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大数据:让我们找到他们

“大数据时代下的保险精算新策略”沙龙纪实

发布时间:2018-12-10 11:40:17    作者:赵辉 房文彬    来源:中国保险报网

□记者 赵辉 房文彬

精算是险企价值链的核心,也是保险业区别于其他行业的独特标志。长期以来,精算按照它固有的轨迹从容不迫地进化和发展着,但是,随着大数据时代的到来,这一切在发生着巨变。大数据和人工智能会冲击还是赋能传统精算?如何改变精算?这是保险业者所关心的问题。12月4日,由中国保险报业股份有限公司和北美精算师协会(SOA)联合主办,北大经济学院中国精算发展研究中心提供学术支持的“大数据时代下的保险精算新策略”沙龙召开,精算界大咖、行业高管、专家学者共聚一堂,畅谈大数据时代下精算的进化之路。本次沙龙由北京大学经济学院风险管理与保险学系副教授、北京大学经济学院中国精算发展研究中心主任陈凯主持。以下是嘉宾发言摘编。

大数据给传统精算带来的变革


北京大学经济学院风险管理与保险学系副教授、北京大学经济学院中国精算发展研究中心主任 陈凯

陈凯:毫无疑问,精算是保险业的一个核心。技术的发展日新月异,大数据时代的到来对我们传统精算的影响很大。也有一些报道,提及人工智能会不会对整个保险行业,从精算、定价、销售,到管理等有非常大的影响。我们希望能够利用这样一个机会,聚焦几个问题,从当前的现状到未来展望,谈谈大数据对于传统精算的影响。我的第一个问题是:大数据时代的到来对传统精算会有什么样的影响?


腾讯微保首席技术官 杨海松

杨海松:我认为精算的基础——数据在今天正发生巨大的变化:

首先,现在获取数据的方式有很大变化,维度更丰富了,获取的数据更多了。用户每天都在花大量时间使用各种互联网工具,呈现出非常丰富的数据。这些数据在之前非常难以去采集和沉淀,但现在就不一样了。

第二点,今天的数据正从不连续变成连续。原来保险更多地收集和分析一些静态的数据。比如这个人当前怎么样,每次投保之前怎么样。现在就可以收集和分析连续的数据,无论他的职业变化、城市变化,还是生活习惯的变化。这些变化本身就是另外一种信号。

第三点是大数据让客户体验发生革命性的变化。传统意义上,核保过程是一个“拒绝式体验”:如果保险公司判断客户不符合条件,他就会被拒绝。但是大数据可以让拒绝式体验变成一个比较有获得感的体验:原来你无意识地搜索和寻找产品,还可能被拒绝;现在根据大数据,可以把适合你的产品推送到你面前,这是完全不同的体验。为什么?因为互联网获取客户或识别客户的方式发生了变化:以前只有客户到柜台拿出身份证,或者填写投保单,我们才知道他是什么样的人;现在我们能够通过客户在互联网上留下的数据痕迹,来了解他。这就能够把客户主动寻找,变成他们打开就能看到,看到就是合适的,选择就能得到保障,这是非常简单、非常顺畅的体验,也是大数据对于保险业的革命性改变。

有人说,大数据会对传统精算带来挑战,其实我很不认同这个观点。大数据给我们带来的更多的是机遇,让我们有更多的机会将好的产品以更符合用户预期的方式,出现在他们面前。换句话说,我们设计产品的初衷就是服务具有特定风险的人群,之前没有办法找到他们,现在大数据可以让我们找到他们,为之设计合适的产品,推送给他们,这就是回归保险本质的一个方向。


太平人寿保险有限公司精算临时负责人 林端鸿

林端鸿:我一直在传统公司做,我感觉传统公司往往数据线比较单一的,比较静态。用户投保的时候,往往收集比较粗的信息。但是更细的信息,比如客户一些行为的信息,传统公司是拿不到的。

这导致公司在做产品的时候,想把控得很细,但就是缺乏数据。我们在和互联网公司的合作过程中,发现互联网公司数据非常多,可以根据不同的需要,拿出不同客户的信息来,这样就可以专门为他们开发产品。所以传统公司需要跟互联网公司合作,把这个产品做得更加有针对性。

