大数据时代下保险业机遇与挑战培训讲学
大数据带给保险业的三大挑战_光环大数据培训
大数据带给保险业的三大挑战_光环大数据培训按照制度社会学的观点，人类社会的实质是一套广义的制度体系。
所有的制度都类似于生命，有它诞生、成长、演进、衰退的周期，技术的进步是推动制度变迁的根本原因，成本更低、风险更小、效率更高是制度选择与演进的基本准则。
保险是一项制度，也有它的生命轨迹。
回顾历史，互助共济的思想古已有之，但漫长的农耕文明却没有让它破土成长；航海技术的突破、国际市场的拓展催生了保险婴儿，市场经济的勃兴为它搭建起广阔的舞台，人人为我、我为人人，保险制度在凝聚爱心、播洒亲情、弘扬人性的美好中，走向了灿烂与辉煌。
人类正加速走向大数据时代，对保险这种制度将带来什么影响？保险机制与大数据是相生还是相克？长期：保险制度面临替代制度挑战从长期看，大数据将降低社会与经济生活的不确定性，导致可保风险减少，保险制度将面临替代制度的挑战。
保险是一种分散与管理风险的制度，但并不是唯一的选择。
通常来讲，人们为什么选择保险来分散与管理风险？内含的逻辑是，保险相比风险自留或其他制度安排更加有效，或者说，购买保险的成本至少要低于风险发生带来的直接与间接损失之和。
从实践来看，保险承保的风险包括四大类，基于财产损失的不确定性、基于生命健康的不确定性、基于法定责任导致的损失、基于财富在时间分布上的不均衡与不确定性等。
大数据时代，人类对自然的驾驭能力显著增强，社会与经济生活的透明度明显提高，数据的阳光照满每一个角落，机器的智慧极大地改善人类的资源整合与协调能力，当前面临的很多不确定性也许不再存在，也许将大幅下降。
于几亿辆汽车的大数据及其演化出来的规则。
“驾驶员”不仅可基于当前情况驾驶，也能基于全局情况、历史案例进行判断与决策。
自然可以避开雷雨、塌方、地陷等几乎所有自然灾害。
在自动驾驶系统基于大量数据反复学习成熟之后，只要不出现数据盲点或发生数据安全事故，智能汽车一般也不会发生交通事故。
也许你担心智能汽车会不会抛锚，比如动力系统出现问题、或者轮胎跑飞？这些也是绝无可能的。
保险行业数字化转型案例分享培训课件
01
制定数字化人才战 略
明确数字化人才需求，制定针对 性的人才引进、培养和激励政策 。
02
完善人才培训体系
03
建立人才激励机制
建立多层次、多形式的人才培训 体系，提升员工数字化技能和业 务素养。
通过绩效考核、薪酬激励、职业 发展等手段，激发员工积极性和 创造力。
07
总结回顾与未来展望
本次培训成果总结回顾
分析现状
对保险公司现有业务模式、技术 架构、数据基础等进行全面分析
，明确数字化转型的起点。
制定目标
根据分析结果，制定数字化转型的 短期、中期和长期目标，以及相应 的评估指标。
设计路径
规划实现目标的路径，包括技术选 型、系统建设、数据治理、组织变 革等方面的具体计划和措施。
组织架构调整与资源配置
组织架构调整
提供业务流程管理、业务规则管理、业务数据管理等功能，支持业务 的灵活配置和快速响应。
技术中台选型及部署方案
技术中台概念及作
用
技术中台是企业级的技术共享服 务平台，通过整合技术资源、技 术能力和技术服务，提供统一的 技术支撑，支持业务快速发展和 创新。
技术中台选型策略
根据企业业务需求和技术现状， 选择适合的技术中台产品和解决 方案，包括云计算、大数据、人 工智能等技术领域。
知识传递
成功地向参训人员传递了保险行业数字化转 型的基本概念、关键技术和实践案例。
能力提升
通过案例分析、小组讨论和实战演练，提高了参训 人员在数字化转型方面的分析和解决问题的能力。
团队协作
促进了跨部门的沟通和协作，为企业在数字 化转型过程中形成合力打下了基础。
下一步工作计划安排部署
制定详细计划
大数据在保险业中的应用与挑战
大数据在保险业中的应用与挑战随着数字化时代的到来，大数据的应用在各行各业都变得日益重要。
保险业作为金融行业的重要组成部分，也在努力将大数据应用于自己的业务当中。
本文将探讨大数据在保险业中的应用与挑战。
一、大数据在保险业的应用1. 保险产品设计与定价借助大数据技术，保险公司可以对海量的客户数据进行分析，挖掘出隐藏在数据背后的规律和联系。
通过了解客户的行为模式、消费习惯等信息，保险公司可以根据客户的需求来设计和推出更为精准的保险产品，并在定价时考虑到客户的个人情况。
这种个性化定价不仅可以提升客户满意度，还可以降低保险公司的风险。
2. 精细化精算与风险管理大数据可以帮助保险公司更加精确地进行精算与风险管理。
通过分析大量的历史理赔数据和风险信息，保险公司可以识别出不同类型的风险，制定更为合理的保险费率，并采取相应的风控措施。
同时，大数据还可以帮助保险公司识别潜在的欺诈行为，提高保险业务的质量和可持续性。
3. 客户关系管理对于保险公司而言，客户关系管理是非常重要的一项工作。
大数据可以帮助保险公司更好地了解客户的需求和偏好，根据客户的特点给予个性化的销售和服务。
通过充分利用大数据，保险公司可以提高客户的满意度和忠诚度，增强客户粘性。
4. 理赔处理与反欺诈大数据在理赔处理中也有着广泛的应用。
保险公司可以通过对大量历史理赔数据的分析，建立起一套高效的理赔处理系统。
同时，大数据分析也可以帮助保险公司识别出潜在的欺诈案件，提升理赔审核的准确性和效率。
二、大数据在保险业中面临的挑战1. 数据隐私与安全在大数据的应用过程中，数据隐私与安全问题是一个重要的挑战。
保险公司需要合法合规地收集和使用客户的个人信息，同时要保证这些数据不被未授权的人员访问或泄露。
保险公司需要建立完善的数据保护机制，加密敏感信息，并遵守相关法律法规。
2. 数据质量与完整性大数据分析的结果往往取决于数据的质量和完整性。
保险公司需要确保采集到的数据准确无误，并避免数据缺失或错误造成的分析偏差。
“互联网+大数据”时代下保险行业面临的挑战与应对措施
财税金融“互联网+大数据”时代下 保险行业面临的挑战与应对措施摘要：随着“互联网+大数据”时代的 到来，保险行业也面临着快速的发展和变革，使用新型营销理念与信息技术给传统的保险行业带来了挑战。
在“互联网+大 数据”时代背景下，研究保险行业的发展方向，对保险行业的稳定发展有着重要的 意义。
文章从“互联网+大数据”时代保险 行业的发展现状出发，分析了保险行业面 临的挑战和机遇，以探索在当前时代背景 下，保险行业的发展路径。
