博言丨保險大數(shù)據(jù)的痛點、現(xiàn)狀、誤區(qū)、解決之道和挑戰(zhàn)

來源：數(shù)據(jù)觀 時間：2018-04-13 14:25:01 作者：李曉東

　　【導讀】當今世界正在經(jīng)歷一場偉大的“數(shù)據(jù)革命”，大數(shù)據(jù)迅速并深刻地改變著人們的生產(chǎn)生活，正在開啟一個嶄新的時代！同時，每年5月，在中國貴陽召開的中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會（簡稱“數(shù)博會”）提供大平臺，集中展示最新技術(shù)及理論成果，齊聚行業(yè)相關(guān)人士共商大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展大計。在2018數(shù)博會即將召開之際，數(shù)據(jù)觀特別邀請行業(yè)專家、學者、企業(yè)家深入剖析產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，推出系列大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)深度評論專欄《博言》。今天刊發(fā)的文章，是由中關(guān)村老李撰寫的《保險大數(shù)據(jù)任重道遠》，360°詳解了保險大數(shù)據(jù)的痛點、現(xiàn)狀、誤區(qū)、解決之道和挑戰(zhàn)。

　　從兩年前的金融科技，再到保險科技，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的熱點由互聯(lián)網(wǎng)金融、消費金融領(lǐng)域逐漸滲透到了保險，這是市場發(fā)展的必然。作為金融的三駕馬車之一，保險本身對數(shù)據(jù)就是強依賴的，其電子化程度和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)都要比很多行業(yè)更為良好，數(shù)據(jù)應(yīng)用的環(huán)境也自然會先成熟起來。另一方面，也不得不看到，保險大數(shù)據(jù)還尚屬萌芽期，談大數(shù)據(jù)應(yīng)用來徹底顛覆傳統(tǒng)的保險業(yè)還為時尚早，需要時間才能完成內(nèi)外部數(shù)據(jù)的融合和賦能。

　　無論今天的保險大數(shù)據(jù)是否成熟，大數(shù)據(jù)究竟能給保險帶來什么樣的改變？大數(shù)據(jù)在哪些領(lǐng)域可以發(fā)揮作用，發(fā)揮什么樣的作用？這都是我們首先要弄清楚的問題。

　　1、痛點與現(xiàn)狀

　　突破發(fā)展瓶頸，運營是關(guān)鍵

　　經(jīng)過了近二十多年的“野蠻”生長，保險業(yè)增速放緩，跑馬圈地的時代已經(jīng)過去。雖然我國的保險業(yè)對比國外發(fā)達國家還有很大的空間，但目前在保險產(chǎn)品、技術(shù)服務(wù)等方面的能力不足，階段瓶頸必然產(chǎn)生；另一方面，隨著監(jiān)管的加嚴，險資被限制進入理財市場，保險的重心勢必回歸到保險業(yè)務(wù)本身上來。

　　在這樣的背景下，要想突破瓶頸，打開進一步上升的空間，就首先要解決好內(nèi)部矛盾。這個內(nèi)部矛盾，就是產(chǎn)品、技術(shù)、服務(wù)等為代表的運營能力。發(fā)展和運營一直是公司發(fā)展的兩個主要矛盾。在螺旋上升的不同階段，這兩個矛盾的重要程度不同，但又相輔相成。在外部增量客戶放緩的情況下，做好存量客戶的服務(wù)，提升運營水平，實現(xiàn)穩(wěn)中有升，可能是目前比較務(wù)實的做法。

　　簡單地講，運營能力就是在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上減耗增效。如何依托新的技術(shù)和理念，來提高運營能力，突破階段瓶頸，使保險業(yè)進入下一個螺旋上升階段，就是擺在所有保險管理者面前的課題。

　　互聯(lián)網(wǎng)金融、消費金融把傳統(tǒng)的信貸業(yè)務(wù)從線下轉(zhuǎn)移到了線上，從而實現(xiàn)了大部分流程的自動化。保險業(yè)是否也有這樣的機會呢？如果也能實現(xiàn)部分業(yè)務(wù)的線上化，自動化，減耗增效的目標就可能實現(xiàn)，運營水平也將得以提高。