我非常喜欢互联网公司的数据,利用这些数据能够把客户的风险区分得很细。尤其在你开发一个长期保险产品时,静态的,单维度的数据是远远不够的,你需要更动态,更详细,更长期的数据,这样才能知道未来潜在风险,才能把不同风险的客户区分起来。


信美人寿相互保险社副总经理、总精算师 曾卓

曾卓:在和大的互联网公司的合作中我们发现,他们掌握的数据量非常大,一天产生并沉淀的数据就相当于一家传统寿险公司多年积累的数据。它们对于用户信息的掌握,也远远高于传统寿险公司,许多传统寿险公司的客户数据来源主要是投保书和体检报告等等,而互联网公司的数据则包括各种客户行为数据、信用数据等等,这样的数据对于精算会带来较大改变。

以这些数据为依托的精算和传统精算相比,变化很大。比如在产品责任设计上,信美人寿相互保险社有一款产品取消了等待期,这在以往是不敢轻易尝试的,我们为什么可以做?因为我们可以根据客户的标签数据,定向筛选客户群,对于逆选择,我们是可以有判断并相应控制的。

大数据对于定价而言,可以带来更高的准确度。过去定价依赖的历史经验数据量相对不足,使得判断风险波动较难,但是在大数据时代,有大量的数据,依托于数据模型可以产生更丰富的数据来指导定价,可以得到更高的准确度。

过去我们定价的维度主要是年龄、性别,但是大数据下的客户信息是多维度的,我们可以将这些维度丰富到定价中,去帮助精算师进行人群细分,实现基于个体的合理定价,比如你天天熬夜上网,可能推送你的健康险价格会贵些。

我认为,精算师要研究怎么利用更多的数据做好精算的事,数据多了,但精算的本质并没有改变。


中国人民健康保险股份有限公司总精算师 温家振

温家振:我们人保健康今天也正逐渐加大对于大数据的重视,来适应这个时代。目前,健康险公司的业务范围较寿险公司要窄,这就需要我们做精做专,如何深度开发客户,大数据给我们提供了比较好的方法,让我们的医疗险和重疾险等做起来更有针对性。

我们公司的数据量虽然大,但离大数据还有一定差距。如何利用良莠不齐的数据,如何去伪存真,如何挖掘出有价值的信息,这是我们面临的一个比较大的课题。

我认为这要依靠数据挖掘,寻找真关联。因为关联度建立得对不对,是不是真的有效,决定根据其定价的正确度。


北京大学软件与微电子学院、北京大学软件工程国家工程研究中心大数据技术实验室副教授 莫同

莫同:我们大多利用的是结果数据而不是过程数据。在做精算的时候,往往用的是填写问卷调查的结果,在填写过程中发生了什么,精算师并不知道。填的写结果是不是真能反映真实情况?有时候还不一定。而在互联网角度,这个事非常容易做到,问卷在这儿,填的时候每一步操作过程可以记录下来,形成数据流,答案填得很快,通常来讲可信度很高,犹豫的过程说明填的东西已经不准确了。

未来,无论是大数据还是人工智能都会变成工具化的东西,就像计算器一样。比如说人工智能,大家往往觉得人工智能很神奇,其实他所能做的事都是人教出来的,抽象出类似的规则、信用等等。大数据下的精算也要依靠人们的经验。数算完后的结果解读和后续决策需要人。


招商信诺人寿保险有限公司副总经理兼总精算师、首席市场官 蔡廉和

蔡廉和:大数据精算回到保险的本质,就是要给到每个客户一个平等的保障。之前在公司做品牌战略的时候,有咨询公司找我们,说可以让客户更喜欢你们公司,趋之若鹜地来买你们的产品。但我们想来想去,觉得这个观点不对。如果所有客户都趋之若鹜,那这个产品可能就是有问题的。保险产品是有条件的,我们要找相同风险的客户,在平等的条件下给予这些客户一个公平的保障。目前的保险产品设计就是根据精算师过去所有历史数据,经验的积累而形成的,产品一定会设定很多条件,我们希望通过销售渠道寻找到合适的客户去销售。

