浅析大数据技术在寿险业务中的应用与实践

刘 伟

（中国人寿保险股份有限公司 上海数据中心，上海201201）

一、背景及概述

数据的互联互通使得信息的传播和应用迎来了爆发式增长，保险行业也迎来新一轮的变革。大数据技术与保险业务的融合与创新，促进保险业务应用场景和商业模式持续推陈出新，改变和重塑了保险行业的价值生态链；保险企业纷纷加速进行数字化建设的转型升级，以期在未来激烈的市场竞争中取得比较优势地位［1］。

众所周知，传统的保险业务长期存在一些难点和痛点。例如：产品研发定制设计困难，保险产品同质化现象严重，针对个体的定制化较弱，大多表现为“千人一面”的状态；保险产品的营销方面，主要依赖于中介渠道，以推销产品为主，客户对产品信息缺乏全方位的了解；在保险赔付环节，保险欺诈防范技术手段少，为保险欺诈的发生提供了可能；保险理赔服务流程复杂，在良好的客户体验和降低机构服务成本之间无法实现平衡，客户索赔手续冗长繁琐，一般需要在线下提供一套理赔材料，经过保险公司繁琐的流程和人工处理后，才能最终赔付到手。正是这些痛点为保险行业的发展创造了新机会，以大数据为代表的新技术以及通过其形成的新的业务场景正在快速发展和成熟，保险公司可以通过大数据技术分析客户的关键信息和核心需求，进而进行产品推荐；大数据的应用还可以进一步提升客户服务、业务流程的效率，改善客户体验，有效降低保险公司运营成本，等等。

二、大数据技术在寿险业务中的主要应用场景

图1 大数据技术在寿险业务中的主要应用领域

具体而言，每个寿险业务领域及业务环节，大数据技术均有充分发挥和施展的空间，下表对各个寿险业务领域大数据的应用进行了梳理：

表1 大数据技术在寿险业务中应用的主要应用场景

三、产品管理

中国的寿险市场已经由资产驱动向负债驱动的模式转型和发展，设计符合客户需求的产品以及面向不同客户提供个性化的服务，将可能成为未来相当长一段时间内寿险市场的发展方向。能否开发出符合客户需求的创新产品，将会是寿险企业在未来的市场竞争中保持核心竞争力的关键所在。

图2 寿险公司盈利模式的驱动因素

（一）产品设计

基于精算的传统保险产品无法满足客户个性化的需求，为了给客户提供更好的用户体验和更加精确的产品推荐，大数据技术应用在产品设计、定价、内容推荐方面具有非常巨大的潜力与价值。一方面，它可以辅助寿险企业分析用户的偏好，为其提供更加精细化的产品和服务，全面提升用户服务体验。另一方面，大数据技术的推广与使用，可以大幅减少开发产品的时间，降低产品开发的成本。传统的产品开发过程周期冗长，而引入大数据技术后的产品设计更加符合客户需求，可以更加精准地向市场投放客户需要的保险产品。

（二）产品定价

大数据技术的广泛应用与快速发展，为保险公司进行更加精细的差异化定价提供了可能。保险公司可以通过收集潜在客户的生活习惯、年龄、投保经历等基础信息，经过大数据处理，挖掘潜在客户的保险偏好，针对性地设计保险产品投放策略、产品组合方案，为每一位潜在客户量身定制保险产品并提供差异化的定价。例如，大数据技术将使得寿险精算定价更加精准、更适合多样的客户群体。再如，大数据技术可以帮助意外险产品根据不同客户基于不同出行目的地给出更加精准和差异化的产品推荐和报价策略。同时，大数据还能帮助保险公司持续跟踪客户出行情况，为客户提供更多的增值服务和技术支持。

