㈠ 统计学保险精算方向的,就业前景怎么样

统计学专业毕业生来的主自要就业流向有以下几个部分:
1、统计局以及各行政事业单位的统计岗位;
2、银行、保险公司、证券公司等金融部门的统计岗位;
3、市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门,工业企业的质量检测部门等企业事业单位;
4、教学科研机构;统计类报刊杂志。
统计的前景方面,其应用的范围十分广泛。但在各单位,统计工作并不被重视,甚至被视为可有可无的岗位。在很多岗位,统计由人兼职干。
但统计学科的应用趋势看好。目前比较开拓的方向包括精算、大数据分析与应用、风险统计与管理、SPC技术在产品质量控制中的应用、在生命科学领域的应用等。

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㈡ 中国精算师值不值得考!

值得的,精算工作的领域逐步扩展到社会保险、投资、社会保障、人口分析、经济预测、金融监管等领域。

精算师是运用精算方法和技术解决经济问题的专业人士,评估经济活动未来财务风险的专家。精算师的传统工作领域为保险业,在这个行业,精算师主要从事产品开发、责任准备金核算、动态偿付能力测试等重要工作,确保保险监管机关的监管决策保险公司的经营决策建立在科学的基础上。

2、根据精算管理的发展趋势和实际应用,介绍精算师在资产,负债,资本管理,价值管理,企业并购以及资产证券化等各个金融领域中的作用,讨论未来精算师的职业发展方向。

㈢ 保险公司精算管理岗怎么样

这个问题算问对人了,如果你是在校生的话,估计当初考精算师的时候就是看了网上千篇一律十年前的那些文章了,下面我结合实际来分析
1.精算师PK注会
如果想毕业后马上就业的话还是建议考注会,毕竟这个需求大得多,而且后者考起来更难的,含金量高,需求大,现在精算考的人越来越多,但是需求真的很小。
2.关于考证后的就业
一般考到证后不可能马上去做精算师的,如果真的喜欢的话就尽量进到大公司的精算部吧,里面不全是精算师的,因为精算师不仅仅是定价,在精算部你可能负责和财务部接轨,提供关于准备金类似的信息。
3.如果你真的喜欢精算,而且喜欢高薪和挑战,那么成为一个精算师考证+精算部的经验是必须的,在精算部工作你可以养成细致严谨的态度,同时对精算的工作和流程有深刻的认识,这样对于以后走上精算师的岗位是非常有利的。
4.这还是非常不错的岗位,横向可以和财务结合,纵向可以往精算师的战略高度发展,即使以后跳槽啊到其他行业也是很受欢迎的,国外的精算发展非常的成熟,加强英语的学习,前途不错。
5.但是要调整好心态,这个部门没有外界传言的那样,但是慢慢的积累你就会发现自己的变化,非常不错的岗位

㈣ 精算师怎么样就业前景怎么样

传统精算保险领域:AIG,Esurance, AAA, Liberty Mutual等
● 医疗保险公司: 比如Kaiser Permanente, Delta Dental, Blue Shield California
● 投资公司、银行、证券基金公司、精算咨询、会计师事务所
● 政府部门 诸如英国的精算部门,美国的社会保障部门,中国的人力资源社会保障部,制定退休养老金计划。
● 非传统精算保险领域
-大数据、互联网、 AI、美国宇航局、气象局等新兴科技行业快速发展催生了对精算人才的需求
A产品开发设计:精算师将负责新保险产品的设计和开发。监督条款制定、价格设计和市场预计。最终的新保险产品设计出来后,还必须获得精算师(北美精算师)的签字。
B 投资顾问:精算师通过对公司资产的分析作出合理的理财投资建议,监督资金的流向的风险指数。对公司或大客户的投资提供分析帮助。
C 保险产品管理:精算师在产品售出后参与产品管理。分析保险计划的实施状况以及未来可能需要的资金量。对支付给顾客的投资收入,帮助评估实施情况。很多保险公司的CFO和总经理等高管人士都是精算师。
D财务风险管理:精算师需要估算储备金的数量,计划今后的开支;审核财务报告,把握投资方向,精准的风险评估能力,确保投资的安全和收益。

