互聯網金融保險大數據

⑴ 大數據金融是不是互聯網金融

大數據並不是單指互聯網金融。

大數據金融是指依託於海量、非結構化的數據，通過互聯網、雲計算等信息化方式對其數據進行專業化的挖掘和分析，並與傳統金融服務相結合，創新性開展相關資金融通工作的統稱。

大數據金融擴充了金融業的企業種類，不再是傳統金融獨大，並創新了金融產品和服務，擴大了客戶范圍，降低了企業成本。大數據金融按照平台運營模式，可分為平台金融和供應鏈金融兩大模式。兩種模式代表企業分別為阿里金融和京東金融。

拓展資料：

互聯網金融行業面臨大洗牌

在去杠桿的嚴監管的大背景下,近期信用風險事件頻頻爆發,根據網貸之家的數據顯示,自6月以來,P2P行業新增問題平台133家,其中95家發布了相關逾期或停業兌付公告。

違約事件頻發的主要原因1)隨著市面上資金收緊,一些資質較差的企業出現債務違約,影響到相關P2P平台2)一些產品不合規、風控能力較差的平台,高返利的平台受到資金收緊的影響資金鏈斷裂3)P2P平台頻繁暴雷,引發投資者恐慌性擠兌,一些運營良好的P2P平台受到波及導致兌付困難。

短期來看行業集中暴雷會導致行業承壓,另一方面隨著不良企業出清,風控良好、經營合規的頭部互金公司有望迎來快速發展,互聯網金融企業能夠服務一些傳統金融機構難以觸及的領域作為傳統金融機構有效補充,隨著百行徵信建立,徵信體系的逐漸完善,預計行業風控能力將顯著提升,重點關注行業頭部企業

⑵ 大數據時代下，保險業迎來了怎樣的機遇與挑戰

ITjob遠標教育
大數據的發展越來越迅速，滲透到各行各業， 保險業也不例外。大數據不僅為保險業的發展提供了新的機遇和視角，也為保險業提出了新的挑戰。
首先，我們來了解大數據給保險業帶去的機遇。
一、大數據給保險業帶來巨大商業價值
信息技術的進步在現代金融創新中發揮了極為重要的作用。而歷史的經驗告訴我們,大數據對金融業的影響將是全面和深刻的,金融業的經營理念、風險定價、產品設計、營銷策略、客戶服務、風險管控、組織構架乃至於金融監管,都必須適應大數據時代的要求。
但是,雖然這些年保險業在大數據戰略和網路經營等方面進行了積極探索,但是相對於銀行和證券公司,保險公司在電子化、數據化、移動化、平台化方面還處於相對落後狀態。不僅大部分保險公司的內部數據沒有完成整合,甚至數據還處於信息孤島狀態,保險公司對內部數據價值認識也不完整,大部分內部數據的價值沒有被充分挖掘,大數據價值變現也缺少應用場景。
而現在我們已進入互聯網金融時代,所有商業思維正在轉向數據思維,保險業也應該利用大數據來分析客戶需求、開發產品、運營企業以及進行風險定價。
眾所周知,在沒有大數據之前,商業數據往往來源於一些被動的調查表格及滯後的統計數據。大數據時代出現之後,海量數據的採集和處理成為可能。大數據通過全局的數據了解事物背後的真相,相對於以過去的樣本代替全體的統計方法,其統計出來的結果更為精確,有利於保險公司精算師計算產品的收益率和產品定價。與此同時,利用大數據分析結果歸納和演繹出事物的發展規律,可以幫助人們進行科學決策,幫助保險業進行精準營銷。這也就是我們常說的,按照客戶需要設計保險產品,依據客戶需要推薦保險產品,使更多的群眾享受到合理的金融服務。
另外,在新的競爭格局下,傳統金融企業必須充分運用大數據的理念和技術改造自身業務和管理流程,監管機構也必須深刻理解新的競爭格局對風險防範、消費者保護等方面的影響,並善於運用大數據來提升監管的針對性和有效性。
保監會副主席王祖繼就表示,，大數據時代保險業主要面臨四個方面的機遇:一是拓寬行業發展空間。滿足客戶需求是金融企業生存和發展的前提,大數據和互聯網的發展使保險業能夠更好地滿足客戶需求。大數據技術可能突破現有可保風險與不可保風險的界限,使原來不能承保的風險變為可保風險,擴大保險業務經營范圍。大數據技術在營銷領域的應用將能更有效地發現客戶和客戶的潛在需求,進行精準營銷,特別是財產保險中標准化產品的營銷。大數據和互聯網的運用也有利於改善保險消費者的用戶體驗,提高消費者滿意度,改善行業形象。二是提高行業風險管理能力。大數據技術在風險管理領域的應用將支持保險業更精準地定價,提高承保風險識別能力和理賠反欺詐能力,提升保險業的風險管理能力和水平。以精算為例,大數據有利於擴大用於估算風險概率的數據樣本,從而提升精算的准確度,有利於收集更加多維全面的數據,從而形成更加科學的精算模型,也有利於把整體數據樣本進一步細分為子樣本,為精準定價提供精算基礎。三是提升行業差異化競爭能力。大數據通過對客戶消費行為模式的分析,提高客戶轉化率,開發出不同的產品,滿足不同客戶的市場需求,實現差異化競爭。四是提升保險業資金運用水平。大數據基於精確量化的承保損失分布,可以提高保險機構資產負債管理水平,可以在資本市場實施更精準的風險投資組合策略,提高保險業在資本市場的投資回報水平。
為了更好地駕馭大數據對保險行業的改良及改革,保險公司需要從數據獲取 、應用和組織三大方面構建包括開拓數據來源、建立許可與信任、構建商業應用場景、數據分析與建模、數據存儲與整合、組織建設、專注的數據人才、治理和文化在內的八項專業能力。
在被調研公司中,63%的保險公司已將大數據應用於欺詐檢測方面,47%的保險公司已在風險評估與定價方面展開實踐,對於大數據在交叉銷售、防止客戶流失方面的實踐分別都達到了32%,但在索賠預防和緩解方面,多數公司還處於觀望、摸索階段。波士頓咨詢公司(BCG)的研究表明,最重要的「改良效應」發生在風險評估與定價、交叉銷售、防止客戶流失、理賠欺詐檢測及理賠預防與緩解五大環節。大數據對保險行業不但有改良之功,還助力險企突破創新,對此,我們稱其為「改革」。目前,大數據作為「催化劑」在車聯網、可穿戴設備、智能家居和平台生態圈構建方面起了重要作用。車聯網應用受到了較多財產險企業的重視,在被調研的8家財產險公司中,有5家已開展車聯網實踐,佔比達63%;絕大部分險企對於大數據在平台生態圈、智能家居保險與監測服務、穿戴式設備健康服務等領域的嘗試尚未開始,僅16%的險企已開始實踐平台生態圈,8家財產險公司中僅有1家開展了智能家居領域的實踐,而穿戴式設備則尚未有險企予以應用,不過大多數險企都表示,計劃在3年內對這些新技術應用予以實踐。
有人說: 這是一個最壞的時代,金融行業受到了來自互聯金融企業的強烈沖擊;這是一個最好的時代,金融行業可以利用大數據實現涅盤重生 。現在金融業處在一個全球競爭的時代,發達國家金融業在規則制定、金融文化、技術能力、人才隊伍等方面占據著全面的優勢,大數據給我國金融業帶來一個彎道超車的機會。我們應該珍惜並利用好這個機會。

