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车险公司如何“玩转”大数据

焦线阂
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前言:想要避免掉入“优势难挡趋势”的发展陷阱,车险公司必须以积极的心态拥抱新技术,学会“玩转”大数据。车险定价告别“千人一面”人保财险总裁助理邵利铎认为,在大数据时代,传统车险应转型为体验式车险。来自车联网和互联网的庞大数据就极大地丰富了平安的车险费率定价因子。这种便利的背后离不开人保财险对于大数据的应用。而要应对新场景中的风险,为用户提供有效的保障,保险公司需要大数据的支持。海量的数据能够帮助车险公司描摹出更为精准的用户画像,在车险定价时给予客户更多的个性化关注,从而使车险定价呈现“千人千面”。

互联网、大数据、云计算、人工智能等技术发展日新月异,给传统车险带来新的变革与挑战。想要避免掉入“优势难挡趋势”的发展陷阱,车险公司必须以积极的心态拥抱新技术,学会“玩转”大数据。

车险定价告别“千人一面”

人保财险总裁助理邵利铎认为,在大数据时代,传统车险应转型为体验式车险。为什么保险行业提了很多年“以客户为中心”,效果却并不尽如人意?邵利铎给出了自己的答案——“因为我们不知道客户在哪里,不知道客户在想什么,我们的平台不能够给客户提供很好的服务。有了大数据之后,我们能够通过数据的挖掘与分析,洞察和了解客户需求,使得以客户为中心成为可能。”

  来自车联网和互联网的庞大数据就极大地丰富了平安的车险费率定价因子。据平安财险副总经理梁小英介绍,在国外常用的车联网因子基础上,平安又增加了包括道路熟悉度在内的30多个车联网因子,大量的数据能够构建出用户自身的风险地图。同时,通过互联网上的投资、消费、娱乐、游戏等信息,并且借助语音处理、图像处理、文本识别等技术将这些信息进行归类,平安能够得到与客户个性有关的定价因子,从而提升车险定价模型。

太平洋财险总精算师陈森还肯定了大数据在减少车险定价预测误差方面的作用。“引进互联网定价因子以后,预测误差从每一个等级来看,效果还是很显着的。以交强险为例,从1.22%缩小到1.17%,车损从1.25%缩小到1.18%,整体效果还是不错的,而且个别等级效果比较明显。”陈森表示。


  消除理赔固有“痛点”

  在论坛上,邵利铎直陈行业“痛点”,其中之一就是客户出险理赔难。“理赔的时候很复杂,因为在传统的理赔方式下,你需要去查看这个车的损失情况如何,回来要定损、报价,还要经过核损、核赔、付款等一系列流程,使得过去的方式非常繁琐。”

  大数据正是解决这一理赔固有“痛点”的关键。今年8月底,人保财险推出“拇指理赔”,车主遇到单方车损事故时,通过中国人保APP或官方微信,只需完成“一键报案、三张照片、确认账号”3个环节,即可在事故现场在线自主完成从出险报案到收取赔款的全流程,无需现场等待。这种便利的背后离不开人保财险对于大数据的应用。例如,借助大数据分析可以完成车辆水淹事故智能损失确定,而通过整合药品、诊疗标准等13类专业数据库中超过300万条数据,还能够实现多险种人伤案件的智能评估、智能审核、智能理算。

  借助大数据,用户理赔流程不仅得以简化,其速度更是得到巨大的提升。以大数据分析作为基础,平安的“智能闪赔”可通过图片识别,将之前1.7天的平均定损时间缩短为秒级定损。据媒体人了解,在处理速度得到巨大提升的同时,“智能闪赔”的识别精度也高达90%以上。

  更多应用空间待开发

  将大数据应用于定价和理赔,只是大数据在优化车险产品方面的“初试牛刀”,但如果只将大数据的应用局限于此,就有些“大材小用”了。未来,大数据在车险领域还拥有更多的应用空间。

  首先要获得更多、更有价值的数据来丰富数据库。根据技术发展的趋势,未来的汽车将会成为一个更加智能的移动平台,自然也就能够带来更多有关用户驾驶行为、驾驶环境等方面的数据。而这些数据对于保险公司评估风险水平有着十分宝贵的价值。

  数据源源不断的流入还能够帮助险企实时应用大数据来提供及时的服务,从而打破保险公司目前的静态式管理,增加同用户的接触,让用户对于车险产生更多的感知。通过获取不断变化和更新的用户驾驶数据,保险公司可以实时掌握用户的驾驶情况,实施动态的风险管理。例如,当获取的实时数据显示用户即将进入一个正在经历暴雨的区域,保险公司就可以及时向用户发出预警,提醒用户做好风险防范。

  不断发展的技术也在不断创造着新的场景,共享汽车即是一例。而要应对新场景中的风险,为用户提供有效的保障,保险公司需要大数据的支持。而当某一场景下的数据足够丰富并且可以被及时获取时,大地财险副总经理尚永涛认为,“对车险来说值得考虑大产品的概念,围绕着整个生命周期,前、后、中期都能够发掘和设计出一些产品,形成大车险产品”。

在大数据时代,传统车险应转型为体验式车险,首先要改变“千人一面”的车险定价。海量的数据能够帮助车险公司描摹出更为精准的用户画像,在车险定价时给予客户更多的个性化关注,从而使车险定价呈现“千人千面”。


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