商業健康保險的大數據應用

『壹』 利用大數據分析將保險業風險防控做到極致

利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
互聯時代，特別是移動互聯網日漸普及之後，大數據的搜集變得更為方便和可行，大數據的應用價值受到了各行各業的關注，甚至大數據本身也成了一個專門產業。保險作為基於大數法則運營發展的商業行為，對大數據的利用有著天然的傾向性。筆者圍繞風險防控這一經營實務，圍繞核保、核賠這兩大關鍵節點，探討大數據分析在風險防控中的應用，分析優勢性，指出限制性，並基於行業現狀對大數據分析的發展提出建議。
保險業面臨風險控制新挑戰
雖然風險防控是保險業發展過程中永恆的課題，但是隨著經濟社會的發展，新風險點層出不窮，惡意欺詐手段不斷翻新，保險業風險防控受到的更為嚴峻的沖擊。具體表現為：
1.行業競爭倒逼核保和理賠速度的提升，可能帶來核保、核賠質量下降的負面影響。從純理論角度和最理想化的角度來講，核保和核賠這兩個環節是可以為保險公司屏蔽所有逆選擇和道德風險的。但付出的代價是用大量的人力對每個投保和理賠申請都進行大量的細致調查。這在保險公司實際運營中是不可能的。特別是在行業競爭越來越激烈的今天，為提升客戶體驗，保險公司的投保條件愈發寬松，核保核賠速度快，甚至免核保、免體檢、快速賠付已經成為保險公司吸引客戶的「標配」所在。各家公司千方百計提高服務速度，核保核賠部門往往要承受客戶和銷售部門的雙重壓力。在此情況下，雖然保險公司的保費收入有了較大增長，但是承受的風險沖擊將明顯增大。公司管理層對業績增長的期待，或多或少沖淡了本該固若金湯的風控意識。
2.互聯網保險的發展，客觀上增加了風險控制的難度。如今，網路銷售、移動互聯網銷售日益被保險公司所重視。各種保險銷售網站，成為了保險公司新的保費增長點。甚至客戶通過手機微信等軟體終端，就可以輕松完成投保或理賠過程，在這種情況下，材料真實性驗證難度較大，信息不對稱性更為突出，機會型欺詐風險增加。異地出險的增加，也對理賠後續工作提出較高要求，容易出現保險服務流程銜接的空白。在傳統保險銷售過程中，銷售人員與客戶面對面地溝通，其實也是一種了解客戶的過程。但是互聯網保險的發展讓這個過程消失。核保部門失去了一道天然屏障。這些都是增加了風險控制的難度。
大數據分析在保險業風險防控中的實際意義
雖然互聯網技術的發展，給傳統思維下的風險防控帶來了巨大的挑戰。但是筆者認為，任何新技術的進步都是雙刃劍。而且解鈴還須系鈴人，互聯網技術帶來的「麻煩」也必將由互聯網技術本身來開出葯方。這個葯方就是大數據分析。
IBM公司曾用5個特徵來描述大數據，既大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。這些特徵其實也表明了大數據對風險防控的意義。
1.大數據時代下，核保環節通過大數據分析有條件對客戶進行系統性風險掃描。具體來講，在傳統核保過程中，客戶告知什麼，保險公司就審核什麼。核保人員要從有限的告知信息中，發現風險點的蛛絲馬跡。這個過程中的風控主要依靠客戶的誠信水平和核保人員的工作經驗。而且大量的投保告知，也挑戰了客戶的耐心。面對大量的提問，客戶很有可能引起反感，不認真填寫告知內容或乾脆放棄購買保險產品。但在大數據條件下，保險公司有條件從資料庫中獲取客戶的大量相關信息。比如通過了解客戶的就醫記錄，可以准確推斷客戶的健康狀況；通過查詢客戶在各家保險公司的既往投保記錄，可以分析投保人有無重復投保、短期內大額投保等高風險行為，等等。這些都將打破既往核保的管理思路，使得核保過程更加精確化。同時客戶需要進行的投保告知大大減少，只要授權保險公司查詢相關信息，即可快速得到核保結果。
2.大數據時代下，核賠環節通過大數據分析更可能發現理賠欺詐的線索，堵住風險漏洞。傳統的核賠過程中，主要靠核賠人員的經驗甄別風險，靠調查人員有意識的排查堵住理賠欺詐的發生。這種情況下，人為製造保險事故、虛報並不真實存在的保險事故、誇大保險事故損失金額，都成為可能發生的情況。但在大數據條件下，保險公司不同地區的既往理賠數據，甚至不同保險公司之間的理賠數據有可能匯聚成一個超級資料庫。任何理賠申請，都可以先經過資料庫的檢驗。
3.大數據分析輔助風險控制的理論研究，已經有了一定的積累，為進一步應用打下了基礎。近年來，大數據的開發應用不僅得到了實務界的關注，也吸引了理論界進行更為細致的研究，並取得了一定成果。例如欺詐分析技術，就是綜合了大數據模型、統計技術和人工智慧在反保險欺詐領域的一項應用。目前這項技術已有了比較完整的理論模型，建立了相應的演算法體系，具體包括有監督演算法和無監督演算法。筆者認為，這些理論研究雖然對保險實務從業者來講有一些晦澀，但是今後的大數據分析甚至人工智慧在保險業的應用，就是建立在這些理論研究基礎之上的。
基於大數據技術提升保險業風險控制
結合大數據技術本身的發展要求，以及當前保險公司實際運營情況。筆者在這部分將提出大數據時代提升保險業風險控制的具體工作建議。
1.以資料庫建設為基礎，在內部數據資源整合的基礎上，爭取建立全行業共享的大數據平台。在這里所討論的所有大數據分析的優勢，都建立在保險公司能夠收集到海量有價值數據的基礎之上。這種數據資源的整理，首先是公司內部資源的整理。特別是對於混業經營的大型金融集團來說，內部已有的數據資源整合就已經是非常偉大的成就。要讓各家公司共享信息，註定是艱難的，這需要行業協會、監管部門的推動，需要各家公司站在更長遠的角度展望保險業的發展。
2.保險公司要千方百計提升IT技術水平，儲備大數據分析的技術力量。大數據分析對資料庫技術的要求是比較高的，公司網路系統和數據計算能力面臨考驗。更為重要的是，如果要想進一步開發大數據資源，就必須有專門的統計分析人才。技術儲備，不是過往運營數據分析等簡單的數據開發，而是一整套科學的體系。保險公司有必要提前進行技術儲備。
3.大數據分析過程中，要特別注意數據安全和客戶信息的保密管理。大數據和互聯網一樣，也是一把雙刃劍。保險公司挖掘好這座寶藏，能夠在風險防控上取得事半功倍的效果。但同時也擔負著維護數據安全的重任。海量的個人信息數據存儲在保險公司，一旦泄露後果不堪設想。單個的數據泄露就可能引起客戶的訴訟。批量的數據泄露，可能給公司帶來的就是滅頂之災。從法務角度來講，保險公司在引用客戶信息之前，要取得客戶授權，規避法律風險。同時要盡可能依靠大數據分析，通過簡單的客戶信息就推斷出某類業務的風險。
總之，風險控制是保險公司穩健經營的重要一環。在大數據時代，保險業必然要利用新技術手段，將風險防控工作做到極致，為公司和行業的發展創造價值。

