众安保险大数据实验室总监彭勇:保险从人数据分析以及数字化趋势思考 ...

2018-4-16 17:35| 查看: 568| 评论: 0| 查看评论

116日,由中国信息通信研究院主办,中国银行业协会、中国支付清算协会、中国互联网金融协会共同支持的“2018中国金融科技产业峰会”在(北京)中国千禧大酒店隆重召开。在17日上午举办的保险/证券技术创新分论坛上,众安保险大数据实验室总监彭勇发表了题为《保险从人数据分析以及数字化趋势思考》的演讲。

各位嘉宾上午好,前面的专家讲的人工智能和保险科技发展大势,有宏观也有微观,今天我主要的分享课题是保险从人数据分析以及数字化趋势思考。

我个人的分享主要分三部分,第一部分,国际上主流的风险定价因子,第二,从人因素对风险刻画的应第三,自己的思考。

这个图列出了发达国家和地区在风险定价从人因子刻画的情况,我们可以看出国外的发达地区,他们其实因子的使用特别多,范围也特别广。以德国为例,车的参数信息比较全。第二块是从人信息,我们目前国内保险风险刻画用从人信息特别少,国外的人的职业和行驶区域赔付等等,范围特别广。所以国外的先进经验为我们国内保险风险刻画提供非常好的案例以及很好的基础。

第二块,为什么我们需要那么多数据,为什么我们需要大数据进行风险刻画。举例来看,这个公司就是国外在国外车险排名第四的公司,叫Progressive,采集到了车、人、路、驾方面的数据,这是数据维度的刻画。采用机器学习的定价方式,实现一人一车一家的定价模式。中国随着费率改革的深化,在大数据定价或者是风险刻画这块将会发挥越来越重要的作用。 

这个公司采取这样的定价模式有什么收益?

       第一,它的保费稳居前四位,市场份额增长明显。在国外发达国家,保费要增长几个点,市场占有率增长几个点,非常难。中国目前也是这样,这个公司通过新型的定价模式,做到了市场规模的快速增加。

       第二,它通过大数据定价把客户的风险刻画的更明确,降低客户的保费,吸引更多高价值客户投保,客户结构得到优化,它的综合成本率主要低于一些主要的竞争对手,所以这是大数据定价的好处。

从国外回到国内,国内目前存在的一些问题,主要是定价上的问题。第一,维度比较单一。前面说到目前国内很多的公司定价,大部分公司都只用十来个维度,相比国外差距非常大。第二,风险解释能力。我们的维度特别少,导致我们对客户的风险刻画有很大得提升空间。第三,目前定价不是特别透明。我投保的时候你告诉我三千块钱,那你应该告诉我为什么三千块钱,我怎么办才能让明年的保费低于三千块钱等等,数字化可视化产品包括解释能力也是缺失的,所以这一块以后也有很大的提升空间。

下面我们进入第二部分的内容,目前众安怎么做。

      第一块,讲一下我们大数据定价的策略。第一,我们组建德雷斯中小保险公司大数据联盟,解决了数据缺失的问题。第二,我们先进的方法论。比如机器学习方法,深度学习方法,怎么样应用到我们传统的定价领域,都有很深的探索,从数据和方法上两方面进行深入的解决。

众安目前有五亿客户,保单超过90亿条,数据维度特别丰富,特别是从人数据维度。比如我们回到风险定价,以退货率为例,退货率越高,客户车险风险有轻微的提升。

     第二块,购买用户险种复杂程度,我们分析发现车险风险也是偏高的。我们正常人不会说每天想买各种各样的保险产品,保险产品有一个频度,如果一个人表现这样的行为,可能是说他个人的性格或者他比较缺乏安全意识。

  第三块,我们使用了客户金融行为的标签。我们可以看出第一个群体是各种金融的评分,有三个客户群体,每个客户群体都有一些金融的评分标签。我们可以看出,比如征信一些行为,比如小贷的行为,对我们车险的风险刻画也是比较相关的。最后,是我们互联网渠道的偏好,你可以看出,其实不同的渠道,有些人偏好互联网,有些人偏好传统的个人贷等等,风险差异也是比较大的。

我们还有基于UBI从人因子地分析。第一,行驶里程和风险正相关。第二,行驶区域与风险正相关。第三,累计急加速次数和出险次数正相关,这是车联网数据分析的结果。第四,车主在不同到道路行驶风险不一样,国道行驶风险较低。最大的风险,开车的可能知道,一个是夜间,一个是疲劳驾驶,夜间行驶的风险赔付情况占比较高,这是风险定价的探索方向。

保险最重要的两块,一块是我们定价的客户风险刻画,第二块是赔付风险。现在我们是互联网公司,我们要做很多跟客户进行权益分享的营销活动。第一块我们需要做营销活动的时候有很多羊毛党,羊毛党通过机器注册把我们的权益全领取了,我们有一个风险防范。第二,车险反欺诈。