　　決定是否能夠?qū)⒈ｋU業(yè)務(wù)由線下轉(zhuǎn)移到線上，最核心的一個要素就是能否找到合適的數(shù)據(jù)來還原業(yè)務(wù)的場景。從保險的業(yè)務(wù)流程來看，大致可分為獲客、核保、理賠三個主要的環(huán)節(jié)。無論是獲客，還是核保、理賠，在今天都已經(jīng)初步具備了用數(shù)據(jù)來還原場景的條件。當然，這些數(shù)據(jù)目前可能還不夠完整（覆蓋度和維度），質(zhì)量還不夠高（數(shù)據(jù)的相關(guān)度），還有待進一步優(yōu)化，沉淀，完善，但相信隨著時間的推移，這些問題都將被解決。原因很簡單，有剛性需求！

　　自身的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)欠缺，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)先天不足

　　從保險的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀來看，雖然多數(shù)公司都經(jīng)歷了近二十年的發(fā)展，也有很多數(shù)據(jù)積累，但是由于業(yè)務(wù)重心的問題，數(shù)據(jù)質(zhì)量并不高，還無法直接使用。

　　除此之外，保險數(shù)據(jù)同其他行業(yè)數(shù)據(jù)類似，數(shù)據(jù)因業(yè)務(wù)所限比較單一，且交易頻次過低。多數(shù)險種一年才發(fā)生一次，很難提煉出有價值的信息，這就給后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘造成了客觀上的困難。單純依靠保險自身的數(shù)據(jù)，難以完成對業(yè)務(wù)的更精細化的描述乃至其他動作。

　　這就決定了保險業(yè)如果要想在數(shù)據(jù)應(yīng)用上取得良好的效果，需要在優(yōu)化自身數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，引入外部高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來彌補自身數(shù)據(jù)的不足。

　　2、誤區(qū)

　　近幾年來，保險行業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域也做了一定的嘗試，但客觀講收效甚微。究其原因，主要有兩個誤區(qū)，一個是認為“大數(shù)據(jù)就等于買數(shù)據(jù)”；還有一個是數(shù)據(jù)應(yīng)用的方向不對。

　　大數(shù)據(jù)等于買數(shù)據(jù)

　　很多保險公司認為他們所缺的只是外部的數(shù)據(jù)。有了外部數(shù)據(jù)，依靠自身的力量也可以完成大數(shù)據(jù)在保險業(yè)的應(yīng)用。

　　首先，對外部數(shù)據(jù)的不當引入，會導致法律風險。2017年，我國公布了《中華人民共和國個人信息保護法（草案）》，對個人隱私數(shù)據(jù)進行了保護。外部數(shù)據(jù)，尤其是高質(zhì)量的外部數(shù)據(jù)，很可能涉及個人敏感信息，需要經(jīng)過授權(quán)和很精細的處理才能使用。

　　其次，外部的數(shù)據(jù)應(yīng)用是屬于跨域的數(shù)據(jù)應(yīng)用，具有很強的專業(yè)性。它既需要了解市場上各類數(shù)據(jù)的屬性（這一點在數(shù)據(jù)市場還遠未成熟，今天由保險從業(yè)人員來實現(xiàn)尤為困難）及可能應(yīng)用的范圍，又需要了解如何將數(shù)據(jù)加工才能滿足保險業(yè)的需求。并不是每個外部數(shù)據(jù)的引入都能為某項業(yè)務(wù)帶來明顯改善的，也不是經(jīng)過一次的引入就能取得良好的效果。

　　外部的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)場景與保險行業(yè)不同，因而在使用的過程中，就要仔細甄別，不斷調(diào)整。距離保險業(yè)需求越近的數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，做出的數(shù)據(jù)產(chǎn)品效果就越好。但無論多近，外部數(shù)據(jù)始終是外部數(shù)據(jù)，其產(chǎn)生的環(huán)境與保險的需求大多不會100%契合，這就需要專業(yè)的數(shù)據(jù)團隊進行加工、處理，經(jīng)過幾個輪回的迭代才可能取得好的效果。所以，跨域數(shù)據(jù)應(yīng)用并不是一次性的簡單買賣，而是需要有專業(yè)化的隊伍針對保險的需求，不斷地嘗試不同的數(shù)據(jù)品種以及算法調(diào)優(yōu)，才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的目標。

　　應(yīng)用的方向不對

　　在外部數(shù)據(jù)應(yīng)用中，還有一個主要的誤區(qū)就是數(shù)據(jù)應(yīng)用的方向不對。生搬硬套別的行業(yè)，別的領(lǐng)域的成功經(jīng)驗，是目前很多行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的普遍現(xiàn)象，保險也不例外。精準營銷和用戶畫像的確是大數(shù)據(jù)比較典型的應(yīng)用，但并不意味著每一個行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用都首先要從精準營銷和用戶畫像開始。

