《金融大數(shù)據(jù)分析》-課件 項目四 大數(shù)據(jù)在保險業(yè)的應(yīng)用

金融大數(shù)據(jù)分析項目四大數(shù)據(jù)在保險業(yè)的應(yīng)用目錄01大數(shù)據(jù)保險02大數(shù)據(jù)在保險風(fēng)險控制中的應(yīng)用03大數(shù)據(jù)在保險產(chǎn)品運營中的應(yīng)用01大數(shù)據(jù)保險大數(shù)據(jù)保險大數(shù)據(jù)保險是保險公司通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對風(fēng)險數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理和挖掘，使風(fēng)險數(shù)據(jù)實現(xiàn)有效的價值變現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上保險公司通過優(yōu)化傳統(tǒng)的保險服務(wù)方式和資源配置方式，從而實現(xiàn)保險產(chǎn)品、保險服務(wù)和保險業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新，進(jìn)而更好地滿足其客戶需求并提供更為優(yōu)質(zhì)的保險服務(wù)。世界保險業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展階段5根據(jù)世界保險業(yè)在不同時代數(shù)據(jù)能力和技術(shù)水平的不同，我們可以將其數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展過程分為數(shù)據(jù)匱乏時期、統(tǒng)計數(shù)據(jù)應(yīng)用時期、信息技術(shù)應(yīng)用時期和大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用時期4個階段。01數(shù)據(jù)匱乏時期信息渠道非常有限，可靠性低，風(fēng)險定價依賴經(jīng)驗判斷。02統(tǒng)計數(shù)據(jù)應(yīng)用時期18世紀(jì)壽險生命表和均衡保費理論出現(xiàn)，數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計手段開始應(yīng)用于保險定價中03信息技術(shù)應(yīng)用時期20世紀(jì)50年代，信息技術(shù)快速發(fā)展，保險經(jīng)營數(shù)據(jù)不斷擴(kuò)充，數(shù)據(jù)應(yīng)用水平也在日益提高04大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用時期21世紀(jì)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，保險業(yè)所掌握的數(shù)據(jù)從內(nèi)部數(shù)據(jù)擴(kuò)展到外部數(shù)據(jù)，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴(kuò)展到半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從交易數(shù)據(jù)擴(kuò)展到行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源不斷豐富，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更多樣國內(nèi)保險業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的特點6目前，國內(nèi)保險業(yè)已經(jīng)對大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要應(yīng)用價值形成廣泛共識，認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)將給傳統(tǒng)保險業(yè)帶來深刻的變革，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將成為保險公司未來的核心競爭力重視大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用價值我國保險業(yè)的數(shù)據(jù)資源總量較少，且主要以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。雖然保險公司已積累定量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對這些數(shù)據(jù)的利用效率仍然較低數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和利用效率較差目前僅有少部分保險公司開始應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，主要集中在營銷領(lǐng)域，應(yīng)用范圍也較為有限。