大數據對保險業有好處，那麼應該如果切入呢？
二、 大數據分析在保險業的四大切入點
大數據應用為當今瞬息萬變的保險業提供有效支持，也是促使保險公司提升自我市場競爭力的有效手段。數據結構分析及畫像經常會涉及眾多外部非結構化數據源，如社會媒體類，通過社會媒體大數據可有效幫助保險公司識別潛在保險危機行為用戶。
大數據分析在保險業的四大切入點綜合大數據分析各項優勢，可看出大數據分析在保險業中存在四大主要應用切入點，如在業務結構化、客戶視角營銷、核保管理以及危機管理上均可體現大數據應用的優勢性：
（一） 助力產業結構化
隨著保險業競爭越加激烈，保險公司若想脫穎而出，則需提供價格低於競爭對手的保險產品，以及更有效的經營模式，及一流的客戶服務來贏得客戶青睞。大數據在此能有效助力保險公司行業化能力提升，不僅體現在其經濟性上，還體現在其對保險公司將工作流程有效改進上。
（二） 客戶視角營銷
客戶更青睞於選擇價格透明的保險公司產品。保險公司可以利用大數據分析進行客戶需求變化預測，以此便可提前獲取改進客戶關系的最佳時機。通過保險公司利用大數據分析客戶需求，可有效的幫助呼叫中心進行客戶營銷，獲客將變得更加容易。
（三）核保管理
保險公司可使用大數據預測進行核保活動，以有力的減少不必要的虛假核保信息，主要手段可以是通過在已有的客戶數據前提下，再結合其它外部獲取數據源，對其進行必要性的甄別，以最終確定是否成功核保。基於社會媒體的大數據可對保險業務及時有效性的進行監督，同時為核保提供有效的保障。
（四）危機管理
保險公司可利用大數據分析進行保費條款業務設計，尤其在諸如融入歷史因素、政策變化因素、再保因素等的災難型險種業務中。保險公司可依據個人住址、消防中心距離等其它因素對災難保險業務的價位進行區分設計，更利於保險業務收入增長。同時，保險公司也可使用大數據為其現有保險業務模式進行升級，按需可隨時進行市場價格策略調整。
大數據可幫助保險公司改進需求規劃，促使需求改進及降低運作成本，同時有效支持保險業務規劃實施。動態化監測可有效防止無效性成本增加，以及幫助公司的市場決策制定。

