如何应用大数据进行保险行业的数据分析

1. 如何应用大数据进行保险行业的数据分析

要分析，先采集。
对于保险行业来说，这个很有必要。
保险行业太大，太杂，因此信息量很大。
保险公司需要知道目前的行业发展情况，竞争对手的情况，产品公司的形象等，这些数据基本上来源于互联网的公开信息，论坛，贴吧，微信，微博等。
保险公司最为迫切的事情是：通过先进的信息采集技术，建立完善的舆情监测机制。
Web是一个巨大的资源宝库，目前页面数目已超过800亿，每小时还以惊人的速度增长，里面有你需要的大量有价值的信息，例如潜在客户的列表与联系信息，竞争产品的价格列表，实时金融新闻，供求信息，论文摘要等等。
可是由于关键信息都是以半结构化或自由文本形式存在于大量的HTML网页中，很难直接加以利用。


实施以后，能够获得大量的利益：
 对目标网站进行信息自动抓取，支持HTML页面内各种数据的采集，如文本信息，URL，数字，日期，图片等♦ 用户对每类信息自定义来源与分类-采3453舆情4533集-♦ 可以下载图片与各类文件♦ 支持用户名与密码自动登录 ♦ 支持命令行格式，可以Windows任务计划器配合，定期抽取目标网站♦ 支持记录唯一索引，避免相同信息重复入库♦ 支持智能替换功能，可以将内容中嵌入的所有的无关部分如广告去除♦ 支持多页面文章内容自动抽取与合并♦ 支持下一页自动浏览功能 ♦ 支持直接提交表单♦ 支持模拟提交表单♦ 支持动作脚本♦ 支持从一个页面中抽取多个数据表♦ 支持数据的多种后期处理方式 ♦ 数据直接进入数据库而不是文件中，因此与利用这些数据的网站程序或者桌面程序之间没有任何耦合♦ 支持数据库表结构完全自定义，充分利用现有系统♦ 支持多个栏目的信息采集可用同一配置一对多处理♦ 保证信息的完整性与准确性，绝不会出现乱码 26禁止9盗用0♦ 支持所有主流数据库：MS SQL Server, Oracle, DB2, MySQL, Sybase, Interbase, MS Access等

2. 保险行业大数据应用

5月27日，由《中国保险报》主办的“保险业大数据应用系列沙龙”第二期活动在广州举行。与会人士针对保险业如何应用大数据“洞察客户”的主题进行探讨。近年来，保险业大数据应用已经深入到各个业务条线，在利用大数据洞察客户方面，各家保险机构都有不同程度的探索。不过，在具体的探索实践中，行业也存在痛点。例如如何挖掘客户、挖潜客户，乃至令客户资源在公司内部的各个业务条线得到共享。沙龙环节亚太财险互联网产品总监万鹏中小保险公司更加应该应用关注大数据的使用我个人认为，现在保险业围绕着数据方面存在的几个误区。例如，香港地区700万人的一个城市，现在财产保险公司是110家，咱们大陆不到80家。那么多的大陆人去买香港保险，因为是产品有特色，为什么产品有特色，是对数据进行了分析以后，精准地进行了相应的营销，或者是一个推广。那么我个人认为互联网从保险公司的角度，应该真正地体现价值，就是从茫茫的人海中筛选出来你想要的客户，然后给他适合他需要的产品，这个产品不一定是便宜的。在我们保险公司可能还没想明白，或者是准备行动的时候，跟我们相关关联密切的保险中介已经是有相当一批在积极地行动之中，包括数据应用，包括手机移动端的APP的完善，包括小闭环的生态圈，网上商城，积分兑换，发红包等等，比很多保险公司玩得还嗨，这个希望引起或者倒逼我们保险公司的人要想得出来。最后的落脚点，就是解决之道，保险业的解决之道是什么？我认为，就像我正在做的一件事情叫做搭建数据共享联盟，而且在现在时代下，我认为中小保险公司更加应该关注大数据的使用。
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3. 保险公司数据问题与数据治理探讨

