互联网+波士顿咨询

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1、2015年8月 邓俊豪、何大勇、胡莹、陈本强、程轶、石得、张耀丽邓俊豪、何大勇、胡莹、陈本强、程轶、石得、张耀丽 互联网+时代，互联网+时代， 大数据改良与改革中国保险业大数据改良与改革中国保险业 （摘自转型与发展：从保险大国到保险强国2015）（摘自转型与发展：从保险大国到保险强国2015） 目 录 内容概览内容概览 1. 战略意义1. 战略意义 1.1 大数据为器，推动保险行业转型与变革 1.2 展望2020，中国保险迎来黄金发展期 2. 创新机会 2. 创新机会 2.1 改良：对保险价值链的升级和再造 2.2 变革：突破产业边界，创新业务模式 3. 能力建设3. 能力建设 3.1 开拓数

2、据来源 3.2 建立许可和信任 3.3 商业应用场景构建 3.4 数据分析及建模 3.5 数据存储和整合 3.6 组织建设 3.7 专注的数据人才 3.8 治理和文化 4. 实施路径4. 实施路径 4.1 对保险公司的建议 4.2 对监管机构的期望 4.3 对其他参与者的建议 1 2 3 4 6 6 16 24 24 30 32 33 35 37 39 40 42 42 43 45 波士顿咨询公司2015年8月 互联网+时代，互联网+时代， 大数据改良与改革中国保险业大数据改良与改革中国保险业 （摘自转型与发展：从保险大国到保险强国2015）（摘自转型与发展：从保险大国到保险强国2015） 内

3、容概览内容概览 中国是全球最重要的新兴保险市场， 但中国保险行业仍处于初期发展阶段， 保险深度与密度 等指标均低于世界平均水平， “ 大而不强” 是现阶段的主要特征。 新常态的经济发展、 监管变化和技 术动力同时驱动中国保险行业发展， 中国保险行业迎来黄金发展期， 推进中国从保险大国向保险 强国转变。 在所有驱动因素中 ， 技术动力影响最为迅猛， 而其中大数据对保险行业的影响最具颠覆 性、 革命性， “改良” 与 “改革” 并重， 是建设现代保险服务业的重要抓手。 大数据可以有效改造与升级传统保险价值链， 我们称之为 “改良” 。 波士顿咨询公司 （BCG） 的研究表明， 最重要的 “改良效应

4、” 发生在风险评估与定价、 交叉销售、 防止客户流失、 理赔欺诈 检测、 及理赔预防与缓解五大环节。 大数据对保险行业不但有改良之功， 还助力险企突破创新， 对 此， 我们称其为 “改革” 。 目前， 大数据作为 “催化剂” 在车联网、 可穿戴设备、 智能家居和平台生态 圈构建方面起重要作用。 为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革， 保险公司需要从数据获取、 应用和组织三 大方面构建包括开拓数据来源、 建立许可与信任、 构建商业应用场景、 数据分析与建模、 数据存储 与整合、 组织建设、 专注的数据人才、 治理和文化在内的八项专业能力。 为了对国内险企在大数据 “改良” 及 “改革” 应

5、用现状及能力建设方面进行摸底调查， 中国 保险行业协会委托BCG向国内19家知名保险公司发放访谈问卷进行调研。 根据问卷反馈， 我 们发现： 改良：改良： 在被调研公司中 ， 63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面， 47%的保险公司已 在风险评估与定价方面展开实践， 对于大数据在交叉销售、 防止客户流失方面的实践分别都 达到了32%， 但在索赔预防和缓解方面， 多数公司还处于观望、 摸索阶段。 改革：改革： 车联网应用受到了较多财产险企业的重视， 在被调研的8家财产险公司中 ， 有5家已开展 车联网实践， 占比达63%； 绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、 智能家居保险与监测服 务、

