阳光保险:业务驱动 数据赋能——专访阳光财险首席数据官李东博士

导语:随着科技的不断进步,保险行业已逐步进入由科技驱动业务发展的新阶段,科技不再仅仅是运营的技术支撑,更是颠覆传统保险价值链,实现对保险产品创新、市场销售、核保定价、理赔风控和投资管理全链条的创新。在新的历史发展机遇面前,保险市场即将面临经营与竞争的新格局。

在数字化大潮席卷全球的当今时代,如何拥抱数字化,依靠技术驱动业务增长,实现保险行业转型,已经成为每一个保险公司不可避免需要思考的问题。在这方面,阳光保险集团有着自己的超前思考和全局设计。阳光保险集团十分重视数据战略,不仅成立了集团科技中心,同时在产、寿、信等保险子公司也成立了大数据应用部门。在2019年第四届中国保险业创新国际峰会上,阳光保险集团科技中心副总经理、阳光财产保险股份有限公司首席数据官李东博士接受了《财资中国》的专访,详细讲述了大数据等新技术在保险方面的应用以及阳光保险的创新实践。
《阳光保险:业务驱动 数据赋能——专访阳光财险首席数据官李东博士》
李东,阳光保险集团科技中心副总经理、阳光财产保险股份有限公司首席数据官

Treasury China:如何发挥数据可视化技术对保险业务的赋能作用?

李东:由于保险业的服务性及其产品的特殊性,客户分析对于保险公司来说显得尤为重要。当一件保险责任事故发生后,保险公司赔付给客户的资金金额都可能会是保费的几十倍、上百倍,这就意味着估算每个客户的风险是十分具有挑战性的,因为客户投保后发生理赔的概率很难确定;同时,保险公司还要对抗保险欺诈等风险。通过大数据可视化技术可以将大量、冗繁的数据关系简单明了地展现出来,降低分析问题的难度。发挥其作用主要考虑两方面:在客户方面,秉承一切为了客户的理念,不仅要满足客户的需求,更重要的是要符合人性,要将客户的体验始终放到极重要的位置上。技术上要坚持业务导向、需求导向、问题导向,解决问题要以客户需求、业务需求、管理需求为指引。比如,阳光财险在保险场景日新月异、业务风险复杂多变的背景下,大力发展非车险事业,积极创新非车险产品如健康险、意外险、责任险,加强销售队伍建设,提升科技的服务效率与价值,从而提升核心竞争力。科技可以释放生产力,提升工作效率。我们的数据可视化平台可以通过PC端、移动端、大屏、定时邮件等方式为业务人员、中层管理、高层管理提供多维度数据参考,由此为业务过程管理、公司战略决策提供重要依据。

在技术方面:

1. 以实用为先。牢牢抓住“客户是我们的一切”这条工作主线。结合公司当前发展战略、公司重点项目,以“解决问题”为目标,集中有效资源、创新出接地气的产品。

2. 保证归一性。平台搭建完成后,也要尽量让子公司统一使用,考虑将公司承保、理赔、收付、再保、销售、人力等信息集中归一,避免信息孤岛问题。

3. 考虑可视性。通过三维立体、二维图形、曲线和其他形式来对数据进行显示,这样就可以对数据的相互关系以及模式进行可视化分析。而且要满足不同终端、不同场景的展示要求,如大屏展示需要做到数据详尽、信息丰富,移动端就要尽量简洁明了。

4. 支持多维性,通过数据可视化的呈现,能够清楚地对数据的变量或者多个属性进行标识,并且所使用的数据可以根据每一维的量值来进行显示、组合、排序与分类。有的商用软件,如Tableau,可以展示四维数据;而QlikView可以灵活搜索字词并展示与之相关的数据。我们可以根据业务需求而购买所需可视化软件。

5. 注重交互性,进行数据可视化操作时,用户可以利用交互的方式来对数据进行有效地开发和管理,比如:多图联动展示业务指标之间的联动关系;通过不同图表展示数据,给用户展示鲜明的数据故事;不同用户看不同的数据。

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▲图 技术方面考虑点

Treasury China:对于保险公司搭建数据可视化平台有何建议?

