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从工业4.0到保险4.0

发布时间:2014-12-09 14:08:16    作者:锁凌燕    来源:中国保险报·中保网

一个行业要长期持续发展,需要做好三件事:通过不断提高生产效率,增加产品或服务在价格上的吸引力;通过不断提高产品或服务与需求的契合程度,提升消费体验;通过不断缩短产品或服务的开发与生产周期、扩充产品或服务的种类,扩大消费需求。要实现这些目标,技术是一项关键的支撑要素。事实上,核心技术的革命,往往会促成产业革命,乃至社会变革。比如说,借用德国工业4.0小组的说法,以蒸汽机为动力的机械生产设备让工业1.0正式“上线”,以电为动力的大规模生产和泰勒制、福特制等管理技术的进步一同开启了工业2.0时代,电子和信息技术发展促成的自动化技术进步将工业升级到了3.0版本,而基于信息、物理融合系统的技术进步将会让我们迈入工业4.0时代。

沿袭这一逻辑来回顾现代保险业的发展,我们大概可以将保险1.0时代上溯至14世纪的海上保险雏形和17世纪末的爱德华·劳埃德咖啡馆。在1.0时代,因为数据基础匮乏,获取信息渠道有限(更多是口口相传),风险定价主要依靠承保人的经验判断——海上保险一开始就带有“冒险”的特征,牙医巴奔创立火险公司,也只能粗略地按照房屋结构差别定价,市场的有效性是非常有限的。到后来,劳埃德先生出于促进咖啡馆商业发展的目的,做出了两个具有重要意义的举措:第一,往英国以及英国之外的重要港口派遣联络员,以便能够及时得到相关船舶的第一手信息和其他与海事海商有关的最新信息;第二,把这些得到的信息整理编辑,以周报的形式出版,以便相关人士能够尽快地了解最新的港口信息、船期以及国内外海商海事的最新动态。这种基于“体能”和“机械能”的专业化的信息收集和整理技术,虽然简单,但为承保人判断相关保险航程风险并厘定费率提供了较为全面和及时的数据基础,降低了核保成本,使保险的产业化发展成为可能。

保险2.0时代的大幕,是伦敦公平保险社掀起的。18世纪40—50年代,公平保险社的发起人之一辛普森在哈雷生命表的基础上制作成依死亡率增加而递增的费率表,另一位发起人陶德森则提出了“均衡保险费”理论,从而大大促进了人身保险的发展。数学方法和统计手段在保险定价中的应用,从侧面说明随着社会经济发展,行业获取微观数据的成本在逐渐降低,也为保险业通过风险体拣选、差别定价规避逆选择提供了可能,为人寿保险业的产生和发展奠定了科学的理论基础,完善的数学理论和高超的统计技巧也成为这个时代行业发展的技术基石。

保险3.0则是一场静悄悄的革命。我们似乎很难找出一件具有标志性的业内事件来定义这个时代的起点,保险定价技术的智能化更像是“随风潜入夜”。伴随经济社会的发展和经验的累积,保险业经营所依赖的数据基础日益扩充,定价水平日益提高。大约从20世纪50年代中期开始,以“计算机”为象征的信息时代来临。跟随这个浪潮,保险业在其经营活动和工作过程中,开始引入智能化的信息处理技术,特别是在以Web技术为代表的信息发布系统在90年代爆炸式地成长起来之后,信息走上了“高速公路”,各类信息的收集和处理可以通过更低成本的、智能化的数据集中和分析来完成,保险企业因此能够基于自身产品和业务活动产生的大量数据,通过聚类分析、关联分析等数据挖掘技术,更进一步地细分市场、提高定价的有效性。

现在看来,由于大数据、智能化、移动互联网、云计算等技术的发展与运用,互联网参与各方获取和深度挖掘信息的能力大幅提高,就连消费者的交易行为也逐步实现了可记录、可分析、可预测。我们可以处理的数据的类型从结构化数据扩展到了非结构化数据,从交易数据扩展到了行为数据,从内部数据扩展到了外部数据,从定量数据扩展到了定性数据,从GB量级的数据扩展到了TB以上量级的数据,保险业的数据基础被大大扩充。因此,保险业可以不再只依赖于过去的技术体系,即用统计学的方法建模、分析样本数据,而是可以借助机器学习等成本有效的创新技术进行全量数据分析,从而可以更全面准确地刻画个体风险、更及时地评估新兴风险并为之定价,可以更有效地规避信息不对称带来的各种威胁。“大智移云”技术的发展,势必会把保险业推向4.0时代。

可以说,保险业的每一次升级,背后都是风险定价技术的升级,是信息收集与处理成本的降低,是风险交易效率的提升。在保险4.0时代,技术进步使得我们有可能及时掌握多元化的、消费者的新需求,并以极短的工作流程、极高的准确性完成个体风险的定价。由此产生的问题是,这将对我们现在的商业模式、企业组织产生什么样的挑战?