　　“用戶畫像”是建立在本身有較強的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上來展開的。銀行業(yè)和證券業(yè)做用戶畫像是基于本身高頻次的交易數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，再融合外部數(shù)據(jù)勾勒出用戶的偏好，通過原有的業(yè)務(wù)觸點更精準地為客戶推薦最合適的產(chǎn)品，以提高客戶在銀行或證券業(yè)務(wù)上的復購率和個人貢獻值。這是建立在自身數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)特點上完成的數(shù)據(jù)應(yīng)用，并不一定適合保險。多數(shù)保險產(chǎn)品的交易頻次很低，本身產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量很小，難以支撐用戶與業(yè)務(wù)之間產(chǎn)生強關(guān)聯(lián)原因的精細刻畫。我們曾經(jīng)做過大樣本的實驗，并沒有發(fā)現(xiàn)哪個具體的行為特征對用戶購買保險產(chǎn)品有確定的影響力。

　　除此之外，保險產(chǎn)品具有其特殊性，它需要線下面對面的交流。即使通過數(shù)據(jù)確切地知道某個用戶可能有某個產(chǎn)品的需求，如果觸達方式不合適，一樣不會成功地轉(zhuǎn)化。單純的“精準營銷”在保險行業(yè)并不能取得良好的效果。

　　數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中生搬硬套的現(xiàn)象也反映了保險客戶對數(shù)據(jù)應(yīng)用的認知不足，還沒有形成業(yè)務(wù)和技術(shù)之間的有效互動，數(shù)據(jù)應(yīng)用被局限在技術(shù)部門，還沒有發(fā)揮其應(yīng)有的價值。這就決定了目前外部數(shù)據(jù)應(yīng)用在保險行業(yè)還沒到全面爆發(fā)的階段。

　　3、解決之道

　　大數(shù)據(jù)知易行難，這是業(yè)界普遍公認的，尤其大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)大B行業(yè)中的應(yīng)用更是難上加難。傳統(tǒng)行業(yè)都有比較健全的業(yè)務(wù)體系，嚴格的行業(yè)標準，龐大的業(yè)務(wù)規(guī)模，有一套引進產(chǎn)品和技術(shù)的規(guī)程。這與一般的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)本身應(yīng)用有著很大的不同。它要求行業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)提供商既要對大數(shù)據(jù)有著專業(yè)的水平，同時也需要對大型企業(yè)有著深入的理解和洞察。

　　雖然，“用戶畫像”、“精準營銷”并沒不一定適合保險行業(yè)作為現(xiàn)階段的應(yīng)用，但在其它一些領(lǐng)域、一些場景已經(jīng)可以做出明顯的效果。它們或者可以解決原來解決不了的問題；或者可以改善原有的方法，提高效率，降低成本；也或者開辟了新的渠道，形成創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式。這些都是今天乃至未來可以應(yīng)用的方向。

　　當然，我們也必須清醒地看到，受數(shù)據(jù)成熟度的限制，數(shù)據(jù)應(yīng)用不可盲目求大、求快，只能摸著石頭過河。

　　切入點的選擇—效果明確

　　選擇切入點最重要的標準就是在現(xiàn)有的內(nèi)外部數(shù)據(jù)條件下能取得明確的效果。

　　外部數(shù)據(jù)的屬性畢竟與保險業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)屬性不同，能否起到好的效果還尚未可知。要從保險行業(yè)有明確的痛點，在現(xiàn)有的內(nèi)外部數(shù)據(jù)條件下，最可能做出效果的事情開始。痛點的選擇也不宜過大，先聚焦在一個環(huán)節(jié)上甚至某一個環(huán)節(jié)中的一個具體問題，這樣對周邊業(yè)務(wù)牽扯不大，決策也相對簡單，也比較有可能做出效果。

　　數(shù)據(jù)產(chǎn)品也要從簡單的粗加工產(chǎn)品開始，短時間就能取得明確的效果，便于試錯。即使方向錯誤，也可以迅速地調(diào)整，逐漸完善。切不可一上來就投入大量的人力物力財力，花很長的時間妄想做一個“殺手級”的產(chǎn)品，一次性解決問題，這樣容易犯系統(tǒng)性錯誤。因為外部數(shù)據(jù)的不確定性，決定了應(yīng)用效果的不確定性，要避免犯方向上大的錯誤。

