保险公司为什么要标配数据中台?

保险公司为什么要标配数据中台?

数据是保险行业的生命。


1693年,爱德蒙·哈雷出版了第一份被精算师认可人口死亡率表,他将这个统计方法应用分析波兰一个城镇的死亡率数据。直到1772年,将近80年后,理查德·普莱斯才公布了下一张表格。这些数据分析的基础,构成了保险行业的基石。


过去几百年间,虽然保险行业的发展严重依赖数据,但是数据收集和高效使用的能力始终是个难以解决的问题,今天保险行业很多关于关于客户体验的问题的根源都在于此。不过,这一切很有可能被移动互联网和数据智能技术的高速发展和所深刻改变。


在数字化潮流的带动下,仅过去两年间产生的数据就占到了世界上既有数据90%。数据存储、数据处理、计算和算法的进步,为保险企业带来了新机遇。保险机构必须学会“数据驱动”,才能在数字时代获得竞争优势。


在保险机构诸多努力中,近期中国太保集团与阿里集团的合作就是一例。12月14日,中国太平洋保险与阿里巴巴在上海签署全面战略合作协议,在前期云计算、安全、专属钉钉等合作基础上,双方将进一步开展包括集团级数据中台建设、核心数据库建设等在内的多层次、多领域深度合作。

保险公司为什么要标配数据中台?

新闻通稿透露的信息有限,但是这次合作显然有着不同于以往的意义。

一方面,中国太平洋保险集团董事长孔庆伟、阿里巴巴集团董事局主席兼CEO张勇、阿里云智能总裁张建锋均出席了签约仪式,足见双方对此的重视。另外一方面,“全面战略合作”的表述,很可能意味着双方在技术、业务、场景等多个领域要进行深入合作。


在[看懂经济]看来,双方在集团级数据中台的建设合作上,更值得品味。


数据中台,是阿里首创并实践过的解决方案,被公认为数字时代让企业数据资产化产生价值的关键要素架构。中国太平洋保险集这样领头型保险企业选择上马数据中台,可能对于整个行业都有着极强的示范效应,未来各家保险公司数字化转型过程中,数据中台乃至数据资产化极有可能成为标配。


一、保险的未来在数据


疫情加速了很多行业的数字化进程,保险行业也是其中之一。


年初的疫情,让保险公司惯常的客户拜访、业务培训等诸多线下活动难以实行。为解决这一问题,太平洋保险在今年3月全面上线“太保钉钉”,联合阿里云、钉钉等团队打造协同办公平台,为近80万名外勤队伍、4万余名内勤员工提供远程办公协同及业务经营支持,同时加强了对所有保险代理人的赋能,确保疫情期间工作正常开展。


端上连接的变化肉眼可见,但与此同时,一场以数据中台为引领的、保险行业的数字化转型正在由内而外的深入开展,整个保险行业正在加速拥抱数字化生态,用数据驱动保险的未来发展,用数字化技术来重塑保险的体验和保险流程。


“此次战略合作真正实现了‘你中有我,我中有你’”。阿里云新金融事业部总经理刘伟光对[看懂经济]表示,随着技术的不断深入,阿里技术服务于太平洋保险的战略,太平洋保险的业务又与阿里生态进行融合,这才是真正的战略融合。


目前,越来越多的保险公司已将科技看成是的驱动业务的核心要素。科技和业务之间的关系,正在从科技对业务进行支持,转化为科技引领业务发展。行业头部公司都在加大对数据核心生产要素的配置,激发数据的活力。在太平洋保险集团的战略规划中,就已经将科技能力和数据能力放在了非常重的位置上。


“太保的未来,太保的价值,一定跟公司的科技步伐紧密相关。” 太平洋保险集团董事长孔庆伟曾在太保中报发布会上这样说。同样,在太平洋保险今年半年报的经营业绩陈述中,“科技”一词出现了22次。


波士顿咨询董事总经理何大勇指出,目前全球保险行业主要面对客户要求提升、新技术的应用、监管趋严,以及经济不确定性和波动性增大等四大颠覆因素的挑战。其中,客户要求的提升和新技术应用带来的影响与保险公司的数字化转型直接相关。


2020年7月,中国太保宣布出资7亿元筹建太保金融科技有限公司,在谈到中国太保金融科技业务发展愿景时,太平洋保险副总裁俞斌曾对媒体表示,“公司科技发展定位为业务高质量发展的赋能者和行业新技术应用的先行者。”


在俞斌看来,金融科技正在成为推动保险业发展的主要驱动力之一,太保设立金融科技公司,主要是顺应整个行业发展的客观需求,让公司具备数字化时代的生存能力。

如何实现?


