专访泰康大数据部总经理周雄志:“经验驱动”成为过去式,“数据驱动”基本实现

【数据猿导读】 周雄志告诉数据猿,目前,在保险行业,大数据主要应用于风控、预测、精准营销、核保、理赔等方面。

专访泰康大数据部总经理周雄志:“经验驱动”成为过去式,“数据驱动”基本实现

泰康大数据部总经理 周雄志

来源:数据猿 记者:郭敏

人类社会从开始就面临着自然灾害和意外事故的侵扰,在与大自然抗争的过程中,古代人就萌生了对付灾害事故的保险思想和原始形态的保险方法。公元前916年,在地中海的罗德岛上,国王为了保证海上贸易的正常进行,制定了罗地安海商法,规定某位货主遭受损失,由包括船主、所有该船货物的货主在内的受益人共同分担。

公元前260年到前146年间,古罗马人为了解决军事运输问题,收取商人24%-36%的费用作为后备基金,以补偿船货损失,海上保险缘起于此。中世纪,意大利出现了冒险借贷,冒险借贷的利息类似于今天的保险费,但因其高额利息被教会禁止而衰落。1384年,比萨出现了世界上第一张保险单,该保险单承保了从法国阿尔兹到意大利的一批比萨运输保险。

1693年,数学家埃德蒙•哈雷根据德国西里亚勃来斯洛市1687-1691年按年龄分类的死亡统计数据为依据,编制了世界上第一张生命表,使寿险产品的精确定价成为可能。近代,保险公司结合保险标的的历史损失率等数据,可以更加精确地衡量保险标的的风险、预测损失发生的概率。

而在大数据时代,数据的记录更加完善,实时的、海量的、多维度的数据更容易获得,对这些数据进行合理、充分的运用必将为保险各个环节的发展带来新的动力。目前,大数据在保险行业的具体应用情况如何?对于时下热门的AI技术,保险行业的态度又是如何?就这些问题,记者在日前的永洪科技用户大会上,采访了泰康保险集团数据信息中心大数据部总经理周雄志。

泰康集团成立于1996年,总部位于北京,是一家涵盖保险、资管、医养三大核心业务的大型保险金融服务集团,旗下拥有泰康人寿、泰康资产、泰康养老、泰康之家、泰康健康、泰康在线等多家公司。业务范围全面涵盖寿险、互联网财险、养老保险、企业年金、资产管理、医疗养老、健康管理、商业不动产、海外业务等多个领域。截至2016年底,泰康管理资产总额超过10800亿元。

周雄志告诉数据猿,目前,在保险行业,大数据主要应用于风控、预测、精准营销、核保、理赔等方面。

首先是风控。风控是金融机构永恒的话题,保险公司也不例外。早前,保险公司会基于样本统计的历史数据来预测保险标的发生损失的概率,但由于保险标的的风险状况在不断变化,历史数据并不能准确反映当前的情况,而样本数据也不能完全准确的反映保险标的的风险特征。

随着大数据时代的来临,保险公司可以获得更多维度的全量数据,进而对风险进行更精确地评估。保险公司根据投保人提供的信息资料对投保申请进行审核,除此之外,保险公司还会利用内外部数据资源,有效识别虚假核保信息,通过建立自动核保预测模型,进一步精准判断被保险人的风险程度。

周雄志以健康保险为例做了具体说明:当保险公司收到投保申请后,保险公司业务人员会调出该客户的相关数据,如职业、收入水平、就诊历史、过往体检报告等,判断该客户是否存在虚假告知的情况,并通过预测模型对其进行打分,判断该客户的风险是否在可接受的范围内,并做出承保决定,这样就可以极大的降低信息不对称的风险。

其次是预测。随着智能化的发展,保险行业在传统的多维度数据分析基础之上,发展出了数据的分析预测能力。

保险公司会基于大量的历史数据,建立数据模型,对用户的健康情况、疾病程度、医疗花费进行预测形成用户画像,利用穿戴设备、手机医生等方式提醒客户,对于何时应该加强锻炼、何时应该注意风险防范,提前做预判和干预。

