❶ 大數據對企業決策和創新有何影響

大數據復對企業制決策的影響：

大數據簡化了企業決策的程序，使企業在現代市場的激烈競爭中可迅速決策，實施戰略部署與推進，從而爭搶市場戰略制高點，最終在市場競爭中佔有強有力的一席之地。

企業通過收集產品（自身，競品）數據樣本進行分析整理，可以從顧客對產品的滿意程度、使用情況、銷售業績、競品優缺點等屬性進行科學匯總。從而使企業決策更有說服力，和前瞻性。

大數據對企業創新的影響：

更具針對性，能在最短的時間內匯聚數據得出結論，從而推出更具有針對性的產品。縮短消費者從想要買到花錢買的過程（減少用戶在購買過程中考慮的時間）

根據這點，去看大數據企業網站的案例更能得出結論，我推薦幾個較為出名的（排名不分先後純屬個人意見）

1.阿里巴巴 2.華為雲 3.探碼科技

❷ 保險行業有哪些創新發展模式

從全球視野來看，目前成熟的保險體系中，保險市場越發達，保險中介的地位和作用越明顯，如今，中國保險業迅猛發展，保險中介在經歷了最初的混亂和強制管理後，如今也已經逐漸成熟，尤其這兩年，互聯網和大數據技術的成熟，也讓保險中介的作用更加重要，也因此，保險中介領域的創新發展模式這幾年也值得關注。
互聯網中介平台這幾年風生水起，有一度也為投資人看好，其中以微保、水滴保險為核心，不過，大多數互聯網保險中介平台目前還存在著問題，普遍沒有找到合適的盈利模式，同時因為線上保險平台存在一定的服務品質問題，這也成了當下很多人不看好純互聯網中介平台的原因。
線下門店式保險平台，以華泰為代表，這種模式在國外比較成熟，也是未來保險中介趨勢，但問題是這種模式對於人員專業度、服務品質也有一定的要求，可以說，線下門店式未來大有可為，不過當下進程相比互聯網平台要發展緩慢。
品牌門店式平台，以保險之家為代表，走社區化運營，看中品牌價值與服務專業、規范標准。品牌化趨勢可以說是更具有市場前瞻性和規模化優勢的模式，不過對於目前中國保險中介市場來說，大多數中介公司的意識還停留在銷售導向，所以目前品牌模式是剛剛起步，保險之家是品牌門店式的試水者，也一直在改變銷售導向的單一經營模式，未來發展如何，也同樣值得關注。

❸ 大數據保險會影響社會公平嗎

在當下互聯網和大數據技術推動下，保險行業的新應用及新的商業模式未來想像空間將會無限，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。

最近在公司內部一次大數據工作會議上，討論如何利用大數據計算客戶風險成本，為客戶提供不同保費報價。一位多年從事保險行業工作的同事提出了不同意見，認為該做法拉大了自身風險較大人群與風險較小人群間的保險價格差距，使部分人群因價格難以承受，可能會造成其無法獲得所需保險服務，有違保險所倡導的互幫互助宗旨精神。

這讓大家認識到，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。

傳統保險商業模式並不完美

保險起源於人們互幫互助、分攤風險的思想，是最古老的風險管理方法之一。它以損失分攤的方法，用多數單位和個人繳納保費建立保險基金，使少數成員的損失由全體被保險人分擔。其目的就是共同抵禦風險，幫助那些陷入困難的成員渡過難關。保險從萌芽時期的互助形式逐漸發展成為現代商業保險形式。保險服務對象從一開始的熟人之間，逐步擴展到陌生人之間。

市場中保險公司之間展開著激烈的競爭，大家最重要的競爭手段就是把不同人群的風險概率盡可能做精確細分。分得越細，同一個細分組里人群的風險就越接近，其被別人佔便宜的可能性就越低，所交的保費也就越少，就更能夠吸引到優質客戶來這樣的公司買保險。

客戶風險細分的程度，取決於保險公司收集和處理客戶信息的能力。保險公司會想方設法獲取和驗證客戶的信息，經過一系列的風險評估計算，把來投保的客戶對應分配到不同風險細分組中。選擇並提供優惠保費價格給那些風險低的客戶，對風險高的客戶則提高保費價格或乾脆拒之門外。

客戶也會受到利益驅動，千方百計的隱藏自己的真實風險情況，爭取瞞過保險公司，讓自己獲得保險公司低風險評價，以便降低自己所交保費。一些人投保之後，因為有了保險所提供的保障，就會忽視風險，行為變得無所顧忌，比如煙會抽得更凶，駕駛會更加狂野。

類似的道德風險使那些不負責任的人佔用了較多大家共用的風險基金資源，影響到其他規矩人的利益。規矩人就會逐漸退出保險，結果是逆向選擇。投保人中規矩的越來越少，不規矩的越來越多，只好保費越提越高，持續惡性循環，直到影響到保險公司的生存。

在信息不充足的狀況下，保險公司很難進行有效的風險分析，只能採用大類分組貼標簽的方式開展業務，選擇那些比較容易通過標簽判斷其風險並且整體風險較低的人群。而對於那些無法有效判斷風險或風險較高的客戶群體，保險公司會盡量避開。這使得存在相當一部分數量的人群無法獲得所需要的保險服務。比如一些經常出現欺詐風險的區域人群，就會被保險公司採取各種借口排斥。

最終這些無法獲得合理保險服務的人群，當遇到風險困難無力自己解決時，都將由社會保障做兜底。這既沒有發揮該部分人群自身經濟能力的作用，相應的保障服務效率也不高。雖然監管當局採取了一系列措施，阻止保險公司類似的做法，但保險公司為了控制風險，會千方百計進行博弈，該現象仍然普遍存在。

大數據帶來改變

大數據時代通過無所不在的感測器、移動互聯、人工智慧技術，使獲得和分析每個人的健康、行為、信用等風險數據變得非常方便，成本越來越低，個人的信息能見度越來越高，保險公司風險建模預測的准確度不斷提升。基於此，保險公司擁有了應對道德風險和逆向選擇的利器，將讓你無所循形。想占保險公司便宜以及搭規矩人順風車會越來越難。

大數據和人工智慧將會像手術刀一樣精準地把每個人從風險池裡剖出來，保險將進入一人一價時代。每個人根據自己風險概率的不同支付相應價格的保費，風險仍然得到了分攤，但分攤到每個人的比率發生了改變。風險高的人需要多分攤，風險低的人將少分攤。

