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金融探索之保險業:互聯網+保險:20個大數據應用案例

2017-11-09 10:37:16小畢 170295

互聯網+保險:20個大數據應用案例

中國是全球最重要的新興保險市場,但中國保險行業仍處于初期發展階段,保險深度與密度等指標均低于世界平均水平,“大而不強”是現階段的主要特征。新常態的經濟發展、監管變化和技術動力同時驅動中國保險行業發展,中國保險行業迎來黃金發展期,推進中國從保險大國向保險強國轉變。在所有驅動因素中,技術動力影響最為迅猛,而其中大數據對保險行業的影響最具顛覆性、革命性,“改良”與“改革”并重,是建設現代保險服務業的重要抓手。

大數據可以有效改造與升級傳統保險價值鏈,我們稱之為“改良”。波士頓咨詢公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效應”發生在風險評估與定價、交叉銷售、防止客戶流失、理賠欺詐檢測、及理賠預防與緩解五大環節。大數據對保險行業不但有改良之功,還助力險企突破創新,對此,我們稱其為“改革”。目前,大數據作為“催化劑”在車聯網、可穿戴設備、智能家居和平臺生態圈構建方面起重要作用。

為了更好地駕馭大數據對保險行業的改良及改革,保險公司需要從數據獲取、應用和組織三大方面構建包括開拓數據來源、建立許可與信任、構建商業應用場景、數據分析與建模、數據存儲與整合、組織建設、專注的數據人才、治理和文化在內的八項專業能力。

大數據為器,推動保險行業轉型與變革

全球范圍內,保險行業正處于科技推動變革的階段。以互聯網、移動、社交網絡、云計算和大數據為代表的數字化技術,正在加速影響著保險行業的日常運作,在所有的新技術中,大數據對保險行業的影響最具顛覆性。

“大數據是通過獲取、分析和解釋規模巨大、格式復雜的數據,從而推動業務價值創造方式的變革”。
談及大數據對保險行業的影響,保險精算理念首當其沖— 大數據直接沖擊了基于大數法則的傳統精算理論,加之物聯網、實時風險評估技術的運用,極有可能改變傳統保險的可保風險池并使之縮小。

展望2020,中國保險迎來黃金發展期

特征一:可保風險池轉移并縮小

全球范圍內,物聯網和相關傳感器的應用可能會改變汽車保險(車載信息技術)、家財保險甚至壽險銷售和服務的方式,借助相關技術保險公司可以實時評估風險,可能直接導致可保風險池會縮小。我們預測,在全球范圍內,將車載信息技術應用到汽車保險中,同時將智能家居設備應用到家庭保險中,可能帶來300億到540億美元的保費削減。

未來,還有可能出現更多的對保險行業具有殺傷性、顛覆性的技術,讓可保風險池短期內大幅度縮小。例如,無人駕駛汽車技術的成熟,將極大范圍內減少車輛事故的發生。

特征二:保險產品將更加多元化

首先,在“新國十條”的推動下,政策性保險業務將得到長足發展,收益領域在于健康險、養老險、農業險等具有保障屬性的保險種類。

其次,物聯網及大數據分析技術日趨成熟,國內將出現基于使用的保險計劃(UBI,Usage Based Insurance),預測UBI保險將在車險和健康險領域率先出現。

最后,保險公司產品創新力度加強,將有更多的長尾保險產品出現,如古董車保險。

特征三:互聯網保險將成為下一個熱點

如同互聯網對傳統銀行的沖擊,下一個互聯網與金融行業融合的場景可能會發生在保險領域。我們認為存在三種互聯網保險的形態:

形態一:互聯網渠道。保險公司更加注重互聯網、移動互聯在營銷與服務中的作用,將有更多的保險產品置于互聯網渠道進行銷售,可以是第三方代銷平臺,也可以加大自有網絡銷售平臺建設。

