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，對于客戶的分類局限于“客戶屬于哪一類”，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。
什么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陜西人。
“上述結論沒有什么道理，這是泰康人壽的數據分析出來的。以前，對于客戶的分類局限于"客戶屬于哪一類"，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。
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，并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?？蛻舻木唧w收入水平、文化程度、價值觀念，也會影響其對保險的態度，通過對網絡消費的數額、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。
以“雙十一”當天賣出1.86億單的退運險為例，據統計，此類產品索賠率在50%以上，對保險公司的利潤只有5%左右，僅從保險公司的角度，這類產品并不是很成功，但有很多保險公司都有意、愿意去開發這類保險。魏迎寧分析道：“客戶購買退運險后，保險公司就可以獲得該客戶的基本信息，包括手機號和銀行賬戶信息，并能夠了解該客戶購買的產品，從而實現精準推送。假設該客戶購買并退貨的是嬰兒奶粉，保險公司就可以估計該客戶家中有嬰兒，可以向其推薦關于兒童疾病、教育等相關的保險產品，這顯然比5%的利潤更有吸引力。”
風險可測
傳統精算遇危機
互聯網大數據不僅為險企帶來了另一種找客戶的方法，也為險企解釋風險的技術帶來了革命性的變化。
“從保險業來看，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。”魏迎寧表示，過去成千上百的人都被放在同一風險水平之上，但事實上這是不可能的，大多數人都在支付多一筆的保費。傳統精算研究的是評估數，很少涉及個案，保險公司賣車險的時候，考慮的因素有年齡、性別、婚姻狀況、駕駛記錄、收入、職業、教育、背景等等，但是，通過大數據的分析，可以解決現有的風險控制問題，為客戶制訂個性化的保單，運用社交網絡，改善產品和服務，影響目標客戶，通過對已有信息的分析，保險公司可以獲得更準確的定價模型，提供個性化的解決方案，不再像現在一樣，所有人都面對相同的風險測量準則。
當然，隨著革命性的變化而生的，還有巨大的挑戰。中國精算師協會副會長、人保財險副總裁王和在論壇上對精算師提出了兩個問題：無人駕駛車的出現，將避免車輛之間發生碰撞，那占了財險保費收入70%以上的車險怎么辦？基于物聯網的健康管理系統的出現，將使生命成為可知，那健康險還保什么？王和認為，計算科學的發展以及信息技術的突破，將導致“計算能力”出現產品化、商品化和日用品化的趨勢，特別是人工智能的出現，將顛覆性地挑戰所有“依據規則”生存的職業，包括傳統精算。
大數據人才
提高行業競爭力
面向未來，傳統的計算工匠將難以生存，但真正的人才將成為最先進的技術。
正如劉大為所言，“在互聯網大數據時代，最重要的技術，是人才”。從實際情況來看，大數據人才必須有數學專業背景、懂計算機，而在這些硬件條件之外，論壇嘉賓普遍認為，創新能力更為重要。
魏迎寧表示，不拘泥于現有的等待客戶的被動模式，預先發現潛在需求者，精準定位需求，運用大數據分析消費者的需求，將為精算職業發展提供更為廣闊的空間。搜集獲取、分析與保險需求要素有相關關系的所有數據，找到有保險需求的潛在客戶群以及他們具體需要的保險產品，最終由銷售人員向他們推薦介紹。這種大數據分享，將對提高保險業競爭力，降低銷售誤導，重塑保險業規范的品牌形象發揮重要作用。
不過，與數學背景、計算機背景、溝通能力、創新能力相比，劉大為坦言：“最為重要的是好奇心。”劉大為對記者說：“做大數據分析，不會有人告訴你做什么、有人給你他的需求，一定是好奇心促使他們在固有的數據中發現了新的商機、新的服務。在這一點上，"80后"、"90后"找到了很多與眾不同的結果。但這種人才是非常少的，因此，保險公司應該在現有的基礎上加快對大數據人才的積累，這是一個門檻，更是一種挑戰。”
京公網安備 11010502049343號