四、销售管理

销售是保险公司生存、经营的根本，产品销售业绩也直接影响着保险公司的资金来源和经营效果。大数据技术在销售管理领域的主要应用是通过分析用户地理位置、性别、年龄等信息，帮助用户评估和选择保险产品，进行精准销售。根据用户动态信息收集进行数据挖掘与相关性分析，划分用户群体，定位客户活动；根据大数据信息统计构建客户画像，双向构建立体模型，推出针对特定用户的个性产品，有利于开展二次销售，增加客户黏性［2］。

大数据技术应用于寿险精准营销主要表现在以下几个方面：一是可以预测客户的转化概率，通过基于准客户的海量行为数据，建立预测模型识别其购买潜力；二是识别客户差异化需求，通过洞察客户的兴趣、偏好，为不同的客户群体定制差异化的营销策略；三是识别高价值的客户，通过外部大数据，识别高价值客户，全程个性化追踪。以上通过客户大数据，引入人工智能技术的智能营销手段，最终的目的就是为了实现精准营销，让更多的客户买，让客户买更多［3］。

具体到业务模式与流程的差异上来看，大数据精准营销对于销售模式的影响也显而易见。相较于传统简单粗放的营销模式，大数据精准销售模式更加贴近用户的需求，更加有利于开展有针对性和更有效率的营销活动，我们可以从图3、图4中清楚地看出两种模式的差异。

图3 大数据技术应用于寿险精准营销的主要用途

图3 传统销售模式示意图

图4 精准销售模式示意图

从实现的结果来看，通过引入大数据及智能分析之后的寿险精准营销，可以对潜在客户的购买保险意愿进行一个比较准确的判断，进而形成更有针对性的销售导向，例如：31-45岁年龄段的客户比其他年龄段的客户购买保险的意愿更强烈；女性比男性购买保险的意愿更强；近12 个月消费母婴产品的客户比普通用户购买保险的意愿更强；近6个月有申请信用卡的用户比其他客户购买保险的意愿更强，等等。

五、运营管理

大数据技术在保险企业运营管理中的应用主要集中在核保、理赔等业务处理环节。通过大数据分析及规则设置，在核保环节降低逆向选择及恶意投保等风险；在理赔环节降低保险欺诈的风险。

（一）核保处理

通过大数据分析及机器学习来实现自动化的核保处理，可以做到7×24 小时全天候的自助核保、识别高风险客户、降低逆选择风险，核保条件和流程更加简洁和方便。对于非标人群而言，可以节省大量的核保时间，提升核保业务及流程效率。还可通过大数据技术对海量数据进行分析和标注预处理，采用特征分解、机器学习、协同训练、网格搜索等智能算法模型进行核保模型构建并持续调优，确保模型的精度和可解释性。

（二）理赔处理

如针对小额简易案件，检索后台海量相似及关联案件数据库，通过大数据分析及损失预测算法执行自动理赔规则，能够减少理赔人员的重复劳动，提高理赔效率，消费者也可获得更好的理赔体验。

六、风险管理

大数据在保险公司风险管理方面的应用比较多，特别是在风险预警方面，保险公司可以结合大量内部和外部数据，评估承保风险，对包括客户逆选择风险在内的众多保险风险进行预判和欺诈预警。风险预警一般通过设置规则集来识别高风险客户，将风险降到最低水平。保险公司还可以通过对具备应用场景和客群的特征分析，开发客制化规则并检验效果，择优选用。

风险预警可帮助进行事前防范，对于风险较大的情况及时发现并进行控制；通过大数据技术及人工智能算法在保险反欺诈中的应用，可以帮助保险公司应对不断变化的欺诈手段，对新的欺诈风险进行识别并及时应对。

图5 风险预警过程

风险预警的关键及核心是构建风险评估模型。在客户申请承保、保全和理赔业务时，对可能的风险进行评估和审核，并给出一个量化的评分及评价结果，对风险指数进行识别和认定。这个过程完全自动化，不需要人为干预，大大提升了效率。另外，保险行业可整合并利用多来源数据，与多方共建风险控制平台，全面提升保险业务的风险管理能力。

