近年來，數據和流量是網際網路迅猛發展帶給保險業的最大變化。

充分挖掘數據​蘊含的價值，有利於改善客戶保險服務的同質化、黑箱化問題，例如 ... ToggleNavigation產品介紹成功案例行業方案關於帆軟免費試用產品介紹成功案例行業方案關於帆軟免費試用保險行業好文：保險公司如何提升大數據分析應用能力？行業好文：保險公司如何提升大數據分析應用能力？文|軟妹2020-02-0710:29:15目錄一、充分認識到保險業大數據能力建設的重要性二、保險公司大數據能力建設需關注的兩個要素三、保險公司大數據能力建設的三項內容四、保險公司大數據機構建設的四個方面：職能定位、組織架構、人員構成及運營模式文|中再集團研究中心保險公司提升大數據分析應用能力，應從「1234」入手：一、充分認識到保險業大數據能力建設的重要性我們正在迎來一個數據爆炸的時代：各類設備和互動產生的數據量正以年均大於50%的速度增長，預計在2020年可能會達到44ZB（44萬億GB）。

據貝恩諮詢的調查顯示，擁有優秀大數據能力的企業，它的財務表現排在行業前25分位的可能性是競爭對手的2倍、做出正確決策的可能性高出競爭對手3倍、決策速度比競爭對手快5倍。

可見，大數據對於企業乃至整個社會的重要性不言而喻。

近年來，數據和流量是網際網路迅猛發展帶給保險業的最大變化。

充分挖掘數據蘊含的價值，有利於改善客戶保險服務的同質化、黑箱化問題，例如應用到風險評估和定價、交叉銷售、防止客戶流失、欺詐檢測、索賠預防和緩解等領域，從而提升客戶體驗、降低成本、提升效率和數據使用。

未來，保險業將從資本驅動向數據分析能力驅動方向發展，得數據者得天下。

二、保險公司大數據能力建設需關注的兩個要素一是大數據應用從數據獲取、挖掘到運用是一個複雜的、跨部門、跨領域的過程。

需要各類專業人員共同協作完成，可考慮組建由多個部門聯合參與的大數據研究團隊，專門研究大數據帶來的銷售創新和服務創新，提供大數據應用服務。

二是大數據應用需要公司整體布局，建立數據生態，形成閉環。

保險公司需要順應趨勢轉變思維，建立大數據驅動發展的思維模式，從戰略高度關注大數據布局，建立從數據獲取、數據整合到數據使用的完整鏈路，這需要業務、數據、服務三者的協同配合，通過擴大業務範圍搜集更多的客戶數據;通過提升數據組織和處理能力整合更多的可用數據;通過充分運用到服務中促進提升客戶體驗、為公司業務創造更大價值，發揮數據的巨大能量。

因此，大數據布局需要將業務、數據、服務三者結合起來統籌考慮、整體規劃，打造數據生態圈。

三、保險公司大數據能力建設的三項內容包括：數據獲取、數據使用和數據治理。

第一，數據獲取。

數據獲取渠道包括：客戶（消費者）；內部共享；行業平台；第三方平台。

保險公司應努力增加與客戶的觸點和互動頻率，提升自身產品質量與客服體驗，以利於從客戶處獲得更多真實、完整的個性化數據資料。

作為建立大數據能力的基礎，企業應像對待其他重要資產一樣，發現、評估和管理好並不斷擴充數據資產。

第二，數據使用。

在獲取大數據來源及明晰商業應用場景的前提下，數據分析及建模可從理論角度選擇最優的大數據分析方法、演演算法與工具，從而創新商業應用場景，發現新的增長點。

第三，數據治理。

加強數據存儲與整合是其中關鍵。

只有高質量的數據才能為企業帶來價值。

面對數據來源廣、信息種類雜、質量參差不齊的情況，需要在建設大數據的同時關注數據治理，一是建立數據規範化標準、數據分類標準、數據定義標準、質量衡量標準等；二是建立用於監控數據從獲取、存儲、分析、到運用的質量監控體系；三是建立數據問題從檢查、反饋到修改的質量改進流程，使問題能夠得到及時發現和根本解決。

比如某國資保險公司的一個經典案例四、保險公司大數據機構建設的四個方面：職能定位、組織架構、人員構成及運營模式從國際經驗看，一般都通過成立保險公司大數據中心（BDC，bigdatacenter）來提升大數據管理應用能力。

大數據處理中心的出現保證了徵求信息的準確性，提高了數據處理的效率。

第一，大數據中心的功能定位國際上，BDC的核心作用主要體現在三方面：管理數據平台：提供大數據管理平台，主要包括提供與保險公司相契合的大數據基礎框架；篩選有效數據，對數據進行分析和歸類管理；選擇適當的軟體、硬體等設備的供應商，安裝各項數據平台所需的基礎設施。

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