周延礼:保险定价与大数据管理 | 互联网金融

周延礼:保险定价与大数据管理 | 互联网金融

文/清华大学五道口金融学院理事,原中国保监会党委副书记、副主席周延礼

保险定价能力是保险公司的核心竞争力,大数据技术会不断强化保险定价科技能力,并将在保险定价法则中发挥着无可替代的作用。同时,大数据的发展需要与之匹配的管理能力,通过建立数据分析平台、加强顶层设计等方式可构建起与新趋势相符合的、切实可行的管理体系。

保险定价能力是保险公司的核心竞争力。在互联网技术广泛应用的条件下,大数据、云计算、区块链技术赋能保险,对保险产品的定价精准性发挥着重要作用。保险产品定价与大数法则有关,而大数法则又与大数据密切相关。大数据介入保险产品的定价、风险的识别过程以及风险标的的管理是其他任何技术无以替代的。云计算为保险公司所需要的大数据提供了基础支撑。区块链为保险公司的客户管理风险轨迹留下难以篡改的运行记录,全面而客观地记录了保险交易和交易对手的信用状况。这些科技创新在保险领域的应用,提升了保险服务的效率,降低了保险公司的经营成本,改进了保险产品的定价方式,促进了保险销售、保险承保、风险管理、理赔服务以及数据管理等环节全流程的再造。再言之,大数据技术借助于保险科技应用,对于保险公司降低成本、提高保险服务效率、优化保险用户体验、促进普惠保险等方面也产生巨大价值。这样的保险创新,是以科技创新赋能保险管理系统而形成的,是数据资产的价值效应的体现。保险产品的定价得益于大数据系统功能完善,对保险行业高质量发展具有极为重要的价值。据预测到2030年,中国保险市场将位列全球第一,全球市场份额由2018年的11%提升到20%,我国保险市场的潜力要求高质量发展,高科技支撑、大数据技术应用是我国保险业发展的未来。

大数据助力保险产品定价

保险经营的数理基础是大数法则。可保风险确定,是以大量的相似的同质的风险标的数据为基础的;保险产品依靠的是同类风险标的大数据来定价的。从保险产品设计起始,产品定价、产品销售、理赔服务、技术保障等各个环节都离不开大数据的支撑。在保险科技条件下,保险产品和服务的场景、风险管理与防范的数据驱动、理赔服务与管理的成本控制等都离不开大数据技术。因此,大数据的使用对保险操作流程产生价值的提升可见一斑。

一是从保险产品定价的过程观察。互联网保险时代会产生海量的动态风险标的数据。这些风险数据能否精确、实时地反映潜在可保标的或用户的风险程度、投保人购买服务的倾向和保险公司将来要赔付的风险水平,都与大数据在保险中的应用有关。首先从这些大数据使用上看,保险公司是通过对产品的定价和营销、用户信息管理与维护、核保理赔等日常经营环节中涉及的大量数据进行整合和深度分析的。在基于数据分析基础上,保险公司开发保险产品,准确定价包括对客户定位、市场细分、产品开发设计、精准定价与营销全过程,以便为用户带来量身定做的保险产品,更加便捷和贴心的保险服务与体验。再从精确定价实践上看,保险定价可以根据因果关系计算理赔概率。在对新研发的产品进行定价时,保险公司可利用自身强大的大数据管理系统,通过核保核赔的程序,借助大数据的计算,提供给客户最合理的保险产品定价。

二是从保险产品定价要素观察。保险公司要重点寻找、分析那些具有强相关性的影响因素,用数据支撑场景。往往会综合考虑保险理赔事件发生的概率、客户的行为方式与习惯、综合研发保险产品。保险公司通过大数据技术,借助内部大量的模型和外部数据的整合、评分,对客户进行风险评分,并根据他们的风险程度个性化定价保险产品,实现“一人一价”精准定价的目标。这样,就使得大数据细化到一个小到一个产品或个人,大到可延展到扶贫攻坚、乡村振兴、制造业发展、物流、能源保险项目保险订制服务。如以“退货运费险”为例,通过大数据分析消费者和商家的退货记录和偏好,并进行个性化定价,保证了每位用户都能以最合理的价格获得相应保障。以此为例,产险、寿险、健康险、信用险以及其他特殊风险险种都可实现数字化的精准定价。

三是从保险产品定价精准性观察。保险公司通过大数据分析,在线实现针对用户特点进行个性化、精准化的产品推荐,使得潜在的保险客户能够更准确方便地得到自己需要的产品和服务。在大数据和云计算的驱动下,保险公司能够在线打造保险业风险管理能力,为保险客户价值数字化提供全面量化的风险评估体系,让客户更准确方便地得到自己需要的产品和服务,有效地管理客户所面对的风险因素。例如,太保寿险提供智能化、订制化的大数据技术应用方案,赋能公司整体服务能力迭代升级。自主研发的精准核保模型,可以实现风险的精准识别和鉴定,从而改变传统保险的精算定价和风险管控方式,一方面可以甄别高风险人群,降低赔付损失;另一方面也可以实现核保效率提升,优化客户体验。保险公司自主研发的“健康风险评分”模型工具则能够帮助保险公司优化产品设计,优化产品精算定价模型,开发多元、灵活、受众和场景具体的保险产品。