具備大數據風險分析能力的保險公司可以利用該武器對客戶精挑細選，找出那些風險概率低的好客戶，給予與其風險相匹配的優惠價格，對於那些風險較高的客戶則會要求其支付更高的價格，至於那些風險特別高的客戶，要價可能超過其承受能力，就會被拒之門外。越是風險低的好客戶越會為了獲得優惠價格而選擇這樣的公司。

不具備大數據風險分析能力的保險公司則只能接受那些被挑剩下的客戶，自身所承擔的風險則會越來越大，以至於難以為繼。

誰先掌握該武器，誰就可以獲得先發優勢。精準的差別定價意味著賣家可以最大限度地把消費者剩餘拿走。領先的保險公司可以結合市場競爭情況，給出能夠對客戶有吸引力，同時還帶給自己最大利益的保費價格。市場競爭環境下，其他保險公司為了贏得競爭，就必須具有同樣的風險細分能力，迫使領先者為爭奪客戶不斷給出接近客戶風險成本的保費價格，直至溢價趨向於零。最終競爭趨於平衡，市場價格得到穩定，客戶因其自身風險狀況而得到相應最優惠保費價格。

被保險人符合保險公司風險要求的行為將使得其所需支付的保費降低，反之則要支付與之相匹配的高額保費。被保險人為了自身利益就會盡可能迎合保險公司的要求，做符合保險公司要求的行為，安全駕駛、不抽煙酗酒、控制飲食、健身鍛煉等等。這樣不但能夠節省投保人保費支出，還能大幅提升被保險人自身安全健康狀況。

對於被保險人的行為數據收集分析，並不僅僅限於保險申請前的一段時間，更可以擴展至承保期間。你的所有行為可能會影響下次保險周期的保費價格。保險公司可以設計另一種形式的保險合約，例如先收取一定數額的保費和押金，當發現存在違反合同規定的不安全行為時，直接扣除部分押金，甚至中斷保險合約。若被保險人一切行為符合要求，則退回押金或抵扣至後續保險期限中。

保險公司還可以在保險期內為被保險人提供安全健康管理服務，讓被保險人及時獲悉自己所處於的安全和健康狀況，據此調整自己的行為。利用行為數據可以有效控制逆向選擇，讓每個人對自己的行為負責，無法佔別人的便宜，有利於伸張社會公平正義。可以說大數據技術為保險行業注入了滿滿的正能量。

相比較傳統風險判定採用大類人群貼標簽的方法，每個人精準定價會讓更多客戶享受到更加合理的價格。計算每個人的風險概率首先要依據大數據建模，而建模基於過去人群的行為狀況及已經出現的風險事件，只能體現相關性，不能基於因果進行判斷。建模分析預測也會因為基於數據統計而存在一些計算上的偏差。

有一些風險狀況比較好的人，因為其部分行為與風險較高者相類似，這些行為由都在模型計算所收集的范圍內，就會被錯誤地判定為風險較高，需要支付超出其真實風險狀況的保費。其就會因為別人的錯誤而遭受懲罰，這在一定程度上說很不公平。

隨著演算法的優化、數據的更加豐富和計算能力的提升，這樣的誤傷范圍會進一步縮小，但遺憾的是，由於數據建模方法的局限性，縮小的進程也不會很快，更難徹底杜絕。

政府監管應做出相應政策安排

有些風險發生概率與個人努力的行為程度無關，例如每個人擁有基因不同就會帶來自身發生疾病概率的不同。若根據與生俱來的基因數據進行風險定價，則很可能讓每個人從出生就決定了其未來的保費有很大差異。基因健康的人買低價保單，基因沒那麼健康的人只好買高價保單。我們可以控制自己的行為，但完全無法控制自己的基因。

這時候，保險風險共擔的初衷被摧毀了，社會互助機制遭到破壞。這樣的做法有可能造成社會分裂，帶來社會的不安定因素。個人能控制的風險應當由其自己承擔，而對於自己無法控制的風險，應由公眾一起分擔。

以無知之幕的思考方式，我們想像通過扮演具有各種不同基因狀況的群體成員，去感受相關對策下社會生活狀況。顯然我們都不願意接受自己活在一個因為基因有缺陷就活該倒霉的社會里。那些因為基因缺陷而無法面對風險困境的人群及其親屬將會為了生存而採取行動，甚至可能會帶來社會動盪。

政府監管者禁止保險公司利用基因數據進行風險定價，其目的就是最大限度的保證社會穩定。讓每個人自身無法改變的風險因素不影響其在社會中所能夠享受到的正當權利，盡可能營造公平平等的社會環境。

但只要獲取基因分析結果能夠獲得好處，保險公司就會想方設法規避監管，而政府則會因此加大監管力度。相互的博弈將會帶來大量社會成本消耗，因此需要做出更加符合人性規律的政策安排。

既然保險公司有開展基因數據分析的沖動，可以考慮允許每家保險公司利用基因數據計算每個人的風險，為客戶申請因基因不同而帶來較大風險的補貼。監管者也根據相關數據進行計算，然後確認其中所申請補貼較為合理的保險公司計算結果，承諾用財政資金對客戶提供風險補貼。

該做法並不迴避基因所帶來的每個人風險差異，而是通過財政轉移支付，讓社會大眾對相關特殊群體提供必要的關懷，使其能夠最終與別人站在同樣的起跑線上，只為自己的行為負責，而不用為自己無法改變的基因負責。

保險公司能夠獲得風險概率所涉及的款項，就不會感覺到吃虧，更願意接受這樣的客戶。通過對基因有缺陷客戶進行補貼後，後續所有服務可以一視同仁，沒有任何區別。這讓保險公司與監管者都願意更准確的開展數據分析，避免相互間博弈的損耗，社會資源傾斜也更加精準有效。

競爭將讓各個保險公司努力掌握相關的技術方法，而技術本身並不存在壁壘，很難據此形成獨特的競爭優勢。一些公司將眼光瞄向了一項關鍵資源，那就是客戶數據。它們試圖壟斷客戶數據，進而壟斷對客戶的風險評估，從而影響競爭，延緩客戶獲取更加優惠價格的進程。