形態二:互聯網化的保險產品。消費者在網絡上產生的大量行為數據被用于需求與風險分析,進而設計定制化的保險產品與服務,如個性化、定制化、組合化保險。

形態三:P2P保險新模式。國內市場可能會出現P2P保險平臺模式,顛覆傳統的保險產品與理賠交付方式。

特征四:生態系統建設初露端倪

數字生態系統的趨勢不可阻擋。我們并不認為保險公司是生態系統的天然寄主(主動推動者),因此保險公司將面臨越來越多的跨界競爭者和攪局者,與保險公司展開競爭與合作。

我們預測,這種情況可能會發生在以下場景中:互聯網巨頭利用自身流量和數據優勢,進一步滲入到保險產品制造環節,如眾安在線;汽車產業鏈、健康產業鏈中可能會形成一股力量,替代現有的保險產品與服務;龍頭企業在產業鏈中提供自保服務,可能發生在整車廠或有實力的4S經銷集團中。另外,保險行業將出現更多的行業共享數據平臺,滿足保險公司在價值鏈各環節的數據與分析需求。

改良:對保險價值鏈的升級和再造

大數據對保險價值鏈的影響體現在方方面面,這種對傳統保險能力的改造與升級作用,我們稱之為“改良”。根據BCG的研究,最重要的“改良效應”發生在五個環節,即:風險評估與定價、交叉銷售、客戶流失管理、理賠欺詐檢測、及理賠預防與緩解。

風險評估與定價

大數據為保險風險評估與定價帶來了前所未有的創新,主要體現在三個方面:

風險特征的描述被極大豐富在大數據時代,風險特征的描述被極大豐富,數據資源的獲取也將越發便利。在車險領域,基于使用的定價模式已逐漸被領先保險公司運用在產品創新中,除獲得車型數據、汽車零整比數據、二手車數據以外,保險公司還使用車載傳感設備收集駕駛員行為風險,開發基于使用的車險計劃(UBI,Usage Based Insurance)。在人壽保險領域,保險公司利用可穿戴設備(如:Jawbone推出的Up、Apple推出的HealthKit)能夠實時監控人體健康情況(運動量、睡眠、心跳等),彌補了生命表對于洞察細分群體的人體健康及生死概率的能力不足。

大數據分析將改變傳統的保險精算理論

保險是經營風險的學科,其關鍵要素在于精算,基于統計學的大數法則是精算理論的核心。傳統精算理論中,精算師通過掌握與某項風險相關的暴露數據,運用大數法則對數據進行建模與分析,尋找其中的規律,輔以假設,對未來的風險進行判斷,進而設計相應的保險產品。

現如今,精算師可以運用大數據分析軟件,對海量數據進行回歸分析,精確的識別和確認個體對象的潛在風險,這種思維與傳統精算思維存在著很大的不同。我們不認為傳統精算理論將被大數據顛覆,但大數據的確可以幫助改造傳統精算方法,產生一種將大數據方法融合在精算理論之中的、演進的保險精算方法。

分析產品績效,優化定價體系

大數據還能幫助保險公司優化定價體系。定價原因往往會導致價值流失,比如在價格方面過于“一刀切”、當客戶停止購買其中一種產品后還在延續捆綁折扣、不能及時更新定價、銷售團隊在提供折扣方面缺乏紀律性等。而大數據分析可以幫助險企及時、精準地發現問題并予以糾正,從而防止價值流失。

案例分享

車險領域

一家澳大利亞保險公司通過分析客戶的購物筐數據來預測駕駛風險。分析顯示,飲用大量牛奶并食用大量紅肉的客戶存在較低的駕駛風險,而食用大量意大利面和米飯并在夜間開車和飲酒的客戶則是高風險客戶。

美國前進保險公司(Progressive)利用車聯網設備,收集駕駛時間、地點、速度、急剎車等駕駛數據,來判斷駕駛行為中存在的風險,設計“從用”的個性化UBI車險產品。

壽險領域

某壽險公司通過發放穿戴式設備,收集消費者各項身體數據,監控投保人身體狀況,對身體健康者提供低保費激勵,鼓勵其改善身體狀況的活動,幫助降低風險。

英國保險公司英杰華集團(Aviva)運用網絡數據來為保費設定提供支持。網絡數據分析有效幫助該公司識別出申請者的潛在健康隱患及風險,其準確程度不亞于驗血和尿檢。

交叉銷售

挖掘現有客戶價值。保險集團通常鼓勵交叉銷售,例如:允許壽險代理人銷售財產險或理財產品,由各個渠道深度挖掘自有的客戶資源,實現價值最大化。在這種情況下,首先要了解客戶,一系列問題由此產生:最具潛力的客戶是誰?潛在需求是什么?偏好怎樣的交互方式?數據部門可利用大數據分析工具,回答上述問題,為開展交叉銷售提供必要的技術支持。具體而言,險企需要建設分析型客戶關系管理平臺(ACRM),以對客戶數據進行統一管理并建立客戶分析模型。這有助于發揮共享與集約優勢,避免專業公司各自為戰。在此情況下,保護客戶數據的隱私性是一個不可回避的問題,通常的解決方案是建立嚴格的數據保護制度。