　　有些痛點在今天雖然有明確需求，但數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不滿足，做不出好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，就要放棄；有些痛點，在今天已經(jīng)可以具備一定的條件，可以做出明顯的效果，這就是我們選擇的切入點。

　　舉個例子，高額意外險和重疾險的欺詐損失一直是壽險運營的痛點。高額意外險，在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)下，很難找到一個行之有效的數(shù)據(jù)產(chǎn)品來實現(xiàn)反欺詐，那就暫時放棄；而壽險里的重疾在今天是可以找到強相關(guān)的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)反欺詐產(chǎn)品，就可以先從重疾險的欺詐產(chǎn)品開始，作為一個切入點。

　　反欺詐作為大數(shù)據(jù)的一個典型應(yīng)用，與行業(yè)業(yè)務(wù)可以從松耦合開始（既先不考慮行業(yè)的場景，僅從身份識別和外部場景入手），最簡單的應(yīng)用就是“驗真”，在不需要保險行業(yè)做更多的環(huán)境準備，不需要牽扯太多部門的情況下，還原業(yè)務(wù)的場景。這樣才能快速試錯，快速落地。

　　可能應(yīng)用的方向：開源節(jié)流

　　所謂“開源”就是能依靠現(xiàn)有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品或者技術(shù)能夠找到以前無法識別的客群，這樣就帶來了增量市場。而“節(jié)流”自然就是依靠數(shù)據(jù)產(chǎn)品和技術(shù)來提高原有的效率，降低成本。

　　開源賦能

　　舉個簡單的例子，我國大約有一億多糖尿病患者，這一數(shù)字每年還在增加。按照現(xiàn)有的保險規(guī)則，這部分客群是不在保險范圍內(nèi)的。可醫(yī)學的發(fā)展使糖尿病人的生存狀態(tài)有了本質(zhì)的改變，很多糖尿病患者依然可以健康地活幾十年。如此龐大的一個客群，如果有數(shù)據(jù)可以支撐對這部分患者進行甄別分級，重新設(shè)計產(chǎn)品，制定一個合理的價格，就可以吸納進一個龐大的客群，形成一個可觀的增量市場！

　　提高效率

　　在運營方面，隨著外部數(shù)據(jù)的成熟和運用，核保和理賠可以實現(xiàn)部分自動化，甚至全部自動化。這都會大大提升效率，降低運營成本。

　　盡管反欺詐在保險行業(yè)內(nèi)部也是多年的老生常談，但由于保險業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的先天不足，引入外部數(shù)據(jù)無疑會使反欺詐變得事半功倍。用數(shù)據(jù)可以盡可能地還原某人在某地，在某一時刻特定的場景，從還原的場景去發(fā)現(xiàn)欺詐者的蛛絲馬跡。覆蓋保險業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)原來覆蓋不到的時間和空間的事件。

　　降低成本

　　外部增量數(shù)據(jù)的支撐還可以降低人工成本。目前很多健康險TPA公司為了提高用戶的體驗度，加快報銷的速度，不得不依靠龐大的人工客服去處理客戶的報銷單。如果有了合適的電子化的數(shù)據(jù)，這部分人工成本將會大大得到壓縮。

　　無論是“開源”，還是“節(jié)流”，都是用數(shù)據(jù)應(yīng)用對保險的賦能，都可以確定地見到明確的效果。盡管，在今天的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，可能做出的效果還不盡完美；盡管數(shù)據(jù)的覆蓋度可能還盡如人意，但至少這是個不錯的開始。相信隨著時間的推移，在正確的方向上不斷積累，一定可以實現(xiàn)量變到質(zhì)變。

　　4 挑戰(zhàn)

　　大數(shù)據(jù)的局限

　　首先有一點需要注意的是，“大數(shù)據(jù)”的定義在很多場合已經(jīng)被模糊化。最初的“大數(shù)據(jù)”僅指來源于互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù)以及由此而產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)；但是現(xiàn)在很多場合所討論的“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)遠遠超出了這個范疇，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)被泛指所有的數(shù)據(jù)和與數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在這里，我想先說一下產(chǎn)生于互聯(lián)網(wǎng)（包括移動互聯(lián)網(wǎng)）的大數(shù)據(jù)（包括技術(shù)）本身的局限。