政府監管一定要有所作為，積極保護客戶的利益，維護市場公平競爭的局面，確保客戶有更多選擇。要讓客戶擁有數據的使用決定權，數據可以存放在數據產生的地方，但數據的使用權必須掌握在客戶手中，客戶可以授權給任何其所指定的服務商使用，以便讓這些數據帶給客戶自身最大的利益。提供存放數據和計算服務的相關公司可以通過收費獲利，但不能影響客戶對數據的授權使用。

大數據技術在保險行業應用的快速發展態勢已經形成。未來一段時間，領先者將會在一些領域取得積極進展，從而給行業帶來巨大沖擊。改變已經到來，保險公司必須在大數據應用方面加大投入，努力跟上時代的步伐，以便在競爭中處於有利地位；政府監管者需要未雨綢繆、因勢利導，提前做好政策研究和相關布局，營造良好的行業市場競爭環境，確保社會生活持續穩定。

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❹ 去互聯網企業之後金融機構不斷嘗試和探索大數據紛紛布局多家保險企業開始應用

很多單位都應用大數據

❺ 大數據時代下，保險業迎來了怎樣的機遇與挑戰

ITjob遠標教育
大數據的發展越來越迅速，滲透到各行各業， 保險業也不例外。大數據不僅為保險業的發展提供了新的機遇和視角，也為保險業提出了新的挑戰。
首先，我們來了解大數據給保險業帶去的機遇。
一、大數據給保險業帶來巨大商業價值
信息技術的進步在現代金融創新中發揮了極為重要的作用。而歷史的經驗告訴我們,大數據對金融業的影響將是全面和深刻的,金融業的經營理念、風險定價、產品設計、營銷策略、客戶服務、風險管控、組織構架乃至於金融監管,都必須適應大數據時代的要求。
但是,雖然這些年保險業在大數據戰略和網路經營等方面進行了積極探索,但是相對於銀行和證券公司,保險公司在電子化、數據化、移動化、平台化方面還處於相對落後狀態。不僅大部分保險公司的內部數據沒有完成整合,甚至數據還處於信息孤島狀態,保險公司對內部數據價值認識也不完整,大部分內部數據的價值沒有被充分挖掘,大數據價值變現也缺少應用場景。
而現在我們已進入互聯網金融時代,所有商業思維正在轉向數據思維,保險業也應該利用大數據來分析客戶需求、開發產品、運營企業以及進行風險定價。
眾所周知,在沒有大數據之前,商業數據往往來源於一些被動的調查表格及滯後的統計數據。大數據時代出現之後,海量數據的採集和處理成為可能。大數據通過全局的數據了解事物背後的真相,相對於以過去的樣本代替全體的統計方法,其統計出來的結果更為精確,有利於保險公司精算師計算產品的收益率和產品定價。與此同時,利用大數據分析結果歸納和演繹出事物的發展規律,可以幫助人們進行科學決策,幫助保險業進行精準營銷。這也就是我們常說的,按照客戶需要設計保險產品,依據客戶需要推薦保險產品,使更多的群眾享受到合理的金融服務。
另外,在新的競爭格局下,傳統金融企業必須充分運用大數據的理念和技術改造自身業務和管理流程,監管機構也必須深刻理解新的競爭格局對風險防範、消費者保護等方面的影響,並善於運用大數據來提升監管的針對性和有效性。
保監會副大大王祖繼就表示,，大數據時代保險業主要面臨四個方面的機遇:一是拓寬行業發展空間。滿足客戶需求是金融企業生存和發展的前提,大數據和互聯網的發展使保險業能夠更好地滿足客戶需求。大數據技術可能突破現有可保風險與不可保風險的界限,使原來不能承保的風險變為可保風險,擴大保險業務經營范圍。大數據技術在營銷領域的應用將能更有效地發現客戶和客戶的潛在需求,進行精準營銷,特別是財產保險中標准化產品的營銷。大數據和互聯網的運用也有利於改善保險消費者的用戶體驗,提高消費者滿意度,改善行業形象。二是提高行業風險管理能力。大數據技術在風險管理領域的應用將支持保險業更精準地定價,提高承保風險識別能力和理賠反欺詐能力,提升保險業的風險管理能力和水平。以精算為例,大數據有利於擴大用於估算風險概率的數據樣本,從而提升精算的准確度,有利於收集更加多維全面的數據,從而形成更加科學的精算模型,也有利於把整體數據樣本進一步細分為子樣本,為精準定價提供精算基礎。三是提升行業差異化競爭能力。大數據通過對客戶消費行為模式的分析,提高客戶轉化率,開發出不同的產品,滿足不同客戶的市場需求,實現差異化競爭。四是提升保險業資金運用水平。大數據基於精確量化的承保損失分布,可以提高保險機構資產負債管理水平,可以在資本市場實施更精準的風險投資組合策略,提高保險業在資本市場的投資回報水平。
為了更好地駕馭大數據對保險行業的改良及改革,保險公司需要從數據獲取 、應用和組織三大方面構建包括開拓數據來源、建立許可與信任、構建商業應用場景、數據分析與建模、數據存儲與整合、組織建設、專注的數據人才、治理和文化在內的八項專業能力。
在被調研公司中,63%的保險公司已將大數據應用於欺詐檢測方面,47%的保險公司已在風險評估與定價方面展開實踐,對於大數據在交叉銷售、防止客戶流失方面的實踐分別都達到了32%,但在索賠預防和緩解方面,多數公司還處於觀望、摸索階段。波士頓咨詢公司(BCG)的研究表明,最重要的「改良效應」發生在風險評估與定價、交叉銷售、防止客戶流失、理賠欺詐檢測及理賠預防與緩解五大環節。大數據對保險行業不但有改良之功,還助力險企突破創新,對此,我們稱其為「改革」。目前,大數據作為「催化劑」在車聯網、可穿戴設備、智能家居和平台生態圈構建方面起了重要作用。車聯網應用受到了較多財產險企業的重視,在被調研的8家財產險公司中,有5家已開展車聯網實踐,佔比達63%;絕大部分險企對於大數據在平台生態圈、智能家居保險與監測服務、穿戴式設備健康服務等領域的嘗試尚未開始,僅16%的險企已開始實踐平台生態圈,8家財產險公司中僅有1家開展了智能家居領域的實踐,而穿戴式設備則尚未有險企予以應用,不過大多數險企都表示,計劃在3年內對這些新技術應用予以實踐。
有人說: 這是一個最壞的時代,金融行業受到了來自互聯金融企業的強烈沖擊;這是一個最好的時代,金融行業可以利用大數據實現涅盤重生 。現在金融業處在一個全球競爭的時代,發達國家金融業在規則制定、金融文化、技術能力、人才隊伍等方面占據著全面的優勢,大數據給我國金融業帶來一個彎道超車的機會。我們應該珍惜並利用好這個機會。