6、 穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始， 仅16%的险企已开始实践平台生态圈， 8家 财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践， 而穿戴式设备则尚未有险企予以应用， 不 过大多数险企都表示计划在3年内对这些新技术应用予以实践。 能力建设：能力建设： 大部分险企已经在数据存储与整合上取得进展， 在开拓数据来源方面也对内部数 互联网+时代，大数据改良与改革中国保险业2 波士顿咨询公司2015年8月 据做了初步整合。 但在建立许可与信任、 商业应用场景构建、 数据分析与建模的能力培养等方 面仍处于初级阶段， 对于组织建设、 专注的数据人才、 治理和文化的能力培养等方面同样存有 较大的提升空间。

7、 基于大数据对保险行业的改良与改革趋势、 能力要求、 及中国险企现状， 我们建议保险公司、 监管机构和其他参与者， 从意识、 策略、 能力等方面有针对性、 有步骤地进行规划和行动。 保险公司应当在诊断现有能力的前提下 ， 制定自身的大数据策略， 并着手构建核心能力， 以积 极试错， 寻求在数据应用方面的突破。 监管机构当积极推动消费者保护、 相关立法、 行业平台等基础设施建设、 以及监管创新。 对于保险生态体系内的其他参与者而言， 可积极探寻行业内空白机会， 创新业务模式， 通过竞 合策略， 实现多方共赢。 1. 战略意义1. 战略意义 前言前言 改革开放以来， 中国保险行业开始全面复苏， 在

8、经历了30多年的恢复与发展阶段后， 中国已经 成为全球最重要的新兴保险市场2014年全国保费收入突破2万亿大关， 同比增长17.5%； 保险 行业总资产突破10万亿， 仅次于美国和日本， 位列全球第三。 目前， 中国保险行业仍处于初期发展阶段， “ 大而不强” 是现阶段的主要特征。 从保险深度看， 2013年我国保险深度为4.35%， 位居全球第46位， 而世界平均水平是6.5%， 发达国家和地区普遍 在8%以上。 保险业在国民经济相关领域的覆盖程度较低， 行业发展相对滞后。 从保险密度看， 由 于我国的消费结构和理财习惯， 全社会运用保险机制的主动性不够、 保险意识还不强， 保险密度长 期处

9、于较低水平， 我国保险密度2013年为255美元/人， 全球排名第61位。 与发达国家相比， 中国保 险行业至少存在着近十倍的发展空间 （美国保险密度3872美元/人， 是中国的15倍； 日本保险密度 4339.7美元/人， 是中国的17倍） 。 未来， 中国经济将呈现新常态的发展态势， 增速放缓与结构调整同步， 带动社会可支配收入 和保险意识的不断提升， 是中国保险行业持续健康发展的经济与社会基础。 监管政策的变化， 将直接改变保险的行业规则和业务结构， 是驱动未来行业发展的政策动力。 以大数据、 移动互 联、 社交媒体、 云计算为基础的数字化技术， 为保险业务模式和运营模式的改变提供了技术

10、可行 性。 本文将重点从技术推动的角度， 解读大数据如何改良与改革中国保险业， 推进中国从保险大 国到保险强国的转变。 互联网+时代，大数据改良与改革中国保险业3 波士顿咨询公司2015年8月 1.1 大数据为器， 推动保险行业转型与变革1.1 大数据为器， 推动保险行业转型与变革 全球范围内， 保险行业正处于科技推动变革的阶段。 以互联网、 移动、 社交网络、 云计算和大 数据为代表的数字化技术， 正在加速影响着保险行业的日常运作： 互联网不断渗透：互联网不断渗透： 预计到2017年， 全球互联网用户数将超过33亿人。 互联网的应用及使用面 的拓宽， 为保险公司开发直销渠道提供了 更多的可能

11、。 智能手机与移动设备的渗透：智能手机与移动设备的渗透： 预计到2018年， 全球智能手机用户数将超过23亿， 移动互联网 技术具有更加频繁、 碎片化、 社交化的应用特征， 用户对智能移动设备的依赖度越来越高， 对 保险行业也提出了新的要求。 社交网络的发展：社交网络的发展： 截至2013年9月， 社交网络用户 占互联网用户比例达73%， 消费者正在以越 来越多的方式使用社交网络。 计算和带宽成本不断下降：计算和带宽成本不断下降： 每隔18个月， 相同硬件成本将带来一倍以上的计算及存储能力增长 （摩尔定律） 。 云时代的到来：云时代的到来： 云提供了灵活的IT架构以及更优的成本结构， 海量数据

