PDF《互联网+时代,》

绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、 智能家居保险与监测服 务、 穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始, 仅16%的险企已开始实践平台生态圈, 8家 财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践, 而穿戴式设备则尚未有险企予以应用, 不 过大多数险企都表示计划在3年内对这些新技术应用予以实践. ? 能力建设: 能力建设: 大部分险企已经在数据存储与整合上取得进展, 在开拓数据来源方面也对内部数 互联网+时代,大数据改良与改革中国保险业

2 波士顿咨询公司 2015年8月 据做了初步整合. 但在建立许可与信任、 商业应用场景构建、 数据分析与建模的能力培养等方 面仍处于初级阶段, 对于组织建设、 专注的数据人才、 治理和文化的能力培养等方面同样存有 较大的提升空间. 基于大数据对保险行业的改良与改革趋势、 能力要求、 及中国险企现状, 我们建议保险公司、 监管机构和其他参与者, 从意识、 策略、 能力等方面有针对性、 有步骤地进行规划和行动. ? 保险公司应当在诊断现有能力的前提下 , 制定自身的大数据策略, 并着手构建核心能力, 以积 极试错, 寻求在数据应用方面的突破. ? 监管机构当积极推动消费者保护、 相关立法、 行业平台等基础设施建设、 以及监管创新. ? 对于保险生态体系内的其他参与者而言, 可积极探寻行业内空白机会, 创新业务模式, 通过竞 合策略, 实现多方共赢. 1. 战略意义 1. 战略意义 前言 前言 改革开放以来, 中国保险行业开始全面复苏, 在经历了30多年的恢复与发展阶段后, 中国已经 成为全球最重要的新兴保险市场―2014年全国保费收入突破2万亿大关, 同比增长17.5%;

保险 行业总资产突破10万亿, 仅次于美国和日本, 位列全球第三. 目前, 中国保险行业仍处于初期发展阶段, 大而不强 是现阶段的主要特征. 从保险深度看, 2013年我国保险深度为4.35%, 位居全球第46位, 而世界平均水平是6.5%, 发达国家和地区普遍 在8%以上. 保险业在国民经济相关领域的覆盖程度较低, 行业发展相对滞后. 从保险密度看, 由 于我国的消费结构和理财习惯, 全社会运用保险机制的主动性不够、 保险意识还不强, 保险密度长 期处于较低水平, 我国保险密度2013年为255美元/人, 全球排名第61位. 与发达国家相比, 中国保 险行业至少存在着近十倍的发展空间 (美国保险密度3872美元/人, 是中国的15倍;

日本保险密度 4339.7美元/人, 是中国的17倍) . 未来, 中国经济将呈现新常态的发展态势, 增速放缓与结构调整同步, 带动社会可支配收入 和保险意识的不断提升, 是中国保险行业持续健康发展的经济与社会基础. 监管政策的变化, 将直接改变保险的行业规则和业务结构, 是驱动未来行业发展的政策动力. 以大数据、 移动互 联、 社交媒体、 云计算为基础的数字化技术, 为保险业务模式和运营模式的改变提供了技术可行 性. 本文将重点从技术推动的角度, 解读大数据如何改良与改革中国保险业, 推进中国从保险大 国到保险强国的转变. 互联网+时代,大数据改良与改革中国保险业

3 波士顿咨询公司 2015年8月1.1 大数据为器, 推动保险行业转型与变革 1.1 大数据为器, 推动保险行业转型与变革 全球范围内, 保险行业正处于科技推动变革的阶段. 以互联网、 移动、 社交网络、 云计算和大 数据为代表的数字化技术, 正在加速影响着保险行业的日常运作: ? 互联网不断渗透: 互联网不断渗透: 预计到2017年, 全球互联网用户数将超过33亿人. 互联网的应用及使用面 的拓宽, 为保险公司开发直销渠道提供了 更多的可能. ? 智能手机与移动设备的渗透: 智能手机与移动设备的渗透: 预计到2018年, 全球智能手机用户数将超过23亿, 移动互联网 技术具有更加频繁、 碎片化、 社交化的应用特征, 用户对智能移动设备的依赖度越来越高, 对 保险行业也提出了新的要求. ? 社交网络的发展: 社交网络的发展: 截至2013年9月, 社交网络用户 占互联网用户比例达73%, 消费者正在以越 来越多的方式使用社交网络. ? 计算和带宽成本不断下降: 计算和带宽成本不断下降: 每隔18个月, 相同硬件成本将带来一倍以上的计算及存储能力增长 (摩尔定律) . ? 云时代的到来: 云时代的到来: 云提供了灵活的IT架构以及更优的成本结构, 海量数据的存储与计算也有赖于 云的支撑. ? 物联网促进了设备互联的爆发: 物联网促进了设备互联的爆发: 全球智能设备出货量自2006年起保持40%以上增长, 物联网 推动了 一系列新型的保险模式, 例如基于使用的车险定价. ? 大数据蓬勃发展: 大数据蓬勃发展: 大数据技术自2011年起飞速发展, 为保险行业带来了 改良 与 变革 式发 展机遇, 同时对可保风险池造成了重大的结构性影响. 在所有的新技术中 , 大数据对保险行业的影响最具颠覆性. 首先明确什么是大数据? 首先明确什么是大数据? 在这个问题上, 业界最新的定义方式是 3V , 即数量 (Volume) 、 速度 (Velocity) 、 多样性 (Variety) , 3V 的定义专注于对数据本身的特征进行描述. 我们认为, 我们认为, 成就大数据的关键点在于 第4个V , 即价值 (Value) . 成就大数据的关键点在于 第4个V , 即价值 (Value) . 当 数量 (Volume) 庞大、 实时 速度 (Velocity) 传输、 种类 (Variety) 多样的全量数据通过某种手段得以利用并创造出商业 价值 (Value) , 而且能够进一步推动商业模式的变革时, 大数据 才真正诞生. 因此, 我们不妨这样对 大数据进行阐述: 大数据是通过获取、 分析和解释规模巨大、 格式复杂的数据, 从而推动业务价 大数据是通过获取、 分析和解释规模巨大、 格式复杂的数据, 从而推动业务价 值创造方式的变革 值创造方式的变革 . (参阅图1) 谈及大数据对保险行业的影响, 保险精算理念首当其冲 谈及大数据对保险行业的影响, 保险精算理念首当其冲―大数据直接冲击 了基于大数法则 的传统精算理论, 加之物联网、 实时风险评估技术的运用, 极有可能改变传统保险的可保风险池 并使之缩小. 波士顿咨询公司 2015年8月 互联网+时代,大数据改良与改革中国保险业