       回到我们从人因子这里,我们发现有一些新潮消费冲动的人,欺诈风险偏高。当时我们也是想解释,比如这个人偏好整形,异于常人,他的欺诈风险会更高。后面有更多因子的分析,比如车龄越高欺诈的概率越大,这个也比较好理解,因为旧车已经不值钱了,可能会通过欺诈案件减免损失。具体距离保险日到期欺诈概率越高,出险时间距节假日越近欺诈概率越高。因为我们要庆祝节假日,几个朋友出去喝酒,可能就导致酒驾概率增加。最后使用了宏观概率的分析,因为我们保险公司目前获得的数据还是有限的,所以如果我们可以更好的应用宏观因素,这样一定程度解决了我们数据结构问题。这块用到了上证指数,指数下跌的时候比上涨欺诈概率高。每个人其实不是想去做骗子,比如上证指数下跌,损失特别严重,正好有一个案件,有可能为我们减免损失,人其实有时候就会有趋向导向的,有可能会出现一些可能的人为欺诈,但是还有更多的从人因素会与客户的风险刻画有紧密的关系。

      前面介绍了从风险定价、理赔风险刻画,后面简单的介绍我对目前车险或者保险数字化趋势的思考。

     第一个,说趋势,首先要说问题。因为汽车产业链是一个非常市场规模庞大的,涉及到OEM厂商,涉及到金融公司保险公司,还涉及到后市场公司。我总结了几个痛点:

第一是数据问题,现在的基础都有数据,就跟我们用电一样,没有数据什么也干不成。

第二,我们有了数据以后,我们对客户的风险刻画是不是那么机械,是不是有更好的方法,来更好的提升我们客户风险的刻画?特别是金融行业,风控是金融行业的核心技术实力。

第三,客户直通。我们公司离客户都很远,我们通过线下机构做保险,金融公司通过机构来做理财等等,很多公司都不直接找客户,所以我们的客户信息都是不真实的,更别谈我们怎么跟客户进行互动,怎么享受到最好的权益。

第四,客户的价值。随着中国经济水平的提高,我们老百姓对保险需求越来越成为刚需。根据马斯洛的需求理论,我们温饱问题解决以后,下一个刚需就是金融保险,有钱会买好的保险,为风险做精准的配备。客户的保险需求不光有车险,是一揽子的解决方案,我们如何通过大数据和技术可以提供客户精准的一揽子风控解决方案,这个也是目前比较缺失的。

       回到刚才说的痛点,科技是解决这些问题唯一的出路。为什么我们监管部门发现一些公司的乱象和行业的乱象,可能因为我们科技的高速发展和落后的生产关系和落后的思维之间产生了极大的差距。生产关系比较落后的公司没有做好准备,只能打价格战,或者通过垄断资源获取收益。但是在未来,比如说根据库兹威尔的科技加速曲线,未来十年,或者未来五年,科技的加速发展会带来很多问题,对于我们科技企业和传统企业应该怎么办,怎么迎接万物互联和科技飞速发展的时代?所以我们需要做好准备,需要建立核心的能力,可能有一些公司在思维上和生产关系没有解决好,或者价格没有解决好,可能就被时代所抛弃了。

 刚才说了很多的数据思维,简单的举例子,我们有了数据思维以后,我们传统的部门和传统的企业也会迎来春天。原来我们觉得办公室部门是非常传统的,他们只是每天完成招聘或者完成OA的发文等等。但是我举一个办公室的例子,他们办公室其实很大一部分职能是进行品牌的宣传和公关。比如有媒体或者有什么公司写了一篇文章,对企业造谣等等,他需要通过人工的方式找到文章,或者通过朋友圈找到文章,效率是很低的。如果通过大数据方式找到文章,精准的和文章的作者进行相关的沟通,这块的效率极大的提升。所以我们说传统部门只要思维方式改变,可能它的做事方法和效率也会极大的变革。

     现在区块链特别热,创业公司和区块链有所联系,它的估值就极大的提升。

        回到金融行业,区块链很重要。第一,因为现在数据是一个孤岛,没有互联互通,区块链有可能会打破数据垄断。现在很多公司是没有能力建设自己的数据生态的,特别是创业公司,没有数据不容易做人工智能,因为没有大数据知识库作为支撑,人工智能的效果肯定不会特别好,所以区块链提供了这种可能性,有可能加速数据共享。

第二,由于区块链分布式的记帐和加密,由于技术内在的形式,有可能促进保险流的变革,传统保险流分为承保、理赔、服务等等流程,有了一个新的技术的共享比如保险涉及多主体的连接,可能通过区块链授信就可以实现高度自动化,这样可以最快的提升承保理赔的效率,所以区块链在整个流程变革是有很大的可能性。

简单的列出保险传统流程的应用,比如我们通过中小公司,因为中小公司有数据,但是它彼此缺乏信任,担心数据被对方拿走,如果我们一起做一个类似区块链的方法,一定程度的解决互信,比如信息收集,承保和定价,定价和再保,区块链都可以发挥重要的因素,大家有兴趣可以讨论。

