大數(shù)據(jù)分析在保險(xiǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中作用

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摘要：在中國保險(xiǎn)行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展的時(shí)代之后，無論是行業(yè)規(guī)模還是市場競爭力都取得了重要的突破，但保險(xiǎn)行業(yè)也同樣面臨著一些潛在的隱患，尤其是風(fēng)險(xiǎn)控制成為互聯(lián)網(wǎng)背景下的主要工作之一。大數(shù)據(jù)可以從不同來源收集關(guān)鍵信息，給保險(xiǎn)行業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造至關(guān)重要的用例參考，在數(shù)據(jù)信息龐大的時(shí)代下，應(yīng)用大數(shù)據(jù)手段做好風(fēng)險(xiǎn)防控能夠給今后的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和風(fēng)險(xiǎn)評估提供關(guān)鍵的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；保險(xiǎn)行業(yè)；風(fēng)險(xiǎn)管理

引言

大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制的數(shù)據(jù)來源廣，且數(shù)據(jù)類型多樣化，能夠采取多種類型的算法來更新客戶信息、財(cái)產(chǎn)信息和消費(fèi)信息等。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制在模型構(gòu)建的過程當(dāng)中，還可以完成數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)輸入和實(shí)時(shí)計(jì)算，提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)識別能力，并且保障多維度數(shù)據(jù)采集能力。與傳統(tǒng)風(fēng)控相比，大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理在模型構(gòu)件上使用的數(shù)據(jù)維度層級存在明顯差異，通過機(jī)器進(jìn)行決策之后也能降低風(fēng)險(xiǎn)管理成本。

1.大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理的基本特性

1.1特征

大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理能夠在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，通過模型構(gòu)建的方式對用戶群體進(jìn)行劃分，不斷地整合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)等完成量化風(fēng)控。大數(shù)據(jù)分析支持下的風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)控制時(shí)效性強(qiáng)，而且算法多樣化，能夠基于社會(huì)行為和人際交往行為將各類文字信息、圖片信息和視頻信息作為分析主體。其中客戶行為數(shù)據(jù)是風(fēng)險(xiǎn)管理的主要數(shù)據(jù)來源，能夠幫助內(nèi)部主體收集多維度數(shù)據(jù)且豐富不同顆粒度的小微數(shù)據(jù)，使這類模型結(jié)果更加接近客戶群體的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)水平。雖然大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理在本質(zhì)上和傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理保持相同，所使用的建模原理和方法論也維持一致，不過主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)量和模型構(gòu)建的數(shù)據(jù)維度層級存在差異，在運(yùn)行邏輯方面也存在特殊的因果關(guān)系，并且新時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)管理不再過度依賴人工，而能夠基于智能算法和大數(shù)據(jù)分析通過機(jī)器完成決策過程。

1.2核心理論

大數(shù)據(jù)支持下的保險(xiǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理涉及的理論主要包含兩個(gè)方面：首先是長尾理論，長尾理論能夠激發(fā)用戶的隱形需求，讓一些冷門的產(chǎn)品變得不再冷門，關(guān)注消費(fèi)者的不同需求愛好，深度挖掘市場信息，提供更多有價(jià)值和有特色的產(chǎn)品內(nèi)容，其在不同行業(yè)已經(jīng)得到了實(shí)踐和驗(yàn)證。其次是logsitic回歸模型理論，通過分析邏輯模型參數(shù)來對事件概率進(jìn)行評估，目的在于找到原始預(yù)測變量的布爾組合預(yù)測信息，有助于降低目前保險(xiǎn)行業(yè)當(dāng)中的信息不對稱程度，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力。例如在當(dāng)前的銀行領(lǐng)域，就有很多銀行利用大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)來進(jìn)行業(yè)務(wù)改進(jìn)，并且以此為基礎(chǔ)建立社交信息數(shù)據(jù)庫，利用算法來判定用戶的需求方向。

2.大數(shù)據(jù)分析在保險(xiǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)中的作用