　　首先，大數(shù)據(jù)都難以對人的行為做出精確預測，它只能是一種發(fā)生某種事件可能的概率。

　　其次，大數(shù)據(jù)關(guān)注的是相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系，這就限制了大數(shù)據(jù)在一些需要確定的、置信度非常高的場景的使用，尤其在信貸風控，保險的理賠等。這也是我一直沒有看好所謂的“大數(shù)據(jù)征信”、“大數(shù)據(jù)風控”的原因。

　　由于國內(nèi)的數(shù)據(jù)市場還不健全，數(shù)據(jù)被孤立在一個個巨頭處而無法打通。這就勢必造成數(shù)據(jù)來源不均勻和信息不對稱。

　　數(shù)據(jù)的不均勻，就可能導致分析結(jié)果出現(xiàn)偏見或盲區(qū)。換句話說，就是我們的采集樣本不具有代表性，那么因此最后的結(jié)果就會失衡。

　　雖然每一個數(shù)據(jù)生產(chǎn)入口都擁有海量的數(shù)據(jù)，可無論任何一家數(shù)據(jù)源，都不可能擁有全量的數(shù)據(jù)，這就造成了客觀上的信息不對稱，形成一個個的數(shù)據(jù)寡頭。大數(shù)據(jù)不可能完全消除信息不對稱。

　　上面這四個方面，都是狹義“大數(shù)據(jù)”的局限性。并不是說因為有這些缺陷而無法應(yīng)用，只有清楚了它的局限性，在行業(yè)應(yīng)用的時候才能揚長避短，不可片面夸大“大數(shù)據(jù)”的作用。

　　當然，在行業(yè)的應(yīng)用中，我更喜歡選擇高質(zhì)量的“外部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”開道。這些高質(zhì)量的“外部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”經(jīng)過簡單加工即可滿足保險業(yè)務(wù)的需要，能取得明顯的效果。在行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的初期，明顯的效果和確定性是最為重要的，它是決定能否切入行業(yè)，繼續(xù)走下去的關(guān)鍵。

　　數(shù)據(jù)欠成熟

　　盡管大數(shù)據(jù)已經(jīng)經(jīng)歷了五六年的發(fā)展，數(shù)據(jù)無論在維度上還是數(shù)量上都已經(jīng)比幾年前有了很大的改變。但是客觀上講，還沒有達到質(zhì)的飛躍。由于相關(guān)的法律建設(shè)沒有完成，數(shù)據(jù)被滯留在少數(shù)流量入口處，形成了一個個數(shù)據(jù)的孤島，還沒有形成數(shù)據(jù)的有效打通、流轉(zhuǎn)，更談不上創(chuàng)造新的價值。

　　到今天為止，我依然認為數(shù)據(jù)僅在局部市場，特定的場景已經(jīng)成熟，可以為客戶創(chuàng)造很大的價值。但還沒有辦法形成規(guī)?；袌?，這是由于數(shù)據(jù)發(fā)展的成熟度決定的。

　　數(shù)據(jù)的缺失，并不能靠高明的算法彌補。這與統(tǒng)計模型，大數(shù)據(jù)還是人工智能都無關(guān)系。只能面對這一現(xiàn)實，去尋找先期成熟的市場，盡可能地立足現(xiàn)在的數(shù)據(jù)以及算法幫助客戶解決他們的實際問題，創(chuàng)造價值，形成商業(yè)閉環(huán)；同時積極地關(guān)注其他市場的成熟。數(shù)據(jù)應(yīng)用市場與其他早期市場并沒有不同，都是由點及線，最后再到面的。這是個螺旋上升的過程，沒有捷徑可循。

　　數(shù)據(jù)思維尚未建立

　　與數(shù)據(jù)的缺失相比，一個更大的挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)思維的建立。我們正在經(jīng)歷一個從IT到DT的跨越的時代。大數(shù)據(jù)，機器學習，人工智能，都是這一跨越中的工具。但不幸的是，很多用戶還是沉迷于技術(shù)本身，沒有上升到數(shù)據(jù)思維。在應(yīng)用的過程中生搬硬套，導致了數(shù)據(jù)應(yīng)用的結(jié)果并不理想。

　　什么是數(shù)據(jù)思維？所謂數(shù)據(jù)思維，就是有意識地用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題，解決問題；用數(shù)據(jù)來輔助決策，用數(shù)據(jù)來指導工作，去提高效率；用數(shù)據(jù)去規(guī)避風險，去重構(gòu)業(yè)務(wù)的流程?？傊脭?shù)據(jù)來說話，數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)力！這就是數(shù)據(jù)思維的根本。

