大數據背景下的保險定價策略

一、引言

二十一世紀以來全球經濟領域的繁榮景象帶來了經濟信息的井噴式增長。伴隨著世界電子科技與信息技術的發展，海量信息能夠在短時間內轉化為龐大的數據量，再經由數據分析人員利用各種數據模型從中提取出有效信息，并將得到的有效信息投入到各個領域的經濟活動的使用中去。這就是大數據在經濟領域中的應用。由于金融業新增數據呈爆發式增長狀態并且固有的數據存量龐大，大數據分析技術在金融業的應用顯得尤為重要。保險業作為金融領域的一個重要分支，必然要與金融業一同跨入大數據時代。如何充分利用大數據分析技術提供的優勢推動自身的成長和公司業務的進步，是值得每一個保險從業人員仔細思考和認真研究的問題。保險產品定價是保險公司經營過程中的關鍵環節，對保險產品的銷售和公司的最終利潤有重大影響。因此，在保險定價時，工作人員要有意識地運用大數據分析技術，優化保險定價策略，提高保險定價的科學性與合理性。

二、大數據與保險業關系

(一)保險產品以風險為核心

保險產品的本質在于通過預測目的事件的風險，為客戶提供承受風險的安全保障，減少客戶因目的事件的風險所遭受的損失。因此保險產品的本質要求保險公司在設計產品時能對風險做出精確的厘定。在進行預測時，產品開發人員通常需要結合數據信息和數據模型以及相應的分析技術。這些都牽扯到龐大的數據存量，因而大數據分析技術能夠為產品開發人員利用保險公司的巨量數據進行快速而精確的風險預測提供極高的可能性。

(二)保險經營存在利潤風險

保險公司收取的保險費用是公司的主要收入，同時，保險公司的主要支出在于為購買產品的客戶賠付承諾的保金，這二者的比例大小決定了保險公司的利潤率高低。保險產品的賠付幾率即保險公司承擔的風險。因此保險產品的利潤風險是保險公司進行產品評估時的重要依據。而保險產品開發人員在對保險產品的利潤風險進行厘定時，不可避免地要利用前期調查和研究所獲得的海量數據。面對如此龐大的數據結果，保險產品開發人員只有利用大數據分析技術才能科學地處理數據，獲得準確而有效的信息。

(三)保險公司的業務流程與大數據關聯密切

保險行業是一個產生數據、利用數據的行業。保險產品開發、保險產品銷售、保險承保、保險理賠、保險客戶服務等是保險公司經營的主要環節。保險產品開發與銷售過程中，保險公司需要獲取、分析、利用產品相關的海量數據；保險承保和保險理賠過程中，保險公司需要利用數據處理糾紛，準確做出對于公司和客戶兩方都公正、合理的賠金償付判斷；保險客戶服務過程中，提供科學專業的數據分析結果是爭取客戶投資、消除公司和客戶矛盾、幫助客戶選擇合適產品的有力手段。

三、大數據應用現狀

(一)范圍廣

現階段保險公司的數據量主要分布在以下五個方面：產品定價方面，保險產品定價的成功與否很大程度上影響著保險產品的利潤風險，這方面的數據是精算部門開展工作時必不可少的條件之一。此外，由于保險行業的特殊性，保險公司提交給中國保險監督管理委員會的運算報表也使用產品定價數據；保單方面存在開展業務時所用的保單數據和之后維持保單產生的數據；投資理財方面存在保險公司使用長周期保險產品的保費投資相關理財項目時產生的數據。由于投資盈利是保險公司除了收取保費以外另一大收入來源，保險公司格外重視這部分數據；在核賠與理賠方面，由于保金賠付是保險公司主營業務的主要支出，保險公司相當重視這部分數據，公司相關部門需要建立專門的數據庫。在管理風險方面，風險預測是保險行業的核心，因此這部分數據牽扯到保險經營過程的大部分環節，不僅與上述四類數據有關。還涉及公司行政部、人力資源部、財務部等多部門的數據。

(二)必然性

在信息爆炸的時代背景下，我國保險行業不可避免地要面對巨量數據。電子科技和信息技術的高速發展為保險行業提供了數據共享的快捷通道，對于保險行業來說，這是一把雙刃劍。一方面，海量數據共享有助于保險從業人員合理把握保險行業發展的整體態勢、科學地預測保險行業發展方向、精確地分析保險產品風險，提高保險從業人員工作效率，推動保險行業整體的進步升級。另一方面，數據共享也意味著單個保險公司要面對整個行業共同的公共數據，無疑增加了單個保險公司的信息負擔。要在龐大且瑣碎的數據海洋中尋覓到自身所需要的那份信息，保險公司需要引入大數據分析技術來提高工作質量和工作效率，進而達到增強公司競爭力、獲取最大化利潤的目的。