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程度有限只有少部分的國內(nèi)保險公司建立了專門從事大數(shù)據(jù)研發(fā)的團(tuán)隊，且研發(fā)人員主要來自信息技術(shù)部門，缺少同時具備金融保險知識和信息技術(shù)素養(yǎng)的跨學(xué)科復(fù)合型人才專業(yè)人才團(tuán)隊建設(shè)困難02大數(shù)據(jù)在保險風(fēng)險控制中的應(yīng)用保險公司的風(fēng)險8業(yè)務(wù)風(fēng)險3理賠風(fēng)險外部風(fēng)險內(nèi)部風(fēng)險1產(chǎn)品定價風(fēng)險利率風(fēng)險死亡率風(fēng)險告失效率風(fēng)險費差損風(fēng)險保單貸款風(fēng)險2承保風(fēng)險準(zhǔn)備金不足風(fēng)險未決賠款不足風(fēng)險保單持有人行為風(fēng)險超承保能力承保大數(shù)據(jù)對承保定價的革新賬戶活動減少在傳統(tǒng)的保險定價中，精算師僅用到保險行業(yè)中的數(shù)據(jù)，甚至是保險公司的內(nèi)部風(fēng)險數(shù)據(jù)。在當(dāng)前感知更加透徹、互聯(lián)互通更加全面、智能化更加深入的大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)技術(shù)將幫助保險公司獲取到豐富的風(fēng)險特征描述，進(jìn)而助其在承保定價方面實現(xiàn)革命性的創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對承保定價的革新賬戶活動減少01從樣本數(shù)據(jù)到全量數(shù)據(jù)傳統(tǒng)保險精算通過抽樣來反映群體特征；在大數(shù)據(jù)時代，保險公司可以充分地利用依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)所獲取的全量數(shù)據(jù)，從而使保險精算更加準(zhǔn)確。02從內(nèi)部數(shù)據(jù)到外部數(shù)據(jù)傳統(tǒng)保險精算基于內(nèi)部數(shù)據(jù)對產(chǎn)品定價；利用大數(shù)據(jù)技術(shù)引入的外部數(shù)據(jù)能夠充分地豐富風(fēng)險刻畫的維度，并將會在保險公司的承保定價中發(fā)揮更加重要的作用03從歷史數(shù)據(jù)到實時數(shù)據(jù)傳統(tǒng)保險精算依賴歷史數(shù)據(jù)，缺乏時效性；在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用下，保險公司可以實時地獲取與保險經(jīng)營相關(guān)的數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)更加精的風(fēng)險預(yù)測和定價04從數(shù)據(jù)數(shù)量、質(zhì)量到維度保險精算通常希望獲取盡可能大的數(shù)據(jù)量并重視數(shù)據(jù)質(zhì)量；大數(shù)據(jù)技術(shù)填補了過去數(shù)據(jù)維度有限的不足，豐富數(shù)據(jù)維度，保險精算利用多維度數(shù)據(jù)更好地刻畫客戶05從因果關(guān)系到相對關(guān)系傳統(tǒng)的保險精算基于因果關(guān)系對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和歸因分析；應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，基于多維度數(shù)據(jù)與某一風(fēng)險事件的相對關(guān)系，對未來進(jìn)行分析和預(yù)測大數(shù)據(jù)在車險定價中的應(yīng)用11通常保險公司在為車險費率進(jìn)行定價時主要參考兩類風(fēng)險因素：與機(jī)動車輛相關(guān)的風(fēng)險因素：包括品牌、購買價格、使用情況等方面與車主相關(guān)的風(fēng)險因素，包括車主的年齡、婚姻狀況、職業(yè)、駕駛行為等方面保險公司為投保車輛進(jìn)行保費厘定時，只考慮與該投保車輛相關(guān)的風(fēng)險因素，如種類、產(chǎn)地、使用性質(zhì)、行駛區(qū)域等。

目前，我國車險費率厘定主要采用的就是從車定價模式，操作簡單，但未考慮與車主相關(guān)的風(fēng)險因素。保險公司在為投保車輛進(jìn)行保費厘定時，主要考慮與該投保車輛的車主相關(guān)的風(fēng)險因素，如性別、年齡層次駕齡、駕駛行為等。

依據(jù)車主的具體駕駛行為數(shù)據(jù)，從人定價模式更加強(qiáng)調(diào)車主自身的風(fēng)險特征，在定價時更加強(qiáng)調(diào)個性化。從車定價從人定價大數(shù)據(jù)在車險定價中的應(yīng)用12UBI是指基于駕駛?cè)笋{駛行為狀況進(jìn)行個性化保費率厘定的車險。在UBI車險中，保險公司利用OBD（車載自動診斷系統(tǒng)）的車輛信息獲取和傳輸功能，了解車主的具體駕駛行為和習(xí)慣，對車主的駕駛風(fēng)險做出精準(zhǔn)的判斷，對擁有安全駕駛行為的投保人給予與其風(fēng)險程度相匹配的保費優(yōu)惠，對具有危險駕駛行為的投保人收取更多與其風(fēng)險程度相匹配的保費。UBI通過遠(yuǎn)程信息技術(shù)采集大量駕駛行為數(shù)據(jù)，通過綜合分析車、路、人、時間、環(huán)境數(shù)據(jù)來測算風(fēng)險。UBI分析模型能夠詳細(xì)地反映客戶的真實駕駛情況，判斷客戶的風(fēng)險水平，客戶得到的駕駛評分越高，說明風(fēng)險越低，就能享受到更多的保險優(yōu)惠政策。