大數據對保險業有好處，那麼應該如果切入呢？
二、 大數據分析在保險業的四大切入點
大數據應用為當今瞬息萬變的保險業提供有效支持，也是促使保險公司提升自我市場競爭力的有效手段。數據結構分析及畫像經常會涉及眾多外部非結構化數據源，如社會媒體類，通過社會媒體大數據可有效幫助保險公司識別潛在保險危機行為用戶。
大數據分析在保險業的四大切入點綜合大數據分析各項優勢，可看出大數據分析在保險業中存在四大主要應用切入點，如在業務結構化、客戶視角營銷、核保管理以及危機管理上均可體現大數據應用的優勢性：
（一） 助力產業結構化
隨著保險業競爭越加激烈，保險公司若想脫穎而出，則需提供價格低於競爭對手的保險產品，以及更有效的經營模式，及一流的客戶服務來贏得客戶青睞。大數據在此能有效助力保險公司行業化能力提升，不僅體現在其經濟性上，還體現在其對保險公司將工作流程有效改進上。
（二） 客戶視角營銷
客戶更青睞於選擇價格透明的保險公司產品。保險公司可以利用大數據分析進行客戶需求變化預測，以此便可提前獲取改進客戶關系的最佳時機。通過保險公司利用大數據分析客戶需求，可有效的幫助呼叫中心進行客戶營銷，獲客將變得更加容易。
（三）核保管理
保險公司可使用大數據預測進行核保活動，以有力的減少不必要的虛假核保信息，主要手段可以是通過在已有的客戶數據前提下，再結合其它外部獲取數據源，對其進行必要性的甄別，以最終確定是否成功核保。基於社會媒體的大數據可對保險業務及時有效性的進行監督，同時為核保提供有效的保障。
（四）危機管理
保險公司可利用大數據分析進行保費條款業務設計，尤其在諸如融入歷史因素、政策變化因素、再保因素等的災難型險種業務中。保險公司可依據個人住址、消防中心距離等其它因素對災難保險業務的價位進行區分設計，更利於保險業務收入增長。同時，保險公司也可使用大數據為其現有保險業務模式進行升級，按需可隨時進行市場價格策略調整。
大數據可幫助保險公司改進需求規劃，促使需求改進及降低運作成本，同時有效支持保險業務規劃實施。動態化監測可有效防止無效性成本增加，以及幫助公司的市場決策制定。

