【摘要】大数据透过持续增长的巨大的数据量及数据种类所衍生，它对保险业的影响主要体现为改变管理者的经营理念与决策，促进深入有效发掘客户需求，使精算定价更精确，提供新的宣传与销售平台以及提高核保核赔的质量和效率。作者以大数据信息为背景，密切联系现代保险企业的发展，论述了海量数据的特征，以及对保险业发展的意义与影响，提出了应对策略。
【关键词】大数据；保险；应用
“大数据”与我们的生活息息相关，小到我们佩戴的智能手环，大到各种商业数据分析，都预示着大数据时代的来临。包含保险行业在内的社会各个行业，都必须做出积极响应，以面对大数据的来临。大数据对于保险业而言具有不可估量的作用，大数据的本质是解决预测问题，大数据的核心价值就在于预测，而保险业经营的核心恰恰好就是基于预测，因此保险公司是否关注大数据时代的到来，能否对于大数据时代有一个积极的应对，因而保险业应对大数据的到来的态度，将意味着其未来发展前景达到何种程度。
1.大数据的基本概念
大数据的特点主要表现为：数量庞大、种类繁多、结构复杂以及增长迅速等特点。维基百科把“大数据”定义为“一个大而复杂、难以用现有数据库管理工具处理的数据集”。这表明，一般的软件或者统计工具都无法在一定的时间内将大数据准确存储或者收集起来，因为大数据的规模过于庞大，以至于人们暂时拿它没办法，更没法将其进一步分析，留给个人或者组织来使用。自从20世纪70年代以来，信息社会的到来让社会发生了急剧性的变化，早已不仅仅是当初的计算机为主导的时代，现如今已然从互联网时代跨入了大数据时代。随着信息社会的不断演化，大数据本身也历经数据仓库、数据挖掘、数据分析等阶段，一直到现在的数据可视化、智能化的发展阶段。而这一发展阶段仍然处于不断变化、发展的过程中。
2.大数据对行为科学的影响
大数据时代最大的一个改变便是对行为科学进行了颠覆，以往行为科学通常采取抽样调查的方式来对一些行为规律进行随机的分析与调查，从而得出相应的结论。保险行业的发展与经营从某种程度上来说，也是基于样本的随机原理进行管理。然而到了大数据时代，保险行业可以不需要再透过主观判断少部分样本调查得出的结论，大数据可以实现它从“样本”到“全量”的调查过程，极大的帮助人们解决了数据结论的难题，让数据不再变得难以估算，从这点来说，精算行业也可以由此变得更加便捷。从寻求因果转变为寻求结论和关系，大数据的影响是无法估量的。过去，我们多通过已有的数据、经验和历史的纵向模式来思考“为什么”，并力求寻找事物之间存在的内部的因与果的关系。然而大数据时代的来临，人们将会更加在意“是什么”，即通过横向的相关性来求证事物本身的本质是什么，并加以验证。
在保险这一行业里，过去我们常常通过对车险以及生命表等纵向的历史数据进行专业性的判断，来计算出损失率以及死亡率。然而在大数据的时代，不再透过纵向的主观判断，而是根据同一时间线上，人们各自不同的生活习惯、医院用药及治疗情况、驾驶习惯等诸多因素来得出更为直接、有效及个性化的结论。
尽管在大数据时代，“是什么”固然很重要，但“是什么”终究不能替代“为什么”。作为人类社会的思想基础，我们还是需要对“为什么”的探索。
3.大数据对保险业发展的影响
大数据可以对一切事物进行存储、挖掘，它可以让我们所创造出来的事物都能衍生出标准化和数字化的模式，然后加以统计和分析，从而创造出更大的利润点，更大的利益和商机。
3.1大数据对给保险业发展带来的机遇
3.1.1大数据为保险业的诚信经营提供保障