关键词：“互联网+大数据”；保险行 业；应对措施_、“互联网+大数据”时代保险发展现状近年来，我国保险市场的总体规模在不断扩大，保险行业的总体利润也在持续提<，保险彳了业的迅猛发展和“互联 网+大数据”时代的到来有着直接联系。
当前时代下，保险收费的增速较高，互联 网渠道对保险行业的增长做出了巨大的贡献，这是推动保险行业发展的重要原因 之一。
“互联网+大数据”时代下，保险公司抓住机遇，借助互联网力量推动产品的 开发与推广，使得保险行业面临着一系列的机遇，险行业 了大力。
随 着 发展与国的支持，“互联网+大数据”也受到 的广泛关，但目前我国保险行业仍存在着一系列问，各大保险企业要在“互联网+大数据”时代下，的 与服务，提高产品量，抓住市场发展的机遇。
二、“互联网+大数据”时代为保险行业带来的机遇(一'拓宽发展渠道互联网的发展险行业提了新的发展渠道，了险的 。
与的 渠道 ，互联网，费展的产品，为费量产品，的 推接 。
，在的在网 保险，网的.量 大，提 的产品 ，到 的 品。
(二）优化销售模式，提升客户满意度是保险行业的重要 ，的保险行业要是业推广 模模 ，的 ，得是 ，也 对保险业 之。
着“互联网+大数据”时代的到来，保险行业的 模式也在，互联网 的 有模式的弊端，通过线 实与客的交流，强对业流程的控，模式，提高 率。
(三）回归保险互助本质保险的本是保险的成员共同分担风险。
大数据背景下保险行业面临的机遇和挑战
大数据背景下保险行业面临的机遇和挑战作者：黄天元来源：《大东方》2017年第10期摘要：大数据已经成为各国国力竞争的一部分，并且在不知不觉中进入了我们的生活。
保险公司以这些数据为基础开发产品，制定营销方案，可以说大数据对保险行业的影响和帮助会越来越大。
想要正确高效地利用好大数据，使其成为保险强有力的武器，并不是一蹴而就的事情。
关键词：大数据；保险长期以来，保险行业其实已经积累了大量的高价值的数据，这些数据是保险行业的天然优势。
但当前对大数据能进行深入挖掘和利用的保险公司还不多，很多小保险公司还处在不用、不会用和胡乱用的阶段，没有对大数据的无形力量引起足够重视。
一、保险行业面临的挑战曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言，互联网保险一定会取代传统的保险销售模式。
现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹，原因是传统保险还能盈利。
但将来未必如此，未来客户都在互联网和微信上，为了获取客户也必须走这条路。
传统保险从产品设计到代理人制度销售模式，无法实现站在客户角度销售买险。
保险公司九成以上保单的件均保费低于万元，意味大家真正需要的还是保障，特别是价格低、标准化、保障大的产品。
”监管机构对互联网保险持开放态度，互联网保险存在的巨大衍生市场空间，电商平台对此也越来越重视，如最近拿下保险代理牌照的苏宁，以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。
某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万，毛利率6%，而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万，毛利率25%。
二、大数据对保险行业的商业价值在没有大数据之前，商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。
大数据时代出现之后，海量数据的采集和处理成为可能，大数据可以对全局数据进收集和处理。
大数据通过全局的数据了解事物背后的真相，相对于过去的样本代替全体的统计方法，其统计出来的结果更为精。
利用大数据技术计算的意外事件发生概率将会更接近实际概率，有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。
大数据时代下保险业机遇与挑战
大数据时代下保险业机遇与挑战随着科技的不断发展，大数据已经成为了各行各业的重要资源，保险业也不例外。
大数据时代的到来，给保险业带来了巨大的机遇和挑战。
本文将从机遇和挑战两个方面来探讨大数据时代下保险业的发展趋势。
一、大数据时代下保险业的机遇1. 数据驱动的精准定价大数据时代，保险公司可以通过分析大量的数据，精确评估风险，制定更为合理的保险费率。
通过分析客户的个人信息、历史数据、社交媒体等，保险公司可以更准确地评估风险，为客户提供更加个性化的保险产品和定价方案。
2. 提升客户体验大数据技术可以帮助保险公司更好地了解客户需求，提供更加个性化的服务。
通过分析客户的行为数据，保险公司可以预测客户的需求，及时推送相关产品和服务。
同时，大数据还可以帮助保险公司建立更好的客户关系管理系统，提供更加便捷的理赔服务，提高客户满意度。
3. 风险管理和欺诈检测大数据技术可以帮助保险公司更好地管理风险，预测潜在的风险，并采取相应的措施进行防范。
通过分析大量的数据，保险公司可以发现欺诈行为的模式，并及时采取措施进行阻止。
这有助于提高保险公司的盈利能力和声誉。
二、大数据时代下保险业的挑战1. 数据隐私和安全问题大数据时代，保险公司面临着大量的个人隐私数据，如何保护这些数据的安全性成为了一个重要的挑战。
保险公司需要建立完善的数据安全体系，加强数据的加密和存储，以防止数据泄露和滥用。
2. 数据分析和人才缺乏大数据时代，保险公司需要具备数据分析的能力，才能从海量的数据中提取有价值的信息。
然而，目前保险业在数据分析方面的人才相对匮乏，这成为了一个制约保险公司发展的瓶颈。
保险公司需要加大对数据分析人才的培养和引进力度。
3. 数据共享和合规问题在大数据时代，保险公司需要与其他行业进行数据共享，以获取更多的信息和洞察。
然而，数据共享涉及到隐私和合规问题，保险公司需要遵守相关法律法规，确保数据的合法使用和保护。
三、应对大数据时代下保险业的策略1. 加强数据安全管理保险公司需要建立完善的数据安全管理体系，加强对数据的加密、存储和访问权限的控制，确保数据的安全性和隐私性。
大数据时代下保险业机遇与挑战
大数据时代下保险业机遇与挑战前言随着信息技术的不断发展，大数据已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在保险业中，大数据技术的应用越来越广泛，给保险业带来了机遇和挑战。