2.1提升對風(fēng)險(xiǎn)管理工作的重視程度

我國作為全球第二大保險(xiǎn)市場，從保險(xiǎn)業(yè)的經(jīng)營情況當(dāng)中可了解到每一年的保費(fèi)都呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢，保險(xiǎn)市場具有巨大的發(fā)展前景和潛力。但是和發(fā)達(dá)國家相比，我國的保險(xiǎn)深度和密度普遍較低，行業(yè)發(fā)展處于明顯的滯后狀態(tài)。原因在于保險(xiǎn)業(yè)快速發(fā)展的時(shí)代背景下，我國保險(xiǎn)行業(yè)的賠款和給付金額同時(shí)處于增加趨勢，所以保險(xiǎn)領(lǐng)域需要分析如何有效對客戶群進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理以降低支出，讓保險(xiǎn)行業(yè)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量的發(fā)展道路。在大數(shù)據(jù)技術(shù)人工智能的幫助之下走科技創(chuàng)新道路，能夠明確保險(xiǎn)行業(yè)的經(jīng)營原理和經(jīng)營特征，在多年的經(jīng)營過程當(dāng)中積累大量的客戶數(shù)據(jù)。例如大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用能夠幫助保險(xiǎn)公司精確預(yù)測客戶所需要的保險(xiǎn)需求和保險(xiǎn)服務(wù)，并且降低保險(xiǎn)產(chǎn)品在研發(fā)過程當(dāng)中的風(fēng)險(xiǎn)成本和承保成本，提供更具差異化的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)服務(wù)，這對提升營銷效率意義重大。此外，在人力成本方面，風(fēng)險(xiǎn)管理作為保險(xiǎn)的核心業(yè)務(wù)之一，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)展開更加科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理之后，能夠降低風(fēng)險(xiǎn)成本，并且讓大量的風(fēng)險(xiǎn)管理信息反向服務(wù)于保險(xiǎn)業(yè)內(nèi)部。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人們可支配收入的增加使得現(xiàn)代人群的保險(xiǎn)意識不斷提升，對于保險(xiǎn)服務(wù)的需求量隨之增加，現(xiàn)代保險(xiǎn)業(yè)務(wù)需求也呈現(xiàn)出典型的多樣化和智能化特性?；趫鼍盎母黝惐ｋU(xiǎn)產(chǎn)品伴隨著用戶的定制要求拓展了其傳播速度，各類新制度的實(shí)施也促進(jìn)了保險(xiǎn)業(yè)對保險(xiǎn)本身的重視程度。從行業(yè)內(nèi)部的企業(yè)發(fā)展過程來看，大數(shù)據(jù)無疑給保險(xiǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理帶來了根本性的變革，依托精準(zhǔn)的產(chǎn)品開發(fā)結(jié)果來分析客戶行為習(xí)慣獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之后，對保險(xiǎn)的市場需求的把握變得更加敏銳，所以可以以此為基礎(chǔ)研發(fā)出成本更低但滿足客戶期望的產(chǎn)品類型和定價(jià)方案。此外，還可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對不同風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目進(jìn)行篩選和評估，做好精準(zhǔn)營銷激發(fā)客戶的風(fēng)險(xiǎn)意識，積極融入大數(shù)據(jù)思維做好數(shù)據(jù)化和系統(tǒng)化管理。例如在文本挖掘和語音識別等技術(shù)的幫助之下，客戶本身的性格特點(diǎn)、思維習(xí)慣等海量的行為數(shù)據(jù)可以作為增值服務(wù)和理賠服務(wù)過程當(dāng)中的主要參考對象。未來在客戶為主的宗旨下，保險(xiǎn)行業(yè)天然的大數(shù)據(jù)特征可以結(jié)合中國保險(xiǎn)業(yè)的實(shí)際發(fā)展情況，立體描繪保險(xiǎn)行業(yè)全新的風(fēng)險(xiǎn)管理模式和生態(tài)系統(tǒng)模式，基于品牌要求和銷售計(jì)劃重新確定決策管理方案，抓住市場利基客戶實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的精準(zhǔn)投放，關(guān)注客戶群體的顯性需求和隱性需求乃至未來潛在需求。