綜合拓展,促進客戶資源在不同經營主體之間的共享。盡管這一模式相對簡單,但其效果卻不容忽視。BCG研究發現,對于業務結構不均衡的集團,更適合由強勢業務帶動弱勢業務發展。如果能夠實現客戶資源跨法律實體共享,至少可以挖掘10%-20%的潛在市場價值。在綜合拓展模式下,交叉銷售的關鍵成功要素不再是技術本身,而是監管政策是否支持,以及不同的經營實體間能否達成一致的、合理的利益分配制度。

統一客戶信息是基礎

過去幾年間,以中國人民財產保險、中國人壽、中國平安、太平洋保險、中國太平為代表的綜合型保險集團,紛紛完成了統一客戶信息系統(CIF)的建設,實現了客戶數據在技術層面的集中與共享。為下一步分析型客戶關系管理系統建設奠定了基礎,為開展客戶遷移和交叉銷售創造了條件。

客戶洞察能力是核心

中國平安從產險起家,目前已成為橫跨保險、銀行、投資、互聯網金融(圍繞“醫、食、住、行、玩”的互聯網平臺生態圈)四大板塊的綜合型金融集團。平安利用“一賬通”使平安的保險客戶、銀行客戶、投資客戶可通過一個賬戶獲得全方位的綜合金融服務,促進旗下各新老業務板塊開展客戶遷徙,推動交叉銷售。在技術層面,平安正在分三步建設基于大數據的客戶洞見系統,以描繪客戶狀況,進而有針對地開展交叉銷售。

防止客戶流失

具體而言,大數據技術可應用于環境分析、價值分析、流失分析和購買分析等方面,以有效支持客戶挽留策略的制定。

環境分析:保險公司可以根據自身業務骨干的流動、競爭對手策略、市場波動、客戶滿意度等四個指標數據進行動態管理,密切跟蹤公司自身、客戶和外部市場的變化情況,積極培育和挖掘客戶需求,不斷創新增值服務手段,防止不利情況的持續惡化,把客戶流失風險控制在萌芽狀態。

價值分析:通過大數據分析手段綜合考慮客戶信息、險種信息、既往出險情況、銷售人員信息等,對客戶進行細化分類,分析客戶價值與期望,得出高質量用戶群,做好重點的客戶關系維護,減少流失可能。
流失分析:篩選出影響客戶退保或續期的關鍵因素,分析客戶可能的流失原因,并通過這些因素建立預測模型,對客戶的退保概率或續期概率進行估計,找出高風險流失客戶,及時預警并制定挽留策略,提高保單續保率。

購買分析:通過大數據挖掘算法識別客戶的購買習慣,推薦契合度較高的一個或多個產品,引導客戶購買多個產品,提高客戶黏性;提供個性化服務,進而提高客戶滿意度,減少流失可能。

案例分享

美國前進保險公司(Progressive Insurance)在進行數據研究分析時發現,理賠周期越短,理賠費用也隨之減少。因此,公司投資三千多萬美元建設“自動理賠管理系統”,以加速解決客戶理賠問題。使用新系統后,不但大大縮短了前進保險公司的理賠周期,使其從保險業平均理賠周期的42天縮短為只需6天,而且顯著提高了客戶的滿意度,客戶流失率下降三分之二,續保率達到了90%以上。

太平洋保險的網銷渠道利用專業數據分析工具ominiture,在商業險報價、交強險報價、提交核保、核保通過、在線支付等關鍵環節,于后臺植入監控工具,對輸入框和按鈕進行控件級的行為監控,記錄各個頁面的客戶訪問情況;并通過客戶調研、坐席回訪等方式收集大量真實的客戶聲音;建立客戶全視圖數據庫,通過大數據技術對客戶流失原因進行分析,并對解決方案的實際效果進行跟蹤評估,以高效挽留客戶。

欺詐檢測

欺詐是影響賠付的一個重要因素。借助大數據手段,保險公司可以顯著提升反欺詐的準確性和及時性。

大數據模型可以自動識別出理賠中可能的欺詐模式、理賠人潛在的欺詐行為以及可能存在的欺詐網絡。險企可以通過設定關鍵問題,利用海量數據進行驗證,找出可能的答案。以理賠分析為例,常見的關鍵問題包括:事故造成的實際損害有多大?事故發生的時間和地點?事故人員的醫療診斷情況?車輛型號、車價、年齡、事故中的人數等?