『貳』 如何應用大數據進行保險行業的數據分析

要分析，先採集。

對於保險行業來說，這個很有必要。

保險行業太大，太雜，因此信息量很大。

保險公司需要知道目前的行業發展情況，競爭對手的情況，產品公司的形象等，這些數據基本上來源於互聯網的公開信息，論壇，貼吧，微信，微博等。

保險公司最為迫切的事情是：通過先進的信息採集技術，建立完善的輿情監測機制。

Web是一個巨大的資源寶庫，目前頁面數目已超過800億，每小時還以驚人的速度增長，裡面有你需要的大量有價值的信息，例如潛在客戶的列表與聯系信息，競爭產品的價格列表，實時金融新聞，供求信息，論文摘要等等。

可是由於關鍵信息都是以半結構化或自由文本形式存在於大量的HTML網頁中，很難直接加以利用。

實施以後，能夠獲得大量的利益：

對目標網站進行信息自動抓取，支持HTML頁面內各種數據的採集，如文本信息，URL，數字，日期，圖片等
♦ 用戶對每類信息自定義來源與分類-采3453輿情4533集-
♦ 可以下載圖片與各類文件
♦ 支持用戶名與密碼自動登錄
♦ 支持命令行格式，可以Windows任務計劃器配合，定期抽取目標網站
♦ 支持記錄唯一索引，避免相同信息重復入庫
♦ 支持智能替換功能，可以將內容中嵌入的所有的無關部分如廣告去除
♦ 支持多頁面文章內容自動抽取與合並
♦ 支持下一頁自動瀏覽功能
♦ 支持直接提交表單
♦ 支持模擬提交表單
♦ 支持動作腳本
♦ 支持從一個頁面中抽取多個數據表
♦ 支持數據的多種後期處理方式
♦ 數據直接進入資料庫而不是文件中，因此與利用這些數據的網站程序或者桌面程序之間沒有任何耦合
♦ 支持資料庫表結構完全自定義，充分利用現有系統
♦ 支持多個欄目的信息採集可用同一配置一對多處理
♦ 保證信息的完整性與准確性，絕不會出現亂碼26禁止9盜用0
♦ 支持所有主流資料庫：MS SQL Server, Oracle, DB2, MySQL, Sybase, Interbase, MS Access等