　　一般來講，在行業(yè)中是業(yè)務(wù)驅(qū)動技術(shù)。但大數(shù)據(jù)不同于一般的技術(shù)，它需要每個部門的參與，并不只是技術(shù)部門的事兒。每一個崗位都要學會主動地運用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)時代，沒有旁觀者。業(yè)務(wù)部門要有意識地運用數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)市場的新的機會，有意識地用數(shù)據(jù)去量化、指導業(yè)務(wù)，去優(yōu)化原有的業(yè)務(wù)流程；數(shù)據(jù)部門也應(yīng)該主動地用數(shù)據(jù)去幫助業(yè)務(wù)部門發(fā)現(xiàn)問題，并給業(yè)務(wù)部門合理的建議，與業(yè)務(wù)部門形成有效的互動。

　　無論是“開源”的增量市場，還是“節(jié)流”的提高效率，降低人工成本，最為核心的只有一點：保險業(yè)要回歸保險的本質(zhì)，提高本身的運營水平，跑馬圈地的時代一去不復返了。

　　在對待數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，要以一種開放的心態(tài)，在做好自身數(shù)據(jù)建設(shè)的基礎(chǔ)上，有目的有節(jié)奏地逐步引入外部數(shù)據(jù)。在引入外部數(shù)據(jù)的過程中，最重要的是選擇好切入點，要注重融合。外部數(shù)據(jù)不只是互聯(lián)網(wǎng)上的行為數(shù)據(jù)，還有很多高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在引入的過程中，要清楚各種數(shù)據(jù)，各類技術(shù)的優(yōu)缺點，揚長避短，靈活運用，解決實際問題。更要通過引入外部數(shù)據(jù)和本身數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程中，逐漸建立自身的“數(shù)據(jù)思維”，并讓“數(shù)據(jù)思維”滲透到每一個環(huán)節(jié)，讓“數(shù)據(jù)思維”來指導業(yè)務(wù)，重構(gòu)業(yè)務(wù)，這一點才是至關(guān)重要的！

　　數(shù)據(jù)服務(wù)提供商，在實踐數(shù)據(jù)應(yīng)用到保險行業(yè)的路上，不能一味地夸大“大數(shù)據(jù)”，“人工智能”等某一項技術(shù)的功效，否定傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用。而應(yīng)該將二者都作為行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的“利器”，結(jié)合實際需求，在不同的場合靈活地運用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。同時，也需要深入地了解保險行業(yè)的背景知識，只有深入地了解了保險行業(yè)的需求，將自己變成保險行業(yè)的專家，才能更好地幫助行業(yè)，做好數(shù)據(jù)的融合，這才是數(shù)據(jù)解決方案提供商的成功之道。

　　保險行業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用才剛剛上路，任重道遠。

　　【作者簡介】

　　李曉東，中關(guān)村老李，前海航云商大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)總裁，目前就職于BBD出任助理總裁。老李既有二十余年ICT的經(jīng)驗，又有十多年開拓新市場新業(yè)務(wù)的經(jīng)驗，做事沉穩(wěn)扎實，對新市場和新業(yè)務(wù)有著敏銳的感知和深入的洞察力。老李于2012年加入百分點，負責移動端個性化推薦業(yè)務(wù)；2015年加入海航，組建大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)部，在很短的時間內(nèi)就在網(wǎng)約車行業(yè)反欺詐、金融科技等領(lǐng)域取得突破；網(wǎng)約車行業(yè)反欺詐市場占有率40-50%，實現(xiàn)了業(yè)務(wù)的幾何式增長。

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　　大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)家都非常關(guān)心數(shù)據(jù)究竟如何幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長和商業(yè)模式進化，很少有企業(yè)管理者真正理解數(shù)據(jù)科學對未來時代商業(yè)模式的影響。大部分企業(yè)仍然將數(shù)據(jù)科學作為商業(yè)分析工具，輔助企業(yè)發(fā)現(xiàn)風險事件和挖掘營銷機會。傳統(tǒng)企業(yè)的商業(yè)活動中，數(shù)據(jù)科學很少參與到實際的商業(yè)運營之中，實時進行商業(yè)決策，幫助企業(yè)提升銷售收入。

責任編輯：陳近梅