通過上面的文字，我們可以大致了解大數據給保險業帶來的好處，下面我們將講解具體的實施方法，分析保險業如何利用大數據健康發展。
保險行業如何利用大數據涅槃重生
三、 保險行業面臨的挑戰
這是一個最壞的時代，金融行業受到了來自互聯金融企業的強烈沖擊，這是一個最好的時代，金融行業可以利用大數據實現涅槃重生。中國保險行業的滲透率只有3%，大大低於西方發達國家10%左右的滲透率。保險行業分財險和壽險，面對個人的壽險和財險服務主要依靠電話進行銷售，電話銷售正在面臨巨大的挑戰，年輕的80後、90後不願接收來自保險公司的電話，保險行業電話銷售率正在逐年下降，已經影響了保險行業未來的發展。
曾在大型壽險公司有過數年產品研發設計經驗的專家丘斌斌斷言，互聯網保險一定會取代傳統的保險銷售模式 。現在各家互聯網保險產品之所以是小打小鬧，原因是傳統保險還能盈利。但將來未必如此，未來客戶都在互聯網和微信上，為了獲取客戶也必須走這條路。傳統保險從產品設計到代理人制度銷售模式，無法實現站在客戶角度銷售買險。保險公司九成以上保單的件均保費低於萬元，意味大家真正需要的還是保障，特別是價格低、標准化、保障大的產品。
2011年至2013年，國內經營互聯網保險的公司從28家上升到60家，年均增長達46%；規模保費從32億元增長到291億元，增幅總體達到810%；投保客戶數從816萬人增長到5437萬人，增幅達566%。盡管規模爆發式增長，但目前我國互聯網保險在整個保險市場中的佔比仍不到3%，與發達國家如美國30%的佔比相差還很遠。
監管機構對互聯網保險持開放態度，互聯網保險存在的巨大衍生市場空間，電商平台對此也越來越重視，如 最近拿下保險代理牌照的蘇寧，以及一直在航空旅意險細分領域悶聲發財的攜程、去哪兒等。某第三方平台公司2012年全年的互聯網保險傭金收入達900萬，毛利率6%，而2013年上半年的保險傭金收入就已經達到900萬，毛利率25%。
四、 保險行業大數據價值應用現狀
保險行業大數據戰略規劃剛剛起步，相對於銀行和證券公司，保險公司在電子化、數據化、移動化、平台化方面還處於落後狀態。
大部分保險公司信息化工作沒有完成，客戶保單信息查詢和更改仍然是手工和自動化相結合。保險行業對大數據商業價值應用的敏感度不高，大多數保險公司並沒有將大數據列為保險公司基礎能力進行建設。很多保險公司還沒有建設移動App，即使有了移動App的保險公司，其移動App的功能只是集中在保單的簡單查詢，並沒有將移動App定位為客戶入口和主要渠道。保險行業另外一個問題就是內部數據沒有完成整合，數據還處於信息孤島狀態，保險公司對內部數據價值認識不完整，大部分內部數據的價值沒有被充分挖掘，大數據價值變現缺少應用場景。
保險公司的大數據價值變現處於一個原始階段，需要進行數據基礎建設。保險公司大數據價值變現應該從整合內部數據開始，將具有價值的數據集中在大數據管理平台（DMP），為大數據價值變現提供平台支持。
保險行業的大數據價值變現應該從了解用戶入手，藉助於用戶賬號打通各類數據，建立適合於保險行業的標簽體系，利用已有數據標簽和外部數據標簽對用戶進行畫像。
保險公司完成用戶畫像之後，可以依據用戶特點和保險需求，通過數字廣告進行精準營銷，提高客戶滲透力、客戶轉化率和保險產品轉化率。保險行業應重視年輕人消費場景移動化的特點，積極建設移動App，將渠道發展戰略向移動端傾斜，將移動端定位為客戶導入的入口、保險產品展示和購買的平台。保險公司需要標准化保險產品，依據客戶需要設計出簡單標準的保險產品，減少客戶了解、購買保險產品所需的時間，讓保險產品象其他金融產品一樣，一目瞭然、購買簡單。
五、 保險行業大數據價值變現三部曲
（一） 整合內部數據，引入外部數據，為客戶進行畫像
保險行業內部擁有大量具有價值的數據，因此保險行業的大數據戰略應該從整合自身數據開始，挖掘已有數據，對用戶進行畫像。保險公司內部的數據包含客戶的個人屬性和金融信息，這些數據可用來標簽化，為用戶畫像提供支持。
保險公司擁有業務訂單數據、用戶屬性數據、用戶收入數據、客戶查詢數據、理財產品交易數據、用戶行為等數據，這些數據可以通過用戶賬號打通，建立用戶標簽。客戶的交易紀錄和個人基本信息將用於客戶分類，可以將用戶分為理財客戶，教育保險客戶，壽險客戶，意外險客戶，保障險客戶、車險客戶、少兒保險、女性保險客戶等。
保險公司數據集中在內部的數據，主要包含交易數據和訂單數據，由於不含有客戶外部行為數據，無法定義客戶的特點，例如客戶的旅遊愛好、教育需求、文化需求、位置軌跡、理財需求、游戲愛好、體育愛好等。這些信息都是描述用戶的基本信息，也是客戶畫像的基本標簽。
保險公司可以從外部購買這些數據，結合內部數據，保險公司可以掌握客戶多緯度信息，豐富用戶信息，形成360度用戶畫像。360度畫像有助於保險公司從不同角度來了解客戶，也有助於對客戶進行分類管理，依據客戶的特點進行精準營銷和設計產品。
保險公司需要建立大數據管理平台（DMP），集中保險公司內部的數據，依據商業分析對數據進行標簽化，將保險用戶賬號作為唯一標示符打通整體數據。保險公司還需要引入外部移動互聯網數據，借鑒客戶外部行為標簽數據，豐富保險客戶信息，形成360度用戶畫像。由於客戶行為的不確定性，用戶畫像信息需要及時更新，因此DMP中的標簽體系和數據，包括引入的外部數據都應該是動態的，及時進行更新，這樣才可以保證數據的時效性。
大數據管理平台（DMP）是保險行業大數據價值變現的基礎平台，大數據價值變現很多場景都可以利用DMP的數據進行挖掘，包含客戶用戶畫像、精準營銷、新客獲取、老客經營、用戶體驗提升、風險評估等。
（二） 打造移動APP互聯網保險平台，標准化保險產品
未來的社會消費主體是80後和90後，保險產品的主要客戶群也在轉向年輕人。保險公司必須了解這些年輕人的特點，才能夠設計出適合客戶需要的產品，更好地為客戶服務。
年輕人追求快捷舒適的消費方式，移動互聯網時代到來之後，大部分消費場景正在移動化，人們的衣食住行以及文化娛樂消費都可以通過移動App來解決。特別是年輕人，他們消費場景移動化趨勢更加明顯。
保險公司應該關注 消費場景移動化 的趨勢，將連接客戶的方式從電話和線下轉向移動互聯網，利用移動App同客戶進行連接。保險公司的客戶渠道也應該轉向移動互聯網，逐步降低電話銷售獲客比例，將獲客的主要資源向移動App。
電話銷售的一個弊端是信息提供不充分，當保險產品較為復雜時，電話銷售將會考驗銷售人員的表達能力，另外長時間的溝通對客戶體驗也是一個較大的挑戰。年輕人對時間較為敏感，很難耐心聽完復雜的產品介紹，保險公司在未來利用電話銷售來獲取客戶的難度將會越來越大。移動互聯網時代，電話銷售已經成為落後的銷售方式，不能適應年輕一代客戶的需要。
移動App可以提供豐富的產品信息，既可以提供簡明的產品介紹，又可以提供直觀的數據和圖表。移動App還可以通過炫酷視頻和圖片向客戶轉達更多的理念價值。這些豐富的信息不但能夠讓客戶在短時間內了解產品，還可以提高客戶體驗，提高客戶購買產品的可能性。利用移動 App進行產品推薦不但可以提高產品的轉化率，還可以降低營銷成本，提高客戶體驗。
保險公司另外的挑戰是保險產品不夠豐富，無法覆蓋客戶所有場景的保險需要；保險產品設計過於復雜，客戶購買時需要掌握的信息過多，影響客戶購買體驗。保險公司將產品展示平台轉向移動App後，必須對保險產品進行標准化，保險產品介紹一定要簡單明了，突出重點和客戶利益，並依據客戶各種場景需設計產品。簡單標準的保險產品迎合了年輕人的需要，有利於快速銷售、形成規模，有利於保險公司延續此保險產品的生命周期，降低產品開發成本。
未來保險產品需要同生活場景相結合，滿足客戶對各種保險產品的需要。例如在車險領域可以增加爆胎險、異物撞擊險、自然災害險、高溫險、低溫險等。在保障險領域可以增加更多的場景險，例如交通堵塞險、延誤險、高空墜物險、天氣突變險、暴雨險等。
（三） 利用大數據分析來改變保險行產品定價方式，以客戶為中心設計保險產品
互聯網金融時代，所有商業思維應該轉向數據思維，保險行業也應該利用大數據來分析客戶需求、開發產品、運營企業以及進行風險定價。
保險精算師設計保險產品時，主要依賴於理賠標的發生的概率，大部分數據來源於行業的歷史數據和統計數據，這些數據都不是實效數據，並且很多數據統計方式已經過時，小樣本數據同真時數據的方差正在變大。依靠誤差較大的數據無法設計出接近真實概率的產品，並會影響保險產品的定價方式。設計出來產品風險偏好不準，可能會導致保險產品收益過低，客戶不傾向於購買；也可能導致保險產品覆蓋不了風險，導致保險產品出現虧損。
過去保險產品在設計時並沒有從客戶角度出發，主要關注風險和收益，產品設計出來是否滿足客戶需要，保險公司其實根本就不知道。當保險產品推出後，其是否會被被客戶接受，很大程度取決於市場推廣力度和銷售人員能力。在這種情況下保險公司投入資金較大，產品風險很高。年輕的一代的正在走向分化，很難有一個產品滿足大部分客戶需要。在新的社會形態下，保險公司需要深入了解客戶特點，依據客戶的需要來設計保險產品，這樣才能保證保險產品的銷量，形成一定規模，覆蓋風險事件發生概率。
大數據分析技術、標簽數據、客戶行為數據、全局數據可以幫助保險企業改變保險產品的定價方式。基於大數據技術和全局數據的產品設計模型可以幫助保險公司設計出較高收益、較低風險概率的產品。客戶行為數據和標簽數據可以幫助保險公司了解客戶特點，設計出滿足客戶需要的保險產品。以數據分析和客戶需求為出發點的保險產品設計，將會在產品收益、客戶體驗、風險管理等方面取得領先。 國外一些領先的保險公司在設計保險產品時，已經利用大數據分析技術進行設計，並取得了較好的市場反饋，產品的盈利可觀。大數據將會幫助保險公司設計出風險分析充分、適應客戶需要的保險產品。
總結，大數據商業應用是移動互聯網時代的趨勢，未來時代的特徵，任何行業都無法迴避。保險行業應該重視大數據技術和價值在本行業的應用，購買外部數據，利用DMP進行用戶畫像；標准化保險產品，利用移動App進行獲客、營銷、數據採集；藉助於大數據技術改變過保險產品定價方式，以客戶為中心來設計保險產品。