同時,要確保數據資源,數據越完整、越多樣,則越有可能通過復雜的算法與分析識別可能的欺詐行為。必要的數據包括:理賠歷史記錄、保單信息、其他保險公司數據、醫療保險數據、事故統計數據、征信記錄、犯罪記錄、社交網絡數據等。

案例分享

美國一家汽車保險公司Allstate Corporation通過大數據分析識別出欺詐規律,從而大幅減少欺詐理賠支出。該公司通過大數據整合理賠數據、理賠人數據、網絡數據和揭發者數據,將所有理賠請求首先按照已有的欺詐模式自動處理,接下來可疑的理賠請求將被特別調查部門(Special Investigation Unit)人工審閱,經過自動化和人工兩個監測過程檢測出更多欺詐行為,同時減少了人工工作。大數據成功幫助Allstate將車險詐騙案減少了30%,誤報率減少了50%,整個索賠成本降低了2-3%。

另一家世界著名的數據庫LexisNexis則利用理賠、政府數據和犯罪記錄監測出大量欺詐行為。該數據庫通過關聯大量美國保險公司理賠數據、第三方保險公司的歷史理賠數據,按照關系匹配官方數據(如婚姻記錄)和犯罪記錄,自動整合理賠人的犯罪記錄及相關人記錄,通過算法監測欺詐行為及欺詐網絡。通過大數據檢測發現,超過20%的理賠請求屬于欺詐、重疊或不當,而且存在醫療機構介入汽車保險欺詐網絡的情況。

索賠預防和緩解

賠付會直接影響保險企業的利潤,對于賠付的管理也一直是保險公司的關注點。而賠付中的“異常值”(即超大額賠付)是賠付率升高的主要驅動因素之一。大數據能夠為險企及時、高效地采取干預措施提供良好的支持。

以某海外保險公司的工傷補償為例,不到20%的“異常值”帶來了超過80%的賠付費用。但是,這些高額賠付的案例往往早有端倪,如果能夠及早干預就可以在很大程度上控制事態的發展。比如,利用數據分析技術,自動跟蹤、關注傷者的疾病發展過程并及時建議跟進治療以避免慢性疾病的發生,并盡早建議用人單位進行工作調整以減少誤工等。

案例分享

美國利寶互助(Liberty  Mutual)保險集團通過結合內部、第三方和社交媒體數據進行早期異常值檢查,及時采取干預措施,從而使平均索賠費用下降了20%。該集團的預測模型使用了約1.4億個數據點,其中既包括了客戶的個人數據(健康狀況、人口特征、雇主信息等),也包括了集團的內部數據(過往的理賠信息和已經采取的醫療干預信息等)。此外,這個模型可以隨著新數據的加入而不斷進行調整,以提升其準確性。

變革:突破產業邊界,創新業務模式

保險企業通過新技術,可以改革現有商業模式并開發新的商業模式來應對環境的變化。
過去十年間,保險企業側重在通過數字技術來改善現有的流程,主要應用包括:進行流程數字化和大數據分析,提升網銷、電銷能力,及通過移動展業來增強銷售力量。

未來,保險公司將更加關注如何利用新技術對商業模式進行創新。在全球范圍的實踐來看,很多國外的保險公司在創新業務模式方面已經做出了很多的嘗試:

客戶參與度提高:成立于 2008年的 youi 是一家澳大利亞財產和商業保險公司,它改進客戶反饋方式,引入公開實時評價,提升客戶滿意度。youi.com 網站包含創新“墻”,實時張貼客戶評價,客戶在瀏覽網站其他頁面時,最新評價將出現在屏幕最下方,也可以按流行關鍵詞過濾評價。在目前68079 條評價中,用戶滿意度高達 85%,取得了很大成功。