『叄』 健康保險在大數據時代 產品創新

黨的十八屆五中全會從協調推進「四個全面」戰略布局出發，提出「推進健康中國建設」的宏偉目標，凸顯了國家對維護國民健康的高度重視和堅定決心。記者從衛計委獲悉，按照中央要求，國家衛生計生委正在研究編制
《「十三五」健康中國建設規劃》，此規劃將成為今後5年推進健康中國建設的綱領性文件。隨著「健康中國」戰略落地，「十三五」期間圍繞大健康、大衛生和大醫學的醫療健康產業有望突破十萬億市場規模。醫療健康產業也將引領新一輪經濟發展浪潮，醫療服務、健康保險、創新葯、精準醫療及互聯網醫療等細分領域將突飛猛進。
大數據在中國醫療行業的應用亟待推進
然而，隨著「互聯網+」思維在社會各個領域的深入和滲透，醫療服務如何才能適應這個大數據時代，充分運用各種有用的數據，建立高效快捷的服務平台，是眼前最亟待推進的事情。
發達國家有很多醫療大數據的成功應用值得我們學習。例如，美國疾控中心公布了醫療數據，通過告訴病人多種不同的醫療方案，讓他們可以自己選擇性價比更高的治療方案。此外，精準醫療與大數據的完美結合，讓個性化的治療應用實現了新的飛躍。像癌症的治療，通過對基因組等大型數據集的分析，研究遺傳變異，實現個性化醫療和調整葯物劑量。麥卡錫曾做出估計，在某些案例里，通過減少處方葯，減少了30%～70%的醫療成本。另外，早期發現腫瘤的治療和手術費用，是後期發現的一半。
醫療「互聯網+」呼喚創新
近日，全國首家互聯網醫院落戶烏鎮。烏鎮互聯網醫院開啟了「互聯網+」醫療的全新模式探索，醫生和醫生、醫生和患者無須面對面，通過網路視頻即可完成診療過程，包括開具電子處方和配葯。這將大大節省醫生和病患的時間。除了醫院的醫療模式創新，醫療設備的技術創新、技術平台的開發與使用，也將大大推動中國醫療行業的發展。例如飛利浦推出的EPIQ彩色超聲診斷系統，依託大數據平台實現對個體檢查的智能化，將分析步驟一鍵簡化，快速呈現精確檢查結果，可以使醫生的診斷過程事半功倍。
飛利浦與北京大學第一人民醫院聯合研究開發的「心血管慢病管理解決方案」也是「互聯網+」大環境下針對健康自我管理的創新解決方案。這個系統通過將高級醫院、初級醫院和家庭進行互聯，幫助醫院延伸對出院病人的關護。對醫院來說，這個系統將幫助醫生更好地管理院外的患者人群，監控已出院病人的症狀以及相關的生理體征，對病情進行及時診斷、調整處方，以避免病人病情加重。對於病人來說，這個系統能使病人出院後也能及時獲得專業的健康指導，把病人實施慢性病自我管理的積極性調動起來。誠如飛利浦副總裁、大中華區醫療信息解決方案業務部總經理陳勝裕先生所言：「這個解決方案是探索如何利用醫療信息化，實現慢病和健康管理，從而緩解當前醫療系統的壓力的重要創新實踐之一。我們的目的不僅僅是提供解決方案，而是旨在構建一個持續醫療服務的生態系統。」

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『肆』 保險行業大數據應用

5月27日，由《中國保險報》主辦的「保險業大數據應用系列沙龍」第二期活動在廣州舉行。與會人士針對保險業如何應用大數據「洞察客戶」的主題進行探討。
近年來，保險業大數據應用已經深入到各個業務條線，在利用大數據洞察客戶方面，各家保險機構都有不同程度的探索。不過，在具體的探索實踐中，行業也存在痛點。例如如何挖掘客戶、挖潛客戶，乃至令客戶資源在公司內部的各個業務條線得到共享。
沙龍環節
亞太財險互聯網產品總監萬鵬
中小保險公司更加應該應用關注大數據的使用
我個人認為，現在保險業圍繞著數據方面存在的幾個誤區。例如，香港地區700萬人的一個城市，現在財產保險公司是110家，咱們大陸不到80家。那麼多的大陸人去買香港保險，因為是產品有特色，為什麼產品有特色，是對數據進行了分析以後，精準地進行了相應的營銷，或者是一個推廣。那麼我個人認為互聯網從保險公司的角度，應該真正地體現價值，就是從茫茫的人海中篩選出來你想要的客戶，然後給他適合他需要的產品，這個產品不一定是便宜的。
在我們保險公司可能還沒想明白，或者是准備行動的時候，跟我們相關關聯密切的保險中介已經是有相當一批在積極地行動之中，包括數據應用，包括手機移動端的APP的完善，包括小閉環的生態圈，網上商城，積分兌換，發紅包等等，比很多保險公司玩得還嗨，這個希望引起或者倒逼我們保險公司的人要想得出來。
最後的落腳點，就是解決之道，保險業的解決之道是什麼？我認為，就像我正在做的一件事情叫做搭建數據共享聯盟，而且在現在時代下，我認為中小保險公司更加應該關注大數據的使用。

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『伍』 大數據可以應用於保險行業嗎

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。