首先,现在还运转有效的“寻找”战略可能会在4.0时代失效。当代成功的企业领导者大都具有一种特质,他们有战略眼光,能借助历史的梳理、宏观趋势的把握、对市场的感知等等寻找出发展的方向,并基于此设计产品和服务的组合。但在保险4.0时代,因为可以及时准确地捕捉消费者的需求及风险水平,设计定制化的、满足个体消费者喜好的产品/服务成为可能,企业的经营可能不再是由顶层战略或决策驱动的,而是由数据驱动的。企业可能首先需要面对向分散化决策模式转型带来的挑战。

其次,现在还运转有效的部门分工合作的组织形式可能会在4.0时代过时。目前,产品的开发、分销、服务等职能是由专业化的、互相分离的部门来完成的,因为各个环节有自己的专业“壁垒”,需要经过特殊的训练方能提升效率,我们通过各个环节之间的优化合作完成企业愿景。未来,信息技术和数据应用将会渗透于公司经营的各个领域或环节之中,信息收集和处理成本的显著降低,大部分分销、核保、理赔等关键业务可以在智能化的模型框架内自动完成,部门之间的技术“壁垒”降低,这可能要求各个部门能够平行工作并且同步优化。

当然,现在还有效的人才结构也可能会在4.0时代式微。未来,因为决策更多是由数据驱动的,行业可能更多需要既理解产品、又能够分析数据、能够理解全局、并能处理复杂性的跨学科人才,技术进步对于人才结构转型升级的要求是毋庸置疑的。

囿于智力的有限性,笔者不敢以“最后”作为这篇小文的结尾。在日新月异的技术条件面前,保险业的升级换代是不可阻挡的历史潮流,以开放的心态迎接技术革命、推进行业创新发展,可能是我们面临的、最为确定的挑战。


从工业4.0到保险4.0

一个行业要长期持续发展,需要做好三件事:通过不断提高生产效率,增加产品或服务在价格上的吸引力;通过不断提高产品或服务与需求的契合程度,提升消费体验;通过不断缩短产品或服务的开发与生产周期、扩充产品或服务的种类,扩大消费需求。要实现这些目标,技术是一项关键的支撑要素。事实上,核心技术的革命,往往会促成产业革命,乃至社会变革。比如说,借用德国工业4.0小组的说法,以蒸汽机为动力的机械生产设备让工业1.0正式“上线”,以电为动力的大规模生产和泰勒制、福特制等管理技术的进步一同开启了工业2.0时代,电子和信息技术发展促成的自动化技术进步将工业升级到了3.0版本,而基于信息、物理融合系统的技术进步将会让我们迈入工业4.0时代。

沿袭这一逻辑来回顾现代保险业的发展,我们大概可以将保险1.0时代上溯至14世纪的海上保险雏形和17世纪末的爱德华·劳埃德咖啡馆。在1.0时代,因为数据基础匮乏,获取信息渠道有限(更多是口口相传),风险定价主要依靠承保人的经验判断——海上保险一开始就带有“冒险”的特征,牙医巴奔创立火险公司,也只能粗略地按照房屋结构差别定价,市场的有效性是非常有限的。到后来,劳埃德先生出于促进咖啡馆商业发展的目的,做出了两个具有重要意义的举措:第一,往英国以及英国之外的重要港口派遣联络员,以便能够及时得到相关船舶的第一手信息和其他与海事海商有关的最新信息;第二,把这些得到的信息整理编辑,以周报的形式出版,以便相关人士能够尽快地了解最新的港口信息、船期以及国内外海商海事的最新动态。这种基于“体能”和“机械能”的专业化的信息收集和整理技术,虽然简单,但为承保人判断相关保险航程风险并厘定费率提供了较为全面和及时的数据基础,降低了核保成本,使保险的产业化发展成为可能。