本文将从以下几个方面对大数据在保险业中的应用进行探讨：1.大数据在保险业中的基本应用；2.大数据在保险业中的机遇；3.大数据在保险业中的挑战；4.如何克服大数据带来的挑战。
大数据在保险业中的基本应用为了更好地理解大数据在保险业中的应用，让我们先了解一下大数据的定义。
大数据是指规模、速度和种类都非常庞大的数据集合，能够帮助人们分析和提取价值。
在保险业中，大数据的应用非常广泛。
以下是一些基本的应用场景：精准定价保险公司需要对客户进行风险评估，以制定适当的保险费率。
使用大数据技术可以基于大量数据来量化不同的风险因素，从而更精准地定价。
欺诈检测保险欺诈是一个常见的问题，每年给保险公司带来巨大的经济损失。
使用大数据技术可以对保险理赔信息进行分析和筛选，帮助保险公司监测欺诈行为。
客户洞察保险公司可以使用大数据来了解客户的需求和习惯，以提供更好的服务。
例如，通过分析客户的保险理赔历史和车辆保养情况，保险公司可以为客户量身定制保险计划。
大数据在保险业中的机遇大数据技术在保险业中的应用带来了很多机遇。
下面是一些机遇：提高效率使用大数据技术可以自动化很多保险业务，从而提高工作效率。
例如，通过使用自然语言处理技术自动化理赔流程，可以降低理赔时长和成本。
提高预测能力大数据可以帮助保险公司更好地预测客户的需求和未来发展趋势。
这可以帮助保险公司制定更好的战略，提高市场竞争力。
推动创新大数据技术的不断发展，推动保险业的创新。
例如，通过分析医疗信息和健康数据，保险公司可以开发出更具有竞争力的保险产品。
大数据在保险业中的挑战虽然大数据技术在保险业中有着广泛的应用，但它也带来了一些挑战。
下面是一些挑战：数据安全保险公司需要处理大量敏感数据，如客户的个人信息和财产信息。
如果这些数据被泄露，会导致大量的损失和信任问题。
大数据时代汽车保险产业发展的机遇与挑战
大数据时代汽车保险产业发展的机遇与挑战随着大数据时代的到来，汽车保险产业也迎来了巨大的发展机遇和挑战。
大数据技术的应用为汽车保险业提供了更多的可能，同时也给行业带来了更多的竞争和挑战。
本文将就大数据时代汽车保险产业的发展机遇与挑战进行分析。
一、发展机遇1. 数据驱动的精准定价在大数据时代，保险公司可以通过收集大量的客户数据，包括驾驶行为、车辆情况、交通环境等，进行精准的定价。
通过数据分析和建模，保险公司可以更准确地评估客户的风险，从而实现个性化定价，为客户提供更合理的保险产品。
2. 风险预测和防控借助大数据技术，保险公司可以对客户的风险进行更精准的预测和分析。
通过监控驾驶行为、车辆状态等数据，保险公司可以及时发现潜在的风险，采取预防措施，降低理赔风险，提高行业整体的盈利能力。
3. 服务升级和客户体验优化大数据技术可以帮助保险公司更好地了解客户的需求和行为习惯，从而提供更加个性化的服务。
通过数据分析，保险公司可以及时洞察客户的需求变化，及时调整产品和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
4. 产业协同和创新发展大数据技术的应用可以帮助保险公司与汽车制造商、智能汽车等相关产业实现更深入的合作，共同推动汽车保险产业的创新发展。
通过数据共享和合作，保险公司可以更好地了解车辆状况和行驶情况，从而提供更全面的保险服务。
二、面临挑战1. 数据安全和隐私保护随着大数据技术的发展，保险公司需要面对更多的数据安全和隐私保护挑战。
保险公司在收集和使用客户数据时，需要严格遵守相关的法律法规和行业规范，确保客户数据的安全和隐私不被泄露。
2. 技术成本和人才短缺大数据技术的应用需要投入大量的技术成本，并且需要大量的专业人才来支撑。
保险公司需要加大对大数据技术的研发和投入，同时积极开展人才培养和引进，以应对技术成本和人才短缺带来的挑战。
3. 行业竞争和监管压力随着大数据时代的到来，汽车保险行业将面临更加激烈的市场竞争和监管压力。
大数据时代汽车保险产业发展的机遇与挑战
大数据时代汽车保险产业发展的机遇与挑战随着时代的变迁和科技的进步，大数据已成为各个行业发展的重要工具。
汽车保险行业作为与人们日常生活息息相关的重要产业之一，也受到了大数据时代的影响。
大数据时代给汽车保险行业带来了巨大的机遇和挑战。
本文将就大数据时代对汽车保险行业产生的影响，探讨其所带来的机遇和挑战。
机遇一：个性化定价大数据时代的到来，使得保险公司可以更精准地分析客户的行为数据和风险情况。
通过对客户的驾驶记录、车辆状况以及交通事故记录等大数据进行分析，保险公司可以为每位客户量身定制相应的保险产品和保费。
对于一个驾驶行为良好、无交通事故记录的客户，保险公司可以给予更低的保费优惠，从而更好地吸引客户。
这种个性化定价模式可以更好地满足客户需求，提高保险公司的市场竞争力。
机遇二：风险预测和防范大数据分析技术可以帮助保险公司更准确地预测客户的风险情况。
通过对大量的交通事故数据、天气数据以及交通流量数据的分析，保险公司可以及时发现潜在的风险，并及时采取措施进行防范。
在交通事故高发区域加大宣传力度，推动相关交通法规的实施，从而有效减少交通事故的发生率。
这样不仅可以为客户提供更加全面的保险保障，也可以降低保险公司的赔付压力，提高盈利水平。
机遇三：客户服务升级大数据时代也给汽车保险行业带来了一些挑战。
挑战一：数据安全风险大数据时代，保险公司需要收集和处理大量的客户数据和交通数据。
大数据的应用也增加了数据的泄露和安全风险。
一旦客户的个人隐私数据泄露，将会对客户造成极大的损失，同时也会严重损害保险公司的声誉。
保险公司在运用大数据的过程中，需要加强数据加密、权限管控等安全措施，同时也要加强对员工的数据安全意识培训，全面提高数据安全风险意识。
挑战二：数据使用监管大数据时代，保险公司需要收集并使用大量的客户数据。
客户数据的收集和使用需要遵守国家的相关法律法规和行业监管标准。
在现实生活中，一些保险公司可能会违反相关规定，滥用客户数据，导致客户的个人隐私权受到侵犯。
保险行业的大数据分析与精准定价培训课件
精准定价方法与实
04
践
传统定价方法与局限性
01
02
03
成本加成法
基于产品成本加上一定利 润比例来定价，忽略了市 场需求和竞争状况。
市场比较法