通過上面的文字，我們可以大致了解大數據給保險業帶來的好處，下面我們將講解具體的實施方法，分析保險業如何利用大數據健康發展。
保險行業如何利用大數據涅槃重生
三、 保險行業面臨的挑戰
這是一個最壞的時代，金融行業受到了來自互聯金融企業的強烈沖擊，這是一個最好的時代，金融行業可以利用大數據實現涅槃重生。中國保險行業的滲透率只有3%，大大低於西方發達國家10%左右的滲透率。保險行業分財險和壽險，面對個人的壽險和財險服務主要依靠電話進行銷售，電話銷售正在面臨巨大的挑戰，年輕的80後、90後不願接收來自保險公司的電話，保險行業電話銷售率正在逐年下降，已經影響了保險行業未來的發展。
曾在大型壽險公司有過數年產品研發設計經驗的專家丘斌斌斷言，互聯網保險一定會取代傳統的保險銷售模式 。現在各家互聯網保險產品之所以是小打小鬧，原因是傳統保險還能盈利。但將來未必如此，未來客戶都在互聯網和微信上，為了獲取客戶也必須走這條路。傳統保險從產品設計到代理人制度銷售模式，無法實現站在客戶角度銷售買險。保險公司九成以上保單的件均保費低於萬元，意味大家真正需要的還是保障，特別是價格低、標准化、保障大的產品。
2011年至2013年，國內經營互聯網保險的公司從28家上升到60家，年均增長達46%；規模保費從32億元增長到291億元，增幅總體達到810%；投保客戶數從816萬人增長到5437萬人，增幅達566%。盡管規模爆發式增長，但目前我國互聯網保險在整個保險市場中的佔比仍不到3%，與發達國家如美國30%的佔比相差還很遠。
監管機構對互聯網保險持開放態度，互聯網保險存在的巨大衍生市場空間，電商平台對此也越來越重視，如 最近拿下保險代理牌照的蘇寧，以及一直在航空旅意險細分領域悶聲發財的攜程、去哪兒等。某第三方平台公司2012年全年的互聯網保險傭金收入達900萬，毛利率6%，而2013年上半年的保險傭金收入就已經達到900萬，毛利率25%。
四、 保險行業大數據價值應用現狀
保險行業大數據戰略規劃剛剛起步，相對於銀行和證券公司，保險公司在電子化、數據化、移動化、平台化方面還處於落後狀態。
大部分保險公司信息化工作沒有完成，客戶保單信息查詢和更改仍然是手工和自動化相結合。保險行業對大數據商業價值應用的敏感度不高，大多數保險公司並沒有將大數據列為保險公司基礎能力進行建設。很多保險公司還沒有建設移動App，即使有了移動App的保險公司，其移動App的功能只是集中在保單的簡單查詢，並沒有將移動App定位為客戶入口和主要渠道。保險行業另外一個問題就是內部數據沒有完成整合，數據還處於信息孤島狀態，保險公司對內部數據價值認識不完整，大部分內部數據的價值沒有被充分挖掘，大數據價值變現缺少應用場景。
保險公司的大數據價值變現處於一個原始階段，需要進行數據基礎建設。保險公司大數據價值變現應該從整合內部數據開始，將具有價值的數據集中在大數據管理平台（DMP），為大數據價值變現提供平台支持。
保險行業的大數據價值變現應該從了解用戶入手，藉助於用戶賬號打通各類數據，建立適合於保險行業的標簽體系，利用已有數據標簽和外部數據標簽對用戶進行畫像。
保險公司完成用戶畫像之後，可以依據用戶特點和保險需求，通過數字廣告進行精準營銷，提高客戶滲透力、客戶轉化率和保險產品轉化率。保險行業應重視年輕人消費場景移動化的特點，積極建設移動App，將渠道發展戰略向移動端傾斜，將移動端定位為客戶導入的入口、保險產品展示和購買的平台。保險公司需要標准化保險產品，依據客戶需要設計出簡單標準的保險產品，減少客戶了解、購買保險產品所需的時間，讓保險產品象其他金融產品一樣，一目瞭然、購買簡單。
五、 保險行業大數據價值變現三部曲
（一） 整合內部數據，引入外部數據，為客戶進行畫像
保險行業內部擁有大量具有價值的數據，因此保險行業的大數據戰略應該從整合自身數據開始，挖掘已有數據，對用戶進行畫像。保險公司內部的數據包含客戶的個人屬性和金融信息，這些數據可用來標簽化，為用戶畫像提供支持。
保險公司擁有業務訂單數據、用戶屬性數據、用戶收入數據、客戶查詢數據、理財產品交易數據、用戶行為等數據，這些數據可以通過用戶賬號打通，建立用戶標簽。客戶的交易紀錄和個人基本信息將用於客戶分類，可以將用戶分為理財客戶，教育保險客戶，壽險客戶，意外險客戶，保障險客戶、車險客戶、少兒保險、女性保險客戶等。
保險公司數據集中在內部的數據，主要包含交易數據和訂單數據，由於不含有客戶外部行為數據，無法定義客戶的特點，例如客戶的旅遊愛好、教育需求、文化需求、位置軌跡、理財需求、游戲愛好、體育愛好等。這些信息都是描述用戶的基本信息，也是客戶畫像的基本標簽。
保險公司可以從外部購買這些數據，結合內部數據，保險公司可以掌握客戶多緯度信息，豐富用戶信息，形成360度用戶畫像。360度畫像有助於保險公司從不同角度來了解客戶，也有助於對客戶進行分類管理，依據客戶的特點進行精準營銷和設計產品。
保險公司需要建立大數據管理平台（DMP），集中保險公司內部的數據，依據商業分析對數據進行標簽化，將保險用戶賬號作為唯一標示符打通整體數據。保險公司還需要引入外部移動互聯網數據，借鑒客戶外部行為標簽數據，豐富保險客戶信息，形成360度用戶畫像。由於客戶行為的不確定性，用戶畫像信息需要及時更新，因此DMP中的標簽體系和數據，包括引入的外部數據都應該是動態的，及時進行更新，這樣才可以保證數據的時效性。
大數據管理平台（DMP）是保險行業大數據價值變現的基礎平台，大數據價值變現很多場景都可以利用DMP的數據進行挖掘，包含客戶用戶畫像、精準營銷、新客獲取、老客經營、用戶體驗提升、風險評估等。
（二） 打造移動APP互聯網保險平台，標准化保險產品
未來的社會消費主體是80後和90後，保險產品的主要客戶群也在轉向年輕人。保險公司必須了解這些年輕人的特點，才能夠設計出適合客戶需要的產品，更好地為客戶服務。
年輕人追求快捷舒適的消費方式，移動互聯網時代到來之後，大部分消費場景正在移動化，人們的衣食住行以及文化娛樂消費都可以通過移動App來解決。特別是年輕人，他們消費場景移動化趨勢更加明顯。
保險公司應該關注 消費場景移動化 的趨勢，將連接客戶的方式從電話和線下轉向移動互聯網，利用移動App同客戶進行連接。保險公司的客戶渠道也應該轉向移動互聯網，逐步降低電話銷售獲客比例，將獲客的主要資源向移動App。
電話銷售的一個弊端是信息提供不充分，當保險產品較為復雜時，電話銷售將會考驗銷售人員的表達能力，另外長時間的溝通對客戶體驗也是一個較大的挑戰。年輕人對時間較為敏感，很難耐心聽完復雜的產品介紹，保險公司在未來利用電話銷售來獲取客戶的難度將會越來越大。移動互聯網時代，電話銷售已經成為落後的銷售方式，不能適應年輕一代客戶的需要。
移動App可以提供豐富的產品信息，既可以提供簡明的產品介紹，又可以提供直觀的數據和圖表。移動App還可以通過炫酷視頻和圖片向客戶轉達更多的理念價值。這些豐富的信息不但能夠讓客戶在短時間內了解產品，還可以提高客戶體驗，提高客戶購買產品的可能性。利用移動 App進行產品推薦不但可以提高產品的轉化率，還可以降低營銷成本，提高客戶體驗。
保險公司另外的挑戰是保險產品不夠豐富，無法覆蓋客戶所有場景的保險需要；保險產品設計過於復雜，客戶購買時需要掌握的信息過多，影響客戶購買體驗。保險公司將產品展示平台轉向移動App後，必須對保險產品進行標准化，保險產品介紹一定要簡單明了，突出重點和客戶利益，並依據客戶各種場景需設計產品。簡單標準的保險產品迎合了年輕人的需要，有利於快速銷售、形成規模，有利於保險公司延續此保險產品的生命周期，降低產品開發成本。
未來保險產品需要同生活場景相結合，滿足客戶對各種保險產品的需要。例如在車險領域可以增加爆胎險、異物撞擊險、自然災害險、高溫險、低溫險等。在保障險領域可以增加更多的場景險，例如交通堵塞險、延誤險、高空墜物險、天氣突變險、暴雨險等。
（三） 利用大數據分析來改變保險行產品定價方式，以客戶為中心設計保險產品
互聯網金融時代，所有商業思維應該轉向數據思維，保險行業也應該利用大數據來分析客戶需求、開發產品、運營企業以及進行風險定價。
保險精算師設計保險產品時，主要依賴於理賠標的發生的概率，大部分數據來源於行業的歷史數據和統計數據，這些數據都不是實效數據，並且很多數據統計方式已經過時，小樣本數據同真時數據的方差正在變大。依靠誤差較大的數據無法設計出接近真實概率的產品，並會影響保險產品的定價方式。設計出來產品風險偏好不準，可能會導致保險產品收益過低，客戶不傾向於購買；也可能導致保險產品覆蓋不了風險，導致保險產品出現虧損。
過去保險產品在設計時並沒有從客戶角度出發，主要關注風險和收益，產品設計出來是否滿足客戶需要，保險公司其實根本就不知道。當保險產品推出後，其是否會被被客戶接受，很大程度取決於市場推廣力度和銷售人員能力。在這種情況下保險公司投入資金較大，產品風險很高。年輕的一代的正在走向分化，很難有一個產品滿足大部分客戶需要。在新的社會形態下，保險公司需要深入了解客戶特點，依據客戶的需要來設計保險產品，這樣才能保證保險產品的銷量，形成一定規模，覆蓋風險事件發生概率。
大數據分析技術、標簽數據、客戶行為數據、全局數據可以幫助保險企業改變保險產品的定價方式。基於大數據技術和全局數據的產品設計模型可以幫助保險公司設計出較高收益、較低風險概率的產品。客戶行為數據和標簽數據可以幫助保險公司了解客戶特點，設計出滿足客戶需要的保險產品。以數據分析和客戶需求為出發點的保險產品設計，將會在產品收益、客戶體驗、風險管理等方面取得領先。 國外一些領先的保險公司在設計保險產品時，已經利用大數據分析技術進行設計，並取得了較好的市場反饋，產品的盈利可觀。大數據將會幫助保險公司設計出風險分析充分、適應客戶需要的保險產品。
總結，大數據商業應用是移動互聯網時代的趨勢，未來時代的特徵，任何行業都無法迴避。保險行業應該重視大數據技術和價值在本行業的應用，購買外部數據，利用DMP進行用戶畫像；標准化保險產品，利用移動App進行獲客、營銷、數據採集；藉助於大數據技術改變過保險產品定價方式，以客戶為中心來設計保險產品。