保險業可利用大數據涅槃重生。那麼，在大數據環境下，保險業也需要適應新保險消費特徵，迎接新的挑戰，不然，即使重生，也容易滅亡。
六、 大數據環境下的保險營銷需適應新保險消費特徵
大數據時代的到來改變了數據的採集、傳輸、存儲、處理方式，引起了生活方式和社會經濟的變革，也給保險業帶來了全面和深刻的影響。保險公司紛紛利用大數據來進行保險營銷、保險服務方面的嘗試和創新，但目前的保險大數據環境尚不成熟，現有的保險消費方式還處在由傳統到新型、由被動到主動的一個變化期，大數據環境下的保險營銷需要適應新的保險消費特徵。
（一） 保險消費選擇多樣化
傳統保險模式運作下，保險公司評估消費者的風險水平、消費能力、消費意願的能力不強，導致部分領域保險產品定價過高，部分領域成為剩餘市場。大數據環境下，保險業可以獲得全量、實時、潛在的數據來進行詳細分析，進行保險產品細分和個性化設計，保險公司的風險管理和成本管控可以更加精細化，這為保險產品創新帶來了廣闊空間，長期困擾保險業的產品和服務同質化問題有望從根本上得到解決。
比如，保險公司根據消費者的網站登錄痕跡、朋友圈留言、貸款信用記錄等信息，發現不同消費群體保險需求和風險特質，為保險消費者提供諸如戶外騎行保險、醫療整形保險、變現借款保證保險等特色險種，保險消費選擇更加多樣。
（二） 保險消費流程簡單化
傳統保險經營過程中，保險公司與投保人信息不對稱的情況較為突出，保險公司通過要求投保人應當履行如實告知義務，投保時需要填寫內容繁多的投保單，出險後需要提出理賠申請和提供繁瑣的證明材料。在大數據環境下，風險特徵的描述數據極大豐富，保險公司可以通過各種渠道獲取更加全面的風險信息，運用個人信息、交易記錄、氣象信息等社會數據來分析和掌握客戶情況，獲得與承保理賠相關的信息，在控制風險的前提下進一步減少投保人的告知責任，有效簡化承保理賠手續，保險消費流程變得更加簡單。
比如，保險公司根據掌握的網路交易數據，研究消費者網購習慣和退貨概率，為不同風險的消費者提供不同保費的退貨運費險，消費者只需一鍵購買；對於購買了航班延誤險的消費者，無需提供氣象證明，甚至不需提出理賠申請，保險公司就能夠根據氣象信息等大數據資源主動理賠。
（三） 保險消費理念前沿化
大數據環境下，傳統保險業在集合大數方面的優勢逐漸弱化，保險技術服務壁壘逐步瓦解。通過使用各種搜索引擎和比價平台，消費者消費洞察力不斷提高，保險消費理念也變得更加前沿。
一方面，越來越多的保險消費者脫離了傳統櫃台業務模式，開始使用各種自助終端購買保險業務。通過手機APP應用軟體就可以輕松完成保險產品的查詢和購買，甚至自助完成車險簡易案件的查勘工作。
另一方面，保險消費者出現偏好碎片化、謀求資金收益的消費傾向。在透明公開的渠道選擇保險產品時，消費者更加偏好設計簡單、投保便捷、費率較低的保險產品。保障項目經過分解、條款說明更加簡單、產品保費也大大降低的保險產品，更加適應消費者自行挑選的需要。此外，大數據環境下的保險消費者比較熟悉互聯網金融，容易在各類理財產品間進行比較，在購買網上銷售的投連、萬能型保險產品時更加註重資金收益。
（四） 保險消費體驗延伸化
傳統的保險服務集中於經濟賠償與給付，保險消費體驗也只局限於保險公司履行了賠付責任。 大數據環境下，保險公司與客戶的關系不再是一對一的交互溝通，逐漸形成多維網狀交互溝通模式，基於客戶數據的客戶關系管理變得尤為重要。
保險公司可以藉助大數據的積累，整合汽車修理、零配件供應、醫療健康服務等供應鏈，進一步延伸保險產業鏈邊界、維護客戶關系，在降低保險經營成本的同時，不斷優化保險消費體驗。目前，保險公司可以定期為消費者提供包括車輛風險檢查、保養維修、交易資訊、健康管理在內的各項服務，未來還有可能基於大數據為消費者提供更加全面的風險管理創新服務。