参考市场上类似产品的价 格来定价，但难以找到完 全可比的产品。
局限性总结
传统定价方法缺乏对市场 、客户和竞争对手的深入 分析，难以实现精准定价 。
基于大数据的精准定价方法
建立数据验证和监控机制 ，及时发现并处理数据异 常和错误，确保数据的准 确性和可靠性。
大数据分析带来的创新机遇
个性化定价策略
通过大数据分析，深入了解客户需求 和行为特征，制定个性化定价策略， 提高保险产品的市场竞争力。
风险预测与评估
利用大数据技术对风险进行更准确的 预测和评估，帮助保险公司优化产品 设计、提高风险管理水平。
更加智能化和自动化，提高决策的准确性和效率。
数据驱动下的保险产品创新
02
大数据技术将促进保险产品的创新，开发出更加个性化、差异
化的保险产品，满足客户的多样化需求。
跨行业合作与数据共享
03
保险行业将与其他行业进行更多的跨行业合作和数据共享，拓
展数据来源和应用范围，提高风险识别和定价能力。
THANKS.
风险预测
通过建立风险预测模型，对历史数据 进行挖掘和分析，预测未来可能出现 的风险事件和趋势，为风险管理提供 决策支持。
产品创新与定价策略
产品创新
借助大数据分析，深入了解客户需求和市场趋势，推动保险产品的创新和优化 ，满足客户的多样化需求。
定价策略
通过大数据分析，对保险产品的定价进行精细化管理，根据客户需求、风险状 况、市场竞争等因素制定合理的定价策略，提高产品的竞争力和盈利能力。
大数据对保险业的影响与挑战
大数据对保险业的影响与挑战当今社会，随着技术的不断发展，大数据已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
同时，随着互联网的普及和保险业的盛行，大数据也成为了保险业发展的一个新的重点领域。
本文将探讨大数据与保险业的联系，以及大数据对保险业所带来的影响和挑战。
一、大数据与保险业的联系大数据是指海量的、多样化的、快速增长的数据集合，它的产生与互联网的普及和各行业应用信息化密切相关。
其中，保险业作为一个信息密集型的行业，其业务模式和数据流程紧密相关，也成为了大数据应用的一个重要领域。
保险业需要收集、存储、处理和分析大量的保单数据，其中包括客户的个人信息、车辆信息、疾病信息等等。
这些海量的数据对于保险业来说非常重要，因为数据是保险业的基础，是决定保险公司业务策略和产品定价的重要指标。
因此，大数据分析技术也成为了保险业不可或缺的一部分。
二、大数据对保险业的影响1.提高保险产品的精细度和定价水平利用大数据分析技术，可以从海量的数据中提取有用的信息，为保险公司提供更准确、更全面的客户信息。
通过对客户的个人信息、车辆信息、疾病信息等进行分析，保险公司可以更了解客户的风险程度，从而提高产品的精准度和定价水平。
2.完善客户服务体系随着大数据技术的应用，保险公司可以更加严密地管理客户信息，并借助互联网和社交媒体等平台为客户提供优质的服务。
同时，通过对客户数据的分析和挖掘，保险公司可以及时发现客户的需求和反馈，以此完善公司的客户服务体系。
3.降低风险和成本保险公司通过收集和分析数据，可以更好地了解客户的风险程度，精准地制定保险产品的定价策略，从而有效降低风险和成本。
同时，大数据技术的应用也可以让保险公司更有效地控制风险，提高公司的运营效益。
三、大数据对保险业带来的挑战1.隐私和安全问题随着大数据技术的应用，保险公司需要收集大量的客户信息，这将带来隐私和安全问题。
因此，保险公司需要建立安全可靠的数据保护机制，保障客户个人信息的隐私权。
大数据时代下保险业机遇与挑战
大数据时代下保险业机遇与挑战在大数据时代下，保险业面临着前所未有的机遇和挑战。
随着科技的飞速发展和信息技术的不断进步，保险业正逐渐从传统的手工操作向数字化、智能化转型。
本文将从以下几个方面详细探讨大数据时代下保险业的机遇和挑战。
一、机遇1. 数据驱动的决策：大数据技术使保险公司能够收集、存储和分析大量的数据，从而更好地了解客户需求和行为模式。
通过深入分析数据，保险公司可以制定更准确、个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
2. 风险管理和精算模型的改进：大数据技术为保险公司提供了更多的数据来源和更强大的计算能力，使得风险管理和精算模型的建立和应用更加准确和可靠。
保险公司可以通过大数据分析来预测风险，定价更合理的保险产品，并及时调整策略以应对市场变化。
3. 产品创新和市场拓展：大数据时代下，保险公司可以通过分析客户数据和市场趋势，发现新的产品机会和市场需求。
同时，大数据技术也可以帮助保险公司更好地了解客户群体，制定更精准的营销策略，提高销售效率和市场份额。
4. 客户服务的提升：大数据技术可以帮助保险公司更好地了解客户需求和行为习惯，从而提供更个性化、定制化的客户服务。
通过大数据分析，保险公司可以实时监测客户反馈和满意度，及时调整服务策略，提高客户体验和忠诚度。
二、挑战1. 数据安全和隐私保护：随着大数据的广泛应用，保险公司面临着更多的数据安全和隐私保护的挑战。
保险公司需要加强数据安全管理，建立完善的数据保护机制，确保客户数据不被泄露和滥用，并遵守相关的法律法规。
2. 技术能力和人才培养：大数据技术的应用需要保险公司具备相应的技术能力和人才储备。
保险公司需要不断提升自身的技术水平，培养和吸引具有大数据分析和人工智能等相关技术的人才，以应对日益激烈的市场竞争。
3. 数据质量和数据集成：大数据时代下，保险公司需要面对海量的数据，而数据的质量和集成是保证数据分析结果准确性的关键。
保险公司需要建立健全的数据质量管理机制，确保数据的准确性和一致性，并解决不同数据源之间的集成问题。
大数据对保险行业的挑战和应对策略
Theory&Practice大数据对保险行业的挑战和应对策略陈晓静张闫文李港鑫亓苗上海对外经贸大学美国研究中心上海对外经贸大学金融管理学院本文受上海市教委项目《大数据与金融》、高校思政课程项目《商业银行风险管理》和上海市欧美同学会项目资助。
随着新时代经济的发展，发展大数据已经成为国家战略，大数据在引领经济社会发展中的强引擎作用更加显著，大数据重新塑造了大部分企业的结构和形态，是带动国家竞争力整体跃迁和跨越式发展的巨大力量。
