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對話大象保險創始人楊喆如何用大數據實現保

2020-01-18 01:26:44来源:励志吧0次阅读

对话大象保险创始人杨喆:如何用大数据实现保险的“私人订制”

中国本土保险业,还有 700 多万代理人在“跑保险”

这种模式,从1992年友邦保险培训的第一批代理人走上街头起,就没变过唯一的变化或许是,从前走上街头获客,现在有了群杨喆的母亲就是传统保险行业的从业者,他从小耳濡目染,2000年左右就常常见到每个月动辄几百万月薪的代理人

虽然“钱”途明朗,但杨喆并没有子承母业他毕业后相继效力于中国移动、阿里云和华为,负责数据中心的架构和搭建,纯底层技术出身这似乎和保险完全不搭界,但2015年,杨喆还是进入了保险业

2015年,杨喆正式创办大象保险,但却并未雇佣任何传统保险行业从业者,也没有招聘代理人,而是通过大数据和人工智能,想要做点新的尝试

在他看来,擅长技术的科技公司面对保险行业有三个机会:

第一,市场

2016年,国内保险市场的规模是3.1万亿元,同期美国是1.3万亿美元,考虑到国内还有1/3左右是理财、分红型保险,外加人口数量的因素,未来国内保险市场还有非常大的空间而传统保险行业的“代理人”模式弊端突显,一方面代理人成交一单即可拿到佣金,但背后存在恶意理赔等风险;另一方面,光靠人力来开发未来的市场捉襟见肘

第二,技术

目前国内保险机构接近200家,除了10家左右的头部公司,普遍都存在 IT 化弱的问题大多数保险公司的核心系统需要外包来完成,所有的保单、用户基础数据,需要通过 Excel 录入来完成传递,而销售的完成,现在还是需要的陌生拜访,或者在上拿到线索,由销售人员继续跟进

第三,数据

行外人理所当然地认为传统保险公司掌握了大量地数据,但其实并非如此传统保险公司手中的数据有两类,一类是投保数据(什么人买了保险),另一类是理赔数据(什么人做了理赔),而这两类数据对于用户特征、保险倾向的预测及风险控制,几乎没有用处

此外,中保信做了多年行业数据收集,至今也没有太大进展

市场对每个玩家都是公平的,而技术和数据则是壁垒,但数据又是敏感的了解到,大象保险获取数据,主要通过四个渠道:

通过保单获取基础数据

用户完成保单购买,肯定要填真实的信息(名字、身份证号、号等),这些都属于基础信息

通过产品获得行为数据

作为一个互联产品,用户在 App 上选择保险、浏览等,大象保险就可以获得该平台上所有的行为数据(用户路径、关注方向、停留时间、用户来源等),这些都属于行为数据

经授权的设备终端数据

和其他互联产品一样,大象保险去主动要求用户做一些授权,但需要明确的是,数据资产的所有方一定是用户,不是平台,但为了出具更精准的解决方案,需要用户来授权一些信息比如位置信息、日历提醒信息等,这些属于经过授权的用户设备终端数据

购买第三方数据

互联行业已经开始做数据生态的开放了,比如接芝麻信用的数据、接运营商的数据,都可以接入大象保险但同时杨喆强调,大象保险跟第三方数据厂商合作时,不做原始数据的偷取、梳理例如,运营商的 DPI 数据,涉及到用户的隐私,大象保险不会碰,解决的办法是和公立的第三方做联合数据建模,拿到用户在偏好理解上的数据标签就可以

通过这四种渠道获得数据后,杨喆的大象保险想做的是针对用户特征的不同,为他们提供各自需要的、私人定制地险种组合

除了直接通过互联的方式面对 C 端用户外,大象保险也和 30 余家传统保险公司做了对接和合作,未来将建立 AI 实验室,专注做数据洞察和 B 端的业务创新

杨喆向(公众号:)介绍,在和传统保险公司接触的时候发现,对于中小型保险公司来说,他们希望大象保险在其平台上做数据建模,一方面能做销售转化,另一方面能梳理整体业务成分此外,大象保险也会基于其用户特征识别的能力,帮助传统保险公司进行新险种开发(智能精算),同时把恶意用户屏蔽:

车险大概20%的保费是被骗走的,如果这个比例降低,用户付出的价格也要低很多,健康险、意外险也一样,这种事情其实是传统保险公司所不具备的对于它的销售前端来说,卖出去就好了,卖的越多,挣的越多

合作之外,作为重心业务在 C 端的大象保险,当问及是否会和传统保险行业有竞争时,杨喆斩钉截铁地说:“从“代理人”手上买保险的人,绝对不会是我们的客户,而我们的客户,也绝不会从代理人手上买保险”

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