大數據分析在保險行業風險管理中作用

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摘要：在中國保險行業進入快速發展的時代之后，無論是行業規模還是市場競爭力都取得了重要的突破，但保險行業也同樣面臨著一些潛在的隱患，尤其是風險控制成為互聯網背景下的主要工作之一。大數據可以從不同來源收集關鍵信息，給保險行業的發展創造至關重要的用例參考，在數據信息龐大的時代下，應用大數據手段做好風險防控能夠給今后的風險預測和風險評估提供關鍵的技術支持。

關鍵詞：大數據分析；保險行業；風險管理

引言

大數據風險控制的數據來源廣，且數據類型多樣化，能夠采取多種類型的算法來更新客戶信息、財產信息和消費信息等。與此同時，大數據風險控制在模型構建的過程當中，還可以完成數據的實時輸入和實時計算，提升企業的風險識別能力，并且保障多維度數據采集能力。與傳統風控相比，大數據風險管理在模型構件上使用的數據維度層級存在明顯差異，通過機器進行決策之后也能降低風險管理成本。

1.大數據風險管理的基本特性

1.1特征

大數據風險管理能夠在海量數據的基礎之上，通過模型構建的方式對用戶群體進行劃分，不斷地整合互聯網數據和企業數據等完成量化風控。大數據分析支持下的風險管理和風險控制時效性強，而且算法多樣化，能夠基于社會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。其中客戶行為數據是風險管理的主要數據來源，能夠幫助內部主體收集多維度數據且豐富不同顆粒度的小微數據，使這類模型結果更加接近客戶群體的真實風險水平。雖然大數據風險管理在本質上和傳統風險管理保持相同，所使用的建模原理和方法論也維持一致，不過主要區別在于數據量和模型構建的數據維度層級存在差異，在運行邏輯方面也存在特殊的因果關系，并且新時期的風險管理不再過度依賴人工，而能夠基于智能算法和大數據分析通過機器完成決策過程。

1.2核心理論

大數據支持下的保險行業風險管理涉及的理論主要包含兩個方面：首先是長尾理論，長尾理論能夠激發用戶的隱形需求，讓一些冷門的產品變得不再冷門，關注消費者的不同需求愛好，深度挖掘市場信息，提供更多有價值和有特色的產品內容，其在不同行業已經得到了實踐和驗證。其次是logsitic回歸模型理論，通過分析邏輯模型參數來對事件概率進行評估，目的在于找到原始預測變量的布爾組合預測信息，有助于降低目前保險行業當中的信息不對稱程度，增強風險控制能力。例如在當前的銀行領域，就有很多銀行利用大數據風險管理技術來進行業務改進，并且以此為基礎建立社交信息數據庫，利用算法來判定用戶的需求方向。

2.大數據分析在保險行業風險管理當中的作用

2.1提升對風險管理工作的重視程度

我國作為全球第二大保險市場，從保險業的經營情況當中可了解到每一年的保費都呈現出不斷上升的趨勢，保險市場具有巨大的發展前景和潛力。但是和發達國家相比，我國的保險深度和密度普遍較低，行業發展處于明顯的滯后狀態。原因在于保險業快速發展的時代背景下，我國保險行業的賠款和給付金額同時處于增加趨勢，所以保險領域需要分析如何有效對客戶群進行風險管理以降低支出，讓保險行業轉向高質量的發展道路。在大數據技術人工智能的幫助之下走科技創新道路，能夠明確保險行業的經營原理和經營特征，在多年的經營過程當中積累大量的客戶數據。例如大數據分析技術的應用能夠幫助保險公司精確預測客戶所需要的保險需求和保險服務，并且降低保險產品在研發過程當中的風險成本和承保成本，提供更具差異化的風險定價服務，這對提升營銷效率意義重大。此外，在人力成本方面，風險管理作為保險的核心業務之一，應用大數據分析技術展開更加科學的風險定價和風險管理之后，能夠降低風險成本，并且讓大量的風險管理信息反向服務于保險業內部。經濟的快速發展和人們可支配收入的增加使得現代人群的保險意識不斷提升，對于保險服務的需求量隨之增加，現代保險業務需求也呈現出典型的多樣化和智能化特性。基于場景化的各類保險產品伴隨著用戶的定制要求拓展了其傳播速度，各類新制度的實施也促進了保險業對保險本身的重視程度。從行業內部的企業發展過程來看，大數據無疑給保險行業風險管理帶來了根本性的變革，依托精準的產品開發結果來分析客戶行為習慣獲取結構化數據之后，對保險的市場需求的把握變得更加敏銳，所以可以以此為基礎研發出成本更低但滿足客戶期望的產品類型和定價方案。此外，還可以借助大數據技術對不同風險項目進行篩選和評估，做好精準營銷激發客戶的風險意識，積極融入大數據思維做好數據化和系統化管理。例如在文本挖掘和語音識別等技術的幫助之下，客戶本身的性格特點、思維習慣等海量的行為數據可以作為增值服務和理賠服務過程當中的主要參考對象。未來在客戶為主的宗旨下，保險行業天然的大數據特征可以結合中國保險業的實際發展情況，立體描繪保險行業全新的風險管理模式和生態系統模式，基于品牌要求和銷售計劃重新確定決策管理方案，抓住市場利基客戶實現產品的精準投放，關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獲得客戶的關鍵信息

