改变
大数据时代通过无所不在的传感器、移动互联、人工智能技术，使获得和分析每个人的健康、行为、信用等风险数据变得非常方便，成本越来越低，个人的信息能见度越来越高，保险公司风险建模预测的准确度不断提升。基于此，保险公司拥有了应对道德风险和逆向选择的利器，将让你无所循形。想占保险公司便宜以及搭规矩人顺风车会越来越难。
大数据和人工智能将会像手术刀一样精准地把每个人从风险池里剖出来，保险将进入一人一价时代。每个人根据自己风险概率的不同支付相应价格的保费，风险仍然得到了分摊，但分摊到每个人的比率发生了改变。风险高的人需要多分摊，风险低的人将少分摊。
具备大数据风险分析能力的保险公司可以利用该武器对客户精挑细选，找出那些风险概率低的好客户，给予与其风险相匹配的优惠价格，对于那些风险较高的客户则会要求其支付更高的价格，至于那些风险特别高的客户，要价可能超过其承受能力，就会被拒之门外。越是风险低的好客户越会为了获得优惠价格而选择这样的公司。
不具备大数据风险分析能力的保险公司则只能接受那些被挑剩下的客户，自身所承担的风险则会越来越大，以至于难以为继。
谁先掌握该武器，谁就可以获得先发优势。精准的差别定价意味着卖家可以最大限度地把消费者剩余拿走。领先的保险公司可以结合市场竞争情况，给出能够对客户有吸引力，同时还带给自己最大利益的保费价格。市场竞争环境下，其他保险公司为了赢得竞争，就必须具有同样的风险细分能力，迫使领先者为争夺客户不断给出接近客户风险成本的保费价格，直至溢价趋向于零。最终竞争趋于平衡，市场价格得到稳定，客户因其自身风险状况而得到相应最优惠保费价格。
被保险人符合保险公司风险要求的行为将使得其所需支付的保费降低，反之则要支付与之相匹配的高额保费。被保险人为了自身利益就会尽可能迎合保险公司的要求，做符合保险公司要求的行为，安全驾驶、不抽烟酗酒、控制饮食、健身锻炼等等。这样不但能够节省投保人保费支出，还能大幅提升被保险人自身安全健康状况。
对于被保险人的行为数据收集分析，并不仅仅限于保险申请前的一段时间，更可以扩展至承保期间。你的所有行为可能会影响下次保险周期的保费价格。保险公司可以设计另一种形式的保险合约，例如先收取一定数额的保费和押金，当发现存在违反合同规定的不安全行为时，直接扣除部分押金，甚至中断保险合约。若被保险人一切行为符合要求，则退回押金或抵扣至后续保险期限中。
保险公司还可以在保险期内为被保险人提供安全健康管理服务，让被保险人及时获悉自己所处于的安全和健康状况，据此调整自己的行为。利用行为数据可以有效控制逆向选择，让每个人对自己的行为负责，无法占别人的便宜，有利于伸张社会公平正义。可以说大数据技术为保险行业注入了满满的正能量。
相比较传统风险判定采用大类人群贴标签的方法，每个人精准定价会让更多客户享受到更加合理的价格。计算每个人的风险概率首先要依据大数据建模，而建模基于过去人群的行为状况及已经出现的风险事件，只能体现相关性，不能基于因果进行判断。建模分析预测也会因为基于数据统计而存在一些计算上的偏差。
有一些风险状况比较好的人，因为其部分行为与风险较高者相类似，这些行为由都在模型计算所收集的范围内，就会被错误地判定为风险较高，需要支付超出其真实风险状况的保费。其就会因为别人的错误而遭受惩罚，这在一定程度上说很不公平。
随着算法的优化、数据的更加丰富和计算能力的提升，这样的误伤范围会进一步缩小，但遗憾的是，由于数据建模方法的局限性，缩小的进程也不会很快，更难彻底杜绝。
政府监管应做出相应政策安排
有些风险发生概率与个人努力的行为程度无关，例如每个人拥有基因不同就会带来自身发生疾病概率的不同。若根据与生俱来的基因数据进行风险定价，则很可能让每个人从出生就决定了其未来的保费有很大差异。基因健康的人买低价保单，基因没那么健康的人只好买高价保单。我们可以控制自己的行为，但完全无法控制自己的基因。
这时候，保险风险共担的初衷被摧毁了，社会互助机制遭到破坏。这样的做法有可能造成社会分裂，带来社会的不安定因素。个人能控制的风险应当由其自己承担，而对于自己无法控制的风险，应由公众一起分担。
以无知之幕的思考方式，我们想象通过扮演具有各种不同基因状况的群体成员，去感受相关对策下社会生活状况。显然我们都不愿意接受自己活在一个因为基因有缺陷就活该倒霉的社会里。那些因为基因缺陷而无法面对风险困境的人群及其亲属将会为了生存而采取行动，甚至可能会带来社会动荡。
政府监管者禁止保险公司利用基因数据进行风险定价，其目的就是最大限度的保证社会稳定。让每个人自身无法改变的风险因素不影响其在社会中所能够享受到的正当权利，尽可能营造公平平等的社会环境。