俞斌做了个非常生动的比喻:数据是“菜”,人才是“厨师”,大数据平台是“锅”,要做出数据盛宴,这三者缺一不可。实际上,与阿里的合作,就是在造一口能做菜的锅。


二、数据中台助力保险变革

用好数据者得天下。


“一切业务数据化,一切数据业务化”,回顾过去几十年头部互联网企业的发展历程,这条线索清晰可见。疫情的到来,让保险企业更深刻意识到,数据对于公司发展的重要性。


刘伟光表示,今年以来,阿里云已经同太平洋保险、中华财险、新华保险、中国人寿、泰康保险、阳光保险、友邦保险,太平人寿等多家公司展开不同类型的合作,不同类型合作的探索也就意味着保险行业各个环节的数字化的未来。“这并不是偶然,而是行业发展到了需要变革的时候”。


“从前端的保险营销到后边的理赔,承保,到保险链路后端的资管财富,一直到康养,这里面需要跟大量的智能化技术相结合,甚至大量植入IOT技术。同时今天更多先进的技术的结合正在重塑理赔过程,音视频技术和智能化技术的结合必将改变定损等业务,从而大大降低人工参与的复杂度,背后带来的就是效率的提升,最后带给客户最优的客户体验,所以我们看到从保险产品的设计到理赔流程的优化,唯有大量运用人工智能和大数据能力的结合才是王道,所以这个行业遇到了变革的时代”,以前是科技支撑保险,现在是数字化技术赋能保险,带给社会更友好更精准更高效的保险体验,刘伟光说。


就像这次阿里云和太平洋保险的合作,无论是代理人的线上化、数字化管理,还是首个保险公司数据中台的建设,在很多方面都是业内的首创。其中,集团级数据中台的建设就是在帮助保险公司解决数据分散、数据多、数据难用,数据管理分而治之的问题。


保险公司在经营过程中积累了大量的历史数据,包括保单数据、过程数据,接触行为数据,包括电话营销数据以及理赔过程中的大量数据。数据中台会将这些数据汇总形成一个数据资源池,然后再进行挖掘、探索客户的行为规律,通过人工智能驱动的能力模型,最终帮助保险企业为客户提供精准服务。


打个比方,过去的保险数据好像一片油田,蕴含着巨大的能量但不知道如何应用。数据中台就是炼油厂,将数据提炼分析,并为客户提供三方面的基本能力:

1)数据的多样化连通能力,用以解决企业有哪些数据、数据在哪里的问题;

2)数据资产化能力,包括数据的清洗、加工、治理、安全、治理等工具模块及实践方法论,用以解决数据怎么用的问题;

3)数据服务化能力,把数据技术变成实用工具,解决有数据之后做什么的问题,从而让保险公司每一个员工都能在安全权限范围内使用数据,计算数据,预测数据,实现数据资产化的流动,这就是保险数据中台的愿景。


更直接一点,在应用数据中台后,保险公司可以有四个方面的价值提升:降本、增效、组织优化、业务增长。保险行业正在从传统的人力驱动向数据分析能力、科技解决方案能力综合驱动的方向发展。


因此,刘伟光认为,数据中台是继数据仓库之后,金融科技技术建设下一个浪潮之巅。在他看来,在保险业的下半场里,数据中台必将成为各家公司“标配”的基本能力。而中台的建设过程中,更多不仅依靠计算和分析,而更多是和人工智能的结合,和场景的结合,从而迎接保险的数据智能时代。


三、选择真正让数据产生过价值的人


先是发起设立金融科技公司,后又牵手阿里巴巴加码在数据中台方面的投入。作为财险行业内的领头险企,太平洋保险为什么要做出变革?


“过去花了很多钱,在科技上做了很多投入,但是这些年过去之后发现,其实真正在手里握有的科技资产是有限的,如何通过数字技术去创造更多的保险产品,用技术提升客户体验是今天亟待解决的的问题。”在和太平洋保险集团沟通的过程中,刘伟光曾多次听到这样一句话。


这不仅仅是太平洋保险面临的问题,更是整个行业面临的问题。


过去近20多年的保险科技发展过程中,很多保险公司以业务为中心构建了非常先进的IT基础设施,人寿险、财产险、健康险、农业险等各险种、各业务部门都在独立建设系统系统,这些系统在过往发展中对支持业务发展起到了重要作用,但站在今天看过往,这些系统都是为解决一个个具体的业务发展问题而建设,解决问题就是系统建设方案的终点。


而到了今天这个数据科技驱动保险业务发展和创新的时代,过去所谓的投资反而造成了系统和数据的严重割裂,很难作为有效资产对业务创新和可持续增长产生作用。

以保险企业的电话销售为例,虽然保险公司有客户的Call list,在日常接听的保险公司来电中可以发现,很多的电话销售给用户一种类似骚扰电话的感觉。电话销售不知道客户是谁,也不知道客户需要什么,只是机械地重复拨号,无法为客户提供合适的保险产品。

这样的例子还有很多……


怎么把数据用好?怎么把数据盘活?怎么加强客户体验?今天,起家于数据的保险行业已经意识到,在数字时代,如果不具备应用数据资产的能力,就没有未来。在破局的过程中,可靠而经过实践检验的中台方案可能就是重要的利器。(了解数据中台,可以阅读阿里云刘伟光:真正的数据中台是什么?)


在过往实践中,阿里曾经利用数据中台技术让数据产生过价值,成功在淘宝、1688等电商平台上实现了千人千面的个性化推荐模式,将数据业务化,推出盒马、聚划算、飞猪等创新业务。在保险场景中,淘宝平台上退货运费险等创新险种,也得益于阿里自身数据中台的能力。


实际上,谁曾经自己做成过数据中台进而有力的支撑过业务发展,这就是太平洋保险选择阿里,选择数据中台的重要原因。


保险是一个经营风险的行业,如果要成为保险企业数字化转型的深度长期合作伙伴,拥有利用数据资产进行创新的成功实践经验,利用数据智能赋能业务的能力,无疑非常重要。(本文转载自看懂app)

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