再次是营销。大数据在保险公司的营销活动中扮演着重要的角色。在营销方面,保险公司通过用户画像的能力去做精准的客户分群,为不同的客户群提供不同的产品,有效的提高销售效率。每一份保险都会涉及到几个关系人,像投保人、被保人、受益人等,通常一个客户需要六到七份保单。

周雄志说:“多人多保单的方式反映了一个家庭甚至是整个家族的构成,通过数据分析,来观测中国社会和家庭保险的变化,我们会把这种变化总结成保险的营销策略,利用这一策略来帮助整个行业和社会更好的开启保险意识。”

然后是核保。保险公司有专业的核保工作人员,多数是医生和有行医背景的人。核保人员需要对客户的身体状况进行判断,以便识别其身体风险。为了让这一判断的效率更高,工作人员会对于医生的经验数据进行了归纳总结,形成规则,工作人员按照规则为客户核保服务。

“这种规则会随着保险业务的拓展遭遇瓶颈。” 周雄志指出,“第一、我们不能把所有的规律都解释清楚;第二、有的问题不能仅仅依靠既定规则去处理,在这之中还需要一些经济学的预测方式,会涉及到一些算法。将历史数据导入到算法模型中去做训练,从而形成信用评分体系,有了这个体系后,在投保客户的时候,对他们的资料进行信用评分,不仅能提升核保服务效率,还降低成本。”

最后是理赔。当保险事故发生以后,大数据技术的使用可以帮助保险公司及时为客户进行保险理赔。当火灾、盗窃、意外伤害事故等发生时,保险公司可以根据客户的报警记录、医疗就诊信息等,对客户做出理赔决定,甚至不需要被保险人提出理赔申请,保险公司就可以主动将保险金交付给被保险人。此外,保险公司通过建立跨行业的信息交换平台,从多方面对保险事故的真实性做出判断,运用大数据技术有效防范保险诈骗。

多数保险公司还建立了保险理赔的监督模型,对于新出现的保险理赔申请进行分类,判断其属于已知的正常保险理赔,还是属于保险诈骗。

无论是人寿保险还是财产保险,理赔都是保险的本质。周雄志以车险理赔为例做了具体的说明:在车险理赔中,保险公司关注的不是理赔难度,而是如何对理赔的欺诈性进行有效识别,让客户可以在保费方面享受到更多优惠。目前,整个车险行业中存在太多非合理理赔,这与汽车修理厂有直接的关联,如何用大数据技术精准识别出哪些是合理的,哪些是不合理的,是保险行业正在做的事情。

“早先,保险的审核需要工作人员去现场勘探,拍照也好,录影也好,都需要大量的人力。如今,人工智能的使用很好的改善了这种情况,使用机器人‘审’照片能够快速定损,解放了大量的人力,但现阶段AI也仅能替代的人简单而重复的劳动,未来还需不断的发展和探索。” 周雄志坦言。

泰康作为国内保险行业的巨头,一直以来都很重视对新技术的使用,周雄志表示,泰康为了做好对整体数据的管理,将系统分为了数据平台、算法能力和数据应用三个层次:平台层包括数据仓库、基于Hadoop的大数据平台和数据集市;能力层包括多维分析、挖掘预测、机器学习、深度学习;应用层包含精准营销、风险控制、运营效率优化和决策支持。

在平台层面,泰康与永洪进行了合作,周雄志说:“我们利用永洪BI对所有的设备、物资等进行了数字化,通过这种方法更好地了解采购的合规性、效率。除此之外,还能够给业务人员提供同比、环比、趋势等各方面的可视化分析。”

目前,周雄志的大数据团队已经从原来的六个人增至六十多人,销售、管理、运营、服务等各个环节都需要大数据团队的支持,“在泰康,‘经验驱动’成为过去式,‘数据驱动’业务已经基本实现,接下来团队将会把更多注意力放到人工智能技术的应用上。” 周雄志告诉数据猿。(文/郭敏)

来源:数据猿

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