2.2獲得客戶的關(guān)鍵信息

大數(shù)據(jù)分析可以在獲取信息方面扮演非常重要的角色，由于大數(shù)據(jù)本身可以從不同來源獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，所以保險(xiǎn)行業(yè)的內(nèi)部發(fā)展能夠利用這些數(shù)據(jù)完成智能化評估。比如在醫(yī)療保險(xiǎn)方面，借助數(shù)據(jù)庫智能工具和數(shù)據(jù)庫信息，可以將用戶的健康情況傳遞到保險(xiǎn)公司的數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，向被保險(xiǎn)人提供專業(yè)的服務(wù)。與此同時(shí)，借助這些數(shù)據(jù)信息也能回答客戶所提出的常見問題，改善客戶體驗(yàn)并做好欺詐檢測。公司內(nèi)部可以根據(jù)過去客戶提出的索賠以及歷史信息來啟動(dòng)對客戶的行為調(diào)查，正如在某些人身保險(xiǎn)當(dāng)中，保險(xiǎn)公司可以關(guān)注客戶的投保時(shí)間和投保比例以及潛在事故的傾向性，做好反欺詐和信用評價(jià)工作。在投保環(huán)節(jié)直接利用大數(shù)據(jù)平臺來建立風(fēng)險(xiǎn)評估模型，對某些高風(fēng)險(xiǎn)客戶進(jìn)行篩選，一些可能對保險(xiǎn)公司產(chǎn)生附加值的客戶可以選擇拒?；蛱嵘ＹM(fèi)的方式提供專項(xiàng)業(yè)務(wù)。而在承保運(yùn)營環(huán)節(jié)大數(shù)據(jù)分析風(fēng)控模式更加關(guān)注對保險(xiǎn)客戶的信息動(dòng)態(tài)反饋，然后根據(jù)客戶的不同情況來做好人工介入與核心審查。需注意的是，在某些互聯(lián)網(wǎng)場景下，還要考慮可能產(chǎn)生的健康風(fēng)險(xiǎn)或道德風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在某些醫(yī)療服務(wù)當(dāng)中，投保人如果隱瞞病情或完成信息造假必然產(chǎn)生未知的道德風(fēng)險(xiǎn)。對此，保險(xiǎn)公司需利用大數(shù)據(jù)分析系數(shù)來從多維度篩查客戶的不良信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)客戶發(fā)生欺詐行為的產(chǎn)生。

2.3大數(shù)據(jù)風(fēng)控

大數(shù)據(jù)風(fēng)控的作用在于規(guī)范現(xiàn)有的保險(xiǎn)流程、預(yù)防保險(xiǎn)消費(fèi)欺詐，如惡意重復(fù)投保、騙取多余保費(fèi)等。早在2013年阿里巴巴和中國平安等公司就共同組建了眾安在線財(cái)險(xiǎn)保險(xiǎn)公司，目的在于確?；ヂ?lián)網(wǎng)的安全運(yùn)行融合各類大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)保險(xiǎn)內(nèi)容，為網(wǎng)絡(luò)用戶提供安全交易和服務(wù)咨詢模式。而在車險(xiǎn)方面，人保財(cái)險(xiǎn)在2014年就采取了基于大數(shù)據(jù)的車聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)系統(tǒng)，免費(fèi)向車主提供SIM卡然后記錄車主的駕駛行為數(shù)據(jù)和駕駛習(xí)慣，將這類關(guān)鍵信息作為變量因子和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型判定依據(jù)。而阿里巴巴集團(tuán)下的螞蟻金服車險(xiǎn)分利用海量的大數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)建模技術(shù)對每一名用戶展開畫像風(fēng)險(xiǎn)分析，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)越低時(shí)，評分則會(huì)越高。與傳統(tǒng)的信息判定相比，這種分?jǐn)?shù)能夠應(yīng)用人工智能手段對人員展開精準(zhǔn)評估，而非對車輛展開評估，也能從根源上避免理賠規(guī)則不標(biāo)準(zhǔn)而導(dǎo)致的理賠矛盾。又例如，在移動(dòng)端進(jìn)行投保時(shí)OCR技術(shù)可以提供更加智慧而高效的解決方案，只需要掃描身份證，就可以精確提取證件信息，輔以人臉識別檢測來快速提取出用戶的身份認(rèn)證結(jié)果，對接的數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)源和毫秒級搜索技術(shù)能夠完成對于數(shù)據(jù)的有機(jī)挖掘和整合。

3.基于實(shí)證分析的保險(xiǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理與大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制