但只要获取基因分析结果能够获得好处，保险公司就会想方设法规避监管，而政府则会因此加大监管力度。相互的博弈将会带来大量社会成本消耗，因此需要做出更加符合人性规律的政策安排。
既然保险公司有开展基因数据分析的冲动，可以考虑允许每家保险公司利用基因数据计算每个人的风险，为客户申请因基因不同而带来较大风险的补贴。监管者也根据相关数据进行计算，然后确认其中所申请补贴较为合理的保险公司计算结果，承诺用财政资金对客户提供风险补贴。
该做法并不回避基因所带来的每个人风险差异，而是通过财政转移支付，让社会大众对相关特殊群体提供必要的关怀，使其能够最终与别人站在同样的起跑线上，只为自己的行为负责，而不用为自己无法改变的基因负责。
保险公司能够获得风险概率所涉及的款项，就不会感觉到吃亏，更愿意接受这样的客户。通过对基因有缺陷客户进行补贴后，后续所有服务可以一视同仁，没有任何区别。这让保险公司与监管者都愿意更准确的开展数据分析，避免相互间博弈的损耗，社会资源倾斜也更加精准有效。
竞争将让各个保险公司努力掌握相关的技术方法，而技术本身并不存在壁垒，很难据此形成独特的竞争优势。一些公司将眼光瞄向了一项关键资源，那就是客户数据。它们试图垄断客户数据，进而垄断对客户的风险评估，从而影响竞争，延缓客户获取更加优惠价格的进程。
政府监管一定要有所作为，积极保护客户的利益，维护市场公平竞争的局面，确保客户有更多选择。要让客户拥有数据的使用决定权，数据可以存放在数据产生的地方，但数据的使用权必须掌握在客户手中，客户可以授权给任何其所指定的服务商使用，以便让这些数据带给客户自身最大的利益。提供存放数据和计算服务的相关公司可以通过收费获利，但不能影响客户对数据的授权使用。
大数据技术在保险行业应用的快速发展态势已经形成。未来一段时间，领先者将会在一些领域取得积极进展，从而给行业带来巨大冲击。改变已经到来，保险公司必须在大数据应用方面加大投入，努力跟上时代的步伐，以便在竞争中处于有利地位；政府监管者需要未雨绸缪、因势利导，提前做好政策研究和相关布局，营造良好的行业市场竞争环境，确保社会生活持续稳定。
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保险公司数据问题与数据治理探讨
什么是数据治理？数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。这与保险公司数据的现状密切相关。目前，保险公司在数据层面上主要存在三大问题，而正是这些问题，催生了保险行业数据治理概念的出现和流行。
一、国内保险公司在大数据上存在的三大问题
1. 数据割裂：是指表示保险经营管理活动各个环节的数据之间缺少必要的逻辑校验。后果：无法提供整体的信息。保险公司的财务系统、核心业务系统、销售支撑系统以及CRM等都是基于独立的需求在不同时期分别搭建的，缺少整体设计，没有从全局的角度出发进行规划，数据存在割裂，从而形成了各个数据孤岛；其次是IT系统的建设缺少扩展能力，在系统设计上未考虑持续性发展的问题。国内的保险公司在IT系统建设之初普遍存在缺少成熟的保险数据模型，导致系统建设时对未来缺少预见性，当变化来临时系统的频繁的升级，增减关键元数据，加剧了整体数据间的逻辑割裂。
2. 数据完整性问题：保险公司目前采集的数据不能够完全满足支持决策的需要，其主要表现在客户数据和产品定价所需数据的不完整。后果：无法提供有效的支持决策的信息。造成这种问题的原因可以归结为2个方面：首先，保险公司自身主观的原因。一是与公司整体规划和数据模型的确实有关，IT系统在设计时没有想到要采集某类数据；二是IT系统在设计时就决定不采集某类数据，影响保险公司作出这样决策的因素是多方面的，其中最重要的就是基于对操作效率的要求，还有是实际操作时为了提高效率而不采集。其次，是市场环境等客观因素的原因。一方面是客户在投保时确实无法提供相关信息或担心隐私泄密或担心被骚扰，投保时不愿提供个人详细信息；另一方面各类中介机构为把持客户资源，不愿提供完整的客户信息给保险公司。
3. 数据不够真实不规范：保险公司积累的数据不符合行业、公司的规则或标准，甚至是虚假数据。后果：无法提供准确的信息。导致保险公司积累的数据不够真实规范的原因是多方面的，从主客观的角度来看，归纳如下：主观上，保险公司基于自身利益的驱动，为了迎合业绩考核，定向的篡改数据或制造假业务，导致数据失真。客观上，一是在目前国内信用体系还不够完善，保险公司保密制度建设不到位的现实情况下，保险中介机构包括业务员担心信息泄露影响未来业绩，提供的客户信息不真实；另一方面，由于数据录入人员的不认真，内部数据检验不到位，导致数据失真或者不规范。