什么是数据治理？数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。这与保险公司数据的现状密切相关。目前，保险公司在数据层面上主要存在三大问题，而正是这些问题，催生了保险行业数据治理概念的出现和流行。
  
 一、国内保险公司在大数据上存在的三大问题
  
 1. 数据割裂：是指表示保险经营管理活动各个环节的数据之间缺少必要的逻辑校验。后果：无法提供整体的信息。保险公司的财务系统、核心业务系统、销售支撑系统以及CRM等都是基于独立的需求在不同时期分别搭建的，缺少整体设计，没有从全局的角度出发进行规划，数据存在割裂，从而形成了各个数据孤岛；其次是IT系统的建设缺少扩展能力，在系统设计上未考虑持续性发展的问题。国内的保险公司在IT系统建设之初普遍存在缺少成熟的保险数据模型，导致系统建设时对未来缺少预见性，当变化来临时系统的频繁的升级，增减关键元数据，加剧了整体数据间的逻辑割裂。
  
 2. 数据完整性问题：保险公司目前采集的数据不能够完全满足支持决策的需要，其主要表现在客户数据和产品定价所需数据的不完整。后果：无法提供有效的支持决策的信息。造成这种问题的原因可以归结为2个方面：首先，保险公司自身主观的原因。一是与公司整体规划和数据模型的确实有关，IT系统在设计时没有想到要采集某类数据；二是IT系统在设计时就决定不采集某类数据，影响保险公司作出这样决策的因素是多方面的，其中最重要的就是基于对操作效率的要求，还有是实际操作时为了提高效率而不采集。其次，是市场环境等客观因素的原因。一方面是客户在投保时确实无法提供相关信息或担心隐私泄密或担心被骚扰，投保时不愿提供个人详细信息；另一方面各类中介机构为把持客户资源，不愿提供完整的客户信息给保险公司。
  
 3. 数据不够真实不规范：保险公司积累的数据不符合行业、公司的规则或标准，甚至是虚假数据。后果：无法提供准确的信息。导致保险公司积累的数据不够真实规范的原因是多方面的，从主客观的角度来看，归纳如下：主观上，保险公司基于自身利益的驱动，为了迎合业绩考核，定向的篡改数据或制造假业务，导致数据失真。客观上，一是在目前国内信用体系还不够完善，保险公司保密制度建设不到位的现实情况下，保险中介机构包括业务员担心信息泄露影响未来业绩，提供的客户信息不真实；另一方面，由于数据录入人员的不认真，内部数据检验不到位，导致数据失真或者不规范。
  
 二、实施数据治理的条件和手段
  
 数据对于保险公司的重要意义已经不言而喻，然而面对数据存在的上述种种问题，保险公司到底应该怎样做才能达到辅助支持决策的目的？实施持续性的数据治理是从浩瀚的问题数据中突围的一条重要也是必要的途径。
  
 1. 组织是数据治理得以顺利实施的保障。一个跨领域的组织是数据治理工作得以顺利实施的保证，这一组织最重要的特征就是具有公司高层的授权和包括资深的业务与IT专家。该机构能够理解公司战略定位并参与战略制定，掌握IT系统建设的决策权，能够将数据战略与业务战略、IT战略紧密结合。数据问题产生的原因决定了数据治理将涉及到内容广泛的基础性工作，包括：解决“管理隔离，导致IT隔离，导致数据割裂“的问题、监督保险数据模型和业务实务制度的制定、审核各类管理与考核规定对数据的营销。
  
 2. 培育企业数据文化是数据治理成果与否的关键。数据治理工作的一项核心任务就是要在公司内培育企业数据文化，数据文化的成功与否主要体现在公司全员对数据的认识上，而培育企业数据文化就是要达成”真实的数据才是公司财富“的共识，形成人人关心数据、尊重数据与自觉维护数据的氛围，这既是数据治理工作的内容，也是能否达成治理目的的关键。
  
