不主動(dòng)改變，就要等待被時(shí)代改變
互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)發(fā)展日新月異，給傳統(tǒng)車險(xiǎn)帶來新的變革與挑戰(zhàn)。隨著新技術(shù)日益深入滲透保險(xiǎn)行業(yè)，當(dāng)下業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的車險(xiǎn)公司如果不能應(yīng)時(shí)而動(dòng)，很有可能會(huì)在技術(shù)浪潮中丟掉原有的優(yōu)勢(shì)。因此，如何在新趨勢(shì)下守住優(yōu)勢(shì)、發(fā)揮優(yōu)勢(shì)、擴(kuò)展優(yōu)勢(shì)，就成了目前領(lǐng)跑業(yè)內(nèi)的車險(xiǎn)公司需要思考與解決的重要問題。
想要避免掉入“優(yōu)勢(shì)難擋趨勢(shì)”的發(fā)展陷阱，這些車險(xiǎn)公司必須以積極的心態(tài)擁抱新技術(shù)，學(xué)會(huì)“玩轉(zhuǎn)”大數(shù)據(jù)。
在近期舉辦的“2017（第二屆）汽車與保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高峰論壇”上，多家業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的車險(xiǎn)公司就分享了各自創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)“玩法”。
車險(xiǎn)定價(jià)告別“千人一面”
人保財(cái)險(xiǎn)總裁助理邵利鐸認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)車險(xiǎn)應(yīng)轉(zhuǎn)型為體驗(yàn)式車險(xiǎn)。為什么保險(xiǎn)行業(yè)提了很多年“以客戶為中心”，效果卻并不盡如人意？邵利鐸給出了自己的答案——“因?yàn)槲覀儾恢揽蛻粼谀睦?，不知道客戶在想什么，我們的平臺(tái)不能夠給客戶提供很好的服務(wù)。有了大數(shù)據(jù)之后，我們能夠通過數(shù)據(jù)的挖掘與分析，洞察和了解客戶需求，使得以客戶為中心成為可能。”
想要提升車險(xiǎn)的用戶體驗(yàn)，首先要改變“千人一面”的車險(xiǎn)定價(jià)。海量的數(shù)據(jù)能夠幫助車險(xiǎn)公司描摹出更為精準(zhǔn)的用戶畫像，在車險(xiǎn)定價(jià)時(shí)給予客戶更多的個(gè)性化關(guān)注，從而使車險(xiǎn)定價(jià)呈現(xiàn)“千人千面”。
來自車聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的龐大數(shù)據(jù)就極大地豐富了平安的車險(xiǎn)費(fèi)率定價(jià)因子。據(jù)平安財(cái)險(xiǎn)副總經(jīng)理梁小英介紹，在國(guó)外常用的車聯(lián)網(wǎng)因子基礎(chǔ)上，平安又增加了包括道路熟悉度在內(nèi)的30多個(gè)車聯(lián)網(wǎng)因子，大量的數(shù)據(jù)能夠構(gòu)建出用戶自身的風(fēng)險(xiǎn)地圖。同時(shí)，通過互聯(lián)網(wǎng)上的投資、消費(fèi)、娛樂、游戲等信息，并且借助語(yǔ)音處理、圖像處理、文本識(shí)別等技術(shù)將這些信息進(jìn)行歸類，平安能夠得到與客戶個(gè)性有關(guān)的定價(jià)因子，從而提升車險(xiǎn)定價(jià)模型。
太平洋財(cái)險(xiǎn)總精算師陳森還肯定了大數(shù)據(jù)在減少車險(xiǎn)定價(jià)預(yù)測(cè)誤差方面的作用。“引進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)定價(jià)因子以后，預(yù)測(cè)誤差從每一個(gè)等級(jí)來看，效果還是很顯著的。以交強(qiáng)險(xiǎn)為例，從1.22%縮小到1.17%，車損從1.25%縮小到1.18%，整體效果還是不錯(cuò)的，而且個(gè)別等級(jí)效果比較明顯。”陳森表示。
消除理賠固有“痛點(diǎn)”
在論壇上，邵利鐸直陳行業(yè)“痛點(diǎn)”，其中之一就是客戶出險(xiǎn)理賠難。“理賠的時(shí)候很復(fù)雜，因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)的理賠方式下，你需要去查看這個(gè)車的損失情況如何，回來要定損、報(bào)價(jià)，還要經(jīng)過核損、核賠、付款等一系列流程，使得過去的方式非常繁瑣。”