㈤ 大数据及物联网让风险管理如虎添翼

大数据及物联网让风险管理如虎添翼
企业善用大数据与物联网等科技,可进行有效的风险管理。运用大数据分析,除精算保险费率及揪出诈保、勾稽可疑的股票操作或违法贷款集团,亦可分析金流与人际网以强化洗钱防制。物联网技术则有助掌握诸多风险状况,利于预防抢救,甚至对风险降低提供优惠奖励。
过去一年并不平静,金融危安事件层出不穷,如第一银行ATM遭骇盗款案与兆丰银行防制洗钱疏失案等,风险管理顺势成为热门。据媒体报导,第一银行将出包的ATM机种全数汰换且重新整顿银行信息安全系统,兆丰银行则拟斥资人民币6亿元打造洗钱防制及法遵相关的信息安全系统。
经济不景气的年代,诈欺及各种违法案件特别多,技术也越来越高级,金融业与其他企业均有强化风险管理的需求。有需求就有供给,对于企管顾问与信息科技公司来说,客户端面临层出不穷的危机也可转化为源源不绝的商机,应善加把握。科技有助于风险管理,而以处理风险为主的行业当属保险业,企业可以从保险业的最近发展趋势,探索大数据与物联网等科技强化风险管理的门道。
大数据与保险诈欺
2016年9月间传出警方破获台湾南北两大知名医师涉嫌与保险黄牛勾结,以开立不实诊断证明书的手法协助病患诈领保险金,亦向社保中心申请社保补助,诈领保险金额合计约人民币1300万。本件能够顺利破案的主要关键就是大数据(BigData),财团法人保险犯罪防制中心透过保险数据库的大数据统计分析,发现有特定保户向特定医院、特定医师求诊且有诸多不寻常现象,乃向警方举报因而破获这起巨额保险诈欺案。
保险业原来就是运用大数法则进行风险评估与保险相关金额(包括保险费、保险金及责任准备金等)的精算。随着大数据数据的海量扩增与分析技术的精进,保险公司更容易借助对特定族群与保险事故相关因素的大数据分析而精算适合的保险费与保险金。在上述保险诈欺案例,保险犯罪防制中心还能透过保险事故与保险金请领相关的大数据数据综合比对分析而勾稽出涉嫌诈领保险金的犯罪集团。此外,保险公司如新光人寿也有导入大数据以研析理赔风险,如建立“坏人模型”:被归类为坏人的客户系经由大数据综合分析后依其风险分数而推测其诈保可能性较高,基此保险公司在核保与出险理赔作业上就可更加谨慎,降低被诈保的风险。
物联网与外溢效果的保单
金融管理机构鼓励保险公司推出外溢效果的保单,不仅对保户提供保险的保障,还可达到健康促进的外溢效果,亦即对于降低保险事故发生机率的保户(如有良好运动习惯者),提供降低保费的优惠。国泰人寿于2016年9月间推出台湾首张外溢效果保单,保户投保后符合健康要求,续期保费可打折,再退还先前溢缴保费作为健康促进奖励金。富邦人寿也向金管申请具有外溢效果的计步保单,多走路可减免保费,只要1年中有120天以上,每天走路达5000步,即可享有保费减免的优惠。
物联网(IoT,如穿戴设备、智能衣、车联网等)有助于推广外溢效果的保单,透过穿戴设备、智能衣量测使用者的行动步数、生理数据,或是透过车联网记录驾驶的使用习惯与车辆状态,可让保险公司衡量保户的风险状况。如果因为保户保持良好的运动与驾驶习惯而可减少生病或车祸意外事故的发生,则可调降保险费,该保单也会比较好销售,具有双赢的效果。
物联网技术与大数据分析的结合运用还可提高预测的准度,保险公司除可更准确地抓出“坏人模型”以合理控制风险之外,亦可建立“好人模型”,亦即将风险较低的客户归类为好人,提供保费优惠也加速理赔审核作业。
科技、商业与风险
风险管理包括风险规避、风险降低、风险转嫁、风险承担等面向,可透过保险安排、契约设计、科技措施、政府介入等方式来处理。由前述保险业的最近发展趋势可知,大数据分析可运用在风险管理上,实务上除了保险之外,在股票市场进行市场监视以查缉内线交易、炒作股票,或是在银行贷款作业揪出诈贷或超贷等犯行,均可利用大数据来勾稽可疑的股票操作或是违法贷款集团,亦可借助综合分析金流与人际关系网以强化洗钱防制。物联网技术则有助于对于诸多风险状况的掌握,风险提高,则进行预防抢救;风险降低,则提供优惠奖励。企业如妥善利用大数据与物联网等科技,应可进行有效的风险管理。