加速大数据的发展，也已经作为新时代的诉求而出现，十九大更是明确提出要鼓励大数据、人工智能等信息技术产业与实体经济深度融合，通过大数据理论、方法、技术与应用投入到企业中去，来谋求更加优良的效果，对于大数据领域的建设和企业的发展具有重要意义，一次完美的融合或许会催生出“1+1>2”的效应。
就目前而言,生活结构和居民消费升级促进了经济社会各个方面的发展。
以保险行业为例，保险行业作为国家主要行业之一,得到了快速的提升和发展,保险行业也要赶上这一趟“人工智能和大数据崛起”的列车,保险行业和大数据将是一次成功的融合。
一、大数据背景下我国保险业发展现状及问题（一）我国保险业发展现状存在的主要问题目前我国保险业正处于探索发展阶段，依托大数据能更好地完善我国保险业立体化体系的建立。
我国保险业发展现状存在的问题主要表现在以下几个方面：第一，市场结构分布不均匀；第二，保险产品种类覆48盖不够全面；第三，专业人才队伍水平不够高；第四，保险市场监管体系以及相关保险法律不够完善。
线上与线下相结合的保险模式互相融合、互相渗透势在必行。
我国人口基数大，且老龄化日趋严重，同时人们的保险意识不断提高。
基于我国国情，我国保险业的发展迎来了机遇与挑战，大多数保险公司也嗅到了契机。
（二）保险行业线上销售模式的特点以往的传统保险销售渠道已经不能顺应时代的发展。
相比于传统保险销售模式，保险行业线上销售模式具有不受时间和空间限制的优势。
大数据分析在保险行业中的价值与挑战
大数据分析在保险行业中的价值与挑战大数据分析是指对大量结构化和非结构化数据进行收集、整理、存储、分析和应用的过程。
在当今信息技术高度发展的时代，保险行业面临着海量的数据，应用大数据分析技术成为了不可忽视的趋势。
本文将探讨大数据分析对保险行业的价值和挑战。
一、大数据分析在保险行业中的价值1. 提高客户洞察力通过大数据分析，保险公司能够更好地了解客户需求和行为模式。
通过分析客户的承保历史、理赔记录、投保渠道等数据，可以准确判断客户的风险偏好和潜在价值，为保险公司提供个性化的产品和服务，提高客户满意度。
2. 风险评估和预测保险行业的核心业务在于风险评估和理赔。
传统的风险评估方法通常基于有限的数据和统计模型，而大数据分析能够从更广范围的数据中提取特征，应用机器学习和人工智能技术进行模型训练，从而提高风险评估的准确度和效率。
同时，基于大数据分析的预测模型能够帮助保险公司提前发现风险，采取相应的风控措施，降低理赔风险和成本。
3. 优化产品和定价策略通过大数据分析，保险公司可以更好地了解市场需求和竞争对手策略，优化产品结构和定价策略。
通过挖掘大数据，保险公司可以掌握客户的购买行为和偏好，了解市场的变化趋势，优化产品设计和定价策略，提高保险产品的市场竞争力。
4. 强化反欺诈和风控能力保险行业常常面临着欺诈行为的威胁，而大数据分析能够帮助保险公司识别欺诈行为并采取相应措施。
通过分析大量的数据和模式识别算法，保险公司能够准确评估投保风险，及时发现异常行为，降低欺诈损失和风险。
二、大数据分析在保险行业中的挑战1. 数据质量问题保险行业数据来源众多，包括保单、理赔记录、客户行为等多个维度，而这些数据的质量参差不齐。
如何确保数据的准确性和完整性，成为了一个关键的挑战。
保险公司需要制定数据质量管理措施，加强数据清洗和校验等工作，确保分析结果的可靠性。
2. 隐私和安全问题保险行业处理的数据往往涉及到客户的个人隐私信息，如何保护客户的隐私安全成为了一个亟需解决的挑战。
保险行业在数字经济时代的变革与挑战
保险行业在数字经济时代的变革与挑战随着数字技术的快速发展和普及，传统行业都在面临着前所未有的变革和挑战，而保险行业也不例外。
保险行业作为金融行业中的重要一环，在数字经济时代面临着着巨大的变革和挑战。
本文将从保险行业的数字化发展现状、数字技术对保险行业的影响以及保险行业在数字经济时代面临的挑战等方面展开研究，以期能够更好地了解保险行业的发展趋势和未来发展方向。
一、保险行业的数字化发展现状保险行业作为金融行业中的一员，随着数字化技术的快速普及和应用，也在加快数字化转型的步伐。
目前，保险行业的数字化发展主要表现在以下几个方面：1. 互联网保险的兴起互联网保险是指利用互联网技术化平台进行保险销售和理赔服务的一种模式。
通过互联网保险平台，消费者可以方便地在线购买保险产品，并实现快速理赔。
互联网保险的兴起为保险行业带来了更多的销售渠道和服务方式，也提高了保险公司的效率和核保准确性。
2. 技术的应用技术在保险行业的应用越来越广泛，主要体现在智能核保、智能理赔和智能客服等方面。
通过技术，保险公司可以实现保单审核、理赔审核等业务的自动化和智能化，提高了工作效率和服务质量。
3. 区块链技术的应用区块链技术在保险行业的应用主要体现在保险合同管理、保险索赔和信息共享等方面。
通过区块链技术，可以实现保险信息的安全性和透明度，确保保险合同的真实性和有效性。
4. 数据分析技术的应用数据分析技术在保险行业的应用也越来越广泛，主要体现在客户风险评估、保险产品设计和销售策略等方面。
通过数据分析技术，保险公司可以更好地了解客户需求和行为习惯，提高产品的个性化水平和销售效果。
二、数字技术对保险行业的影响数字技术对于保险行业的影响主要体现在以下几个方面：1. 提升保险服务质量通过数字技术的应用，保险公司可以提升服务质量、简化流程、提高效率，从而更好地满足客户需求。
例如，技术可以实现智能化核保和理赔，提高了服务效率和质量；区块链技术可以实现信息安全和透明度，保障保险合同的有效性。
数据分析应用于保险业的前景与挑战
数据分析应用于保险业的前景与挑战一、引言保险业作为金融行业的重要组成部分，一直以来都在寻求更加高效和精确的风险管理和业务决策方式。
随着信息技术的发展和大数据时代的到来，数据分析作为一种强有力的工具，为保险业带来了前所未有的机遇和挑战。
本次早会将讨论数据分析应用于保险业的前景与挑战。
二、数据分析在保险业的应用前景1. 提升风险管理能力数据分析可以帮助保险公司更好地了解客户的风险特征和行为习惯，从而精确评估和定价风险。
通过对大量历史数据的分析，保险公司可以建立更加准确的风险模型，提高风险管理的能力，降低损失率。
2. 优化产品设计通过对客户行为数据和市场趋势的分析，保险公司可以更好地了解客户需求和市场变化，从而优化产品设计。
数据分析可以帮助保险公司发现潜在的市场需求和新产品机会，提高产品的竞争力和满意度。