12、的存储与计算也有赖于 云的支撑。 物联网促进了设备互联的爆发：物联网促进了设备互联的爆发： 全球智能设备出货量自2006年起保持40%以上增长， 物联网 推动了 一系列新型的保险模式， 例如基于使用的车险定价。 大数据蓬勃发展：大数据蓬勃发展： 大数据技术自2011年起飞速发展， 为保险行业带来了 “改良” 与 “变革” 式发 展机遇， 同时对可保风险池造成了重大的结构性影响。 在所有的新技术中 ， 大数据对保险行业的影响最具颠覆性。 首先明确什么是大数据？首先明确什么是大数据？ 在这个问题上， 业界最新的定义方式是 “3V” ， 即数量 （Volume） 、 速度 （Velocity） 、

13、多样性 （Variety） ， “3V” 的定义专注于对数据本身的特征进行描述。 我们认为，我们认为， 成就大数据的关键点在于 “第4个V” ， 即价值 （Value） 。成就大数据的关键点在于 “第4个V” ， 即价值 （Value） 。 当 “数量” （Volume） 庞大、 实时 “速度” （Velocity） 传输、 “种类” （Variety） 多样的全量数据通过某种手段得以利用并创造出商业 “价值” （Value） ， 而且能够进一步推动商业模式的变革时， “大数据” 才真正诞生。 因此， 我们不妨这样对 大数据进行阐述： “大数据是通过获取、 分析和解释规模巨大、 格式复杂的数据

14、， 从而推动业务价大数据是通过获取、 分析和解释规模巨大、 格式复杂的数据， 从而推动业务价 值创造方式的变革值创造方式的变革” 。 （参阅图1） 谈及大数据对保险行业的影响， 保险精算理念首当其冲谈及大数据对保险行业的影响， 保险精算理念首当其冲大数据直接冲击 了基于大数法则 的传统精算理论， 加之物联网、 实时风险评估技术的运用， 极有可能改变传统保险的可保风险池 并使之缩小。 波士顿咨询公司2015年8月 互联网+时代，大数据改良与改革中国保险业4 我们用 “改良” 与 “变革” 来形容大数据对保险商业模式的影响。我们用 “改良” 与 “变革” 来形容大数据对保险商业模式的影响。 一方面

15、， 大数据分析将 “改良” 传统保险行业的日常运作， 这种影响体现在价值链的方方面面， 以风险评估与定价、 交叉销售、 客 户流失管理、 理赔欺诈检测及理赔预防与缓解为重点。 另外， 大数据与互联网还将 “颠覆” 传统的保 险业务边界与商业模式， 如： 基于使用的保险 （UBI， Usage Based Insurance） ， 以及平台化的生 态圈， 并带来大量的跨界竞争与颠覆场景。 （参阅图2） 因此， 我们称大数据为驱动中国保险行业变革、 从保险大国到保险强国的利器。 1.2 展望2020， 中国保险迎来黄金发展期1.2 展望2020， 中国保险迎来黄金发展期 在政策推动和技术革新的双重

16、作用下 ， 中国保险业即将迎来黄金发展期。 在此背景下 ， 我们 对2020年中国保险行业做出了 “大胆预测” ， 未来市场将呈现与大数据密切相关的四个方面的主要 特征。 特征一： 可保风险池转移并缩小特征一： 可保风险池转移并缩小 全球范围内， 物联网和相关传感器的应用可能会改变汽车保险 （车载信息技术） 、 家财保险甚 至寿险销售和服务的方式， 借助相关技术保险公司可以实时评估风险， 可能直接导致可保风险池会 缩小。 我们预测， 在全球范围内， 将车载信息技术应用到汽车保险中 ， 同时将智能家居设备应用到家 庭保险中 ， 可能带来300亿到540亿美元的保费削减。 ?1 1? ?V? ?BCG? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?