來源：中華保險研究所
從互聯網到物聯網，從云計算到大數據，信息技術正在從產業基礎走向產業核心，數據也從簡單的處理對象轉變為一種經濟資產，并帶來全新的商業模式。如何抓住發展機遇，將險企擁有的數據資源轉化為發展動力，是擺在監管部門和險企面前的緊迫課題。
一、大數據發展基本情況
大數據是指在可承受的時間范圍內無法用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，具有海量的數據規模(Volume)、快速的數據流轉及動態的數據體系(Velocity)、多樣的數據類型(Variety)和巨大的數據價值(Value)等4個“V”特征。
麥肯錫在《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》報告中指出，“大數據之大，通常是指數據量大到超過傳統數據處理工具的處理能力，是相對和動態的概念。此外，大數據又被引申為解決問題的方法，即通過收集、分析海量數據獲得有價值信息，并通過實驗、算法和模型，從而發現規律、收集有價值的見解和幫助形成新的商業模式”。
（大數據的4“V”特征）
當前，大數據已成為繼物聯網、云計算之后的信息技術產業中最受關注的熱點領域之一。隨著大數據從概念滲透轉向應用發展，大數據產業正處在蓬勃發展的孕育期與機遇期，與各行業深入結合取得了不菲成績，未來將繼續呈現強勁增長態勢。
二、保險業大數據應用情況
對于依靠大數法則進行產品開發和產品營銷的保險行業而言，保險定價的模式將從“大數法則”過度到“大數法則”+“大數據下的行為預測”，大數據的作用將越來越明顯。IBM商業價值研究院與牛津大學在2012年聯合開展的關于大數據實際應用狀況的調研顯示，目前全球保險業中約有2/3的企業已經或正在計劃進行大數據技術應用。未來險企價值將更多地通過充分挖掘客戶大數據資源，同時開發、設計滿足客戶個性化需求的保險產品或服務來創造和實現價值，從而實現長尾效應。
(一)國外發展狀況
大數據在國外保險領域應用最典型、最充滿生機的就是UBI類產品。
UBI類保險產品在美國的發展日趨成熟，各主要保險公司均在積極的研發、升級或已開始運行UBI項目。美國個人車險業務實力排名前十的公司幾乎都在至少一個州內實施了關于UBI項目的計劃，此外車險市場上超過75%的保險公司已經計劃或正在積極推動他們的UBI項目。其中，Progressive’s Snapshot program 和Allstate Drive Wise 產品為當前美國保險市場上新型車險的主導項目。
在英國，UBI類產品吸引了越來越多的消費人群，Insure the Box、Cooperative Insurance Society Allianz、Aviva 與Direct Line等保險公司通過針對年輕駕駛員或高保費群體定向發售UBI產品來擴展業務，得了良好的效果。其中，截至2013年末，Insure the Box保險公司共獲得20萬份保單，每月新增約8000名客戶。德國的Provinzial保險公司開發的Mein Copilot項目為具有良好駕駛狀態的駕駛者提供高達10%的折扣;意大利的UBI產品除基本的提供折扣功能以外，還可以提供諸如人身安全、盜竊、汽車故障等增值服務。
(二)國內發展狀況
中國保險保障基金有限責任公司出資、以集中建設和運營保險業信息共享平臺為使命的中國保險信息技術管理有限責任公司(以下簡稱“中國保信”)自2013年成立以來，依托市場與監管“雙輪驅動”，規劃建設覆蓋主要保險業務主題的行業數據共享格局，先后啟動了農險平臺、健康險平臺、中介云平臺和保單登記平臺的建設，并全面整合在全國各地分散建設與管理的車險信息平臺，精心構思和打造了全國新一代車險信息平臺，為保險公司、保險監管部門、保險消費者等主體提供不同方式的信息服務。
目前，中國保信正在依托車險平臺逐步建立“保險+”多方參與和共享的數據生態圈。2014年8月以來，保監會與公安部經偵局密切合作，依托車險信息平臺共享數據，分析挖掘疑似欺詐線索，在多個地區開展反保險欺詐“安寧行動”，嚴厲打擊保險詐騙犯罪。截至2015年9月，車險平臺為“安寧行動”累計提取563.61萬條數據，從中分析挖掘疑似欺詐線索13634條，協助公安機關偵破案件數百起，有效打擊了犯罪團伙并挽回巨額經濟損失。
三、保險行業應用大數據的方向
保險行業運用大數據的主要方向可以概述為對“物”的創新和對“人”的優化。對“物”的創新體現在通過大數據技術創設大數據保險產品。通過對技術分析模型的創新，提供更多維度的分析視角，提高市場信息的披露程度;對“人”的優化體現在險企積極結合大數據技術，針對客戶進行用戶畫像、精準營銷、運營優化和流失預警，加強與客戶全生命周期的互動。兩者均對行業挖掘客戶價值有重要貢獻。
大數據與服務的結合
國內部分險企已經開始嘗試通過大數據來降本增效、提高業務服務水平和精細化工作，并提出新的發展戰略，針對現有和潛在客戶建立信息數據庫，進行精細化、全流程的服務。當前，險企大數據應用大致可以分為以下三個階段：
第一階段，針對現有客戶進行大數據用戶畫像。利用大數據技術對用客群體進行畫像描摹，通過樣貌、性格、愛好、工作、資產、行為等“標簽”歸類，呈現出每一位客戶的“個性畫像”，進而更好地抓住已有客戶并且有效獲取潛在客戶。
第二階段，基于用戶畫像的精準營銷。精準營銷是目前深度挖掘客戶潛力的最重要步驟，通過大數據分析快速視覺化客戶的個性、特征等內容，進而有針對性地提供實時營銷、交叉營銷、個性化推薦等解決方案。目前我國保險市場價格戰進入尾聲，大數據應用正在崛起，精準營銷將是未來保險行業新的重大業務增長點。
第三階段，市場和渠道優化、產品和服務優化以及輿情監控，確保運營效率最大化。如保險公司集合整個行業的風險數據和承保大數據，可以得到更準確的精算依據，提升保險公司產品精算水平。