保险业多渠道数据采集与分析

引言

        当前，中国已经成为全球最有潜力的新兴保险大国之一，尽管中国的保险业发展迅速，但从保险深度和保险密度等指标不难看出中国的保险业仍处于发展的初级阶段，中国保险业和世界保险业之间仍存在较大差距，但这也显示出它广阔的发展空间和巨大的发展潜力。保险市场上不同业务类型、多种组织形式、个性化的保险服务产品日趋丰富。保险新型销售渠道的出现，更加从本质上推动了保险业大数据时代的来临。在很多情况下，保险消费需求是由销售渠道诱发而来的，并不是消费者所固有，因此拥有贴近消费者的高效渠道是保险公司核心竞争力的重要组成部分。目前多渠道销售模式正成为保险公司的普遍选择，国内多家保险公司除了原有营销渠道外均开通了电话销售、互联网销售等创新渠道。多样化销售渠道为业务的高速增长做出了巨大的贡献。

        保险的核心功能是解释风险。科技的进步对于解释风险的技术将带来革命性的变化。可以看到保险传统的经营，只是在一定的维度审视和解释风险，但这样的解释并不能充分地反映这个世界的复杂性。现有的保险经营，客户希望通过更多的因素来定价。比如车险，按照现在的定价技术，认为一个人的性别、年龄、职业以及车型与风险具有相关性，但并没有对客户的驾驶行为进行评估和界定，而其实客户的驾驶行为与出险有着密切的联系。这样，在保险业，以客户为中心多视角、多维度的数据能够更加全面地对风险做出预测和评估，从而使保险公司能够采取积极的行动来主动控制和预防风险的发生以及将可能发生的风险赔付降到最低。而数据的多样性，必然来自多样的数据采集渠道。随着保险业转型的进展，保险业务部门和技术部门的创新能力和数据采集能力会不断加强，这样险企能够收集不同的数据，收集各种各样对公司有价值的信息，比如客户或者非客户相关的偏好、客户对金融服务产品的消费行为和习惯、未来的规划、对保险服务产品的认可态度、满意度、未来持续消费的忠实度等。这样的需求使得对多渠道数据采集应用场景的探求和建设显得日益重要，因此，多渠道数据采集技术是保险业在大数据时代所面临的首要问题。

1 保险业多渠道数据采集

        目前保险业已经涌现出不少新型的数据采集方式，如无线POS设备、条形码、二维码、移动终端等。但是要寻求和建立保险公司可控的实时数据采集应用场景并不容易，所以如何寻求保险业信息采集的应用场景是保险公司实时客户数据采集的基础。根据保险业“以客户为中心”的转型理念，从不同应用场景中获取有价值的客户信息尤为重要。物联网的发展、4G技术的普及、大数据研究结果的不断呈现、新型通信技术的出现都会或多或少带给我们重要的启示和创意的灵感。本文从车联网、移动终端、二维码、电子商务等多种视角结合保险业对数据采集的实际需求做了一系列数据采集的设想，借鉴国外保险业先进的实时数据采集情景，简单分析和描绘了适合国内保险业数据采集的应用场景。

        1.1 基于车联网系统的数据采集
        车联网系统，是指通过在车辆仪表台安装车载终端设备，实现对车辆所有工作情况和静、动态信息的采集、存储并发送。车联网数据分析平台，将根据不同行业对行驶车辆的不同的功能需求实现对车辆有效监控管理。车载终端由传感器、数据采集器、无线发送模块等组成。

        对保险业而言，如果在被保险车辆上安装GPS和通信终端将车辆运行情况实时传输给保险公司，保险公司可以在第一时间掌握出险的地理位置和出险原因等信息，对这些信息的统计分析和汇总将有助于险企实现对客户风险更精确、更实时、更深入的管理和控制。一方面分析事故多发地段、限速地段、事故多发时间等，这样险企可以得到一些客观风险的分析数据（比如，事故多发地段、时间等）实时反馈给客户引起客户警惕，主动减低风险；另一方面汇总客户在事故多发地段行驶次数、事故多发地段行驶时间、限速地段有无超速、行驶在事故多发时间的次数等信息这，这样险企可以获得对客户驾驶习惯和行为、以及客户风险概率等数据进行实时跟踪和评估。