保險業利用大數據來發展，換而言之，大數據也是為保險業提供了一種新的視角。
七、 大數據為保險業提供另一種視角
在客戶需求的精確 鎖定方面
大數據給保險業帶來了很多便利。以前，對於客戶的分類局限於「客戶屬於哪一類」，而現在，則擴展到「客戶是哪一類」。
傳統的精算技術只在一定緯度量化風險，很難充分反映風險的復雜性。而在互聯網大數據時代，則前所未有的創造了風控每個投保標的的可能，從未有過如此多緯度、低成本的數據，如此系統、新鮮地提供給保險業。
什麼星座的人最喜歡買保險？哪個地區的人最喜歡給自己買保險？這些曾經看起來無關乎保費的問題，在互聯網大數據時代背景下，也成為了險企定位客戶的另一種視角。在泰康人壽的保單中，最喜歡買保險的是天秤座，而最不喜歡買保險的是白羊座；最喜歡給自己買保險的是寧波人，而最不喜歡給自己買保險的則是陝西人。
「 上述結論沒有什麼道理，這是泰康人壽的數據分析出來的。以前，對於客戶的分類局限於『客戶屬於哪一類』，而現在，則擴展到『客戶是哪一類』 。」泰康人壽首席信息官 劉大為 在日前召開的「互聯網大數據與精算創新論壇」上，用幾個有趣的結論介紹了大數據時代保險業正在發生的變革。
（一）精準定位
我的客戶在這里
「在當前時代背景下，可以運用大數據分析法來整合分析金融保險需求的關聯度，在不同方向、專業形式的共同配合下，做好大數據的升級分析整合的系統工程，從客戶的角度，綜合統籌各種信息，捕捉各種需求，從而尋找潛在的客戶，並預測客戶的具體需求。」 中國保監會原副主席、中國精算師協會創始人 魏迎寧 在論壇上表示，從保險業來看，在客戶需求的精確鎖定方面，大數據給我們帶來了很多便利。
在大數據背景下，除了對數據的縱向分析之外，可以從橫向來分析消費者的需求。客戶的具體收入水平、文化程度、價值觀念，也會影響其對保險的態度，通過對網路消費的數額、職業、學歷等數據所進行的分析，也可以作為保險需求分析的重要部分。還可以通過搜集互聯網用戶的地域分布，搜索關鍵詞、購物習慣、流覽記錄和興趣愛好等一系列的數據，在保險產品消費中實現需求定向、偏好定向，真正做到精準化、個性化營銷。

⑶ 去互聯網企業之後金融機構不斷嘗試和探索大數據紛紛布局多家保險企業開始應用

很多單位都應用大數據

⑷ 互聯網金融的風險，可以利用大數據的優勢來控制嗎

互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。
大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
任何投資都具備風險，不僅是在互聯網的金融領域里存在。大數據的主要作用，是針對以往及現在的金融情況，進行數據分析，得出結果，預測未來金融方向的走向。
但是，金融除了受到經濟發展的影響之外，也受到政治的影響。因此，只是靠大數據是無法對互聯網金融進行控制，只能是最大化的規避風險，最小化的降低損失，獲得高回報的收益。