在寻找客户的过程中,我们需要解决两个问题:客户对你的产品感不感兴趣?客户的风险度是不是合适这个产品?我们招商信诺是用大数据已经解决了第一个问题:客户有没有兴趣。从2009年我们就有数据团队,开始做数据挖掘,找到对产品有一定兴趣的目标客户群,然后做更有针对性的营销。但是就如何解决风险度的问题,我们在市场上还是没有找到一个合适的大数据源,我们希望未来能打通保险公司之间的公共风险数据源、医保、社保部门等公共数据源。

上述只是做到了先有产品,再选择客户。在未来,我们也希望能先有客户,后有产品。有了客户,我们可以区分不同风险、不同需求的客户群,然后进行相应产品设计和定价,精准地触达他们。


幸福人寿保险股份有限公司精算部副总经理 赵彤

赵彤:大数据会给精算师带来新的思维方式变化。如果我们按照传统精算对数据精确性、完整性的完美主义迷恋倾向来讲,首先就会质疑这些数据的精确性,因为其中有很多冗余的数据,或者是质量很差的数据。那么有没有合适的处理方法,让所有数据,包括这些不完美的信息,都可以在决策中被充分利用,而不是被抛弃?这就是大数据思维。

大数据的价值就是在于其“大”。传统上我们讲因果关系,但是今天我们面对的是大数据揭示的普遍相关性,无疑会有认识论上的困惑。但我们不能停留于对相关性被过度使用的担忧,更要看到这种相关性分析的价值所在––可以带来实时定价、动态跟踪和调整。总之,我们必须适应方法论上的冲击,打开思维的大门,比如我们会发现,更多新的风险因子(比如各种维度的标签)可以纳入进来,通过设置不同的权重等方式,做到更有穿透力的精准定价。多年来,我们习惯于基于过去的经验数据来定价,那么今天我们完全可以摸索用即时数据和未来趋势数据来增强更符合目标群体特征的相关数据,那么定价必然更为动态精准。


明德丰怡精算咨询总监 黄雪昀

黄雪昀:大数据时代的到来不会改变精算的本质,改变的主要是精算师的工作方式以及产品开发的思路。就工作方式而言,传统上,精算师需要在对被保险人的信息了解非常有限的情况下来进行风险分析;在大数据下,精算师使用的数据来源更广、数据维度更丰富,这是好事。之所以精算业内会有一些担忧,担心精算师会被数据科学家取代,主要是因为大数据分析所使用的软件/建模方式是数据科学家所擅长的,而不是传统精算分析所用到的。但这也恰好为精算师提供了新的学习机会,推动我们向保险业务价值链的更高层次发展并在与数据科学家的密切合作中取长补短。就产品开发而言,传统上我们接受的观念是“Insurance is sold, not bought”(保险是卖出去的,不是买的),因此当保险产品不好卖的时候,我们并不会觉得这是很奇怪的事。在互联网大数据时代,我们可以向BATJ学习他们的“以客户为中心”的产品开发理念,并且随着我们对被保险人的了解越来越全面和深入,我们有机会能够在产品销售之前就为不同的客户设计开发真正适合他的产品,如果我们能够做得足够好,也许将来有一天我们能够实现“天下没有难卖的保险”。

如何看待产品复制问题

陈凯:大数据为产品创新带来了广阔机会,但新的保险产品极易被复制,您是如何看待目前市场上产品复制的问题?

付振平:这在保险业内很普遍,很难防止。最主要的原因在于保险公司没有做出自己的特色,无法阻止其他公司抄袭。怎么办?第一点,建立差异化的费用管控能力。控制中后台运营成本,建立渠道优势,降低渠道成本,提升产品的性价比,做到差异化定价。第二点,建立核保技术优势,控制理赔发生率,敢销售别人不敢提供的保险。第三点,提升理赔技术,控制理赔欺诈。保险公司只有建立自身的差异化能力,建立自身的竞争性优势,才能够不怕抄袭,让同业无法抄袭。


中国安永会计师事务所精算保险咨询服务合伙人 付振平

网红人身险产品的解读

陈凯:近年,重疾险、百万医疗险发展迅猛,甚至成为一些人身险公司的主打产品。也正因如此,市场上出现了激烈的竞争,出现了一些网红,也开始有打价格战的趋势。从精算的角度来说,大家怎么看?