        车辆的运行参数（多项开关量、传感器模拟量、CAN信号数据等等）并不是其必要的数据信息，但却可以用于对驾驶行为的研究和分析。而车辆信息和车主（客户）信息的采集对保险业的营销和分析相当重要。每当有新的车载终端接入到车联网系统中，车辆信息和车主信息都会有相应的登记和注册。车主在驾驶车辆运行过程中，产生的车辆运行数据、车主信息会不断回发到后台数据库，形成海量信息数据，然后由后台提取客户信息数据做过滤、清洗、转换等操作，数据分析平台对数据进行处理，得到可分析、可营销的清单数据，供营销人员查看。

        对于车险产品，在国外保险公司可以根据车辆的行驶习惯有差别的制定保险价格。如果客户是莽撞驾驶习惯的，购买车险时价格较高，反之价格较低。比较典型的是英国的汽车协会保险服务有限公司，利用Drivesafe box记录有关车辆的驾驶行为数据，如速度、拐弯、刹车等。保险公司根据采集到的信息给驾车人一个驾驶行为的安全度评估。对于谨慎型驾驶行为的车主，其保险费用就会相应减少；对危险型驾驶行为的车主，当然，保险费用就会相应增加。所以，在基于车联网的系统中，汽车保险产品的创新，在于对客户驾驶行为的划分，从而对车险保费实现差异化定价。驾驶行为的界定，可以借鉴英国，将驾驶行为进行细分，比如划分为：1.谨慎型2.安全型3.鲁莽型4.危险型四个基本的等级。客户还可以在网上或者手机上，通过仪表记录仪查看自身的驾驶行为。但是对于驾驶行为的界定，国内目前缺乏有效的界定手段。未来可以设想，通过移动终端或者车载终端来实时跟踪用户驾驶行为，通过终端实现信息的回传。这样对信息的采集分析和界定客户驾驶行为，从而实现车险的差异化定价。基于车辆网的车险数据采集模型示意图如图1所示。

        智能化的移动终端是未来通信业发展的必然趋势，客户对移动应用场景、移动服务模式的需求正在逐步增强，移动终端也逐步形成保险企业中一种新的销售渠道。在保险产品的销售中，业务员可以通过宣传手册或者移动终端来销售保险产品。目前移动终端作为辅助营销的有力工具，已经变得越来越普遍。业务员可以同后台业务专家一起协同服务，提升保险公司对客户的服务能力。而未来借助移动终端、网络技术，客户的信息会变的越来越透明。对客户行为、客户偏好、客户对金融服务产品的消费行为等数据的获取和分析就比较容易。另外身处大数据时代，可以通过各种渠道，将各类信息搜集分析，从而为客户提供差异化服务。未来的4G时代，智能化的移动终端必将广泛普及。借助智能化的移动终端，保险业的产品设计、营销模式、客户服务等环节一定会产生重大变革。

        以保险行业的移动查勘为例，通过移动查勘系统实现查勘人员的精确调度和各种外勤任务的工单接收、任务处理、现场勘查、信息采集、信息上报等需求，使得现场情况能及时处理，并将相关信息及时、准确地传递到后台系统，实现现场与后台人员的工作协同，保证工作流程不断点，从而使得各种现场问题得到准确、高效的解决。而这些查勘工作的背后是大量的位置信息、路段信息、车辆品牌、事故现场等。目前这些非结构化的数据对保险公司来来说仅仅是理赔依据，可以提高理赔效率、减少骗保行为，但并不是这些数据的全部价值。这些数据的背后还关联着用户的真实数据：年龄、家庭、职业、收入、住所、车辆型号、发动机号等等，它甚至可以成为一个区域经济的晴雨表，未来的价值很难限量。所有这些数据的综合都将提供给用户更加个性化的客户体验，并通过这些新的渠道，根据客户的消费习惯、消费态度、需求愿望预测每个客户正在寻找什么样的保险服务。

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