⑸ 大數據，時代的互聯網金融！

不能，只是理論上的概念而已。
互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。

⑹ 互聯網金融借力大數據玩轉風險控制

互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
近兩年，金融行業內競爭在網路平台上全面展開。大數據時代，這種競爭說到底就是「數據為王」。為什麼大數據在互聯網金融領域扮演著如此重要的角色？業內人士認為，「互聯網+金融」具有共享性，提供了「大數據」和更充分的信息，即通過更完善的價格信號，幫助協調不同經濟部門非集中化決策。
信息占據核心地位
信息占金融市場核心地位。金融市場是進行資本配置和監管的一種制度安排，而資本配置及其監管從本質上來說是信息問題。因此，金融市場即進行信息的生產、傳遞、擴散和利用的市場。
在「互聯網+金融」時代，信息的傳遞和擴散更加便捷，信息的生產成本更為低廉，信息的利用渠道和方式也愈發多元化，從而越來越容易實現信息共享。這種共享不僅包含著各類不同金融機構之間的信息共享，而且包含著金融機構與其他行業之間的信息共享、金融機構和監管機構及企業間的共享等。
信息共享並由此形成的「大數據」，降低了單個金融機構獲得信息、甄別信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生產和傳播充分而順暢，從而極大地降低了信息的不完備和不對稱程度。「大數據」不僅使投資者可以獲取各種投資品種的價格及影響這些價格的因素的信息，而且籌資者也能獲取不同的融資方式的成本的信息，管理部門能夠獲取金融交易是否正常進行、各種規則是否得到遵守的信息，使金融體系的不同參與者都能作出各自的決策。
正確看待大數據徵信
互聯網金融的發展帶火了P2P市場，也折射出風控體系建設的缺失。P2P跑路現象主要原因就是風控缺失，體現在「重擔保、輕風控」和「重線上風控、輕線下調查」。
當前，多數P2P平台「重擔保、輕風控」的思路是不正確的，擔保是外界因素，風控是內在因素，一味強調用外在的因素而不解決自身的問題，不可能實現良好運轉。互聯網金融的風險管理不在規則之中，而在互聯網和金融雙重疊加的對象之中，其最基本的風險邊界應是保證投資者的資產安全。守住了安全底線，這些平台才能健康成長。所以，P2P平台根本的安全底線還在於加強自身對象的風控。
另一方面，風控分為貸前、貸中、貸後風控。目前有些P2P平台從最開始的貸前風控就缺失，貸前風控最重要的是要實現「線下調查」，即通過線下實地走訪和考察，對客戶信息進行交叉驗證和真實性驗證，包括對借款人銀行流水、徵信報告、財產證明、工作證明等的審查，通過審查評估借款人還款能力。這些線下風控是不可或缺的，不能迷信或過分誇大「互聯網+」的效率和普惠，線上的大數據和線下的實地考察必須結合。
基於大數據、個人徵信的風控手段已有很多，大數據徵信是實現P2P風控的創新路徑。但是也需要正確看待，既不能要求大數據徵信一步登天，一下子帶來質的改變；也不能風聲鶴唳，一有創新就以各種名義圍追堵截，而需要給予更多理性的包容和試錯的空間，在漸進創新中不斷完善大數據徵信體系。
目前存在的困難：
一是數據的虛擬性和「信息噪音」。雖然大數據及其分析提高了信息獲取的數量和精度，但由於虛擬世界中信息大爆炸造成的「信息噪音」，導致交易者身份、交易真實性、信用評價的驗證難度更大，反而可能在另一層面更強化信息不對稱程度，也更容易存在信息壟斷。
二是信用數據關聯的不確定性。信用數據是多樣化的，包括朋友信用、愛情信用、事業信用等。所謂忠孝不能兩全，一個對朋友忠誠的人不一定對事業忠誠。對事業或工作忠誠，也不一定能說明他的金融信用好。大數據通過日常信用來判斷金融信用會出現偏差。
三是「數據孤島」不能實現數據共享。互聯網平台具有強烈的規模效應，平台越大越容易產生數據，越容易使用數據。例如，阿里小貸主要通過賣家累計的海量交易信息及資金流水，也可通過大數據的分析在幾秒內完成對商家的授信。但是，阿里小貸的數據，不可能提供給其他公司使用。因此，下一步應推動數據的整合和共享。
玩轉大數據風控系統
傳統的風控模式更多關注的是靜態風險，對風險進行預判。而P2P市場讓越來越多的傳統金融企業轉型互聯網金融，大數據技術要對風險進行實時把握，要做到兩點：大數據和雲計算結合以及大數據的流處理模式。
大數據和雲計算結合，實現了實時監控。雲計算為大數據實時把握提供了硬體基礎，可以實現秒級的數據採集、分析和挖掘。流處理模式實現了靜態風險和動態風險的有效結合。一種人習慣先把信息存下來，然後一次性地處理掉，也叫批處理，如定期處理過期郵件；另一種人喜歡信息來一點處理一點，無用信息直接過濾掉，有用的存起來。後者就是流處理的基本範式，實現了實時監控。
怎樣才能針對企業自身的發展和業務方向，玩轉大數據風控系統，使其發揮到最大作用？我認為，要關注「大眾數據」。要意識到互聯網「長尾效應」的作用，互聯網環境下「得大眾者得天下」，關注大眾數據，要了解大眾心態，在歸屬感、成就感和參與感上下功夫。
還要將業務驅動轉向數據驅動。理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值，看似零散的數據背後尋找消費邏輯。此外，還應改造公司數據相關的IT部門，將其從「成本中心」轉化為「利潤中心」，充分認識大數據是核心競爭力，重視其挖掘和預測的能力。
當然，實時大數據風控還需要很多方面的探索，如何藉助大數據建立全生命風控體系，形成貸前、貸中、貸後流程管理系統和決策系統。另外，還需加強信用數據相關性研究和量化模型的開發，金融信用（主要指借貸數據）可獲得性比日常信用數據難，以金融信用為中心，通過日常信用，構建個人信用評估體系。