温家振:当前,重疾险、百万医疗险等发展和互联网渠道的发展紧密结合在一起。互联网渠道确实给一些中小公司,或者是新公司,尤其是渠道资源相对缺乏的公司打开了一个比较新的渠道,让它们可以触达到新的客户群。同时,互联网渠道也增加了网民类消费者触达保险的信息途径。

这些保险的价格战很激烈,相对便宜的价格对于激发人们保险需求起到了非常好的作用。从网络客户购买进展角度,低价格保险往往是高价格保险的阶梯。但是要上这样的产品,保险公司的后台一定要有大数据作为支撑,有较强的风控和服务能力。对于传统的保险公司而言,原有的系统和流程都要改变。

黄雪昀:事实上恐怕没有一家公司或者是精算师主动愿意打价格战。客户在考虑是否购买一款产品的时候都是在权衡他要付出的价格与他能获得的价值。当不同产品不能让客户感觉到价值的差别,那客户就只能从价格来比较产品。如何能将客户的注意力从价格向价值转移,考验的是保险公司的实力与功力。以重疾险为例,如果我们能通过有效的健康管理来尽可能延迟被保险人进入重疾的时间,那么对保险公司和客户而言都是双赢。

通用再保险寿险健康险中国区总经理 陈海飞

陈海飞:百万医疗险成为网红有它的大背景:虽然这些年中国保费收入增长得很快,我们的保险深度和保险密度还是在整个国际上属于相对比较低的水平。随着经济的发展,老百姓对于保险的认知越来越高,需求越来越大。另一点,我们的移动互联网发展特别快,尤其移动支付远远领先于世界水平。大家养成一个非常好的网上购物习惯,这就给互联网保险提供了一个比较成熟的环境。这些推动了百万医疗险成为网红。

回到具体的产品上,我们也发现百万医疗险确实有它的优势。相比传统医疗保险,它极大地扩大了保障范围,而又通过产品形态设计使得价格处在一个合理的水平,加上更通俗的保险宣传、社交化的营销方式等等,这些让它具备了成为网红的基本因素。

如何看待“带病投保”产品

陈凯:目前,出现一些以 “可带病投保”为宣传点的保险产品,如何看待此类产品的出现?

曾卓:我认为关键是将健康管理融入进去,让客户的健康状态减缓恶化,这样才能实现客户和保险公司的双赢。

蔡廉和:带病人群往往希望和平常人一样获得一个普通的保险。对于部分的带病人群,我们可以提供普通的保险,但必须提高价格并排除一些保险责任,让这些带病人群和其他普通客户享受从概率上较为一致的公平保障。但是带病人群不能理解,觉得这和他们的期望差太远,不是他们想要的,这就形成很多矛盾。另外,保险公司也对带病人群设计一些特殊的保险,通常不会聚焦风险较高的医疗费用上,而是聚焦在一些较低发生概率的保险利益上,如糖尿病人的并发症,但客户真正想要的却是日常的治疗费用报销和血糖监控等附加服务,大家的期待完全不在一个层面上。

那么对于带病人群,我们该怎么做?我认为关键是要教育和引导。如果客户愿意遵守医嘱,遵守我们在健康管理方面的要求,积极降低风险,我想保险公司也愿意开发相适应且价廉的带病人群保险。

对于大数据时代精算工作的展望

陈凯:请每个嘉宾总结一下对大数据时代保险精算工作的看法和展望。

温家振:大数据对精算肯定是有影响的,现在常用的“冲击”这个词可能偏负面一点,实际上影响相对中性一点,有好有坏。

未来,我们精算领域一些重复性的,基础而技术含量低的精算工作会越来越多的被人工智能所取代;而高技术含量的精算工作则会越来越呈现出价值。

林端鸿:我觉得我们要不断学习,拥抱时代的变化,学精算的不一定要做精算,完全可以进入互联网公司。

蔡廉和:在我们公司,已经把精算部和数据研究部合并了。原来精算团队一直关注在财务和产品上;而数据团队则会关注营销和客户。现在我们提出,精算团队在风险可控前提下,实现利润最大化;而数据团队则要做到客户、员工价值最大化。