(三)效率低

大數據分析技術的應用是我國保險領域深化改革初見成效的表現之一。大數據分析技術的引入和普及明顯提高了我國保險行業的整體質量。然而由于大數據分析技術引入時間較短，在我國保險行業的應用仍不成熟，導致我國保險行業大數據分析技術應用質量參差不齊的問題。以大數據分析技術在保險產品定價方面的應用為例，近幾年來保險公司的定價效率并沒有得到很大提升。這說明我國保險公司尚未充分發揮大數據分析技術的優勢，仍需優化大數據分析技術的應用模型，提高大數據分析技術的應用效率。

四、保險定價策略

(一)部門共享應用

大數據分析技術給保險行業帶來的主要變化之一便是使精算定價過程中基于樣本的精算轉化為基于全量的計算。關于壽險產品，保險公司以已有的“精算模型”為基礎，綜合資產的劃分、行業平均價格水準等條件進行精算定價；關于財險產品，保險公司往往采取歷史數據生成“損失模型”，加之各種其他要素的分析考量，從而確定實際收取的保費。以上兩種都是保險公司進行的基于樣本的精算定價的傳統模式，所應用的數據量在保險公司數據庫中占比小，容易導致目標客戶群體小和比較優勢小的問題。然而基于大數據分析的“全量精算”可以為保險公司搶占保險市場份額，提高保險產品的價格競爭力。以壽險項目為例，經營周期長是壽險產品的典型特征，每經營一份產品，大量相關數據和信息便會在壽險公司內部緩存，長此以往，即便是一家普通保險公司，其壽險部門也會形成一個龐大的數據信息庫。同時，社會變化也會給壽險部門帶來巨量的數據累積。如果壽險部門在進行精算定價時仍采取傳統模型，忽視這兩種海量數據和數據本身經年的變化，局限于中國保險監督委員會發布的早期圖表和使用已久的過時信息，那么相應的壽險產品的風險預測就不準確，壽險產品的后續銷售業務就會受阻，降低保險公司的經營利潤率，甚至會傷害該保險公司的可持續發展能力。因此壽險部門在進行精算定價時要充分利用大數據，參考國際國內行業先進報告，利用分析技術獲得合理的壽險產品定價，增加定價的靈活性，獲得壽險產品市場價格的比較優勢。

(二)公司共享應用

“大數定律”的定義是大量重復的隨機實踐中呈現的幾乎必然的規律。將這個理論應用于保險行業，可以得出當一個群體的投保數量達到一定數量時，就有可能設計針對該群體的特殊保險產品的結論。就單個公司而言，保險產品開發人員可以按照“大數定律”的原理對客戶群體進行科學的劃分，開發出針對性強、使用度高的保險產品。而在經營保險產品項目的完整過程中，單個公司也能夠積累豐富的信息資源。而大數據背景下的數據共享可以匯聚整個行業絕大部分公司的相關數據，并對海量數據進行整合與提煉，形成一個全面、細致、專業的客戶數據體系。保險公司利用大數據加工處理后的客戶數據體系，不僅能滿足群體的保險需求，甚至能細分到個人，為單個客戶量身定制保險產品。如此保險公司可以最大程度地挖掘潛在的客戶價值。

(三)行業共享應用

保險產品種類眾多，包括常見的人壽保險、財產保險、事故保險、災難保險等，這些保險項目通常涉及多個行業，因此保險公司在開發一項保險產品時，必須分析對應的多個行業的有效信息，而這些有效信息必然需要跨行業的海量數據的整理與分析，因此大數據分析技術可以有效地提高產品開發人員的工作效率。這里以巨災保險為例，說明大數據技術在具體保險產品定價過程中的應用。巨災具有發生頻率低、破壞范圍廣、財產損失大的顯著特征，因此保險公司在開發巨災保險過程中需要充分預測保險風險并進行合理分保，否則極有可能造成保險公司可賠付資金不足甚至倒閉的后果。巨災保險也包括許多類型，比如地震、海嘯、臺風、火山噴發等，這些巨災保險在進行巨災風險預測時都需要借助極其專業的學科和行業知識。然而我國目前的巨災保險方面存在數理技術不夠發達，風險分析能力不成熟，數據積累不充足的問題。因此，我國巨災保險產品在進行精算定價和風險分析時，需要借助多個行業的最新數據和權威理論，必要時應參考其他國家的巨災數據資源。而基于大數據技術的信息共享為上述建議的實施提供了有利的技術支持。

五、結束語

綜上可知，大數據技術的高效應用可以有效降低保險產品的定價風險、提高保險產品的定價合理性。在利用大數據技術優化保險定價策略方面，保險公司在進行產品定價時應當充分考慮公司的完整數據和行業總體數據，擴大產品的定價空間；在開發保險產品時要注意數據的特殊性，滿足客戶個性化需求；涉及跨行業的保險產品的開發應當主動借鑒其他行業和其他國家的先進數據。此外，我國保險從業人員應當繼續在大數據技術應用道路上摸索，推動我國保險行業整體實力的提升。

(西南財經大學，四川 成都 611130)

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