保险2.0时代的大幕,是伦敦公平保险社掀起的。18世纪40—50年代,公平保险社的发起人之一辛普森在哈雷生命表的基础上制作成依死亡率增加而递增的费率表,另一位发起人陶德森则提出了“均衡保险费”理论,从而大大促进了人身保险的发展。数学方法和统计手段在保险定价中的应用,从侧面说明随着社会经济发展,行业获取微观数据的成本在逐渐降低,也为保险业通过风险体拣选、差别定价规避逆选择提供了可能,为人寿保险业的产生和发展奠定了科学的理论基础,完善的数学理论和高超的统计技巧也成为这个时代行业发展的技术基石。

保险3.0则是一场静悄悄的革命。我们似乎很难找出一件具有标志性的业内事件来定义这个时代的起点,保险定价技术的智能化更像是“随风潜入夜”。伴随经济社会的发展和经验的累积,保险业经营所依赖的数据基础日益扩充,定价水平日益提高。大约从20世纪50年代中期开始,以“计算机”为象征的信息时代来临。跟随这个浪潮,保险业在其经营活动和工作过程中,开始引入智能化的信息处理技术,特别是在以Web技术为代表的信息发布系统在90年代爆炸式地成长起来之后,信息走上了“高速公路”,各类信息的收集和处理可以通过更低成本的、智能化的数据集中和分析来完成,保险企业因此能够基于自身产品和业务活动产生的大量数据,通过聚类分析、关联分析等数据挖掘技术,更进一步地细分市场、提高定价的有效性。

现在看来,由于大数据、智能化、移动互联网、云计算等技术的发展与运用,互联网参与各方获取和深度挖掘信息的能力大幅提高,就连消费者的交易行为也逐步实现了可记录、可分析、可预测。我们可以处理的数据的类型从结构化数据扩展到了非结构化数据,从交易数据扩展到了行为数据,从内部数据扩展到了外部数据,从定量数据扩展到了定性数据,从GB量级的数据扩展到了TB以上量级的数据,保险业的数据基础被大大扩充。因此,保险业可以不再只依赖于过去的技术体系,即用统计学的方法建模、分析样本数据,而是可以借助机器学习等成本有效的创新技术进行全量数据分析,从而可以更全面准确地刻画个体风险、更及时地评估新兴风险并为之定价,可以更有效地规避信息不对称带来的各种威胁。“大智移云”技术的发展,势必会把保险业推向4.0时代。

可以说,保险业的每一次升级,背后都是风险定价技术的升级,是信息收集与处理成本的降低,是风险交易效率的提升。在保险4.0时代,技术进步使得我们有可能及时掌握多元化的、消费者的新需求,并以极短的工作流程、极高的准确性完成个体风险的定价。由此产生的问题是,这将对我们现在的商业模式、企业组织产生什么样的挑战?

首先,现在还运转有效的“寻找”战略可能会在4.0时代失效。当代成功的企业领导者大都具有一种特质,他们有战略眼光,能借助历史的梳理、宏观趋势的把握、对市场的感知等等寻找出发展的方向,并基于此设计产品和服务的组合。但在保险4.0时代,因为可以及时准确地捕捉消费者的需求及风险水平,设计定制化的、满足个体消费者喜好的产品/服务成为可能,企业的经营可能不再是由顶层战略或决策驱动的,而是由数据驱动的。企业可能首先需要面对向分散化决策模式转型带来的挑战。

其次,现在还运转有效的部门分工合作的组织形式可能会在4.0时代过时。目前,产品的开发、分销、服务等职能是由专业化的、互相分离的部门来完成的,因为各个环节有自己的专业“壁垒”,需要经过特殊的训练方能提升效率,我们通过各个环节之间的优化合作完成企业愿景。未来,信息技术和数据应用将会渗透于公司经营的各个领域或环节之中,信息收集和处理成本的显著降低,大部分分销、核保、理赔等关键业务可以在智能化的模型框架内自动完成,部门之间的技术“壁垒”降低,这可能要求各个部门能够平行工作并且同步优化。

当然,现在还有效的人才结构也可能会在4.0时代式微。未来,因为决策更多是由数据驱动的,行业可能更多需要既理解产品、又能够分析数据、能够理解全局、并能处理复杂性的跨学科人才,技术进步对于人才结构转型升级的要求是毋庸置疑的。

囿于智力的有限性,笔者不敢以“最后”作为这篇小文的结尾。在日新月异的技术条件面前,保险业的升级换代是不可阻挡的历史潮流,以开放的心态迎接技术革命、推进行业创新发展,可能是我们面临的、最为确定的挑战。

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