四是从保险产品定价附加值观察。保险公司利用大数据还能够为用户提供更加人性化的内容。比如,通过对接外部天气和地域数据,对特殊天气和地域的用户自动进行信息提醒,如天气变化、出行安全等,提高用户黏性和参与感。大数据加持风控管理水平让用户体验更安心。在传统渠道下,风控只是一个告知。现在由于互联网上拥有丰富的场景,通过大数据,保险公司的风控手段得到了大大提升。

五是从保险公司风险管理能力观察。在风险管控方面,保险公司通过对潜在风险进行更精确的量化分析和有效识别。以前,我们可以认为互联网保险真正实现了大数据的核保、核赔,遏制了传统保险业中,客户骗保的行为时有发生。而现在,我们可以利用在线大数据核保,避免了保险项目欺诈骗保行为发生。进而保险公司对判断案件真实程度,并基于欺诈风险判断结果进行核查资源的配置。一是通过数据筛选、案例学习等途径构建大数据风险因子库,建立健康风险预测、客户欺诈行为、关联交易行为等模型,精准分层识别风险,实现可视化风险管理。二是大数据风控预测模型将风险分为不同等级,随着风险等级的提高,实际出险率也呈现上升趋势,风险等级为不同的等级,客户中的出险概率也有差异。三是统一在线风控平台可提升全产品线风险控制能力。四是在线反欺诈大数据智能风控系统效果明显。现已应用于在线前台业务板块、中台运营板块及后台各部门的日常工作中,并且实现了意外险、健康险等产品覆盖。五是未来大数据技术系统还将持续升级。进一步实现大数据风控系统产品化,为实现大数据风控能力输出奠定核心基础。六是保险行业必须加快建立整个行业大数据的黑(白)名单,以便向用户提供更好更便宜的产品。

保险行业大数据管理

我国虽然是保险大国,但保险数据信息难以共享,大数据交易平台尚未建立,数据基础设施建设亟须加强,数据安全、信用管理、个人隐私等方面的信息安全与保护工作成为当务之急。比如,区块链技术应用可以解决社会各界所关心的信息安全问题,区块链的分布式记录、去中心化、不可篡改、公开透明可溯源等特点有助于大数据管理。因此,全行业要加快大数据管理的步伐:

一要加快建立金融业的数据分析管理模型。从保险行业数据分析的角度,我们可以看到保险业虽然有着很强的交易数据流,但是保险行业在数据化程度还远远落后于普通电商、电信行业甚至更落后的IT业务系统。所以,现在还真没有办法实现与医疗行业、社保部门、民政部门数据分析的深度融合,更难以与公安、税务、海关等机关数据对接,整个行业的数据价值被掩盖了。下一步要深入挖掘保险业的数据价值,促进保险业数字化进程加快,重点应在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面能有历史性的突破。

二要实现数据资产管理水平提高。目前,行业的数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面的问题严重地制约着数据资产价值提升。这方面的不足也需要保险公司加大投入力度,采取措施加以解决。

三要应用技术和业务探索仍须突破。保险公司原有的数据系统架构相对复杂,涉及的系统平台较多,实现大数据应用的技术改造难度很大。同时,保险行业的大数据分析应用模型仍有不断改进的空间,成熟案例和解决方案仍相对较少,需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。

四要顶层设计和扶持政策还须强化。体现在保险机构间的数据壁垒较为明显,各自为战问题突出,缺乏有效的整合协同。保险行业应用缺乏整体性规划,分散、临时、应急性数据流量等特点突出,数据价值开发仍有较大潜力。保险行业需要一个完整的数据架构体系。

五要加快构建大数据技术的应用框架。要实现从源数据对接→数据抽取转化→数据仓库→数据集市→整合分析→自助分析整个过程。首先,从业务分析的架构上看,保险数据支撑平台和数据决策平台,建立保险业的分析模型。其次,搭建好构架后,就要进行数据分析模型的建立。最后,对于管理者来说,各经营业务关键指标分散在各业务系统,管理层不想查看了解的海量的数据指标、数据维度,决策层关注的往往不是明细数据。

六要高度重视数据管理存在的痼疾问题。传统数据统计采用人工核算、汇报的方式,反馈滞后,没有时效性。一是主要数据分析指标。总资产、总负债、总利润、保险赔付率、资金收益率、利润完成率等。二是经营风险分析。风险数据的收集、核对和整理,完全自动生成定期报告。三是监管指标管理功能。确保公司外部风控指标持续达标。四是根据各类风险管理特征,建立相应的风险管理功能。五是资产负债分析。资产负债的重要性不必多言,很多企业资产负债信息不透明,不能及时了解到风险所在。六是数据反馈不及时。存在大量的重复性线下工作量,同时会产生手工统计上的偏差。

总之,互联网技术作为提升效率、降低成本、改善体验的重要手段和支撑,为大数据技术推动保险行业的高质量发展创造了条件。保险业要坚持“保险+科技”“保险+服务”双驱动战略,持续用科技和服务赋能保险。确信大数据技术会不断强化保险定价科技能力,加强人工智能、物联网、区块链、大数据技术的研究和应用,确信保险与科技深度融合将会产生深远影响。未来,通过科技、保险、服务三者的结合,以及在区块链、大数据、人工智能、云计算等技术在保险中的创新探索,不仅将促进行业数字化转型,更将助力保险行业变革,为保险业实现高质量发展提供强大支撑。

文刊发于《清华金融评论》2019年10月刊,2019年10月5日出刊,编辑:丁开艳