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深挖DT时代数据价值助力保险服务升级阳光保险集团助理总裁苏文力访谈
当前,保险业正处于科技推动变革的新阶段,以移动互联、大数据、人工智能、区块链、云计算等为代表的信息技术的飞速发展,在增加了人类通过数字认识世界的新维度、促使人类迈进数字化时代的同时,也正无形中加速影响着保险业的日常运作.
一直以来,“ 充分了解你的客户（Know YourCustomer,KYC）”是保险企业满足监管要求所必须做好的功课,进入DT 时代,快速演变的信息技术可帮助保险公司从数据维度更加充分地了解客户,构筑更为完整的客户视图,开创全新的商业运行模式,给保险行业发展带来深刻的变化.因此,充分借助新兴技术,挖掘数据价值,进而借助大数据增强自身核心竞争力将成为处于DT 时代的保险企业谋求转型升级的一条新路径.
数据：DT 时代企业竞争的焦点
通过见面交谈以及各种证明材料来了解客户,涉及大宗交易时则安排外勤人员赴现场核实、观察,以期获取一手信息,再将这些信息经过人为加工后层层报送至各级决策者手中,作为审批交易的依据——这便是长久以来保险企业了解客户的最普遍方法.“但是,随着保险业务量的快速增长以及保险市场信息不对称现象的存在,这种传统信息获取方式的局限性日益凸显.”阳光保险集团助理总裁苏文力说,“数字时代所产生的大数据在规模、维度和时效性等方面均有了根本的提升,加工处理后的数据能更加深入全面地反映客户的真实情况,进而帮助企业提升服务效能.因此,数据已成为当今保险企业竞争的焦点.”
保险公司目前的信息获取方式存在两方面的弊端：一是服务客户范围受限.现有对目标客户的风险识别方法在一定程度上阻碍了潜在客户获得保险保障与服务的机会.对于客单量小的业务,单一客户所带来的收益有限,无法覆盖对其所提供信息真实性进行严格调查所需支付的成本.保险公司为降低风险更倾向于挑选较易获取信息并识别风险的客户,而对于较难快速识别风险的群体则敬而远之.二是无法实现个性化定价以及精准营销.由于客户提供且可核实的信息非常有限,所以很难对每个客户作出精准的信用评定和风险定价.在保险合同成立后,也会因为信息缺失,无法有针对性地采取措施,及时化解可能出现的风险.信息缺失造成保险公司无法精确衡量每个客户的风险概率成本,只能根据客户群体的风险概率确定统一的.这样就导致群体中风险概率低的客户需要支付远超出自己风险成本的相关费用,而风险概率高的客户,则可能支付了远低于自身风险成本的相关费用.
针对以上现有KYC 方法的局限性,“数字时代,保险企业可在获取大量客户信息的基础上,更加准确地计算每个客户的风险概率,从而进行个性化定价.例如,给具有良好驾驶习惯的客户提供更大程度的保费折扣,而针对有鲁莽驾驶行为的客户,则可以要求其支付更多的保费.”苏文力表示,“此外,保险公司不但要取得承保前的客户数据,还要得到承保后的客户行为数据,以便跟踪掌握其后续的行为状况,有效干预和减少风险.例如跟踪承保车险客户的驾驶状况,及时提醒其不恰当的驾驶行为,减少安全驾驶隐患.对于按要求不断优化驾驶行为的客户,可给予一定奖励；对于无法达到规定要求的客户,则给予相对的惩罚.”因而,现代社会迫切需要实现数据的交换,以在消除信息不对称的同时为客户提供个性化保险服务,提升客户体验.
数据已成为DT 时代企业竞争的焦点.可以说,在自有数据不足的前提下,实现客户数据交换以充分获取客户数据,是DT 时代保险公司增强自身市场竞争力的必然需求.而对于客户数据的获取方式,苏文力建议：首先,要尽可能在现有服务中收集,如记录在互联网或移动服务平台上的所有客户踪迹；其次,通过互联网扩大和延伸自身服务范围,获取客户的非保险相关服务的行为数据,如开办车辆驾驶管理和医疗健康管理服务等.也可考虑将创新产品与获取数据结合起来,如基于车载数据收集设备,开发根据用户驾驶行为定价的车险新产品.