3. 提升客户服务质量数据分析可以帮助保险公司更好地了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
通过对客户数据的分析，保险公司可以实现精准营销和个性化推荐，提高客户满意度和忠诚度。
4. 加强反欺诈能力数据分析可以帮助保险公司发现欺诈行为和异常模式，提高反欺诈的能力。
通过对大量数据的分析，保险公司可以建立欺诈检测模型和规则，及时识别和防范欺诈行为，减少经济损失。
三、数据分析在保险业面临的挑战1. 数据质量和隐私保护保险业需要处理大量的数据，但数据质量和隐私保护一直是数据分析的难点和挑战。
保险公司需要建立完善的数据质量管理和隐私保护机制，确保数据的准确性、完整性和安全性。
2. 技术和人才需求数据分析需要先进的技术和专业的人才支持，但保险业在这方面还存在一定的短板。
保险公司需要加强对数据分析技术的研究和应用，培养更多的数据分析人才，提升数据分析的能力。
3. 法律和监管环境数据分析涉及到大量的个人隐私信息，因此在法律和监管环境下的合规性成为保险公司面临的挑战。
保险公司需要遵循相关法律法规，建立合规的数据分析流程和机制，保护客户隐私和数据安全。
大数据时代汽车保险产业发展的机遇与挑战
大数据时代汽车保险产业发展的机遇与挑战随着大数据时代的到来，汽车保险行业也面临着新的机遇和挑战。
大数据技术的应用为汽车保险行业带来了更多的数字化、智能化和个性化的发展机遇，但同时也对汽车保险行业提出了更高的要求和挑战。
本文将探讨大数据时代对汽车保险行业发展的机遇和挑战，并分析未来汽车保险行业的发展趋势和发展方向。
一、大数据时代对汽车保险行业的机遇1. 数据驱动的精准定价随着大数据技术的广泛应用和数据采集能力的不断提升，汽车保险公司可以通过对大数据的深度分析，精准评估客户风险，实现更加精准的定价。
通过挖掘大数据的潜在价值，汽车保险公司可以更加客观地判断客户的风险状况，为客户提供更加合理的保费水平，实现保险收益最大化，客户利益最大化。
2. 客户需求个性化定制大数据技术的广泛应用为汽车保险公司提供了更多的客户信息和行为数据。
通过对客户的行为数据进行深度分析，汽车保险公司可以更好地理解客户的需求和行为习惯，进而推出更加个性化和定制化的保险产品和服务，满足不同客户群体的需求。
3. 风险管理效率提升大数据技术的应用为汽车保险公司带来了更高效的风险管理工具。
通过对大数据进行深度挖掘和分析，汽车保险公司可以更加全面地评估客户风险，并及时调整保险策略和风险控制措施，降低因风险事件带来的损失，提升风险管理效率和水平。
5. 新业务模式创新大数据技术的应用为汽车保险行业带来了更多新的商业模式和商业机会。
通过对大数据的深度分析，汽车保险公司可以发现更多的市场机会，创新保险产品和服务，推出符合市场需求的新业务模式，拓展保险行业的发展空间。
1. 数据安全和隐私保护大数据技术的应用为汽车保险公司带来了更多的客户信息和行为数据。
但与此汽车保险公司也面临着更高的数据安全和隐私保护压力。
在大数据时代，汽车保险公司需要加强数据安全管理和隐私保护，建立健全的数据安全保护体系，保障客户数据的安全和隐私。
3. 数据分析和应用大数据技术的应用需要汽车保险公司具备更高的数据分析和应用能力。
大数据与保险行业的融合
大数据与保险行业的融合在数字化浪潮愈演愈烈的今天，大数据越来越成为许多行业的核心竞争力。
保险行业作为一种重要的金融服务行业，也正在积极探索如何将大数据融入到业务中，促进自身的转型升级和创新发展。
一、大数据为保险行业带来的机遇首先，大数据为保险行业带来的最大机遇，是可以更好地实现定制化服务。
通过大数据分析技术，保险公司能够更加深入地了解客户的个性化需求和偏好，将精准的、个性化的保险产品和服务提供给客户，从而提高客户满意度和忠诚度，增强企业市场竞争力。
其次，大数据还可以为保险公司提供更细致、更全面的风险评估和风险控制手段。
保险公司可以通过分析客户的个人信息、社交媒体行为等数据，了解客户的住房、工作、学历、收入等细节信息，以此为基础，将不同客户的风险情况进行差异化评估，从而制定更加精确的保险价格。
同时，大数据还可以帮助保险公司对各种风险进行更加全面、系统的预测和管理，如天灾、车祸、火灾等。
最后，大数据还可以帮助保险公司提升内部管理效率和运营效能。
比如，通过对客户交互数据的分析，保险公司可以更好地了解客户的需求和反馈，及时调整和改进产品和服务。
同时，大数据还可以帮助保险公司进行成本管理和风险控制，降低公司的管理成本和风险经营风险。
二、大数据融入保险行业存在的挑战虽然大数据对于保险行业的发展带来了重大机遇，但是其融入也存在一些潜在的问题和挑战，需要保险公司和相关从业人员积极探索解决。
首先，大数据的应用需要多方面的支撑。
比如，需要适当调整保险业务流程和业务模式，培养专业人才和技能，建立相关的数据安全和隐私保护制度，等等。
如果这些方面没做好，就容易引发保险行业内部的风险和悖论，从而对公司和客户造成损失和影响。
其次，大数据分析技术的复杂性和技术门槛，也是大数据融入保险行业的一大难点。
保险从业人员需要具备一定的数据分析能力和技术素养，比如Python、R、Java、SQL等语言技能等。
最后，大数据的应用也涉及到数据的隐私和信息安全等重要问题。
试析大数据时代给社保工作带来的机遇和挑战
试析大数据时代给社保工作带来的机遇和挑战大数据时代给社保工作带来了许多机遇和挑战。
随着信息技术的发展和应用，社保工作正朝着数字化、智能化、服务化的方向不断发展，大数据技术的应用对社保工作的提升起到了重要作用。
大数据技术可以为社保工作提供更准确、更全面的数据支持。
在过去，社保工作主要依赖于人工操作和纸质档案管理，数据的收集和整理工作繁琐且容易出现错误。
而如今，大数据技术的应用可以通过自动化的方式进行数据收集、整理和分析，大大提高了数据的准确性和及时性。
社保机构可以通过大数据技术实时获取参保人的相关信息，包括缴费记录、医疗费用、人口统计数据等，从而更好地开展社会保障工作。
大数据技术可以增强社保工作的风险管理能力。
社保工作涉及到大量的风险管控工作，包括风险评估、欺诈检测、身份验证等。
大数据技术可以通过分析海量的数据，建立预警模型和风险评估模型，及时发现异常情况，提高社保机构对风险事件的预警和应对能力。
大数据技术还可以通过身份验证和生物特征识别等手段，提高社保工作的安全性和可信度。