       下一个是人工智能,因为人工智能这几年非常热,作为一个保险科技公司,我预言人工智能会成为标配,跟前几年我们谈大数据一样。可能每个公司人工智能都会成为标配,比如智能客服、保险顾问都会采取人工智能的技术,包括图像识别、自动票据识别都会应用。应用人工智能不是特别罕见的,但是我想建议我们作为一个科技公司,如何尽快的让人工智能提升我们的价值,因为人工智能是需要数据,需要人才储备,也需要知识库建设的,我们要改变思维方式,每一次和客户的互动会话就是展示我们能力、服务和精准科技使命的很好途径。第二,我们尽量将我们非标准化的产品简单化,这样可以在互联网进行售卖,也可以和客户进行互动营销。第三,尽快的把数据积累起来,我们才可以提供更好的支撑。第四,因为我们需要尽快建立我们的知识库,把数据采集记录,便于人工智能更好的发挥价值。最后,尽快的训练机器人培养人才,组建小团队进行培育。

作为一个科技公司,智能服务平台是必须的。我们底层有数据,上面有各种各样的数据采集,中间有一个平台。比如我们常用的平台,有一线计算平台和实施计算平台,上面是客户标签体系,比如保险行业有客户画像和知识库等等客户标签体系,上面是数据应用,所以这样的标准架构,只要是做服务的公司,这个平台架构会成为它的标配,唯一的区别就是看各个公司可不可以各个层做到最优,发挥最大的科技实力。

       最后是我们提到的现在社会越来越娱乐化,特别是90后、00后成为消费的主体。我也对娱乐化有很深的偏好,比如别人要向我推销东西,我不想很枯燥的强售强卖,我希望你和我互动,我来帮你推荐你给我佣金,把生产者和消费者之间的边界逐渐模糊。通过好玩的方式来推销保险或者推销服务,未来这种趋势会越来越明显。

       还有虚拟现实技术。原来客户对保险理解不深,因为保险条款比较复杂,他没有身临其境,通过一些新的技术,让我们理解保险全流程体验,保险的售卖方式会发生很大的变革。

 还有网红经济,我也偶尔会看网红直播等等,这个东西不是有多漂亮或者多好玩,更主要的是这个东西带着社会泛娱乐化的趋势,因为现在生活工作已经很累了,我们需要一些好玩的东西,我们做一些事情,比如合规合法,我们尽量要娱乐化,让客户开心一点,我们自己也开心。

 下面强调一下汽车产业链,规模超过十万亿,我简单的说一下趋势,我只列出了上中下游的趋势,上游是OEM厂商。国家明确规定,到2030年,新车中新能源汽车占比要超过四成,所以我们的绿色化是一个趋势,还有2020年辅助驾驶要在新车中占比超过50%,在2025年,自动驾驶这一块也要占比很高的比例,所以OEM厂商是智能化绿色化的趋势。

 回到中游保险公司,因为整个汽车产业链很多,现金流或者他们的服务资源都来自保险行业提供的,保险行业支撑起了庞大的汽车产业链的市场。对中游来说就是趋势科技化场景化和客户增加互动,或者好玩的数据产品,或者好玩的场景。

 下游就是有很多夫妻店和高档的4S店,还有介于中间的服务。现在我们的趋势就是这些店会逐步的走向集约化,夫妻店逐渐的倒闭,会被大的连锁集团所兼并,做尾保服务的连锁接单不会有很多家。美国已经走完了集约化的过程。还有线上化,我们线上线下打通,比如后市场,为保险公司提供更多的客户现场服务,现场互动,解决客户的线下维修的问题。保险公司会为我们的后市场进行更多的赋能,通过保险公司客户画像来精准的告诉后市场我们客户的偏好是什么,比如进行精准的服务匹配和精准的维修资源的匹配,全方位为后市场进行赋能,这也是未来的趋势。

 这个是汽车产业链,保险公司如何跟汽车产业链进行融合。第一块是供应链,现在可能有很多保险公司在做零配件的供应链。第二块是透明修车。第三块金融赋能,比如我们的汽车金融,比如金融垫资。第四块,保险授信,如何解决保险公司和客户之间的互相信任问题,保险公司有很大的可能性。第五块,新零售。最后,科技赋能。

        最后,我想说一下车联网,因为现在每个人都在谈无人驾驶,我觉得可能技术上也会慢慢的成熟,但至少我觉得还需要十年左右。但这十年间,车联网的发展可能会越来越普及,越来越走入我们的寻常生活中。车联网有前装后装手机方案,OBD的方案有一些问题,适配率比较低,未来车联网加上手机,因为成本可控,简单方便,不仅采集到车的信息也可以采集到人的信息,这块可以成为主流,我们说车联网其实有很多的好处不光是我们精准定价,比如在理赔和客户服务、安全驾驶等等方面,都有很多的应用,大家可以会后深入的探讨。以上是我们的分享内容。


本文转载自微信公众账号:金融科技行业智库

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