此外,苏文力介绍说,与其他金融业态相比,保险服务多为低频交易,与之相关的数据虽然非常准确可靠,但客户信息量和维度远远不够,很难完整反映客户整体情况.因此,保险企业对外部客户数据有着强烈的需求.而对于那些拥有大规模数据的公司来说,数据流动的需求则更大.这些公司获取和存放数据的成本很高,因此迫切需要将手头数据兑现,实现成本覆盖,甚至有所收益.
根据经济学中的科斯定律,一项有价值的资源,只要财产权是明确的,并且交易成本为零或者很小,那么,无论在开始时将财产权赋予谁,市场均衡的最终结果都是有效率的,实现资源配置的帕累托最优.建立数据供需市场,则可以促进数据使用权利的转移,实现数据的充分利用,进而提升数据自身价值,因而可以预见,数据交换存在巨大的潜在市场需求.
区块链：助力数据使用权交换共享
实现客户数据交换虽可大幅提升数据自身价值,但要想实现客户数据交换却面临着法律对公民信息管理的严格规定、重要数据可复制性低以及数据质量参差不齐等难点.对此,具备支持分布式自治组织特性的区块链技术则可用于建立数据共享、分散协作的去中心复杂生态环境.因而,DT 时代,区块链技术可在确保数据安全的前提下促使数据使用权的交换共享.
目前对于实现客户信息数据交换存在几大难点：一是法律对公民信息管理有着明确和严格规定.最高人民法院、最高人民检察院发布的《关于办理侵犯公民刑事案件适用法律若干问题的解释》就公民的范围、侵犯公民罪的定罪量刑标准等内容进行了详细规定.该解释对于保护个人自身权益有着非常积极的作用,但却给企业使用关键客户信息数据带来了一定的阻碍.二是重要数据可复制性低.诸如客户的、健康体检报告、学习成绩证明以及婚姻状况等相对隐私的信息数据一般在政府主导或规范而成熟的行业中才能产生,因此很难复制到多数行业.三是数据质量参差不齐,数据存放分散、缺乏规范标准且数据使用需求各不相同.“因此,到目前为止尚未出现能够成功运营客户数据交换服务的商业机构.想要真正实现客户数据交换,仍然只是纸上谈兵.”苏文力感叹.
在此背景下,区块链技术的出现可很好地解决上述难题.其分布式账本结构和智能合约功能,可使所记录的数据公开、透明、可追溯、不可篡改,进而充分反映参与者的状况,确保信任关系的建立,可用于签约、授权和价值转移等场景,企业可以根据自己的意愿接入基于区块链技术的数据使用权交易组织.对参与者既没有很高的技术门槛,也没有行业及规模要求.所有数据的使用交易均记录在区块链上,并受市场监督.行为不端者会被快速识别,失去信誉而被大家所剔除.随着参与者相互服务的不断磨合,将会形成一系列的数据格式和查看脚本模板规范,数据品种和规模将快速增加,服务质量也会越来越有保证,最终形成网络效应.
针对现阶段实现数据交换的技术方案,苏文力建议：现阶段区块链技术基础平台所表现出来的交易吞吐能力有限,处理效率较低,随着交易及数据规模的大幅增加,其分布式冗余记账所带来的数据大量存储和处理的要求,对于设备、带宽和能源等资源的消耗会呈现几何级增长,造成极大的开销成本.因此,不能简单将现有业务数据直接搬至区块链上,而应考虑利用现有中心化数据存储和计算处理资源,结合区块链技术实现数据使用权的共享流动.目前社会上绝大部分数据均分别集中存放在企业的信息系统中.这些企业可开发一种新产品,允许客户提出申请,获取自己数据的使用权,通过建立这些数据的存储和计算环境,允许经过授权的其他企业使用.具体可将客户在公司内活动的某些数据形成明细文件,单独存放在该公司指定电脑设备中.通过数据摘 要算法对数据提取指纹信息以实现数据签名、数据完整性校验等功能,形成可以标识该数据唯一性和完整性的一组数据串,作为数据证明供后续使用.该数据证明通过区块链发给客户,由用户保存.公司对外公布所存放客户数据的格式,以便其他公司可以有针对性地开发脚本分析访问使用程序.