这两个团队有很多技术上的共同点,未来一定是要融合。之前我们只是拿一些历史数据样本做精算,做财务,未来随着计算机的算力会越来越强大,我们可以把客户、销售人员、产品、财务数据打通,做数据模型。未来的产品会越来越精细化,分群也会更精准,销售也会更有抓手。

曾卓:大数据时代,精算师的价值会否弱化,这是一个大家经常会聊到的话题。其实拿到精算师资格证书只是一个开始,只是说明你具有这个能力,但是怎么把能力用起来,才是你不可替代的地方。所以我会要求精算团队,不仅要能够掌握精算技术,还要能够运用精算技术帮助业务端解决问题。在当前的互联网时代,精算师如何深入客户场景,更好的理解与客户的交互,强化自己的综合能力和核心竞争力,能够用专业能力提供解决方案,才是一名精算师不可替代的价值所在,否则就是一个工具,就会很容易被替代。

杨海松:大数据和人工智能带来的更多是机遇。我们要拥抱它,形成对于整个精算专业的重新定义,创造新拓展。举个例子,以前计算语言学专业没有获得太多关注,后来突然有一天,大家都会赞助,去联络合作。为什么?因为这时候搜索兴起了,相关专业人才成急缺人才。这就是一种融合,原有领域的人才在新兴领域产生了价值。

陈海飞:这两年跟北美同行交流过程中发现,我们还处于不同的环境,处于不同的市场。我们目前有些精算专业的学生毕业后选择进入其他行业,从事非精算的工作。保险公司面临着招不到优秀精算人才的困境;而美国的精算师越来越多地在讨论被数据科学家所取代的可能。我对于这个职业还是比较有信心的。

付振平:今天我们谈大数据,这对很多保险公司还是一种奢侈。保险公司的基础设施薄弱,特别是IT系统。保险公司要有危机意识,在能够建立差异化的领域,勇于投资,提升IT基础能力与保险科技的应用。

此外,大数据不应只关注产品,还要关注销售、风控、理赔。保险业要用大数据来提升整个运营体系。保险精算人员在协助公司建立差异化方面能够发挥的空间很大,若精算师还仅仅局限于产品定价、计算保费、产品评估,那我们就会在大数据变革中,在保险公司差异化进程中被边缘化。

黄雪昀:大数据时代下,会出现一个新的精算人才的发展方向,就是“Data Analytics Actuary(数据分析精算师)”。过去10年间,国内的精算师逐渐从保险公司的定价、精算评估岗位走向市场营销、投资、风险管理等岗位,但基本上还是停留在保险行业内,而” Data Analytics Actuary”可能会实现跨出保险行业的突破。现在已经有一些年轻精算师在获得ASA的职业资格之后选择去深入学习大数据分析的建模方法,而不是先完成FSA的考试,这在接下来几年中也许会成为一个趋势。

赵彤:美国一些精算师担心是否会为人工智能取代,这不是危言耸听,在很多行业都在发生,在精算师的某些领域也将如此。

但从积极角度讲,整个中国正进入老龄化社会。与这个趋势相呼应的健康管理和大数据密切相关。要靠我们自己去预测和预防健康问题很难,但我们可以借助人工智能助手,来提醒客户:选择哪条驾驶路线,少吃哪些食品,控制哪方面的情绪,这就让精算定价更多元,更细致。

大数据一定会对各个行业和各种职业产生巨大影响的:是被冲击被颠覆还是被增强被赋能,关键在于主体如何从应激性升级到适应性,积极学习,为我所用。

莫同:在精算领域,其实人工智能至少从目前来讲,还没那么聪明。他能帮大家做的主要是一些重复性的劳动,他能更快速、更简单地帮你做好。如果我们精算师在做的事是重复性的事,那抱歉,人工智能来了,一定是要取代你的,因为它的效率更高,更便宜。但如果你做的这些事不是重复性的,而是创造性的,或者需要跟人打交道的。就一点都不用担心,人工智能只是帮你做得更快,更好。