李东:可视化作为大数据产业链的最后一公里,是让冗长复杂的大数据分析结果清晰可见,让数据成为真正可知可感的最后一环,帮助管理者了解业务趋势、市场规律,从而辅助决策。所以要将数据可视化平台搭建成服务平台,而不仅仅是将其作为一个工具。1. 回归到“服务业务”的出发点。要多听取一线的声音,以解决业务实际痛点为出发点,以服务业务为根本,以提高客户的工作效率为目标。如果是应用外部系统,就需要选择具有高性价比的平台,避免偏低消费或过度消费,充分重视用户体验;如果是自主开发的数据可视化系统,既不需要追求界面的酷炫,也不需要追求各种组件的极度丰富,而应该着重于和大数据生态系统各种组件的配合,和公司内部各种私有数据源的打通,与周边系统和开发平台开发流程的深度集成,对数据权限和用户的全面自主管控,这些才是核心所在。

2. 满足自上而下的多样化需求。随着可用于分析的数据量继续呈指数上升,大数据和数据分析的益处正在拓展至保险组织的每一层面:保险销售员需要利用实时的、个性化的方案最大化交叉销售和追加销售机会;理赔和核赔需要利用流式计算快速识别欺诈风险和快速处理合法索赔;精算师需要改进大灾难风险建模,将分析应用于万亿级别的记录以改进再保险定价和设定限额,并同时降低风险敞口⋯⋯这就要求建立数据可视化平台实现自上而下的管理,即除了获取领导层的支持,还要设计出简单易上手的平台让业务层认可,才能真正发挥数据运营的作用。

3. 重视外部数据对数据可视化分析的价值。要充分考虑数据可视化平台发展趋势,尤其是可以运用阿里、百度、腾讯、Google等大型互联网公司的成熟技术,还有一些行业标杆成功案例,为搭建接地气的平台提供重要参考。 以前大多数的行业其实采用的是内部数据、经营数据,可能还有一些其他市场数据,但提供洞见的可视化还是需要有更广泛的外部数据合作。

另外,还要考虑扩展性、稳定性、安全性等事宜。如果选择开源或二次开发,那么就要考虑工具的技术成熟度及发展趋势。可以选择处于上升期的平台,避免选择虽然很成熟但已经走下坡路的平台。只有具有扩展性的平台,才能满足日益复杂化的业务需求以及不同的应用场景。

Treasury China:以阳光保险为例,大数据的应用对保险公司乃至保险行业的战略布局将带来哪些影响?

李东:2015年7月28日,阳光保险集团张维功董事长高瞻远瞩,推出“一身四翼”战略,“一身”是指保险主业,“四翼”是指“数据阳光、金融阳光、健康阳光、海外阳光”。其中,排在第一位的就是数据阳光。在此战略布局下,阳光保险集团围绕保险业务生命全周期,借助大数据和人工智能技术建立相应数据模型来辅助完成获客、定价、核保、回访、保全、理赔、客服等工作。比如利用语音识别、自然语言理解技术实现机器坐席与客户实时语音交互沟通,完成外呼回访业务;利用OCR票据识别技术,实现客户拍照上传的资料自动录入系统并分类,降低人工成本并提高作业效率;集团客服业务引入“智能客服机器人”,利用语音识别、自然语言理解技术,辅助客户完成保险服务,实现客户服务的线上化和智能化。

在“数据阳光”战略引领下,阳光保险的大数据应用实践主要包括大数据定价、大数据风控和反欺诈。

一是大数据定价。以往,做健康保险产品定价多从年龄、性别等几个维度出发。随着医疗数据研究的兴起,健康保险产品定价模式和方法进入了颠覆期,融入了更多新的变量,包括收入、生活和运动习惯、体检指标等。定价模式的转变充分体现了大数据在保险行业风险成本评估方面的深度应用。

二是风控平台建设。传统风控依赖于央行征信。但我国人口中大约2/3没有征信信息,而这些人口的金融消费又不可忽视。为此,阳光产险和阳光信保利用外部结构和非结构数据,利用机器学习和知识图谱,构建适合自身业务的风控平台,甄别业务风险,助力信保业务发展。

三是反欺诈体系建设。在索赔处理的各个环节中,都可以使用机器学习技术来提升工作效率和甄别欺诈可能。比如为识别出的无欺诈小额案件提供“快速通道”自助理赔服务,降低处理的整体时间,在提升客户体验的同时还能够降低成本。利用人工智能的算法可以非常有效地识别自助以及含欺诈案件相关数据中的某些模式,这种识别能力以及反欺诈的知识框架形成之后,欺诈性案件在人工智能技术的监控下将无所遁形。

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▲图 阳光保险的大数据应用实践

 

保险公司如何应对大数据等新技术带来的挑战?阅读完整内容,请订阅《财资中国·财富风尚》杂志2019年5月刊。
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