眾安孫谷飛：大數(shù)據(jù)融合保險(xiǎn)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)“精耕細(xì)作”

據(jù)中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)總保費(fèi)收入在 2018 年攀升至人民幣 3.8 萬億元,較 2017 年增長(zhǎng)了 3.9%。行業(yè)共同關(guān)注的問題變?yōu)槿绾芜M(jìn)一步挖掘市場(chǎng)潛力，圍繞用戶優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。

以用戶為核心，險(xiǎn)企在銷售渠道產(chǎn)品設(shè)計(jì)、定價(jià)及承銷、索賠結(jié)算、風(fēng)控等多個(gè)環(huán)節(jié)，對(duì)傳統(tǒng)保險(xiǎn)業(yè)進(jìn)行重塑，作為底層技術(shù)的大數(shù)據(jù)則發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

業(yè)界常用4個(gè)V來定義一家企業(yè)的大數(shù)據(jù)發(fā)展程度，即volume(數(shù)據(jù)量)、velocity(速度)、variety(多樣性)、value(價(jià)值)，然而保險(xiǎn)公司無論是數(shù)據(jù)量級(jí)、豐富程度，處理速度都與典型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)存在較大差距，還處于數(shù)據(jù)體系建設(shè)初級(jí)階段”。

據(jù)記者了解，6月13日由英國(guó)《金融時(shí)報(bào)》舉辦的第三屆中國(guó)保險(xiǎn)峰會(huì)在北京召開。會(huì)上，眾安數(shù)據(jù)智能中心負(fù)責(zé)人孫谷飛指出“數(shù)據(jù)體系建設(shè)離不開五個(gè)維度，即數(shù)據(jù)量級(jí)、數(shù)據(jù)打通、數(shù)據(jù)文化、數(shù)據(jù)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)人才”。

保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)體系亟待升級(jí)

從行業(yè)本身的特性來說，保險(xiǎn)行業(yè)是當(dāng)前最有潛力通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)變革的。保險(xiǎn)行業(yè)屬于數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，既是數(shù)據(jù)的收集者也是數(shù)據(jù)的使用者。該行業(yè)以大數(shù)據(jù)原理為驅(qū)動(dòng)，利用精算來控制風(fēng)險(xiǎn)。然而，相對(duì)于電商、搜索、在線廣告等互聯(lián)網(wǎng)公司，保險(xiǎn)公司面臨的數(shù)據(jù)問題更加復(fù)雜：

1. 保險(xiǎn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜。保險(xiǎn)的產(chǎn)品是保單，保單結(jié)構(gòu)本身就很復(fù)雜，例如重疾險(xiǎn)責(zé)任范圍包含哪些重癥/輕癥，重疾理賠次數(shù)，承保年限等復(fù)雜信息。

2. 保險(xiǎn)數(shù)據(jù)維度單一。目前保險(xiǎn)公司存儲(chǔ)的很多是保單信息和理賠記錄等靜態(tài)數(shù)據(jù)，缺乏更細(xì)粒度、動(dòng)態(tài)的行為數(shù)據(jù)等，例如用戶的實(shí)時(shí)體征。

3. 保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程長(zhǎng)。保險(xiǎn)行業(yè)很多流程是在線下完成，相較于電商、搜索、在線廣告等，保險(xiǎn)流程較長(zhǎng)，數(shù)據(jù)存在斷點(diǎn)，另外數(shù)據(jù)、算法模型和業(yè)務(wù)反饋有時(shí)無法形成一個(gè)閉環(huán)。

總體來說，保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)差，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，有些數(shù)據(jù)甚至無法直接使用，比如大量的非結(jié)構(gòu)化的影像數(shù)據(jù)。

保險(xiǎn)行業(yè)加持?jǐn)?shù)據(jù)大腦實(shí)現(xiàn)“精耕細(xì)作”

伴隨著可穿戴智能設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)的成熟，保險(xiǎn)公司如果能夠有效利用這一趨勢(shì)，則能提高保險(xiǎn)開發(fā)定價(jià)、保險(xiǎn)營(yíng)銷、準(zhǔn)備金評(píng)估、理賠等多個(gè)環(huán)節(jié)的效率和準(zhǔn)確性。