03大數(shù)據(jù)在保險產(chǎn)品運營中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)對產(chǎn)品運營的影響1保險公司增值服務(wù)過大數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地了解用戶信息，掌握用戶特征，進(jìn)而為用戶提供更多定制化產(chǎn)品和服務(wù)2保險公司產(chǎn)品設(shè)計保險企業(yè)通過創(chuàng)新保險產(chǎn)品在提升客戶體驗、優(yōu)化產(chǎn)品定價、拓展產(chǎn)品銷售渠道等方面開展工作；還可以利用大數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷與服務(wù)3保險用戶業(yè)務(wù)辦理使用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)對客戶的出險情況進(jìn)行分析統(tǒng)計和風(fēng)險預(yù)測，并提前進(jìn)行理賠，能夠及時彌補人力不足的情況，使得保險理賠速度大大提高。4保險公司經(jīng)營管理方式大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，保險業(yè)可以為客戶提供更全面的服務(wù)，這將極大地提高風(fēng)險管控能力，為保險行業(yè)的發(fā)展提供有力支持多渠道融合的精細(xì)化營銷體系15重點關(guān)注數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)與管理、數(shù)據(jù)采集規(guī)范體系建設(shè)、數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系建立，實現(xiàn)全渠道數(shù)據(jù)采集及融合，賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用。夯實數(shù)據(jù)根基重點關(guān)注客戶標(biāo)簽體系的構(gòu)建,形成客戶畫像洞察客群特征，賦能精細(xì)化客戶運營。深入洞察客戶實現(xiàn)自動化、智能化營銷體系建立：形成“運營計劃創(chuàng)建—觸達(dá)時機(jī)選擇—目標(biāo)人群篩選—營銷效果跟蹤”閉環(huán)體系，以及基于算法和規(guī)則的個性化推薦，實現(xiàn)千人千面的差異化運營。多渠道營銷形成閉環(huán)提升客戶體驗、業(yè)務(wù)運轉(zhuǎn)效率，科學(xué)的業(yè)務(wù)決策能力；數(shù)字化人才增加，提升企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動能力與效率。業(yè)務(wù)競爭力提升保險欺詐的主要表現(xiàn)形式16保險欺詐虛假保險事故03超額投保06不具有可保利益02重復(fù)投保05虛構(gòu)保險標(biāo)的01標(biāo)的狀況虛假陳述04保險業(yè)反欺詐工作中的問題17由于目前我國保險公司的反欺詐體系建設(shè)較為薄弱，使得我國保險欺詐現(xiàn)象非但沒有得到遏制，反而有上升的勢頭。目前我國保險業(yè)反欺詐工作中所存在的問題主要表現(xiàn)為：對反欺詐工作的基礎(chǔ)投入不足保險公司之間的數(shù)據(jù)共享機(jī)制缺失未形成全國集中的反欺詐處理中心法律制裁不力、犯罪成本低保險行業(yè)反欺詐政策背景18根據(jù)國際保險監(jiān)督官協(xié)會的測算，保險領(lǐng)域欺詐比例高，手段多樣難以防范，全球每年約有20%至30%

的保險賠款涉嫌保險欺詐，損失金額約800億美元，國內(nèi)反保險欺詐政策持續(xù)升級。2018年保監(jiān)會（原）針對保險公司印發(fā)了《反保險欺詐指引》；2019年銀保監(jiān)會聯(lián)合公安部開展大數(shù)據(jù)反保險欺詐試點工作；2020年銀保監(jiān)風(fēng)險處置局印發(fā)了16號文《關(guān)于運用大數(shù)據(jù)開展反保險欺詐工作的通知》；2021年3月，銀保監(jiān)會下發(fā)《關(guān)于做好2021年大數(shù)據(jù)反保險欺詐工作的通知》、《大數(shù)據(jù)反保險欺詐手冊》及《中國保險行業(yè)協(xié)會反保險欺詐專業(yè)委員會三年工作規(guī)劃（2021-2023年）（審議稿）》；2024年7月，國家金融監(jiān)督管理總局印發(fā)《反保險欺詐工作辦法》大數(shù)據(jù)應(yīng)用于保險反欺詐19建立信息共享機(jī)制數(shù)據(jù)是保險公司進(jìn)行反欺詐審查的基礎(chǔ)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立信息共享平臺，為保險公司解決信息不對稱、進(jìn)行反欺詐工作奠定良好的基礎(chǔ)。02可視化關(guān)聯(lián)分析技術(shù)通過對海量信息數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，能夠以直觀的方式將承保、理賠、客戶等相關(guān)層面的數(shù)據(jù)中所隱含的信息表現(xiàn)出來，進(jìn)而使保險公司反欺詐工作的脈絡(luò)更加清晰和明確。04在對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合的基礎(chǔ)上，保險公司通過對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，借助預(yù)測技術(shù)建立用于欺詐識別的統(tǒng)計分析模型。在將各例理賠案件的相關(guān)數(shù)據(jù)接入該欺詐識別模型中后，根據(jù)模型給出的評分來判斷各例理賠案件