二、实施数据治理的条件和手段
数据对于保险公司的重要意义已经不言而喻，然而面对数据存在的上述种种问题，保险公司到底应该怎样做才能达到辅助支持决策的目的？实施持续性的数据治理是从浩瀚的问题数据中突围的一条重要也是必要的途径。
1. 组织是数据治理得以顺利实施的保障。一个跨领域的组织是数据治理工作得以顺利实施的保证，这一组织最重要的特征就是具有公司高层的授权和包括资深的业务与IT专家。该机构能够理解公司战略定位并参与战略制定，掌握IT系统建设的决策权，能够将数据战略与业务战略、IT战略紧密结合。数据问题产生的原因决定了数据治理将涉及到内容广泛的基础性工作，包括：解决“管理隔离，导致IT隔离，导致数据割裂“的问题、监督保险数据模型和业务实务制度的制定、审核各类管理与考核规定对数据的营销。
2. 培育企业数据文化是数据治理成果与否的关键。数据治理工作的一项核心任务就是要在公司内培育企业数据文化，数据文化的成功与否主要体现在公司全员对数据的认识上，而培育企业数据文化就是要达成”真实的数据才是公司财富“的共识，形成人人关心数据、尊重数据与自觉维护数据的氛围，这既是数据治理工作的内容，也是能否达成治理目的的关键。
3. 管理、保护和整合企业数据是数据治理的目的。数据治理的另一项核心任务是管理保护和整合企业数据，这是数据治理的目的，通常采用的手段包括建章立制和监督、审计、处理与应用等。建立完善的制度是达成治理目的的基础。一是约束和要求数据治理工作本身的制度的建设，这是其他制度执行力的保障；二是信息化建设支持制度的建设，这是解决不同环节政策冲突的保障，目的是保证公司的信息化建设始终以数据为核心，一切架构和设计以及战略规划都围绕着这个核心来进行；三是数据治理流程制度的建设，如数据修正制度和奖惩制度等，这是解决数据治理过程中所发现问题的依据，也是达成数据治理目的的途径。
严格的执行监督、审计、处理和应用流程是达成治理目的的保障。监督的内容主要包括系统的新建、制度建立和制度执行，通过专家审核制度对可能危害和污染数据的新建系统、新立制度等作出否决，并利用授权对制度执行不力的机构和个人依“法”作出处罚；审计的内容主要包括已建系统、各项数据流、历史数据和新采集数据，针对不同的内容，依据相关制度形成评估报告；处理就是对审计发现的问题采取特定的处理措施。
4. 数据治理是IT部门摆脱困境、体现价值的机会。在公司期望数据能够对决策作出有效支持和数据本身存在严重问题的客观事实下，IT部门在数据应用层面处于尴尬境地。在不能实施完善的数据治理体系的前提下，IT部门主导并负责数据治理，虽说怎样获得高层支持和如何将业务部门纳入数据治理体系都是棘手的问题，但依据数据治理体系，提出治理建议，改进四维、能力、知识和服务模式，变被动为主动，将有利于IT部门缓解在公司数据应用层面所承受的压力，实现自身价值被公司认可的愿望。
大数据都有哪些就业方向?
大数据其实细分的岗位方向有很多，各行各业都会涉及到大数据，建议从多角度多维度来进行大数据方面行业细分方向的选择。
1、大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、数据分析师：收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
3、数据挖掘工程师：数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、数据架构师：需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；高级算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。
5、数据库开发：设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
6、数据库管理：数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
7、数据科学家：数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
8、数据产品经理：把数据和业务结合起来做成数据产品；平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。
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