大數(shù)據(jù)正是解決這一理賠固有“痛點(diǎn)”的關(guān)鍵。今年8月底，人保財(cái)險(xiǎn)推出“拇指理賠”，車主遇到單方車損事故時(shí)，通過中國(guó)人保APP或官方微信，只需完成“一鍵報(bào)案、三張照片、確認(rèn)賬號(hào)”3個(gè)環(huán)節(jié)，即可在事故現(xiàn)場(chǎng)在線自主完成從出險(xiǎn)報(bào)案到收取賠款的全流程，無需現(xiàn)場(chǎng)等待。這種便利的背后離不開人保財(cái)險(xiǎn)對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。例如，借助大數(shù)據(jù)分析可以完成車輛水淹事故智能損失確定，而通過整合藥品、診療標(biāo)準(zhǔn)等13類專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中超過300萬條數(shù)據(jù)，還能夠?qū)崿F(xiàn)多險(xiǎn)種人傷案件的智能評(píng)估、智能審核、智能理算。
借助大數(shù)據(jù)，用戶理賠流程不僅得以簡(jiǎn)化，其速度更是得到巨大的提升。以大數(shù)據(jù)分析作為基礎(chǔ)，平安的“智能閃賠”可通過圖片識(shí)別，將之前1.7天的平均定損時(shí)間縮短為秒級(jí)定損。據(jù)記者了解，在處理速度得到巨大提升的同時(shí)，“智能閃賠”的識(shí)別精度也高達(dá)90%以上。
更多應(yīng)用空間待開發(fā)
將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于定價(jià)和理賠，只是大數(shù)據(jù)在優(yōu)化車險(xiǎn)產(chǎn)品方面的“初試牛刀”，但如果只將大數(shù)據(jù)的應(yīng)用局限于此，就有些“大材小用”了。未來，大數(shù)據(jù)在車險(xiǎn)領(lǐng)域還擁有更多的應(yīng)用空間。
首先要獲得更多、更有價(jià)值的數(shù)據(jù)來豐富數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)，未來的汽車將會(huì)成為一個(gè)更加智能的移動(dòng)平臺(tái)，自然也就能夠帶來更多有關(guān)用戶駕駛行為、駕駛環(huán)境等方面的數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)對(duì)于保險(xiǎn)公司評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)水平有著十分寶貴的價(jià)值。
數(shù)據(jù)源源不斷的流入還能夠幫助險(xiǎn)企實(shí)時(shí)應(yīng)用大數(shù)據(jù)來提供及時(shí)的服務(wù)，從而打破保險(xiǎn)公司目前的靜態(tài)式管理，增加同用戶的接觸，讓用戶對(duì)于車險(xiǎn)產(chǎn)生更多的感知。通過獲取不斷變化和更新的用戶駕駛數(shù)據(jù)，保險(xiǎn)公司可以實(shí)時(shí)掌握用戶的駕駛情況，實(shí)施動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)管理。例如，當(dāng)獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)顯示用戶即將進(jìn)入一個(gè)正在經(jīng)歷暴雨的區(qū)域，保險(xiǎn)公司就可以及時(shí)向用戶發(fā)出預(yù)警，提醒用戶做好風(fēng)險(xiǎn)防范。
不斷發(fā)展的技術(shù)也在不斷創(chuàng)造著新的場(chǎng)景，共享汽車即是一例。而要應(yīng)對(duì)新場(chǎng)景中的風(fēng)險(xiǎn)，為用戶提供有效的保障，保險(xiǎn)公司需要大數(shù)據(jù)的支持。而當(dāng)某一場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)足夠豐富并且可以被及時(shí)獲取時(shí)，大地財(cái)險(xiǎn)副總經(jīng)理尚永濤認(rèn)為，“對(duì)車險(xiǎn)來說值得考慮大產(chǎn)品的概念，圍繞著整個(gè)生命周期，前、后、中期都能夠發(fā)掘和設(shè)計(jì)出一些產(chǎn)品，形成大車險(xiǎn)產(chǎn)品”。