大数据技术还可以促进社保工作的智能化和个性化发展。
传统的社保工作主要是按照统一的标准和规则进行操作，无法满足不同人群的个性化需求。
而大数据技术可以通过分析个人的数据和行为模式，了解其需求和偏好，从而提供个性化的服务。
社保机构可以通过大数据技术，为参保人提供更加智能化的社保计划推荐和医疗服务建议，为个人提供更加精准的保障和福利。
大数据时代也给社保工作带来了一些挑战。
大数据技术涉及到大量的数据采集和处理工作，需要投入大量的资金和人力资源。
社保机构需要建立起完善的数据采集和存储系统，培养专业的数据分析人才，以应对大数据技术带来的挑战。
大数据技术的应用涉及到个人隐私和信息安全问题。
社保机构需要严格遵守相关的法律法规，保护个人的隐私和信息安全，避免数据泄露和滥用的风险。
大数据技术的发展也会带来一些道德和伦理问题，比如数据滥用、人工智能歧视等问题，社保机构需要建立相应的规范和监管机制，保证大数据技术的正当、合法应用。
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大数据的发展越来越迅速，渗透到各行各业，保险业也不例外。
我们搜集保险大数据的相关资料，希望对大家有所帮助。
首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。
大数据给保险业带来巨大商业价值信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。
而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。
但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。
不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。
而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。
大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。
大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。
与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律,可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。
这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。
另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻理解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。
保监会副主席王祖继就表示,大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。
满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。
大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。
大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。
大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。
二是提高行业风险管理能力。
大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。
以精算为例,大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。
三是提升行业差异化竞争能力。
大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。
四是提升保险业资金运用水平。
大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投资回报水平。
为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。
在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。
波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解五大环节。
大数据对保险行业不但有改良之功,还助力险企突破创新,对此,我们称其为“改革”。
目前,大数据作为“催化剂”在车联网、可穿戴设备、智能家居和平台生态圈构建方面起了重要作用。
车联网应用受到了较多财产险企业的重视,在被调研的8家财产险公司中,有5家已开展车联网实践,占比达63%;绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、智能家居保险与监测服务、穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始,仅16%的险企已开始实践平台生态圈,8家财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践,而穿戴式设备则尚未有险企予以应用,不过大多数险企都表示,计划在3年内对这些新技术应用予以实践。
有人说:这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击;这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅盘重生。
现在金融业处在一个全球竞争的时代,发达国家金融业在规则制定、金融文化、技术能力、人才队伍等方面占据着全面的优势,大数据给我国金融业带来一个弯道超车的机会。
我们应该珍惜并利用好这个机会。
大数据对保险业有好处，那么应该如果切入呢？大数据分析在保险业的四大切入点大数据应用为当今瞬息万变的保险业提供有效支持，也是促使保险公司提升自我市场竞争力的有效手段。