㈥ 学数学大数据就业怎么样

1、会计与财务类职位

会计与财务几乎是各行各业所有公司都需要的职位,因此,这一职位为数学毕业生打开了广阔的求职空间。你可以选择的具体职位有:审计师,税务会计师,法务会计师,管理会计师和企业顾问等。想要成为一名认证的会计,除了要有最基本的数学或相关专业的学位之外,也需要获得专业认证证书。想要获得这类资格证书的话,你可以选择进入相关领域的公司成为一名实习会计,这样的话你的雇主可以在一定程度上帮助你获得在你的职位上发展所需的经验和专业认证。

2、银行业内的职位

无论是小型的零售银行还是大型的投资银行,都可以成为你的就业去向。这两种银行都涉及公共和私人的财务评估,有机会专注于并购,债券和股票,私有化,贷款和首次公开招股(IPO)等领域。如果选择进入这一领域,那么你的工作职责一般包括市场调研,创造新的商业机会,开发财务模型和解决方案并向客户介绍等。银行业内的适合数学专业毕业生的职位一般薪资都非常可观。在此,需要强调的一点是,想要进入银行业的毕业生可能需要考取相应的资格证书。

3、精算师

精算师是一个我们相对比较熟悉的高薪职位。作为精算师,你需要评估财务风险,以便更好地给客户提出建议并帮助其管理财务。精算师基本上一般都会处于整个公司的战略核心部门。你需要将自己分析风险的能力与对于经济和商业的深入了解相结合,并在此基础上确保公司投资的完善与商业目标的实现。

新兴的精算师的职位是在退休金和保险领域,这是一个相对风险较低的领域,在职业发展的中后期你很可能会转型工作于银行业、医疗行业或者开发行业。最后要说的是,所有的精算师都需要具备的一点能力:向非专业人士传达复杂数据与分析结果的能力。

4、统计类职位

作为一名统计学家,你需要具备统计、分析、解释和呈现统计数据等量化数据的能力。无论是医疗行业、政府部门、金融机构还是体育俱乐部等,都需要具备数理分析能力的人才。统计学家需要通过调查、实验与背景分析来收集、管理和整理数据,然后再此基础上创建报告并针对眼下的情况提出可行的策略与建议。例如为了实现更高的业务目标而制定出更好的财务决策。想要胜任这类职位,你需要具备专业的分析能力、高超的沟通技巧以及熟练的IT技能。

5、学术界与科研类职位

成为一名数学界的科研人员,你很可能会发现新的理论与应用领域,推动一系列地发现与发展,并且可以继承并发展一些历史上伟大的数学家的思想与志向。以数学为基础的学术和研究型职业可以是非常广泛的,将取决于你想要专攻于哪个领域。虽然很多都是在大学内,但很多学者也常常参与科普期刊和专业期刊的出版,或完整地出版物撰稿。

6、工程领域

数学专业的毕业生,擅长解决数学问题,也通常善于帮助解决现实世界中的物理问题,可以在机械,结构,航空和其他许多工程领域工作。也就是说,工程职业往往需要专业知识,而不是数学学位。如果你想要进入工程领域,那么你可以从大学期间就进行相关的实习,会对毕业后的就业有很大帮助。

7、气象

作为一名数学毕业生的你也可以成为一名气象学家。虽然对于简单地预测天气而言,你可能有些大材小用了。但是,你很可能会有其他的工作职责:从全球气象站,雷达,遥感器和卫星图像收集的数据来研究天气状况,以便解释原因并产生预报等。想要胜任这一职位,你需要具有出色的IT技能,也需要有分析和解释复杂数学数据的强大技能。