个人或者组织的行为在大数据时代里，可以变得更加标准化和数字化，这种模式可以让具备筛选和分析功能的行为得到一定的评分等级，甚至可以对它们进行信用等级的评价。对于保险行业而言，其经营的最重要原则就是最大诚信，而主观上的道德以及诚信度是远远无法满足经营要求，这时需要通过大数据从客观上提供更具可信度的数据来进行支撑。例如保险公司可以通过合法的渠道来获得客户的交易习惯，并用大数据对其交易的行为进行分析和深层次的挖掘，从而得到客户的诚信度。这种通过行为模式的数据和概率来提高客户信用情况的判断模式，可以有效的增加客观的数据信息，并可以有效降低道德风险，防范逆向选择的发生，从而提高线上的诚信度。由于需求方在线上无时无刻都在搜索及查询，大数据可以让供给方在进行精准营销、提供保险服务、引导保险交易以及传递口碑的时候，可以做到效率最大化、利益最大化以及成本最小化。与此同时，一个保险从业人员需要通过积累上千次的诚信度才能获得更加好的声誉，然而一旦失信一次，这种失信就会传遍他所在的朋友圈，很容易得不偿失。这种信用机制从另外一个角度提醒人们：如果你不是来做生意的，那么就没必要来这里玩大数据交易模式；如果是来做生意的，一定不愿自己声誉被毁。这也能较好的说明当前电商的诚信度高于线下实体店的诚信度的现象，并且线上诚信度的提高也在警醒线下诚信度的提升。
3.1.2大数据为保险业提供两精管理
（1）精确定价
不能做出精确定价的保险就不能称之为保险服务，也无法继续维持这种职业的服务。但要进行精确的定价，就必须拥有大量的同质风险数据标的来进行判断，从而确定定价。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，并对面对不同的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的筛选、计算精准的定价服务。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、准确的开展防灾、防损等工作。
（2）精细管理
大数据时代，数据计算系统的功能更加全面，不仅具有提醒功能，还能够对收集的数据进行快速计算和处理的功能，效率比人工处理高出很多倍，并能有效降低成本投入。对保险公司来说，大数据可以实现精细化的管理，无论是对公司客户的管理、公司内部的管理还是公司外包服务相关的管理，都能够实现数字化及科学化，对每一个决策、工作部署及遇到的问题，都能够通过精细化的管理，得出最好的解决办法，提高工作效率，并能为公司创造新皇冠体育：优质的客户资源。
3.1.3大数据为保险业提供宣传与销售平台
传统的保险产品的销售往往是通过电视、广告或者平面媒体等进行传播与扩散，主要依靠业务员的销售量来获得相应的利润收入。这种宣传模式受信息传播的速度制约，针对性较弱，且销售成本比较高，销售误导常常作为副产品伴随其中。与传统的销售模式相比，大数据时代，保险产品的销售新皇冠体育：的是通过网络宣传为主，此方式有几个好处：首先，网络信息传播迅速，信息的传播量庞大，我国网民人数众多，通过网络平台进行保险产品的销售，可以让客户自由选择和搜索需要的险种及相关产品，减少了某些销售的误导现象发生。其次，互联网客户群体非常庞大，网络销售保险产品的前景非常可观。再次，可以通过网络来改善保险公司与客户之间的关系，让客户得到更好的体验。例如美国好事达保险通过Facebook主页与互联网用户进行在线互动与沟通，这种沟通方式间接的吸引到了新皇冠体育：潜在的客户群体，也是其保险产品销售的一个策略所在。最后，利用网络平台进行保险产品的销售，可以减少不必要的人力成本及广告投放费用。再如，美国家庭人寿保险让互联网用户参与到“挑战”中，并以游戏的方式带动用户的参与性，通过这种互动提升该公司保险产品的品牌知名度。
3.2大数据背景下保险业面临大的挑战
由于大数据的到来对保险公司的销售策略、管理模式、业务的经营流程等各个方面都造成了一定的冲击，督促其进行转变，从而运用大数据将管理流程、销售模式、数据规模以及提供的服务提升到更加优化的位置。然而，数据庞大的时代，所要处理的数据过于复杂和庞大，也对保险公司从业的技术人员提出了相应的挑战，需要更加高科技的人才进行加盟。
3.2.1急需构建保险行业大数据分析平台
