大數(shù)據(jù)對保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展利弊的簡要分析

1、課程論文課程名 稱:保險(xiǎn)公司經(jīng)營管理 課程代碼:題目：大數(shù)據(jù)對保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展利弊的簡要分析學(xué)院（直屬系）: 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院年級/專業(yè)/班:2012級保險(xiǎn)專業(yè) 2班 學(xué)生姓名:楊凌志學(xué)號:3126指導(dǎo)教師:張佩大數(shù)據(jù)對保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展利弊的簡要分析大數(shù)據(jù)是近年來非常熱門的一個(gè)概念。 因其熱門，所以吸引了很 多保險(xiǎn)業(yè)人士的關(guān)注，普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)將給保險(xiǎn)業(yè)帶來新的技術(shù)手 段，有利于更精準(zhǔn)地挖掘客戶需求、產(chǎn)品定價(jià)和營銷、風(fēng)險(xiǎn)防范以及 業(yè)務(wù)決策。但也有人認(rèn)為，大數(shù)據(jù)很有可能給保險(xiǎn)業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域 帶來前所未有的挑戰(zhàn)，保險(xiǎn)業(yè)一定要預(yù)作準(zhǔn)備。何謂大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī) 模巨大到無法通過目前

2、主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、 處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。 大數(shù)據(jù)最核 心的價(jià)值就是在于對于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和分析。 相比起現(xiàn)有的其他 技術(shù)而言，大數(shù)據(jù)的“廉價(jià)、迅速、優(yōu)化”這三方面的綜合成本是最 優(yōu)的。對數(shù)據(jù)具有與生俱來敏感性保險(xiǎn)業(yè)， 在大數(shù)據(jù)面前更不敢放松 了。保險(xiǎn)的意義在于抵御風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失， 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率有多咼，損 失有多少，這是最直觀的數(shù)據(jù)。除了這些外，保險(xiǎn)承保對象的任何信 息都是數(shù)據(jù)，不管是人的因素還是外在的因素，經(jīng)過整合，看似毫不 相關(guān)的數(shù)據(jù)，都是影響保險(xiǎn)業(yè)的潛在因素。這就是大數(shù)據(jù)對于保險(xiǎn)的 挑戰(zhàn)，亦或者，也是機(jī)遇。大數(shù)據(jù)在各個(gè)行業(yè)都有很重要的

3、作用， 而它在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用，將 大大提升保險(xiǎn)業(yè)的運(yùn)營效率，改變市場的競爭格局。因此，保險(xiǎn)業(yè)需 要加快大數(shù)據(jù)應(yīng)用。而我國保險(xiǎn)業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面尚處在起步階段，面臨著改變傳統(tǒng)商業(yè)模式、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、人才儲備不足等諸多挑戰(zhàn)。而要實(shí)現(xiàn)大 數(shù)據(jù)技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)的運(yùn)用， 需要全行業(yè)加快保險(xiǎn)數(shù)據(jù)化進(jìn)程， 推進(jìn)數(shù) 據(jù)在線共享， 打破數(shù)據(jù)壁壘， 尋找數(shù)據(jù)的商業(yè)需求和管理需求的結(jié)合 點(diǎn)，同時(shí)還需營造良好監(jiān)管環(huán)境，嚴(yán)防系統(tǒng)性和區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)，加快行 業(yè)信息共享平臺建設(shè)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)后， 可以通過改進(jìn)管理提升服務(wù)和客戶體驗(yàn)， 理念超 前、率先動(dòng)身、 率先試錯(cuò)的險(xiǎn)企將對大數(shù)據(jù)有更多有益探索和更深的 認(rèn)識，從中找到新的客戶需求，發(fā)

4、現(xiàn)自身的不足支出，為自身找到可 持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力。保險(xiǎn)業(yè)基于大數(shù)法則、以精算為核心。從理論上講，大數(shù)據(jù)無所 不包，客戶從出生到死亡的一切信息都囊括其中， 險(xiǎn)企對客戶數(shù)據(jù)進(jìn) 行收集、積累、整理和分析后，精準(zhǔn)營銷便有望深挖客戶需求，探索 新的業(yè)務(wù)空間，同時(shí)，還可以發(fā)現(xiàn)新的風(fēng)險(xiǎn)需求，拉動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對于保險(xiǎn)來說既是機(jī)遇， 也是挑戰(zhàn)。 大數(shù)據(jù)本身就存在一 定的局限性。首先，大數(shù)據(jù)分析的是數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)不等于事實(shí)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的 一個(gè)典型例子就是谷歌利用人們在網(wǎng)上的搜索記錄來預(yù)測流感爆發(fā) 的趨勢。根據(jù)維克托邁爾-舍恩伯格在大數(shù)據(jù)時(shí)代這本書中所 寫，谷歌在 2008 年統(tǒng)計(jì)人們搜索流感關(guān)鍵字的頻率， 將其與

5、 2003年 以來的搜索結(jié)果均值做對比，準(zhǔn)確預(yù)測了 2009 年流感的爆發(fā)，準(zhǔn)確 率高達(dá) 97%。但這本書沒有講 2010年和 2011年的預(yù)測準(zhǔn)確率。 實(shí)際 上，這兩年的準(zhǔn)確率都大幅走低，其中 2010 年的預(yù)測結(jié)果顯著低于實(shí)際結(jié)果， 2011 年的則顯著高于實(shí)際結(jié)果其次，保險(xiǎn)業(yè)要面臨的一大風(fēng)險(xiǎn)是道德風(fēng)險(xiǎn)。因而，大數(shù)據(jù)可能 在人們無意識時(shí)有效， 當(dāng)人們有意識地使用大數(shù)據(jù)時(shí)， 大數(shù)據(jù)的預(yù)測 就可能不準(zhǔn)了。 比如根據(jù)交通流量預(yù)測， 某條高速公路可能即將發(fā)生 擁堵，司機(jī)知道這個(gè)情況后，選擇走另外一條路，但當(dāng)很多司機(jī)做出 這一選擇時(shí)， 堵車的道路可能恰恰是原本預(yù)測不堵車的路， 原本預(yù)測 發(fā)生擁堵的高速路反倒沒有擁堵。 當(dāng)大數(shù)據(jù)分析成為一門技術(shù)時(shí)， 人 們可以很容易地算出風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率，那時(shí)只有高風(fēng)險(xiǎn)的人才會(huì)買保 險(xiǎn)。因而，大數(shù)據(jù)對于保險(xiǎn)業(yè)是好是壞，只