保險業可利用大數據涅槃重生。那麼，在大數據環境下，保險業也需要適應新保險消費特徵，迎接新的挑戰，不然，即使重生，也容易滅亡。
六、 大數據環境下的保險營銷需適應新保險消費特徵
大數據時代的到來改變了數據的採集、傳輸、存儲、處理方式，引起了生活方式和社會經濟的變革，也給保險業帶來了全面和深刻的影響。保險公司紛紛利用大數據來進行保險營銷、保險服務方面的嘗試和創新，但目前的保險大數據環境尚不成熟，現有的保險消費方式還處在由傳統到新型、由被動到主動的一個變化期，大數據環境下的保險營銷需要適應新的保險消費特徵。
（一） 保險消費選擇多樣化
傳統保險模式運作下，保險公司評估消費者的風險水平、消費能力、消費意願的能力不強，導致部分領域保險產品定價過高，部分領域成為剩餘市場。大數據環境下，保險業可以獲得全量、實時、潛在的數據來進行詳細分析，進行保險產品細分和個性化設計，保險公司的風險管理和成本管控可以更加精細化，這為保險產品創新帶來了廣闊空間，長期困擾保險業的產品和服務同質化問題有望從根本上得到解決。
比如，保險公司根據消費者的網站登錄痕跡、朋友圈留言、貸款信用記錄等信息，發現不同消費群體保險需求和風險特質，為保險消費者提供諸如戶外騎行保險、醫療整形保險、變現借款保證保險等特色險種，保險消費選擇更加多樣。
（二） 保險消費流程簡單化
傳統保險經營過程中，保險公司與投保人信息不對稱的情況較為突出，保險公司通過要求投保人應當履行如實告知義務，投保時需要填寫內容繁多的投保單，出險後需要提出理賠申請和提供繁瑣的證明材料。在大數據環境下，風險特徵的描述數據極大豐富，保險公司可以通過各種渠道獲取更加全面的風險信息，運用個人信息、交易記錄、氣象信息等社會數據來分析和掌握客戶情況，獲得與承保理賠相關的信息，在控制風險的前提下進一步減少投保人的告知責任，有效簡化承保理賠手續，保險消費流程變得更加簡單。
比如，保險公司根據掌握的網路交易數據，研究消費者網購習慣和退貨概率，為不同風險的消費者提供不同保費的退貨運費險，消費者只需一鍵購買；對於購買了航班延誤險的消費者，無需提供氣象證明，甚至不需提出理賠申請，保險公司就能夠根據氣象信息等大數據資源主動理賠。
（三） 保險消費理念前沿化
大數據環境下，傳統保險業在集合大數方面的優勢逐漸弱化，保險技術服務壁壘逐步瓦解。通過使用各種搜索引擎和比價平台，消費者消費洞察力不斷提高，保險消費理念也變得更加前沿。
一方面，越來越多的保險消費者脫離了傳統櫃台業務模式，開始使用各種自助終端購買保險業務。通過手機APP應用軟體就可以輕松完成保險產品的查詢和購買，甚至自助完成車險簡易案件的查勘工作。
另一方面，保險消費者出現偏好碎片化、謀求資金收益的消費傾向。在透明公開的渠道選擇保險產品時，消費者更加偏好設計簡單、投保便捷、費率較低的保險產品。保障項目經過分解、條款說明更加簡單、產品保費也大大降低的保險產品，更加適應消費者自行挑選的需要。此外，大數據環境下的保險消費者比較熟悉互聯網金融，容易在各類理財產品間進行比較，在購買網上銷售的投連、萬能型保險產品時更加註重資金收益。
（四） 保險消費體驗延伸化
傳統的保險服務集中於經濟賠償與給付，保險消費體驗也只局限於保險公司履行了賠付責任。 大數據環境下，保險公司與客戶的關系不再是一對一的交互溝通，逐漸形成多維網狀交互溝通模式，基於客戶數據的客戶關系管理變得尤為重要。
保險公司可以藉助大數據的積累，整合汽車修理、零配件供應、醫療健康服務等供應鏈，進一步延伸保險產業鏈邊界、維護客戶關系，在降低保險經營成本的同時，不斷優化保險消費體驗。目前，保險公司可以定期為消費者提供包括車輛風險檢查、保養維修、交易資訊、健康管理在內的各項服務，未來還有可能基於大數據為消費者提供更加全面的風險管理創新服務。