数据结构分析及画像经常会涉及众多外部非结构化数据源，如社会媒体类，通过社会媒体大数据可有效帮助保险公司识别潜在保险危机行为用户。
大数据分析在保险业的四大切入点综合大数据分析各项优势，可看出大数据分析在保险业中存在四大主要应用切入点，如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用的优势性：1. 助力产业结构化随着保险业竞争越加激烈，保险公司若想脱颖而出，则需提供价格低于竞争对手的保险产品，以及更有效的经营模式，及一流的客户服务来赢得客户青睐。
大数据在此能有效助力保险公司行业化能力提升，不仅体现在其经济性上，还体现在其对保险公司将工作流程有效改进上。
2. 客户视角营销客户更青睐于选择价格透明的保险公司产品。
保险公司可以利用大数据分析进行客户需求变化预测，以此便可提前获取改进客户关系的最佳时机。
通过保险公司利用大数据分析客户需求，可有效的帮助呼叫中心进行客户营销，获客将变得更加容易。
3. 核保管理保险公司可使用大数据预测进行核保活动，以有力的减少不必要的虚假核保信息，主要手段可以是通过在已有的客户数据前提下，再结合其它外部获取数据源，对其进行必要性的甄别，以最终确定是否成功核保。
基于社会媒体的大数据可对保险业务及时有效性的进行监督，同时为核保提供有效的保障。
4. 危机管理保险公司可利用大数据分析进行保费条款业务设计，尤其在诸如融入历史因素、政策变化因素、再保因素等的灾难型险种业务中。
保险公司可依据个人住址、消防中心距离等其它因素对灾难保险业务的价位进行区分设计，更利于保险业务收入增长。
同时，保险公司也可使用大数据为其现有保险业务模式进行升级，按需可随时进行市场价格策略调整。
大数据可帮助保险公司改进需求规划，促使需求改进及降低运作成本，同时有效支持保险业务规划实施。
动态化监测可有效防止无效性成本增加，以及帮助公司的市场决策制定。
通过上面的文字，我们可以大致了解大数据给保险业带来的好处，下面我们将讲解具体的实施方法，分析保险业如何利用大数据健康发展。
保险行业如何利用大数据涅槃重生这是一个最坏的时代，金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击，这是一个最好的时代，金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。
中国保险行业的渗透率只有3%，大大低于西方发达国家10%左右的渗透率。
保险行业分财险和寿险，面对个人的寿险和财险服务主要依靠电话进行销售，电话销售正在面临巨大的挑战，年轻的80后、90后不愿接收来自保险公司的电话，保险行业电话销售率正在逐年下降，已经影响了保险行业未来的发展。
保险行业面临的挑战曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言，互联网保险一定会取代传统的保险销售模式。
现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹，原因是传统保险还能盈利。
但将来未必如此，未来客户都在互联网和微信上，为了获取客户也必须走这条路。
传统保险从产品设计到代理人制度销售模式，无法实现站在客户角度销售买险。
保险公司九成以上保单的件均保费低于万元，意味大家真正需要的还是保障，特别是价格低、标准化、保障大的产品。
”2011年至2013年，国内经营互联网保险的公司从28家上升到60家，年均增长达46%；规模保费从32亿元增长到291亿元，增幅总体达到810%；投保客户数从816万人增长到5437万人，增幅达566%。
尽管规模爆发式增长，但目前我国互联网保险在整个保险市场中的占比仍不到3%，与发达国家如美国30%的占比相差还很远。
监管机构对互联网保险持开放态度，互联网保险存在的巨大衍生市场空间，电商平台对此也越来越重视，如最近拿下保险代理牌照的苏宁，以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。
某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万，毛利率6%，而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万，毛利率25%。
大数据对保险行业的商业价值在没有大数据之前，商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。
大数据时代出现之后，海量数据的采集和处理成为可能，大数据可以对全局数据进收集和处理。
大数据通过全局的数据了解事物背后的真相，相对于过去的样本代替全体的统计方法，其统计出来的结果更为精。
利用大数据技术计算的意外事件发生概率将会更接近实际概率，有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。
大数据收集了准确的数据，利用大数据分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策，大数据时代的精准营销就是典型的应用。
大量的传感器如手机APP、摄像头、分享的图片和视频等让我们更加客观了解人类的行为，借助于对移动互联侧用行为数据侧采集和分析，保险公司可以了解客户的特点和需要，为数据价值的商业运用提供基础。
大数据可以帮助保险行业进行精准营销，依据客户需要推荐保险产品，按照客户需要设计产品。
大数据可以帮助保险公司掌握意外事件发生概率，更加精确设计保险产品，提高产品收益，延长保险产品周期。
保险行业大数据价值应用现状保险行业大数据战略规划刚刚起步，相对于银行和证券公司，保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于落后状态。
大部分保险公司信息化工作没有完成，客户保单信息查询和更改仍然是手工和自动化相结合。
保险行业对大数据商业价值应用的敏感度不高，大多数保险公司并没有将大数据列为保险公司基础能力进行建设。
很多保险公司还没有建设移动App，即使有了移动App的保险公司，其移动App的功能只是集中在保单的简单查询，并没有将移动App定位为客户入口和主要渠道。