⑺ 金瑞龍互聯網金融大數據領域做得怎樣

金融科技是技術驅動的金融創新，為金融發展注入新的活力，也給金融安全帶來了挑戰，金瑞龍通過大數據應用，對實體經濟，踐行普惠金融作出了很大貢獻。

⑻ 互聯網金融基於大數據使用有哪些內容

談自己熟悉的一個方面吧。

互聯網金融會涉及到公司上市時期的資料搜集，競爭對手的情報獲回取，答網路對公司的評價以及負面的信息。因此，大數據的挖掘技術的應用就顯得非常必要了。

目前來說，效果比較好的技術是網路信息的採集技術。

這種採集技術的功能如下：

這類採集系統的應用領域較為廣泛：

：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。都會運用到的。

⑼ 2019年互聯網保險數量

保險小編幫您解答，更多疑問可在線答疑。

導語：互聯網保險描繪了客戶與保險企業之間的新關系，在給保險業傳統客戶服務、產品開發和渠道銷售帶來挑戰和機遇的同時，深刻改變了保險業發展的生態環境。傳統保險企業必須積極主動改造和創新運營與服務流程，以適應新的保險業發展生態。
2011年以來，國內互聯網保險市場發展輪廓伴隨著互聯網金融的快速發展而日漸清晰。互聯網與生俱來的「開放、平等、互助、共享」基因促成了網路與保險的融合。特別是大數據、雲計算、移動互聯、網路安全等新技術的創新應用，使得互聯網成本低、便捷性強、效率高等優勢更加出彩。互聯網保險已經成為進一步推動保險市場發展的重要引擎。互聯網保險市場蘊含的巨大潛力，也使其未來發展被業內外所看好。
中國保監會披露的數據顯示，2011～2014年，國內開展互聯網保險業務的保險企業數量快速增長，每年增加約20餘家，從28家增加至85家。其中，中資公司58家，外資公司27家。保費收入已實現858.9億元，同比增速近200%，高於國內同期電子商務平台交易。
現狀：重要的新渠道業務
為互聯網經濟發展提供風險保障
近年來，國內電子商務平台交易日趨活躍，線上交易的便捷性促進了互聯網經濟的快速發展，也催生了新的交易行為。相對於實體店面對面的交易，線上交易不確定性的發生概率更高，從而激發了巨大的風險保障和管理需求。而互聯網保險築起了防範風險屏障，支持了互聯網經濟快速發展。
例如，網路促銷購物期間交易量陡增，網上賣家和買家都面臨風險。賣家面臨退貨發生時的退貨運費由誰承擔等問題，買家面臨賣家的信用風險等問題。近年來興起的「雙11」網購促銷節日，每位商戶平均退貨率為25%，個別商戶退貨率已突破40%。誰來承擔退貨費用，是買賣雙方爭議的主要焦點。退貨費用險的推出，有效解決了買家購物的後顧之憂。與此同時，賣家的低價利誘、虛假宣傳、信息欺騙等信用風險，以及風險發生後設置障礙、推諉拖延、退換困難等問題，著實令很多買家頭疼。信用保險就是針對賣家信用風險應運而生的險種。該險種在保障消費者權益的同時，釋放了商戶信用保證資金壓力。
類似產品還有很多，如快遞延誤險、貨到付款拒簽險，個人賬戶安全險、手機碎屏險等，這些產品契合了互聯網消費經濟碎片化、小金額、大規模、高頻次的特點，依託互聯網平台，服務大眾經濟，很快被市場接受並迅速形成規模。
促進保險企業轉型發展結構升級
一是新型技術的興起運用推動整個社會加速走向數字化。互聯網保險描繪了客戶與保險企業之間的新關系，在給保險業傳統客戶服務、產品開發和渠道銷售帶來挑戰和機遇的同時，深刻改變了保險業發展的生態環境。目前，保險市場競爭已經非常激烈，部分傳統保險業務增速放緩，傳統銷售渠道業務增長乏力。隨著生存環境日趨網路化，傳統保險企業意識到必須積極主動改造和創新運營與服務流程，改善服務能力，提升管理水平，推動企業轉型升級，以適應新的保險業發展生態。
二是互聯網保險成為保險企業重要的新渠道業務。保險企業主動運用新技術創新產品和完善經營模式，通過自建、合建或與第三方電子商務平台開展合作等多種方式，在互聯網專業化經營道路上努力前行。中國保監會數據顯示，截至2014年底，互聯網保險占行業總保費比例由2013年的1.7%上升至4.2%，對行業保費增長貢獻率接近20%。特別是新進入保險行業的中小型保險公司借互聯網實現了快速發展，其人身保險82%的保費收入來自互聯網保險。
趨勢：改變保險企業商業模式
隨著新技術發展和應用成本的降低，作為數字化社會最重要的基礎設施，互聯網及其相關技術正在快速普及，並已經滲透到生產生活的方方面面，包括信息技術、數據技術、移動互聯技術、雲計算技術和網路安全技術等在內的新技術，正在重構經濟社會生活方式，網路化生存將成為未來趨勢。
新技術改變企業與客戶的溝通聯絡方式，推動保險企業市場拓展能力和客戶消費體驗同步提升
對「觸網」企業來說，流量是關鍵。客戶流量將從點式接觸向面式接觸轉變，從鏈條式傳播向網路式傳播轉變，從線下個體接觸向線上海量客戶轉變。在單純依靠實體網點和營銷人員的銷售模式中，銷售終端的客戶接觸是有限的。銷售終端植入互聯網平台或場景中，在網路平台和終端接觸到海量客戶，將擴大客戶接觸范圍，提高傳播速度。
客戶體驗也從過去被動式接受向主動式購買轉變，從干擾型銷售向場景型營銷轉變，從介入式銷售向植入式營銷轉變。在傳統的線下個人營銷模式中，代理人基於利益強勢推銷，客戶體驗消極。但在互聯網保險銷售模式下，保險銷售植入消費者生活場景，使消費者在網路場景中適時接受風險提示並激發投保意願，客戶溝通從單向反饋向雙向互動轉變，從受時間空間限制向全天候、全景式轉變，從而提高溝通效率，改善客戶體驗。