传统的商业智能以及数据仓库存储的数据都较为简单，且有一定的规律，分析与处理起来比较方便，构建的数据模型相对来说也比较容易，它们主要是对结果化的数据进行分析与计算。然而这两种解决方式在大数据时代里，并不能够得心应手的继续应用下去了。大数据时代的数据量庞大，且都呈现碎片化的方式，难以通过固定的计算模型进行分析与计算。所以，保险公司必须优化销售部门及公司的业务流程，构建客户为中心的数据管理平台，包括线上、线下、虚拟和实体的数据的管理，才能提升保险公司的创新能力，实现精细化的管理模式，获得新皇冠体育：经营利润。
3.2.2要有运用大数据的能力
首先，需要对数据背后的关系进行精准定位，并快速制定可行的行动纲领。要根据数据背后潜在的关系，如数据背后的价值关系，把这种关系转化为商业价值，通过商业模式进行运营，并去实现它，这对保险行业而言，是一个较大的难题和挑战。
其次，需要具备整合内外部数据的能力。对保险业而言，必须在大数据时代站稳脚跟，就得学会整合外部数据，这是其在这一时代成败的关键因素之一。
4.保险业应充分利用大数据
4.1保险业应用大数据的可行性分析
(一)保险业应用数据的传统
对于传统型数据的应用，保险业有着悠久的历史。人们通过丰富的历史经验及长期以来的生活进行总结，发现重复多次的随机现象很有可能出现必然的几率和规律，这样诞生的规律即可称之为大数定律。保险人计算保险费率就是通过这种大数定律计算出来的，它往往在承保大量的风险单位时出现。根据大数定律的另一个特点，风险单位的数量越多，风险的预期损失就越接近实际损失，这也是保险人预估风险，确定保险费率的重要依据。长期的数据分析传统不仅为保险业积累了许多数理分析人才，同时也养成了保险业数据分析的传统和习惯。这些都为保险业应用大数据垫定了良好的基础。
(二)保险业应用大数据的硬件条件
数据具有大量、高速、多样、价值的特点，这说明大数据中的数据具有即时性而不是一成不变的，数据量庞大而复杂，对处理分析能力有很高的要求。保险业虽然有很丰富的对传统数据的数理分析经验，可是对超大型数据的分析必须依赖专业的存储技术和计算技术。保险公司需要先租赁互联网企业专业的数据存储设备，运用互联网企业的云计算分析能力对数据进行计算，寻求想要的信息。
(三)保险业应用大数据的软件条件
近年来，许多有过传统数据分析基础的人，开始关注大数据的分析，一种新的职业也随之诞生，即“数据科学家”。与传统科学家不同，数据科学家还需要有互联网思维、懂软件程序和统计学。大数据技术仅仅为我们提供参考数据，它是一种信息资源，是一种帮助人们理解世界的工具，但是它不解释信息，对数据的分析解读仍然需要专业人才来进行。由于保险公司的经营方式、经营基础、经营环境和经营对象等方面与其他企业存在明显差异，保险公司应该成立自己的数据分析部门，培养了解自己行业的专业数据分析人才。
4.2对保险业应用大数据的建议
机遇与挑战并存的大数据时代背景下，保险行业要想从中分得一杯羹，就必须留意以下几点。
(一)加强与信息技术行业的合作引进专业人才
大数据时代背景下，保险业要谋得更加长远的发展，就必须加强与信息技术行业的战略合作，透过合作的机会有效整合外部的数据资源，为自己创造新皇冠体育：有价值的资源信息。它们既是保险业发展的参与者，也是合作共赢的赢家。另外，保险公司应该积极引进信息技术专业及数据专业相关的人才，提升自己企业内部人员挖掘、处理数据的综合能力。
(二)防范信息安全风险
随着数据的增多以及重要性的凸显安全问题也成为了保险公司必须考虑的问题。2013年初中国人寿四川分公司的第三方合作机构“众宜风险管理”将数据库中近50万客户的信息泄露，暴露出险企在信息安全风险防范方面存在的隐患顾客信息的泄露除了对顾客造成直接的威胁外，也会对保险公司的声誉以及顾客忠诚度造成很大的负面影响。因此保险公司一方面要加强自身的信息安全管理加强信息安全培训提升信息安全技术完善信息安全预警机制，另一方面也要对合作第三方的信息保密问题加以重视。