大數據分析可以在獲取信息方面扮演非常重要的角色，由于大數據本身可以從不同來源獲取關鍵數據，所以保險行業的內部發展能夠利用這些數據完成智能化評估。比如在醫療保險方面，借助數據庫智能工具和數據庫信息，可以將用戶的健康情況傳遞到保險公司的數據庫當中，向被保險人提供專業的服務。與此同時，借助這些數據信息也能回答客戶所提出的常見問題，改善客戶體驗并做好欺詐檢測。公司內部可以根據過去客戶提出的索賠以及歷史信息來啟動對客戶的行為調查，正如在某些人身保險當中，保險公司可以關注客戶的投保時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工作。在投保環節直接利用大數據平臺來建立風險評估模型，對某些高風險客戶進行篩選，一些可能對保險公司產生附加值的客戶可以選擇拒保或提升保費的方式提供專項業務。而在承保運營環節大數據分析風控模式更加關注對保險客戶的信息動態反饋，然后根據客戶的不同情況來做好人工介入與核心審查。需注意的是，在某些互聯網場景下，還要考慮可能產生的健康風險或道德風險，尤其是在某些醫療服務當中，投保人如果隱瞞病情或完成信息造假必然產生未知的道德風險。對此，保險公司需利用大數據分析系數來從多維度篩查客戶的不良信息，及時發現高風險客戶發生欺詐行為的產生。

2.3大數據風控

大數據風控的作用在于規范現有的保險流程、預防保險消費欺詐，如惡意重復投保、騙取多余保費等。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險保險公司，目的在于確保互聯網的安全運行融合各類大數據和網絡保險內容，為網絡用戶提供安全交易和服務咨詢模式。而在車險方面，人保財險在2014年就采取了基于大數據的車聯網保險系統，免費向車主提供SIM卡然后記錄車主的駕駛行為數據和駕駛習慣，將這類關鍵信息作為變量因子和風險定價模型判定依據。而阿里巴巴集團下的螞蟻金服車險分利用海量的大數據信息和數據建模技術對每一名用戶展開畫像風險分析，當風險越低時，評分則會越高。與傳統的信息判定相比，這種分數能夠應用人工智能手段對人員展開精準評估，而非對車輛展開評估，也能從根源上避免理賠規則不標準而導致的理賠矛盾。又例如，在移動端進行投保時OCR技術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證結果，對接的數千個數據源和毫秒級搜索技術能夠完成對于數據的有機挖掘和整合。

