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保险科技这场战役,打得赢才有未来

金融女王
2017-08-11 · 16:05
[ 亿欧导读 ] 随着保险技术的普及,保险公司从获取数据到分销、与客户互动都产生了不容忽视的变化,这些变化为行业与保险公司带来机遇的同时也带来挑战。那么,怎样才能打赢这场保险科技的仗?
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文章来源于:金融女王,图片来自网络

【编者按】过去10年,中国保险业在普及度和精密度上突飞猛进:年保费规模从2006年的5600亿元上升到2016年的3万亿元,年均增幅达20%,保险的密度及深度也从2006年的2.6%与430元/人,快速增长至2016年的4.2%及2200元/人。

本文首发于“今日头条”,作者金融女王;经亿欧编辑,供行业人士参考。


保险科技行业正飞速发展。2011年,保险创业公司从28笔交易中获得了1.4亿美元的投资,但在2016年,投资金额增长了逾10倍,投资者在173笔交易中砸了近17亿美元。考虑到保险业内部有巨大的创新机会,这些趋势预计将会持续下去。

我们整理了保险行业中任何公司或企业家在商业规划中应考虑的四大关键问题:

1、保险公司可以获得比以前更多更好的数据

众所周期:现在的保险公司比过去更能掌握更多更准确的信息。传统的保险公司在产品定价、承保政策、检测欺诈和管理索赔的能力发展方面受制于数据量(例如申请表或历史索赔数据)限制,但现有数据的数量和质量呈爆炸式增长。保险公司将很快把由以下方式产生的数据收集、解读和整合到其业务模型中:

用于监测健康和生物数据的可穿戴的设备;

(个人、租赁和商用的)汽车传感器;

家用传感器;

用于商业运营和供应链的传感器(例如运输中的箱子和集装箱、建筑起重机或仓库);

无人机和卫星图像;

投诉和点评网站(例如Yelp和Glassdoor);

国际组织(如世界卫生组织);

政府网站(国家航空航天局、国家卫生研究所千人基因组等);

亚马逊网站服务;

搜索、地图、位置记录;

社交网站数据等。

2、人工智能和机器学习将使保险公司进行数据分析进而颠覆行业

使用处理能力不断提高的人工智能进行大数据分析将颠覆行业。许多人提供了具体的例子来说明这些力量将如何推动每个保险产品线的变化,从车险、财产险到健康险。

在汽车行业,汽车传感器将起到免除消费者的保费,使消费者只需按驾驶里程计费。附加数据还将用于有激励机制的保险计划和计费方式。例如,保险公司可以(通过较低的保费)激励消费者获得更好的“顺利驾驶”分数。实验显示,基于如硬制动、加速和提速等由传感器收集的数据会培养更好的驾驶习惯和更少的索赔要求。为消费者、保险公司和社会实现多赢。当引入游戏化模式时,机会会更多。朋友甚至是陌生人都可能会在路上与他人比拼谁开得更稳,赢得奖品和折扣。

在财产险和意外险方面,保险公司可以提醒消费者关闭火炉门锁、修补漏水处、未雨绸缪,甚至发现欺诈或被宰的风险。正如一位专家小组成员所解释的那样,被保险人可能不会透露他每个周末在家举办体育赛事收费观看活动,但每周六晚上他的门打开和关闭500次则会被保险公司列为危险信号。

在健康险方面,保险产品可能更像是个人虚拟健康助手而不仅仅是传统保险。这些新产品不仅会降低风险,而且还会降低索赔赔偿金和成本:药物价格上涨时,软件将自动将保险转到价格更便宜的药店;“远程医疗”电话记录将直接进入用户在线资料;人工智能将消费者整合在同一平台上的的健康信息和病根据医师指南和治疗方案进行分析,并告知消费者他们面临的风险和要访问哪位医生。

数据也可能以较不直观的方式被使用。正如一位专家小组成员指出的那样,通过利用搜索数据,例如搜索“什么是流感症状”的增加,保险公司可以提前通知雇主,以便他们采取(例如注射流感疫苗等)行动减少索赔和旷工。

3、分销和与客户互动的创新将为保险经纪人和保险公司带来挑战

在高度一体化的经济中,消费者期望商品和服务方便且易于获取。然而,购买保险时大量的复印件和传真件令客户的体验糟透了。交保费和索赔的体验也不好。

事实上,保险业是任何行业中客户满意度最低的一个。鉴于此,许多创业公司都专注于改进现有的分销和索赔处理模式,提供人工智能增强的保险政策建议、数字购买平台和快捷赔付。正如一位发言人所言,他的目标是把现在的基于纸质操作和电话的保险代理人模式搬到网上。但在这个领域的创新形成了对行业参与者的挑战。特别是数字化、自动化、智能客服和智能顾问技术的进步是会对经纪人构成威胁,还是更好地为客户服务的机会?

4、监管瓶颈

在价值链的每个阶段,监管瓶颈都比较多。虽然大数据分析和人工智能允许保险公司更准确地进行风险定价,但监管层的视角可能正相反。这个问题更加复杂,因为保监会作为州监管机构规定保险公司必须遵守50个不同的监管制度。例如,虽然一些州明确允许在财产险、意外险的产品利率制定时考虑信用评分,但其他许多州则明确限制这种做法。虽然一些州明确允许在人寿和残疾领域使用遗传数据,其他州则明确禁止。在许多保险产品中都可以看到相同的不一致性。这个复杂的系统对于大保险公司来说已经很棘手,对于初创公司和经验不足的公司来说,这可能会更加艰难。

另一个潜在的监管障碍是一个被称为“准确性与可确定性难题”的问题。也就是说,随着人工智能在风险定价方面变得更加精密和准确,人类将越来越无法对风险进行解释或理解。这对精算师和审计师构成了重大挑战,他们不仅要了解大量的风险分类因素,还要了解每个因素如何与其他因素相关并影响其他因素。未来保险公司和监管机构之间需要大量合作才能更好地了解这些超级复杂的、由人工智能驱动的风险定价工具。

分销和索赔处理也充斥着坑人的陷阱。向购买保险产品的消费者提供免费的人力资源软件违反反回扣法规吗?在经纪公司工作的员工需要持有执照吗?当消费者购买保险产品时不需要与人类交互时,谁是交易的持牌经纪人?当人工智能被用来评估对汽车的损害时,公司如何表明这种做法根据国家规定的公平调节方法是“合理的”?有人说,虽然创业公司应该“大胆试错、快速前进”,但在保险这种强监管行业创业并不简单。事实上,那些不能正确理解和参与监管框架的公司可能冒承担高成本(甚至是灾难性的)风险。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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