3.1保險(xiǎn)客戶模型跟蹤

在保險(xiǎn)客戶風(fēng)險(xiǎn)模型當(dāng)中可以劃分不同的自變量和因變量。以車險(xiǎn)為例，自變量包括車輛種類、人員特征以及駕駛行為，而車輛種類又可以被劃分為二元變量，包括小型轎車、大型SUV、貨車等；因變量則包括性別、年齡、車輛使用年限、車輛購置價(jià)格、連續(xù)投保時(shí)間等。當(dāng)收集了行駛里程剎車情況等關(guān)鍵數(shù)據(jù)之后，就可以給不同車主提供差異化的保費(fèi)，并判斷用戶是否具有良好的駕駛頻率和駕駛強(qiáng)度，豐富車險(xiǎn)定價(jià)因子，提供個(gè)性化和精準(zhǔn)化的車險(xiǎn)服務(wù)。此外，還可以采用計(jì)算機(jī)圖片識別技術(shù)來繪制某些受損車輛的3D圖像，一旦車輛發(fā)生嚴(yán)重事故時(shí)，就可以通過攝像機(jī)掃描現(xiàn)場圖片，構(gòu)建三維模型，記錄結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之后再對車輛進(jìn)行定損。在增值服務(wù)方面可以參考一些其他國家的運(yùn)營措施，例如美國的一些汽車，保險(xiǎn)公司就可以通過軟件包來反饋車主的駕駛信息，建立高度精準(zhǔn)的用戶行為，將用戶的駕駛行為數(shù)據(jù)與其他正常行為數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，構(gòu)建差異化模型，精確評估當(dāng)發(fā)生事故時(shí)是否保持正常的狀態(tài)。在健康險(xiǎn)領(lǐng)域當(dāng)中，當(dāng)前國內(nèi)和一些保險(xiǎn)公司已經(jīng)利用了可穿戴技術(shù)和活動(dòng)追蹤器，為客戶提供不同類型的服務(wù)，判斷客戶是否有需要改善的不健康行為。這一點(diǎn)在某些老年群體的健康保險(xiǎn)當(dāng)中可扮演非常關(guān)鍵的角色。這種對身體活動(dòng)進(jìn)行測量的儀器，可以評估老年人可能產(chǎn)生的疾病風(fēng)險(xiǎn)乃至死亡風(fēng)險(xiǎn)，呈現(xiàn)出主體的健康狀況和健康行為。正如中國太平洋保險(xiǎn)子公司太平洋醫(yī)療健康發(fā)布了移動(dòng)健康管理服務(wù)品牌，并且建立了健康互動(dòng)保單計(jì)劃，基于可穿戴的智能健康設(shè)備和客戶體質(zhì)數(shù)據(jù)，引導(dǎo)投保人養(yǎng)成健康的生活習(xí)慣。例如，當(dāng)用戶完成某種健康行為時(shí)，就會(huì)獲得對應(yīng)的健康獎(jiǎng)勵(lì)，以此為基礎(chǔ)刺激用戶長期保持健康習(xí)慣的趨向。本質(zhì)上看這種客戶模型跟蹤的作用在于研究健康行為和個(gè)體變量之間的差異。判斷不同影響因素和疾病風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)性，其預(yù)測效果往往基于普遍因素和相關(guān)因果關(guān)系的分析結(jié)果，表明大數(shù)據(jù)能夠了解用戶的實(shí)際需求，打破傳統(tǒng)的低頻運(yùn)作模式，拓寬大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。從本質(zhì)上看，此類行為所采取的技術(shù)手段是對于用戶的實(shí)時(shí)追蹤和健康數(shù)據(jù)的獲取，包括健康管理在內(nèi)的各類行業(yè)數(shù)據(jù)都可以提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)信息。健康險(xiǎn)作為我國多層次醫(yī)療保障體系當(dāng)中的關(guān)鍵組成部分，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通和共享是未來的主要發(fā)展趨勢，并且以數(shù)據(jù)為支撐建立健康保障體系之后，能夠推動(dòng)健康險(xiǎn)在保障體系當(dāng)中的功能實(shí)現(xiàn)。