七、发展趋势

未来，寿险业务中应用大数据技术的发展趋势将朝更加高效、便捷、灵活、个性、智能等方向发展。从寿险业务环节的四个角度来看，未来的趋势具体可详见下图：

图6 大数据技术在寿险业务中应用的发展趋势

（一）产品管理

1.产品形态更加灵活化

未来越来越多的寿险公司和保险科技公司将致力于通过提供更细致化的按需型产品，让无法负担长期或传统保单的客户能够获得人寿保险服务。满足客户实时需求的数字技术可显著提高客户参与度和客户满意度，简化的产品和更好的客户理解度，能优化购买流程，帮助保险公司高效、低成本地获得新客户。

2.产品设计更加个性化

大数据技术将帮助寿险公司为客户提供个性化的寿险解决方案。产品设计的过程更加高效、快速，定价更加灵活，给客户提供更加丰富多样的选择。增强客户个性化体验可以提高寿险公司的客户保留率。在激烈的价格竞争环境下，寿险公司不仅可以利用个性化增值服务来实现差异化竞争，更可以开辟新的收入来源，获得更加有利的市场竞争地位。

（二）销售管理

1.销售渠道更加多元

寿险公司可利用大数据等新技术，将业务拓展到零售商或其他非传统/未开发的渠道。通过拓展新渠道，寿险公司有望获得更广泛的客户群体，从而实现营收增长。

2.销售过程更加高效

大数据技术将帮助寿险公司深层次地了解客户需求，并有助于与客户进行深入互动，让销售过程更快、更直观，帮助改善和简化销售流程。快速的流程可以带来更好的客户体验，并可以减少与代理人的联系，从而降低客户服务的总体成本［4］。

（三）运营管理

1.客户服务实时全天候

寿险公司通过使用基于大数据的自动化工具提供实时服务和全天候不间断的服务保障，优化客户体验。大数据技术将改变寿险公司与客户互动的方式，帮助寿险公司提供全天候的在线服务。

2.双核流程提速快捷

大数据技术可帮助实现核保、核赔流程的自动化和智能化，大幅减少向客户询问的问题数量，减少或跳过医学测试要求，并通过与外部数据提供商合作，生成更快、更准确的客户风险图像，更加准确地判断客户价值与风险，大大提升两核流程的效率。效率的提升将大幅缩短客户获取保单的时间，从而改善客户体验，减少承保的风险。

（四）风险管理

1.风险管控前置化

随着大数据技术的进步与发展，可以较早地发现并预防各种风险的发生，主动对风险进行管理，将风险的管控进行前置，如可以借助设备监测客户的健康情况，帮助其养成好的生活健康习惯，提前进行疾病的预防和控制，减少赔付的发生。通过对销售代理人管理机制的优化与完善，可以及时发现并防控内部的欺诈以及误导消费者情况的发生。

2.风险管控智能化

未来寿险的风险管理将更加智能化，随着人工智能技术的进步，风险识别将更加精准和高效，基于大数据的人工智能算法可以帮助寿险公司建立更加完整的风险防控体系，以面对更加复杂多变的市场环境，帮助寿险公司做好有效的风险预防、监控和处置。

八、小结

总之，大数据技术将帮助寿险公司为客户提供更好的保险服务、更加优质的客户体验、更加个性化的保险解决方案，最终让客户成为公司的忠实客户。未来，大数据技术在寿险业务中应用和落地将更加普遍和广泛，寿险公司也将借助大数据技术扩展事业版图，取得更多更大的市场竞争优势。大数据技术还将帮助实现传统寿险应用场景的全面智能化，并反过来促使其与寿险业务更加深入地融合，并催生出新的商业模式和应用场景，为大数据技术在寿险业务中的应用与发展提供强有力的技术支撑，使寿险业务不断发掘潜力、持续推进。