而保險企業利用智能終端、互聯網和智能電腦技術，構建全天候響應系統，打破客戶溝通時空限制，實現雙向智能無時空限制的溝通交流，亦將有效提升客戶體驗，改善行業形象，增強客戶黏性。
新技術提升保險企業數據採集和挖掘能力，對市場需求快速作出反應，實現產品設計的定製化和個性化
大數據時代，運用信息技術手段加強保險企業經營管理數據的採集，可以建立起標准化、系統性的數據倉庫。在大數定律基礎上，通過挖掘、整理、分析和應用，可以推進產品向「以客戶為中心」轉型。
具體來說，綜合大數定律、大數據、互聯網和移動互聯技術，產品推送將向更加契合客戶保險需求，實現保險產品推送實時化、場景化，針對性和成功率不斷提高。通過實時化的產品推送，還可以滿足客戶碎片化、多樣化的需求，特別是基於海量數據的積累和分析，有助保險企業切入客戶日常生活場景，向客戶推送相應產品。基於客戶特定消費場景下衍生出某種風險管理需求時，及時應景的保險產品推送可以大大提高產品銷售成功率。
同時，消費者在收入水平、風險偏好和風險承受能力等方面的差異，決定了其風險保障需求的個性化，傳統的標准化保單很難滿足。通過自主化的投保購買方式，可以滿足客戶個性化保障需求，使客戶「主動」消費感受增強。產品定價的科學化、個性化、精細化，也有效提升了客戶滿意度。大數據運用下的產品費率釐定則更加精細化，尤其是移動互聯等技術的普及推廣，使得特性數據可以運用到產品動態定價中。
新技術正在提升保險企業風險管理能力，實現風險管理遠程化、實時化和智能化
新技術運用在遠程化方面，將實現遠程核保、核賠和風險監控，可以突破空間時間限制，有效提高工作效率。主要是移動互聯技術運用可以突破時空限制，快速掌握風險發生狀況，有效提高效率、降低成本、方便客戶。同時，移動互聯技術應用可以真正實現全天候風險監控和預警，實時為客戶提供服務，提醒客戶及時採取災害預防措施，最大限度降低災害事故可能導致的損失，既保護了客戶利益，也降低了保險企業經營成本。順應智能化技術發展趨勢，保險企業可以進一步加強對大數據的運用，逐步提升工作智能化水平，有效地降成本、提效率。
方向：向「以客戶為中心」轉型
「互聯網+」時代，保險企業需要緊緊抓住「以客戶為中心」主線，傾聽客戶心聲，深入挖掘用戶需求，不斷提升產品滿意度。保護好客戶信息資料，維護好客戶合法權益，珍視客戶對保險企業的信任。同時，保險企業互聯網保險業務創新必須要在監管邊界以內。
產品服務的設計要以客戶需求為切入點
傳統保險產品和服務的標准化開發模式無法滿足客戶多樣化、個性化和定製化需求，這也成為傳統保險銷售模式無法提供良好客戶體驗的主要原因之一。大數據、互聯網、移動互聯等技術的綜合運用，為保險企業提供了採集、挖掘、分析客戶數據的工具和平台，為實現碎片化、個性化的客戶需求提供了有力支持。保險企業要充分發揮技術優勢，以跨界視野謀劃，從細化客戶需求入手，著力專業化，突出差異化。充分掌握客戶市場需求，分析客戶行為變化，把產品開發的定製化和個性化建立在細分客戶需求、著力提升客戶滿意度的基礎之上。細化後的保險需求要通過費率分解進行對應，以便客戶進行個性化選擇。保險產品創新設計在由「產品導向」向「需求導向」轉變方向上要更進一步，不斷提高產品的便捷化，產品合同條款的簡約化、通俗化、親民化。將互聯網思維融入產品設計，能夠以網路化語言和表現形式向客戶展示產品簡介、合同條款、購買流程和服務銜接等內容。
切實保護好客戶個人信息
互聯網保險高度依賴網路信息系統，對系統運營維護、授權管理、硬體保護、軟體運行、數據加密、災備管理等多個方面提出了很高要求。客戶購買產品的過程，也是客戶個人信息向保險企業傳遞的過程，數據公開和客戶隱私安全的矛盾相伴而生。保險企業要不斷完善保險交易認證過程和用戶身份認證，具備有效的技術手段保證資料庫、數據傳輸的安全，加強數據備份。盡管數據公開共享是大數據時代的重要特徵，但數據具有的資產性特徵仍需要對客戶個人利益進行保護。互聯網保險信息系統與內外部諸多系統對接時，因銷售支付等業務交易行為存在的數據交換，會面臨黑客攻擊、病毒入侵、系統拒絕服務等各種可能的風險。保險企業在跨界對接交通管理、社會保障、健康醫療、徵信體系等領域時，要充分評估網路安全和個人隱私保護。
在監管制度體系內創新發展
產品創新能力決定了保險企業在互聯網道路上能夠走多遠。創新需要企業具有快速洞察互聯網全局的視野，需要快速調整精算思路和風控理念，需要不斷自我挑戰產品研發和業務運營體系。但是，保險企業也要時時牢記，創新要堅守底線思維。保險企業要在監管體系不斷完善的過程中，加強自律管理，加強發展過程中的自我完善和自我保護。盡管處於發展起步階段的互聯網保險需要一個相對寬松的發展環境，但互聯網保險發展過程中出現的侵害消費者利益、中小保險企業表現出的較弱的風險承受能力、傳統銷售渠道和網路銷售渠道之間的競爭等諸多問題，決定了互聯網保險創新發展仍然需要在持鼓勵包容態度的監管體系下完成。互聯網保險企業要適應在公開透明的環境下生存發展，加強信息披露，切實認真落實信息披露要求，實現以外部監管促經營管理水平提升。杜絕銷售誤導，切實保障消費者的知情權、選擇權和合法權益。

⑽ 誰能提供互聯網金融平台大數據

作為互聯網金融的行業先鋒貸兔網從資金和安全的角度講，大數據的支持可以為理回財者全面分析答理財項目的數據分析，得出理財項目的可靠性和安全性，貸兔網對於互聯網金融一切以數據導向，從企業層面數據，社會經濟大數據，立體的為互聯網金融平台提供有力的支持和保障！