 3. 管理、保护和整合企业数据是数据治理的目的。数据治理的另一项核心任务是管理保护和整合企业数据，这是数据治理的目的，通常采用的手段包括建章立制和监督、审计、处理与应用等。建立完善的制度是达成治理目的的基础。一是约束和要求数据治理工作本身的制度的建设，这是其他制度执行力的保障；二是信息化建设支持制度的建设，这是解决不同环节政策冲突的保障，目的是保证公司的信息化建设始终以数据为核心，一切架构和设计以及战略规划都围绕着这个核心来进行；三是数据治理流程制度的建设，如数据修正制度和奖惩制度等，这是解决数据治理过程中所发现问题的依据，也是达成数据治理目的的途径。
  
 严格的执行监督、审计、处理和应用流程是达成治理目的的保障。监督的内容主要包括系统的新建、制度建立和制度执行，通过专家审核制度对可能危害和污染数据的新建系统、新立制度等作出否决，并利用授权对制度执行不力的机构和个人依“法”作出处罚；审计的内容主要包括已建系统、各项数据流、历史数据和新采集数据，针对不同的内容，依据相关制度形成评估报告；处理就是对审计发现的问题采取特定的处理措施。
  
 4. 数据治理是IT部门摆脱困境、体现价值的机会。在公司期望数据能够对决策作出有效支持和数据本身存在严重问题的客观事实下，IT部门在数据应用层面处于尴尬境地。在不能实施完善的数据治理体系的前提下，IT部门主导并负责数据治理，虽说怎样获得高层支持和如何将业务部门纳入数据治理体系都是棘手的问题，但依据数据治理体系，提出治理建议，改进四维、能力、知识和服务模式，变被动为主动，将有利于IT部门缓解在公司数据应用层面所承受的压力，实现自身价值被公司认可的愿望。