保險業利用大數據來發展，換而言之，大數據也是為保險業提供了一種新的視角。
七、 大數據為保險業提供另一種視角
在客戶需求的精確 鎖定方面
大數據給保險業帶來了很多便利。以前，對於客戶的分類局限於「客戶屬於哪一類」，而現在，則擴展到「客戶是哪一類」。
傳統的精算技術只在一定緯度量化風險，很難充分反映風險的復雜性。而在互聯網大數據時代，則前所未有的創造了風控每個投保標的的可能，從未有過如此多緯度、低成本的數據，如此系統、新鮮地提供給保險業。
什麼星座的人最喜歡買保險？哪個地區的人最喜歡給自己買保險？這些曾經看起來無關乎保費的問題，在互聯網大數據時代背景下，也成為了險企定位客戶的另一種視角。在泰康人壽的保單中，最喜歡買保險的是天秤座，而最不喜歡買保險的是白羊座；最喜歡給自己買保險的是寧波人，而最不喜歡給自己買保險的則是陝西人。
「 上述結論沒有什麼道理，這是泰康人壽的數據分析出來的。以前，對於客戶的分類局限於『客戶屬於哪一類』，而現在，則擴展到『客戶是哪一類』 。」泰康人壽首席信息官 劉大為 在日前召開的「互聯網大數據與精算創新論壇」上，用幾個有趣的結論介紹了大數據時代保險業正在發生的變革。
（一）精準定位
我的客戶在這里
「在當前時代背景下，可以運用大數據分析法來整合分析金融保險需求的關聯度，在不同方向、專業形式的共同配合下，做好大數據的升級分析整合的系統工程，從客戶的角度，綜合統籌各種信息，捕捉各種需求，從而尋找潛在的客戶，並預測客戶的具體需求。」 中國保監會原副大大、中國精算師協會創始人 魏迎寧 在論壇上表示，從保險業來看，在客戶需求的精確鎖定方面，大數據給我們帶來了很多便利。
在大數據背景下，除了對數據的縱向分析之外，可以從橫向來分析消費者的需求。客戶的具體收入水平、文化程度、價值觀念，也會影響其對保險的態度，通過對網路消費的數額、職業、學歷等數據所進行的分析，也可以作為保險需求分析的重要部分。還可以通過搜集互聯網用戶的地域分布，搜索關鍵詞、購物習慣、流覽記錄和興趣愛好等一系列的數據，在保險產品消費中實現需求定向、偏好定向，真正做到精準化、個性化營銷。

❻ 保險業應用大數據，最大的痛點在哪裡

5月27日，由《中國保險報》主辦的「保險業大數據應用系列沙龍」第二期活動在廣州舉行。與會人士針對保險業如何應用大數據「洞察客戶」的主題進行探討。
近年來，保險業大數據應用已經深入到各個業務條線，在利用大數據洞察客戶方面，各家保險機構都有不同程度的探索。不過，在具體的探索實踐中，行業也存在痛點。例如如何挖掘客戶、挖潛客戶，乃至令客戶資源在公司內部的各個業務條線得到共享。
沙龍環節

亞太財險互聯網產品總監 萬鵬
中小保險公司更加應該應用關注大數據的使用
我個人認為，現在保險業圍繞著數據方面存在的幾個誤區。例如，香港地區700萬人的一個城市，現在財產保險公司是110家，咱們大陸不到80家。那麼多的大陸人去買香港保險，因為是產品有特色，為什麼產品有特色，是對數據進行了分析以後，精準地進行了相應的營銷，或者是一個推廣。那麼我個人認為互聯網從保險公司的角度，應該真正地體現價值，就是從茫茫的人海中篩選出來你想要的客戶，然後給他適合他需要的產品，這個產品不一定是便宜的。
在我們保險公司可能還沒想明白，或者是准備行動的時候，跟我們相關關聯密切的保險中介已經是有相當一批在積極地行動之中，包括數據應用，包括手機移動端的APP的完善，包括小閉環的生態圈，網上商城，積分兌換，發紅包等等，比很多保險公司玩得還嗨，這個希望引起或者倒逼我們保險公司的人要想得出來。
最後的落腳點，就是解決之道，保險業的解決之道是什麼？我認為，就像我正在做的一件事情叫做搭建數據共享聯盟，而且在現在時代下，我認為中小保險公司更加應該關注大數據的使用。

❼ 保險科技行業現狀及趨勢分析

保險作為傳統且必要的金融領域，由於早期跑馬圈地的發展模式，為行業後續健康發展留下了許多遺留問題。隨著金融政策的嚴管，保險行業的痼疾將完成清理，同時隨著對保險體系、理賠流程、精準營銷的技術的投入構建，保險科技將迎來大爆發。

中國保險市場巨大 但市場供需痛點明顯

「變」，是2018年保險業治療沉痾痼疾的良方，也奠定了2019年保險業邁向高質量發展的基礎。根據銀保監會公布的數據顯示，2019年中國保險行業保費收入達42645億元，增速回升到12.2%，在經歷了2018年行業的「嚴緊硬」政策和結構轉型後恢復強勁的增長速度。

—— 更多數據及分析請參考前瞻產業研究院《中國互聯網保險行業商業模式與投資戰略規劃分析報告》。

❽ 企業大數據創新不容忽視的五大重要趨勢

企業大數據創新不容忽視的五大重要趨勢

「大數據」已經不僅僅是一個時髦用語，利用大數據分析正在成為越來越現實的問題，甚至IBM都已經宣布投入10億美金發展PowerLinux系統以支持其大數據戰略。

從企業規模來看，利用大數據更有優勢的是大型企業。根據研究機構Forrester Research對大量大型企業的調查數據顯示，平均每家企業產生的數據總量約為非結構化數據50TB、半結構化數據2TB、結構化數據12TB。

但Forrester Research首席分析師Bryan Wang同時指出，大型企業大數據綜合利用率僅為12%左右，「企業花了大量的金錢在存儲上」——而不是分析。

目前使用大數據技術的企業佔比約為20%，另有37%企業正在籌劃大數據項目，希望通過大數據分析的威力獲得更高的企業洞察。那麼，大數據在大型企業重要項目應當如何應用呢？這里是大型企業大數據創新的五大方向。

1 ) 混合數據雲。混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。

然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。

StubHub公司有25種結構化和非結構化數據源的數據網路。StubHub首席數據架構師Sastry Malladi表示，使用開源產品對於避免專有架構的鎖定非常重要。「眼下最重要的創新，是如何創建一個混合的數據系統，」Malladi說。