面向長尾的銷售:Bought  by Many公司利用大數據分析技術識別特定需求,并將需求與具體的保險公司產品相匹配,通過檢索和社交媒體進行分銷。由于其通過社交平臺吸引具有相同保險需求的人,為這些客戶統一協商保險條款、統一報價,客戶可根據自身具體需求購買保險,這種做法在為客戶節省開銷的同時,也為保險公司降低客戶流失率。

基于社交網絡的互助保險:Friendsurance、RiskHuddle向客戶提供基于社交網絡的互助保險,覆蓋家居險、個人責任險等,一個社交網絡組成的小團體相互承保形成資金池,當出現理賠需求時先通過資金池賠付,資金池不能覆蓋后才需要保險公司介入支付。與傳統模式相比,這種模式降低了個人投保費用,同時也降低了保險公司的理賠風險。

小額保險:Bima與移動運營商和保險公司合作,通過Sim卡向新型市場中的客戶提供保險。

車載信息系統:Progressive利用車聯網提供UBI保險產品,大幅度降低車險費率,并提供一系列增值服務。

保險生態系統:中國平安建立了完整龐大的生態系統,保險產品和服務作為其一部分參與其中,生態系統既提供傳統業務、也提供創新業務,旨在促進全面的跨業務線的客戶遷移,盡量挖掘客戶潛力,將客戶保留在生態系統中。

車聯網在車險中的應用

根據車險發展階段的不同,車險定價模式分為保額定價、車型定價及使用定價(基于使用的保險,UBI,Usage Based Insurance)三類:

保額定價模式:最為粗放,保險公司根據“新車購置價”設定保費,忽略了“從車”與“從人”的差異性。現階段,我國車險定價仍停留在此階段。

車型定價模式:考慮了“從車”因素,保費計算根據不同車輛的安全狀況(出險概率不同)及不同品牌車輛的維修成本差異(“零整比”系數)而定。歐美發達國家普遍采用車型定價模式。

使用定價模式:考慮了“從用”因素的影響,通過車聯網收集駕駛人行為數據,如:行駛里程、時間、區域及駕駛習慣等,建模并分析駕駛行為背后的風險,進而設計保費。主要有三種定價模式:

使用定價保險(UBI,Usage Based Insurance):根據駕駛行為蘊藏的風險進行定價;按駕付費保險(Pay as You Drive Insurance):根據消費者駕駛車輛的里程數進行定價;提供其他服務:如盜竊找回及事故預警、信息服務。

對消費者來說,使用UBI保險的最大價值在于大幅度節省保費。另外,可以根據需求定制保險服務(Pay as You Drive Insurance),提高理賠效率和信息透明性,獲取增值服務(盜竊找回、事故預警或信息娛樂)。

對保險公司而言,UBI保險讓實時風險評估與精準定價成為可能,保險公司還可以主動選擇低風險駕駛者,減少理賠管理并主動預防理賠事故的發生。另外,提供差異化的產品與服務有助于保險公司打造特色,獲取增值收益。但考慮到政策、數據積累和對行業盈利性的影響,我們認為,UBI產品與定價則存在很多的不確定性。

全球范圍內,UBI車險規模一直穩步增長,但在大多數市場的滲透率不足1%。全球最成功的UBI市場在意大利和英國,這是價值驅動的結果。英國年輕駕駛員或有不良駕駛記錄者存在保費過高的現狀,UBI車險可以顯著降低車險價格。意大利車險欺詐嚴重,需要UBI技術予以輔助。

鑒于物聯網建設需要大規模的設備投入,保險公司需要廣泛開展生態系統合作,與設備商、服務商、通信運營商聯合,合作推出某項產品或服務,實現多方共贏。盡管我們認為保險公司并非跨界與合作的天然載體,但險企應積極努力扮演生態圈的推動者,這是成功的關鍵所在。

