保险科技浪潮B面：数据安全、标准化难题仍待解

·保险科技B面 数据的使用和分享面临挑战

保险业属数据密集型产业，数据积累速度较快。有资料显示，一家中型业务规模的产险公司，开业7年，公司数据存量就能超过50TB（主要包含各类业务、财务系统数据，电销、呼叫中心的音像资料，承保理赔产生的影像资料等），且每年的数据增量均在5TB以上。

在拥有大量数据的情况下，保险业在精确定价、精细管理、精准营销方面实现得到了较快发展。以精确定价为例，大数据则可以从供给和需求两个角度，根据不同的风险状况开展相应的定价调整，并对面对不同风险需求的客户提供更加精准的服务，让保险公司能够准确地筛选、计算精准定价服务。从而减少服务的成本损失，为客户提供增值服务的同时，也有效降低了保险公司承担的风险损失，便于更加科学、准确地开展防灾、防损等工作。

虽说大数据给行业的发展带来了便利，但保险公司在数据的利用和开发方面远远未达到物尽其用。据悉，目前保险业积累的数据主要基于传统的业务经营模式，来源于承保、缴费、理赔等环节，其中产生的客户资料、缴费记录等信息，有很大的重复性，可作为身份识别、账户凭证使用，但对于深入了解客户个性化特征与需求则显不足；大量的出险理赔资料虽然记录了保险标的 发生的风险，但往往限于单一的个体事件，偶发性较强，缺乏连续性与规律性，仅凭它们难以开展深度的风险内因挖掘。“对于保险公司来说，现在面临的问题是如何获取完整的数据。”易安财险信息科技中心副总经理郭东海表示，保险公司数据的碎片化给其后期利用带来了很大难度。

“现在保险公司确实积累了大量的数据，下一步的目标是进行数据标准化，利用数据的多种维度进行建模、投入实际业务场景使用。”泰康在线CTO潘高峰表示，大数据对于保险公司的一个关键点是进行数据标准化，另外一个关键点是人才储备，金融领域中能做到懂保险也懂大数据的人非常少，保险公司需要积极面对和解决人才问题。

这种情况下，保险公司想要将数据利用起来，就需要求助于外界，也就是跟科技公司合作，利用他们的技术将数据模型建立起来，但是在合作的过程中，数据的使用和分享也同样面临着挑战。

业内更期待大公司技术输出

从上述信息不难看出，保险业在大数据应用方面还是有着不足和需要完善的地方。而如何更好地将自身拥有的数据利用起来，并真正服务于行业，也成为很多同行思考的问题。

“其实这个问题是各个行业都面临的 问题，从我们角度来看就是，既要合作，也要有自己一定的构建能力。”平安健康险科技中心副总经理邱辉表示，合作是为了扩大公司的数据收取范围，可以是互联网公司的合作、整个产业内的合作或者周边的合作。另一方面就是加强自身能力建设，毕竟完全依靠别人，公司很难实现长久发展。

邱辉进一步解释道，比如模型建设能力，虽然很多公司尤其是中小型公司有时候不一定能拿到第一手的数据，但是和数据有关一些模型，其实还是可能拿到的，所以保险公司可以在数据获取过程中，把当时的模型给记录下来，了解数据变化的曲线和趋势。另一方面，保险公司在整个数据合作过程中，不仅要重视跟大公司的合作，一些小公司也需要合作，一方面由于地位的对等性，保险公司可以在控制能力方面更强一点，此外小公司在个别的细分领域上，往往是比较专注的，特别是一些初创型的公司。

据了解，中国平安在2017年就专门成立了一支初始规模为10亿美金的平安全球领航基金（Global Voyager）。“我们在基金投放的时候会注重一些小公司的合作，因为它是属于初创期，所以它的一些价值还没有充分被挖掘出来，此时提早介入、合作或收购的话，相对来说会占领一些制高点。

在大公司分享经验的同时，中小型公司对于未来大数据的使用也提出了一些 设想和期待，“从技术角度看，希望大型保险公司的能够将自身的技术平台进行开放化和共享化，使其他保险公司基于自身定位及发展阶段，可选择性地利用平台全部或一部分，进行自身个性化的系统建设，并共享自身建设的成果心得，最终共同促进形成行业标准统一、共享开放的保险科技平台。”郭东海表示，目前中国平安、众安科技确实上线了技术共享平台，对行业的发展也十分有利，但作为小公司，很多时候又害怕因此泄露跟业务相关、客户信息相关的信息，“我们希望未来能把技术仅仅限制在技术范围，而不涉及客户信息等内容，毕竟技术公开是没有问题的。这对大公司来说是好事，可以实现技术输出，我们这些中小型公司也十分愿意接纳。”

有着这样期待的并非是单个公司，爱心人寿CTO马湘一亦表示，希望大公司可以通过科技公司的形式，开发行业级的应用，而不是仅仅在公司内部使用，实现技术效用的最大化。毕竟开放的大公司实现的舆论影响力更大，也可以倡议和主导一些联盟性质的合作，比如会上提到的风险数据共用、黑名单共建等。

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