4. “大数据”的保险业应用主题

“大数据”的保险业应用主题_数据分析师考试
在数据应用呈现爆炸式发展的时代，不能把握“大数据”商机、引领潮流的保险企业，将可能逐渐丧失市场竞争力。
　　“大数据”是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样化的结构和非结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力、优化流程和科学配置资源的管理工具。
　　“大数据”正在向经济、社会、科学、文体及公共卫生等多个领域快速渗透。在网络技术、移动互联、云计算等新技术和金融市场化改革的双驱动下，金融与互联网、各金融板块之间的界限和壁垒被冲破，市场的游戏规则发生了深刻变化，谁掌握了数据，谁就掌握了竞争的制高点。
　　现代保险服务业要在经济“新常态”中研究和实施“大数据”战略，关键要找准大数据在保险业的应用场景、应用主题和应用策略。
　　助力保险费率市场化
　　保险作为一种风险转移和管理工具，是一种社会群体之间的风险救助机制。保险产品机理主要是遵循统计学范畴的“大数法则”，基于历史风险发生和损失的数据进行分析和预测，在重复随机现象中找出“必然”规律，依靠精算技术实施产品定价、建立财务运行机制。有些观点认为大数据颠覆了“大数法则”，实际上，虽然两者都是在“大量”数据基础上进行风险和财务预测，但在保险产品定价机制中的作用基点是完全不同的。
　　“大数法则”是保险定价的根本法则，特别是针对车险、寿险、健康等关系社会公众利益的领域，必须依托“大数法则”确保行业基准纯风险损失率厘定的公平性、充足性和安全性。也就是说，“大数法则”是保险运行管理的数理逻辑，是保险业不可动摇的理论和定价基础。而“大数据”主要发挥保险定价的辅助作用，特别是采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，主要基于附加费率建立科学、有效的保险费率浮动机制和差别化定价机制。
　　因此，“大数据”并没有颠覆“大数法则”，而是对保险费率市场化形成机制的重要优化和改进，是一种以新技术为依托、更加精细化的风险管理辅助工具。
　　目前，新一轮保险费率形成机制改革步伐明显加快，非车险、意外险、投资连结险、普通型寿险、万能险等已经相继放开，商业车险、分红险市场化改革也即将发令放行，更多的产品定价权和选择权将交给市场。科学、有效的费率形成机制是市场化改革成功的关键。应全面构造以“大数法则”为基础的基准费率和以“大数据”技术为辅助的附加费率和产品创新机制。
　　一方面，保险监管部门应主导构建公开公正的保险基准费率形成机制，建立保险基准费率定期测算和发布机制，特别是借鉴国际上的成熟经验和模式，设立独立的保险费率厘定机构，形成主要保险产品的定价参照基准体系。另一方面，要鼓励保险企业在遵循基准费率的同时，发挥大数据在保险产品区域化、差别化、个性化的创新支撑作用，处理好产品创新与风险、成本、收益的关系。
　　驱动新一轮转型发展
　　自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。由于保险企业数据维度、质量、可利用度和处理能力不足，向“以客户为中心”的集约化管理模式转型“常提却难新”。
　　伴随金融综合化、保险集团化、渠道多元化发展，特别是电销、第三方电商、移动互联等新渠道的兴起，保险数据的历史积累、采集维度、关联分析与实践应用日益成熟，由于大数据有利于提升保险企业对客户行为特征、风险和产品偏好的分析能力，为保险企业客户关系管理、风险识别与定价、营销策略分析、理赔欺诈风险防控提供了新的驱动力，成为保险业新一轮转型发展的“利器”。
　　因此，保险企业应找准大数据在经营管理中的应用场景，着力解决制约转型发展的关键环节。
　　一是加强数据资源内外部整合。加强集团内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，为大数据技术应用建立现实基础。
　　二是构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在集团或公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。
　　三是提升数据发现和决策能力。重点提升对非结构化数据的存储、加工和分析能力。围绕交叉和二次销售、精准营销、代理人甄选和流失预警，加强数据分析和快速响应，整合昂贵的渠道资源，提升销售渠道价值。通过理赔洞见分析、反欺诈关联分析，提升成本精细化管理、精准打击欺诈行为。
　　四是加强数据架构规划。引入新的大数据分析工具和存储技术，提高对语音、视频、图片、网络日志等非结构化数据的分析处理能力，对信息模型、主辅数据源以及数据集成架构进行前瞻性设计，加强主数据和元数据管理，推动信息数据的逻辑整合。提高自身数据质量，注重数据全生命周期管理。
　　开创“数据治理”新模式
　　在保险资金运用和费率市场化加快推进的背景下，按照保监会“放开前端、管住后端”的市场化改革思路，市场化的“新常态”使传统的文件出台、现场检查、行政处罚等保险市场治理手段难以奏效，滞后的监管技术手段将无助于有效防控区域性和系统性风险，客观上要求保险监管部门从依靠行政手段向依靠“数据手段”治理市场转变：
　　一是从场外交易向场内交易转变。通过建立保险产品交易、中介交易和资产交易的交易场所和信息平台，促进保险交易的透明化、规则化和信息对称化；二是从监管信息统计与非现场监管向保单登记管理转变。市场和风险的快速变化，促使保险监管从依靠时滞的统计数据和局部的样本数据，向保单级的全量数据和实时的生产数据演变；三是由条款费率静态审批管理向基准费率测算常态化转变。定价权逐步交给市场后，产品创新必然层出不穷，基准费率常态监测、回溯分析和定期测算是产品监管和风险控制的必然要求。
　　基于上述行业转型发展和市场治理需求，应从提高行业核心竞争力和抗风险能力的高度，科学规划行业大数据体系。
　　一是全面推进行业信息共享与应用。在客户隐私保护和数据安全的前提下，建立行业中央集成数据仓库，打破企业之间的数据孤岛，将分散在各保险机构的数据，按照客户、保单、业务等多个主题进行采集、存储和有限共享，充分释放数据共享在规范市场行为、反保险欺诈、提升定价能力、促进精细化管理等方面的内在价值。
　二是主动与外部数据交互应用。拓宽行业整体数据维度，依托行业数据共享的平台优势，积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保、征信等公共管理部门进行数据交互，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托共享平台有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。
　　三是研究制定行业大数据战略和设施框架。完善信息共享平台和保单登记制度等相关法律法规，为行业大数据战略实施建立良好的政策环境。加强行业数据标准建设，规范统一共享接口标准，提高数据整体质量；不断优化共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的大数据处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。
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