此外,苏文力还阐述了方案的具体实施过程：企业可针对市场上所能够提供的客户数据状况,设计开发相应的产品或服务.如保险公司可针对被保险人的体检数据,筛选出优质客户并给予其一定程度的折扣优惠；又如银行可给予购买了年金保险的客户低息贷款额度.客户在选择购买这些需要使用数据证明的产品服务时,除提供基本的身份信息外,还需要提供数据证明.客户将数据证明通过区块链传给企业进行授权.企业将客户的身份信息形成数据摘 要,连同客户授权提交的数据证明,以及数据查看所配套脚本程序的智能合约,通过区块链发送给保存该客户数据的公司.经过审查许可,验证数据中的客户身份,在其系统中运算执行智能合约中由查看数据请求企业编写的数据查看分析脚本程序,将运算结果通过区块链传回给提出查看数据请求的企业.客户的数据证明授权只能完成一次数据查看活动.多次查询需经客户多次授权,客户有权知晓被授权者所查看的方式和查看返回的结果.
深挖数据价值：增强保险企业核心竞争力
对于获取的多维客户信息数据,“一方面数据生产方可提供数据使用服务,通过将数据资产变现来产生价值；另一方面企业可通过大数据分析来拓宽业务范围.”苏文力说,“从而企业可在形成数据共享良性生态的同时,通过对数据进行深度挖掘来获取其潜在价值.”
首先,对于建立数据共享的良性生态,苏文力如是设计：数据生产方提供数据使用服务,可以根据市场服务供需情况,对数据使用进行定价.由于数据使用者能够更好地销售产品,直接增加收益,因此会根据销售收入与支付数据使用费用的利益得失,确定能够用多大代价购买使用数据服务.与此同时,数据只能供使用而不能被拿走,因此不会被复制泄露,拥有者可以持续通过服务获取收益.数据生产者更愿意积极收集数据,并提供更好的数据使用服务.这样一来,整个数据共享使用市场便可进入良性循环之中.此外,该设计让数据产生者可以通过提供数据使用服务获取收益.数据使用者可以通过使用其他公司的数据减少信息不对称,从而促进交易获取收益,客户作为数据所反映的对象,可以通过提供自身数据信息,让企业更了解自己,获取更加有针对性的服务和产品.从而形成多方共赢的良性生态.
其次,企业可以通过充分利用大数据来拓宽服务范围及深度.保险企业的客户往往来自不同行业、不同区域、不同阶层,有着不同的文化背景,因此不能采用同样的人工智能数据建模分析方法.需要通过细分客户市场,有针对性地开展分析.随着数据越来越丰富,对数据分析模型的精准性要求越来越高,所分析的客户群体对象也会越发细化.更加专注于某一细分客户群体的机构,更容易结合客户日常活动、文化、习惯和特点,给出准确的结论.通过数据可以预测客户的产品购买意愿,掌握客户的产品使用情况.利用数据挖掘和人工智能技术可以开发更具针对性的产品,更有效地开展营销和服务,带来业绩的大幅增长.
此外,大数据获取与分析建模能力的高低关系到保险企业未来是否拥有核心竞争力.谁更能够通过数据理解和认识客户,并在数据和计算资源使用上更加高效,谁就更容易为客户提供更据针对性的服务,更经济有效地控制风险和成本.另外,苏文力提醒,“获取数据和开展人工智能均需要大量人力物力资源,要注意当下投入产出的状况,避免成本的急速上升,同时也要敢于做出战略投资.由于数据资源和人工智能人才的稀缺性,以及基于数据的企业经营模式需要时间逐渐形成,早期的投入有机会形成时间壁垒,迅速拉开与其他行动迟缓者之间的距离.”
最后,苏文力对保险企业发展大数据能力给出了几点建议：一是必须加大投入力度,建立一支数据分析队伍,并设置独立的部门,负责用数据帮助寻找和解决企业经营管理中存在的问题,提升企业的核心竞争力.二是建设共享数据应用软硬件平台.在企业内建设一套共享的数据应用软硬件平台环境,并安排专业团队提供服务支持.采用同一个数据应用环境,可以在大幅度节省采购、建设及运维成本的同时,确保各业务部门数据相互间的共享使用,以及非常便捷地开展数据应用交流和相关应用模型的借鉴复用.“但是数据平台建设切莫急于求成,应逐步推进,做好数据安全防护措施.”苏文力强调.
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