3.基于實證分析的保險行業風險管理與大數據風險控制

3.1保險客戶模型跟蹤

在保險客戶風險模型當中可以劃分不同的自變量和因變量。以車險為例，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、車輛購置價格、連續投保時間等。當收集了行駛里程剎車情況等關鍵數據之后，就可以給不同車主提供差異化的保費，并判斷用戶是否具有良好的駕駛頻率和駕駛強度，豐富車險定價因子，提供個性化和精準化的車險服務。此外，還可以采用計算機圖片識別技術來繪制某些受損車輛的3D圖像，一旦車輛發生嚴重事故時，就可以通過攝像機掃描現場圖片，構建三維模型，記錄結構化數據之后再對車輛進行定損。在增值服務方面可以參考一些其他國家的運營措施，例如美國的一些汽車，保險公司就可以通過軟件包來反饋車主的駕駛信息，建立高度精準的用戶行為，將用戶的駕駛行為數據與其他正常行為數據進行比較，構建差異化模型，精確評估當發生事故時是否保持正常的狀態。在健康險領域當中，當前國內和一些保險公司已經利用了可穿戴技術和活動追蹤器，為客戶提供不同類型的服務，判斷客戶是否有需要改善的不健康行為。這一點在某些老年群體的健康保險當中可扮演非常關鍵的角色。這種對身體活動進行測量的儀器，可以評估老年人可能產生的疾病風險乃至死亡風險，呈現出主體的健康狀況和健康行為。正如中國太平洋保險子公司太平洋醫療健康發布了移動健康管理服務品牌，并且建立了健康互動保單計劃，基于可穿戴的智能健康設備和客戶體質數據，引導投保人養成健康的生活習慣。例如，當用戶完成某種健康行為時，就會獲得對應的健康獎勵，以此為基礎刺激用戶長期保持健康習慣的趨向。本質上看這種客戶模型跟蹤的作用在于研究健康行為和個體變量之間的差異。判斷不同影響因素和疾病風險之間的關聯性，其預測效果往往基于普遍因素和相關因果關系的分析結果，表明大數據能夠了解用戶的實際需求，打破傳統的低頻運作模式，拓寬大數據的應用場景。從本質上看，此類行為所采取的技術手段是對于用戶的實時追蹤和健康數據的獲取，包括健康管理在內的各類行業數據都可以提供關鍵的數據信息。健康險作為我國多層次醫療保障體系當中的關鍵組成部分，實現數據互通和共享是未來的主要發展趨勢，并且以數據為支撐建立健康保障體系之后，能夠推動健康險在保障體系當中的功能實現。

3.2保險風控

現代社會保險越來越成為人們生活當中的剛需，而保險公司也會建立對應的大數據風控系統。例如在互聯網在線投保時，某些客戶在填完相關信息之后卻出現無法投保產品的結果，涉及的產品類型也越來越多。出現此類現象的主要原因在于現有的大數據風控系統會對被保人的風險程度進行判定，如果風險偏高那么投保系統就會進行攔截。以風險管理為例，根據用戶的健康數據、理賠記錄和互聯網行為等多個層次的信息進行綜合評估，如果分數異常，那么就無法投保。這里仍然以前文提到的健康險為例，個人健康數據以及過往就診記錄在保險評分權重方面占比較高，是否申請過保險理賠等理賠記錄的評分權重相對一般，互聯網行為以及是否搜索過與疾病有關的信息，在評分權重方面占比較低。這表明在大數據平臺和大數據分析模式之下，保險公司會重點監控用戶的醫療記錄。如果用戶曾經在腫瘤科或心腦血管科室就診，則表明用戶可能產生高額的醫療費用，所以再根據疾病記錄自動匹配健康規則與核保規則。無論基于哪種算法，保險公司都會采取有效的風控機制。除此之外，部分企業也以此為基礎建立了基于大數據的風險監控分析系統，包含大數據采集模塊、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。被確認的風險評定信息通過對比模塊能夠快速地傳遞至動態評估模塊，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，保險企業可以參考某些貸款平臺或銀行風控系統的運作方式，分析主體的固定資產與流動資產數據負債總額數據、資質異常或稅務信息異常數據、訴訟數據等，確定風險評定值以及動態變化的區間，并且該數據會被傳遞至數據分類模塊當中，完成數據信息的篩選和預警。4結語本次研究圍繞大數據支持下的風險管控的基礎內容，對大數據分析在保險行業的風險管理應用展開了分析評估。為了充分分析大數據分析手段的應用價值，在后續的研究當中，保險行業內部應該在加強數據收集的基礎之上完成內部數據的整合，實現數據的互聯互通，打破數據孤島狀態。尤其是在數據收集方面要加強數據的廣度和深度，保障數據采集效率并利用最有效的指標對各類風險信息進行預測。這樣一來才能提升數據信息的利用價值，對各類風險因子做出判定，基于不同的影響因素建立回歸模型，應用至保險預測問題。

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作者:韓瀅 單位:泰康養老保險股份有限公司總公司