案例分享

UBI車險產品

英國英杰華保險(Aviva)針對年輕司機需要支付更高保險費這一局面,借助科技手段與數據分析,開發了基于駕駛行為的駕駛風險預測模型,實現了個性化定價,不僅改善駕駛客戶駕駛習慣,同時削減了公司成本。公司除了收集客戶個人信息、車輛信息和使用情況、駕駛歷史等數據,還引入車載設備,通過手機App來監控駕駛者最初200英里的駕駛狀態。根據駕駛者行為(如加速、剎車和拐彎)數據記錄,分析蘊藏的風險并進行定價,確定個性化的保費并提供個人承保服務。同時,公司還為安全駕駛者提供最高達20%的折扣。測試顯示該駕駛者的安全狀況有所改善,形成的新商業模式也為公司贏得客戶滿意度提高,客戶流失也大幅減小。

Metromile公司利用汽車監控設備顛覆了定價模式,實現了“按駕駛里程收費”。自2012年6月產品推出,目前已經被數千位美國客戶使用。它的里程定價模式是基于車載信息設備(汽車監控)的技術,通過客戶安裝的設備追蹤行駛里程而繳納保費。客戶只需每月支付15-40美元的固定費用以及2-6美分/英里的使用費即可。操作時只要將贈送的節拍器安裝到儀表盤就可以正常開車。它并不考量怎么開車,而關心開車距離。此類保險在服務行駛量不大、尚未充分服務的細分板塊中有很大空間。平均計算,可為一位年行駛里程在10000英里的駕駛者節省40%的費用。

UBI車險服務

一些保險公司為客戶提供新型商業解決方案。例如,美國利寶互助保險公司(Liber  ty Mutual)為公司或大型車隊提供GPS跟蹤監控設備。企業客戶將該設備安裝在汽車上,可通過設備回傳的里程數、車速、加速情況和位置等信息,幫助車隊監控并改善司機駕駛習慣,進一步開展車輛安全管理,從而有效控制風險。
另一些保險公司提供車輛盜竊找回及事故援助服務。例如,英國的Insurethebox,該公司將含有GPS、運動傳感器、SIM卡和電腦軟件的盒子裝在汽車上,通過GPS技術追蹤定位失竊車輛,協助客戶找回。當盒子檢測到車輛撞擊或意外事故時,該公司會給客戶打電話,確定客戶人身安全。緊急情況下,還會呼叫應急救援部門參與救援。盒子里的數據亦可協助客戶分析車輛損失情況。

汽車娛樂信息(Infotainment)是一種新型車載電腦應用,利用通信技術可連接到社會媒體、電影流媒體或者導航系統。客戶可收聽音樂廣播、觀看電視,并且隨時獲取有用的旅途信息,比如實時路況、加油站地點等。美國起亞汽車(Kia Motors America)和谷歌簽署了一項協議,把谷歌地圖和谷歌Places整合在其遠程信息技術系統中,為駕駛者提供導航、車況檢測與診斷等更多功能。

穿戴式設備在健康險中的應用

受老齡化加速、生活環境惡化、生活質量提升及消費觀念轉變等因素的推動,健康險在中國具有十分廣闊的發展前景。大數據環境下,運用個性化數據將使得重大疾病的費率定價更為合理。傳統做法是通過統計整體人口的發病率做計算,大數據環境下可以通過穿戴式設備收集投保人的各項身體數據,分析健體、弱體差異。

現階段,可穿戴設備解決方案已日趨成熟,UP(由藍牙耳機和揚聲器廠商Jawbone發布)等設備越發流行,蘋果iOS8也已推出了HealthKit集成應用。但是,市場中仍缺乏有吸引力的應用與服務。

案例分享

南非的Discovery公司是南非最大的健康險公司,它推出了“健行天下”(Vitality)健康促進計劃,旨在通過建立科學的健康管理和激勵體系,鼓勵消費者關注自身健康,并對參與者的健康行為和飲食進行干預,改變其行為(例如,健康的飲食、運動和戒煙等)。公司提供活力優化系統,客戶自身的活力狀態在測算后會影響到他們實際保費的多少,一個人的活力狀態越好,他能夠享受到的旅游、購物等獎勵也就越豐富。在測算客戶活力狀態的時候,公司采用了線上、線下相結合的方式獲取客戶數據:線上通過Withings的可穿戴設備獲取了大量的客戶活動和健康數據,線下與健身會所等合作。