3.2保險(xiǎn)風(fēng)控

現(xiàn)代社會(huì)保險(xiǎn)越來越成為人們生活當(dāng)中的剛需，而保險(xiǎn)公司也會(huì)建立對應(yīng)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)。例如在互聯(lián)網(wǎng)在線投保時(shí)，某些客戶在填完相關(guān)信息之后卻出現(xiàn)無法投保產(chǎn)品的結(jié)果，涉及的產(chǎn)品類型也越來越多。出現(xiàn)此類現(xiàn)象的主要原因在于現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)會(huì)對被保人的風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行判定，如果風(fēng)險(xiǎn)偏高那么投保系統(tǒng)就會(huì)進(jìn)行攔截。以風(fēng)險(xiǎn)管理為例，根據(jù)用戶的健康數(shù)據(jù)、理賠記錄和互聯(lián)網(wǎng)行為等多個(gè)層次的信息進(jìn)行綜合評估，如果分?jǐn)?shù)異常，那么就無法投保。這里仍然以前文提到的健康險(xiǎn)為例，個(gè)人健康數(shù)據(jù)以及過往就診記錄在保險(xiǎn)評分權(quán)重方面占比較高，是否申請過保險(xiǎn)理賠等理賠記錄的評分權(quán)重相對一般，互聯(lián)網(wǎng)行為以及是否搜索過與疾病有關(guān)的信息，在評分權(quán)重方面占比較低。這表明在大數(shù)據(jù)平臺和大數(shù)據(jù)分析模式之下，保險(xiǎn)公司會(huì)重點(diǎn)監(jiān)控用戶的醫(yī)療記錄。如果用戶曾經(jīng)在腫瘤科或心腦血管科室就診，則表明用戶可能產(chǎn)生高額的醫(yī)療費(fèi)用，所以再根據(jù)疾病記錄自動(dòng)匹配健康規(guī)則與核保規(guī)則。無論基于哪種算法，保險(xiǎn)公司都會(huì)采取有效的風(fēng)控機(jī)制。除此之外，部分企業(yè)也以此為基礎(chǔ)建立了基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控分析系統(tǒng)，包含大數(shù)據(jù)采集模塊、信息模塊、分類評估模塊、評估要素模塊等各種不同的組成部分。被確認(rèn)的風(fēng)險(xiǎn)評定信息通過對比模塊能夠快速地傳遞至動(dòng)態(tài)評估模塊，利用決策樹或邏輯回歸等分類方式將信息重合部分做好歸類。在這方面，保險(xiǎn)企業(yè)可以參考某些貸款平臺或銀行風(fēng)控系統(tǒng)的運(yùn)作方式，分析主體的固定資產(chǎn)與流動(dòng)資產(chǎn)數(shù)據(jù)負(fù)債總額數(shù)據(jù)、資質(zhì)異常或稅務(wù)信息異常數(shù)據(jù)、訴訟數(shù)據(jù)等，確定風(fēng)險(xiǎn)評定值以及動(dòng)態(tài)變化的區(qū)間，并且該數(shù)據(jù)會(huì)被傳遞至數(shù)據(jù)分類模塊當(dāng)中，完成數(shù)據(jù)信息的篩選和預(yù)警。4結(jié)語本次研究圍繞大數(shù)據(jù)支持下的風(fēng)險(xiǎn)管控的基礎(chǔ)內(nèi)容，對大數(shù)據(jù)分析在保險(xiǎn)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)用展開了分析評估。為了充分分析大數(shù)據(jù)分析手段的應(yīng)用價(jià)值，在后續(xù)的研究當(dāng)中，保險(xiǎn)行業(yè)內(nèi)部應(yīng)該在加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)之上完成內(nèi)部數(shù)據(jù)的整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，打破數(shù)據(jù)孤島狀態(tài)。尤其是在數(shù)據(jù)收集方面要加強(qiáng)數(shù)據(jù)的廣度和深度，保障數(shù)據(jù)采集效率并利用最有效的指標(biāo)對各類風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)行預(yù)測。這樣一來才能提升數(shù)據(jù)信息的利用價(jià)值，對各類風(fēng)險(xiǎn)因子做出判定，基于不同的影響因素建立回歸模型，應(yīng)用至保險(xiǎn)預(yù)測問題。

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作者:韓瀅 單位:泰康養(yǎng)老保險(xiǎn)股份有限公司總公司