2 ) 移動性推動大數據投資。移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。

MapMy Fitness副總裁Matt McLure已經看到公司增長到19萬用戶，並開發出一種混合私有雲和公共雲的基礎設施，以支持用戶的行為，如新增的夏季騎自行車的人和健身愛好者。「我們是在健康和關連健身生態系統的中心。」McLure說。額外的健康和健身監控相關的擴展要求，驅動該公司使用像 Facebook和谷歌等開發的數據技術。

3 ) 大數據可以圍繞和增強現有的應用程序。StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。

4 ) 物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西(small stuff)。美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。

Bachteal以鐵路機車為例，表示一旦配備感測器並連接到一個數據分析系統，客戶將能夠更准確地預測部件的磨損，從而可以防止設備故障。

5 ) 大創新來到數據頻譜的前端。沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。

現有的大數據系統擅長於分析巨大的數據池，但只有在數據進入該系統的時候。crowd sourcing代表了一種方式，把額外的數據添加到大數據流程的前端，利於提高分析結果。Lamba說：「我們需要擴展系統的前端。」

大數據已經不僅僅是一個流行的詞彙，但創建大數據系統需要思考決策系統的新途徑，這現在剛剛進入市場。

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❾ 淺談地市級財險公司如何走創新發展之路

作為地市級財險分公司，如何貫徹落實監管部門和上級公司的各項要求？近期，人保財險江蘇省常州市分公司分別由三條產品線牽頭組織了如何走創新發展之路的大討論活動，收到了很好的效果。三點基本共識從經濟環境的分析看，今後一段時期內經濟的走勢較難把握，前兩年車市的井噴行情很難再現，單純通過車險來實現規模發展已很難適應市場節奏。一是市場方面，當今財產保險市場，產品的同質化現象越來越嚴重，競爭的主要方式是通過價格。而很多財險公司已逐步推進戰略重心轉移，更加註重銷售網路建設，更加註重服務能力提升，更加註重管理形式優化，更加註重企業品牌打造。要鞏固市場主導地位，單純依靠價格競爭已不能完全應對當今的市場形勢，而價格又是競爭過程中不容忽視的因素。二是意識方面，認清了慢進則退的競爭態勢，堅持以加快發展不動搖的方針被絕大部分同志認可。在創新發展思路方面，要處理好傳統直銷與新興渠道之間的關系，處理好團隊建設與激勵政策之間的關系，處理好管理升級與發展提速之間的關系，處理好流程優化與技能加強之間的關系。三是措施方面，要領先市場率先完成競爭方式的轉變，需要從轉變意識形態、增強銷售能力、優化管理流程、完善服務水平、提升企業文化等方面努力，在控制綜合成本率的前提下，實現競爭方式的轉型升級。兩個棘手問題一是思想觀念和思維模式還不能適應保險市場的快速變化，風險識別和防範能力需要進一步提高，現代化管理特別是流程管理的覆蓋面還有待擴展。二是公司員工的整體素質與保險市場快速發展的要求尚有差距，部分員工的業務技能和學習能力較差，跟不上公司業務和管理發展的要求。五項措施一是建立信心，正確認識創新發展之道。創新發展，就要轉變發展模式，突破自我發展瓶頸，打造自身發展特色，這是地市級財險公司進一步應對市場、保持市場領先的根本出路。創新發展實際上是在原有經營模式基礎上，進一步總結、轉型、提升，達到又好又快發展的目的。對於常州市分公司，創新發展之路就是改變原有標准，在發展方面以市場為參照、在管理方面以系統為參照，以更加積極向上的經營理念、更加科學的考核方式，實現又好又快發展。二是持續推進，推進發展模式，不要僅局限在管理與流程，要圍繞市場創新，圍繞拓展之道創新。加強銷售能力建設，整合內外資源，把有限的資源投放到發展最迅猛、最有發展潛力的渠道中去。當前車險要重視渠道，電網銷是目前銷售費用較低、也是公司掌控度最大的一個渠道，應合理地把人力、費用資源向該渠道傾斜，創新其他渠道合作方式，應積極尋找降低運營成本的新途徑，實現從加盟者向戰略合作夥伴關系的轉變，實現從單一經營向多元化服務的方向發展，從服務客戶向引導客戶的方向發展。財產險要在鞏固原有傳統險種的基礎上，拓寬發展領域，打造精品險種，要建立專業化銷售團隊，提升專業人才技能，結合地方經濟發展特色，在更廣闊的領域尋求藍海。農險要加強農網建設，提升政策性農險保障水平，加強農村門店建設，加強與政府職能部門的溝通配合，做大做強農村保險市場。三是緊盯市場，各級經營單位和部門要進一步轉變觀念，以市場為主導開展好各項工作。實現從「唯管控型」向「市場導向型」轉變。摒棄簡單的「唯管控論」，解決好管理與發展之間的矛盾，內部管理要成為業務發展的有利支撐，建立健全財務結算系統、出單等系統，提高集中作業平台運行效率，建立支持業務發展基礎。流程平台要以效率和質量為核心，優化財務及出單流程，以高效率的通保服務支持基層經營單位和展業一線。四是做好服務，通過理賠中心改革全面提升服務硬體和軟體水平，讓客戶出險後更能感受人保的理賠服務優勢。做好服務，需提高客戶的滿意度，提升品牌效應，要抓好服務意識、服務技能、服務政策、服務平台和服務流程五個方面。前兩方面是優質服務的前提，後三方面是優質服務的保證。通過以上級為下級、機關為基層、後台為前台、外勤為客戶、公司為社會的大服務理念，形成大服務的良性循環，實現客戶服務價值利潤鏈的最佳效能。五是激發活力，注重從榮譽、待遇、環境提高每個員工的主觀能動性。加強人才隊伍建設，通過政策吸引更多的人才。世界上成功企業，無不都是靠人奮斗出來的，員工的素質和活力是企業前進的根本推動力，激發出員工的工作熱情和內在潛力，讓他們勇於奉獻出自己的智慧、才能，以更強的責任心去努力、去創造、去革新，企業才能在不斷變換的市場環境中，實現蛻變升級。構建以工作為中心和以人為中心相結合的HR體系，設計以人的全面發展為中心的職業生涯發展計劃。