美國健康保險公司信諾(Cigna)與高精度可穿戴傳感器制造商Body Media正合作開展一項面向企業客戶的試點項目。企業雇主希望自己員工佩戴Body Media臂帶,追蹤他們的健康狀況,甚至用金錢或其他方式鼓勵員工養成良好生活習慣,降低員工患糖尿病概率,從而降低企業醫療保健成本。保險公司也可以記載客戶睡眠及鍛煉數據,形成客戶健康檔案,制定更加個性化的保單價格,或改變健康風險評估方式,為保險業經營模式帶來新變革。

智能家居在家財險中的應用

在物聯網與保險公司相關的應用中,最為突出的是聯網住宅的保險。通過傳感器對住宅進行遠程監控有助于及時發現和緩解風險,從而降低理賠成本,提高消費者的客戶體驗。例如,在檢測到火災或泄露時,可以通過智能手機聯系到投保人,并自動分配由保險公司或公共機構派出的緊急響應小組進行處理。

盡管保險公司借助聯網住宅(智能家居)進行風險評估的優勢十分明顯,但由于家財險相比車險保費規模較小,很難獲得足以覆蓋硬件成本、安裝費用和維護費用的回報。

然而,保險行業存在一種風險,保險公司可能會被擠出聯網住宅市場。各行業的巨頭加大了對智能家居產品的并購力度,如:谷歌收購了Next、三星收購了創業公司SmartThings,搭建生態系統,開發自己的聯網住宅產品,進而有可能形成自己的保險解決方案。

案例分享

一些保險廠商已經在智能家居的基礎上,提供更為優質的家財險保險服務。例如,美國最大的互助保險公司State Farm和ADT警報安全公司合作,在用戶家中安裝智能家居設備。該套智能設備可在失火或家中漏水之前自動關掉閥門,消滅安全隱患;或在犯罪發生時遠程告知住戶采取措施,減少損失;或為家中需要照顧的人自動調節光線或溫度,提供醫療警報服務。投保人購買智能家居設備時可享受九折優惠,智能設備也有助于為用戶減除日常安全隱患,從而幫助保險公司減少成本。

與此類似,法國移動網絡公司Sigfox和MAAF保險公司簽訂協議,該公司生產煙霧和運動探測器。消費者安裝家庭安全裝置后,會在有人闖入或發生火災被觸發時向消費者發送短信息。Sigfox網絡使用自由頻譜(比3G或4G慢,但依然適用),因此成本低廉,同時又為客戶提供了高質量的服務。

其他垂直平臺生態圈

隨著移動互聯、大數據、社交媒體等新技術的快速發展和強勢影響,價值鏈上下游的各類公司都在積極引入數字化技術以優化客戶體驗、業務及管理能力等,而另外一些雄心勃勃的企業更試圖通過一個數字平臺來整合價值鏈上的所有服務、構建平臺生態圈。

平臺生態圈是一組公司或服務商組成的網絡,通過一個數字平臺(如操作系統或應用程序商店或社交網站),將價值鏈上的不同設備、應用程序、數據、產品和服務聯系起來,圍繞客戶的一系列核心需求提供組合服務,達到比各產品、服務獨立運作遠遠更好的效果,從而創建一個全新的市場。

平臺生態圈有三個關鍵元素來區別于傳統業務模式:第一個是以客戶需求為中心而非以產品、服務為中心,平臺生態圈引入的不同參與者能夠圍繞客戶需求提供不同的產品和服務,使得客戶的核心需求和衍生需求在同一個生態圈中得以滿足;第二個不同是平臺生態圈以數據平臺為支柱,客戶及交易信息會在平臺中存儲和共享,使得生態圈的參與者能夠精準捕獲客戶需求,并充分利用已有數據簡化客戶交易操作、提升客戶體驗;第三點為平臺生態圈由多個不同類型的公司/服務商組成網絡,通過這些機構間的競合來共同完成滿足客戶需求的目的。

對于平臺生態圈的構建者來講,構建平臺生態圈的根本目的在于吸引新客戶、挖掘原有客戶的新需求,擴大企業業務規模或業務范圍,進而實現企業盈利、品牌雙提升。
進一步分析其動因可總結為以下幾點:

通過平臺引入或發展全新的業務線、產品、服務來吸引客戶,保持高頻率的客戶溝通互動,以提升客戶忠誠度并獲取更多客戶數據;

利用平臺獲取的客戶數據,進行數據挖掘,將客戶進行篩選并遷移到其他業務線、產品、服務,實現精準的市場營銷和客戶遷移,提升單個客戶貢獻度;