然而，新技術(shù)將使現(xiàn)有數(shù)據(jù)量及維度發(fā)生質(zhì)的變化，帶來新的挑戰(zhàn)。以2017年雙十一為例，業(yè)內(nèi)首家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司眾安當(dāng)天的保單數(shù)量峰值達(dá)到3.2萬張/秒，對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)處理速度提出了極高的要求。

圍繞保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)化建設(shè)，孫谷飛基于數(shù)據(jù)量級(jí)、數(shù)據(jù)打通、數(shù)據(jù)文化、數(shù)據(jù)應(yīng)用以及數(shù)據(jù)人才五個(gè)維度進(jìn)行了詳細(xì)講解。

數(shù)據(jù)量級(jí)：保險(xiǎn)公司要盡可能多的收集不同維度數(shù)據(jù)，除保單、理賠數(shù)據(jù)還需要注意留存場(chǎng)景行為數(shù)據(jù)。作為具有互聯(lián)網(wǎng)基因的保險(xiǎn)公司，眾安注重各種場(chǎng)景數(shù)據(jù)的收集，例如通過大量數(shù)據(jù)埋點(diǎn)了解用戶的實(shí)時(shí)體征，提供更有針對(duì)性的投保建議，提升用戶體驗(yàn)。

數(shù)據(jù)打通：公司內(nèi)各個(gè)版塊的數(shù)據(jù)要打通，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島。數(shù)據(jù)打通的關(guān)鍵是“用戶“，成功的互聯(lián)網(wǎng)公司始終把用戶放在第一位，業(yè)務(wù)都是圍繞用戶去展開，而傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司更關(guān)心業(yè)務(wù)本身，比如保費(fèi)和賠付率。眾安則為用戶標(biāo)注唯一ID，用戶購買不同險(xiǎn)種，辦理不同業(yè)務(wù)，都能通過唯一ID識(shí)別分析。通過這一舉措，眾安有效降低了風(fēng)控難度，促進(jìn)了業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)文化：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的含義不是做各種BI報(bào)表。而是要把數(shù)據(jù)服務(wù)的對(duì)象下沉，不僅面對(duì)管理層，還要下沉到一線業(yè)務(wù)人員提供系統(tǒng)化的服務(wù)，讓智能決策支持像人腦一樣做到無時(shí)無刻、無處不在。眾安為了實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)，構(gòu)建了一套完整的數(shù)據(jù)平臺(tái) — 眾安數(shù)據(jù)洞察平臺(tái)，該平臺(tái)能夠快速支持從傳統(tǒng)的報(bào)表生成、各個(gè)緯度的即席查詢，到移動(dòng)端可視化系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用：數(shù)據(jù)應(yīng)用的成功，取決于能否形成數(shù)據(jù)應(yīng)用的小型業(yè)務(wù)閉環(huán)。以廣告推薦、搜索推薦為例，我們能夠通過用戶是否點(diǎn)擊這一返回的數(shù)據(jù)，就對(duì)模型是否有效進(jìn)行判斷。這樣基于數(shù)據(jù)挖掘的模型，才會(huì)不斷更新迭代。例如眾安健康險(xiǎn)理賠風(fēng)控，我們通過數(shù)據(jù)分析得到的風(fēng)控規(guī)則，在理賠系統(tǒng)中就設(shè)計(jì)了理賠人員標(biāo)注風(fēng)控規(guī)則有效性的反饋過程，可以直接對(duì)我們規(guī)則命中好壞進(jìn)行一個(gè)評(píng)估，從而不斷優(yōu)化風(fēng)控模型。

數(shù)據(jù)人才：數(shù)據(jù)體系的關(guān)鍵因素首先是人。除精算師、數(shù)據(jù)分析師外，大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)工程師和算法專家，甚至數(shù)據(jù)科學(xué)家都至關(guān)重要。由于技術(shù)棧的原因，只有這些人才掌握處理大數(shù)據(jù)的能力和方法。眾安除去各個(gè)事業(yè)部門配備業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析師之外，還在不斷儲(chǔ)備這方面的人才，僅數(shù)據(jù)智能中心就有一百多位大數(shù)據(jù)開發(fā)、算法工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

在當(dāng)前情況下，以大數(shù)據(jù)為底層支持的保險(xiǎn)科技將承擔(dān)更大的作用。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)精耕細(xì)作成為可能，也將為保險(xiǎn)全流程的諸多痛點(diǎn)提出解決方案，深入保險(xiǎn)業(yè)態(tài)改造。

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