通過客戶在平臺的行為數據記錄,為其他業務貢獻大量的非金融數據,如客戶家庭/健康信息、社交信息等,具有非常高的數據及業務價值,可為客戶分析、產品設計、業務拓展提供極其高價值的輸入。
平臺生態圈的構建是一項復雜的工程,非一朝一夕可完成。但觀察現有的平臺生態圈構建者們,發現他們的做法頗有相通之處,值得其他公司借鑒。

首先,企業需充分了解自己在價值鏈及市場中的角色及優劣勢,明確自身對整體價值鏈上下游參與者和市場的影響。以車險公司為例,需明確我能夠提供什么產品和服務?我擁有哪些數據?哪些公司需要我提供的數據,如保險經紀公司、維修廠?而我又需要哪些其他數據來提升產品、服務和業務,如車險定價?通過對這些問題的回答,企業能夠對自己期望的業務模式和合作者有初步的定位。

其次,在前面圈定的合作者當中進行進一步的篩選和意向接觸,洽談合作模式,包括數據共享方式、客戶共享模式等,最終明確共同合作參與構建平臺生態圈的戰略合作伙伴。這里的合作者可能是其他公司,也可能是同一集團內的不同子公司。

最后,參考互聯網公司的經驗,平臺生態圈的構建宜快速試錯,選擇某一個或幾個產品/服務進行試點。在試點的過程中,與合作伙伴逐步磨合、探索適合的合作模式和業務模式,并對試點結果進行合理的評估用于平臺生態圈的后續構建。

案例分享

德國安聯為實現規模效益和技能互補,與德意志電信展開合作,構建生態系統,以集兩家技術所長,為零售客戶與企業客戶提供獨特的產品和服務。具體而言:

針對零售客戶,協作開發數字化“聯網之家”服務。通過高科技手段、援助服務以及保險,客戶可以利用傳感器技術及其智能電話監控自己的家。如果發生意外如水管爆裂,傳感器不僅會自動通過用戶的智能電話通知用戶,還會通知安聯的緊急援助熱線。

針對企業客戶,兩家公司聯手提供全面的網絡安全解決方案及保險產品,如將德意志電信的先進網絡防御系統與安聯網絡防護的保險產品相結合,不但將防御措施與智能化攻擊方法分析系統結合起來,還提供市面最高的承保額的可達5000萬歐元的保單。

與此同時,安聯還積極開展安聯全球合作伙伴項目(AWP),以實現生態系統構建。該項目包括安聯全球救援和全球汽車、安聯全球護理及安聯法國國際健康三項內容,通過實現交通、醫療、健康等產業內部融通與協調,為客戶提供更卓越的增值服務,也為公司創造了更大的價值。

以其中的安聯全球救援和全球汽車為例:一方面,安聯與汽車廠商簽訂合同,服務于多個品牌的客戶,為購車客戶提供保險產品服務。另一方面,安聯擁有龐大有效的服務供應商網絡,具體實施汽車道路救援或將其導向相關車商的4S店。在道路救援服務中,安聯還結合大數據挖掘分析創造更大效益。例如通過救援分析,可以清楚獲知事故發生地點的特點,事故發生的頻率、種類和原因,以及會造成救援延誤的可能原因等信息,對改進服務、適當定價產生指導意義。

南非Discovery保險公司推出健康管理計劃,通過和超市Pick’n Pay、健身房Sportsmans Warehouse等機構合作,建構一整套科學的健康管理和激勵生態體系,幫助投保人改善生活方式,也幫助保險公司減少理賠成本。例如:與超市合作,會員去超市購買新鮮蔬果等健康食品可享受25%-30%的價格優惠;或與健身會所合作,會員去健身所鍛煉可減免80%的會費。此外,會員采取戒煙等預防性保健措施,或閑暇時到國內外旅行、欣賞電影或音樂會等,均可獲得一定費用減免。會員積分越多,級別越高,回饋活動越豐富。盡管Discovery公司在前期投入增加,但改善了投保人的生活方式,增加了客戶忠誠度,并節省了大量的理賠費用,提高了承保利潤。目前,該公司的健康管理計劃已在英國、美國和南非取得了成功,成為世界最知名的健康促進計劃之一。

來源:分子實驗室

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