8、教学

进入教育机构,除了以科研为中心以外,还可以选择以教学为重心来实现自己的职业价值。数学在中小学教育系统中是重中之重。当然,想要教授数学,你需要一个正式的教师资格证。在美国,你通常可以在一年以内拿下这个证书并能够得到政府的补贴。如果你想要进入大学任教,那么你最少有对应学科的研究生学位。

上述的8个就业方向有没有你特别喜欢的?除了这些职位外,其他常见的适合数学专业的职位有:情报分析,业务研究,统计研究,物流,财务分析,市场研究(商业),管理咨询,IT(系统分析,开发或研究),软件工程,计算机程序设计,公共部门(作为科学家的咨询能力或统计学家),科学研究与发展(如生物技术,气象学或海洋学)等。

㈦ 立信学院的精算学、经济学、经济统计学以及数据科学与大数据技术哪一门专业比较好

精算是一门运用概率数学理论和多种金融工具对经济活动进行分析预测的学问。在西方发达国家,精算在保险、投资、金融监管、社会保障以及其他与风险管理相关领域发挥着重要作用。精算师是同"未来不确定性"打交道的,宗旨是为金融决策提供依据。

㈧ 大数据时代下,保险业迎来了怎样的机遇与挑战

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大数据的发展越来越迅速,渗透到各行各业, 保险业也不例外。大数据不仅为保险业的发展提供了新的机遇和视角,也为保险业提出了新的挑战。
首先,我们来了解大数据给保险业带去的机遇。
一、大数据给保险业带来巨大商业价值
信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。
但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。
而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律,可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。
另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻理解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。
保监会副大大王祖继就表示,,大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。二是提高行业风险管理能力。大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。以精算为例,大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。三是提升行业差异化竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投资回报水平。
为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取 、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。
在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解五大环节。大数据对保险行业不但有改良之功,还助力险企突破创新,对此,我们称其为“改革”。目前,大数据作为“催化剂”在车联网、可穿戴设备、智能家居和平台生态圈构建方面起了重要作用。车联网应用受到了较多财产险企业的重视,在被调研的8家财产险公司中,有5家已开展车联网实践,占比达63%;绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、智能家居保险与监测服务、穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始,仅16%的险企已开始实践平台生态圈,8家财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践,而穿戴式设备则尚未有险企予以应用,不过大多数险企都表示,计划在3年内对这些新技术应用予以实践。
有人说: 这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击;这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅盘重生 。现在金融业处在一个全球竞争的时代,发达国家金融业在规则制定、金融文化、技术能力、人才队伍等方面占据着全面的优势,大数据给我国金融业带来一个弯道超车的机会。我们应该珍惜并利用好这个机会。

大数据对保险业有好处,那么应该如果切入呢?
二、 大数据分析在保险业的四大切入点
大数据应用为当今瞬息万变的保险业提供有效支持,也是促使保险公司提升自我市场竞争力的有效手段。数据结构分析及画像经常会涉及众多外部非结构化数据源,如社会媒体类,通过社会媒体大数据可有效帮助保险公司识别潜在保险危机行为用户。
大数据分析在保险业的四大切入点综合大数据分析各项优势,可看出大数据分析在保险业中存在四大主要应用切入点,如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用的优势性:
(一) 助力产业结构化
随着保险业竞争越加激烈,保险公司若想脱颖而出,则需提供价格低于竞争对手的保险产品,以及更有效的经营模式,及一流的客户服务来赢得客户青睐。大数据在此能有效助力保险公司行业化能力提升,不仅体现在其经济性上,还体现在其对保险公司将工作流程有效改进上。
(二) 客户视角营销
客户更青睐于选择价格透明的保险公司产品。保险公司可以利用大数据分析进行客户需求变化预测,以此便可提前获取改进客户关系的最佳时机。通过保险公司利用大数据分析客户需求,可有效的帮助呼叫中心进行客户营销,获客将变得更加容易。
(三)核保管理
保险公司可使用大数据预测进行核保活动,以有力的减少不必要的虚假核保信息,主要手段可以是通过在已有的客户数据前提下,再结合其它外部获取数据源,对其进行必要性的甄别,以最终确定是否成功核保。基于社会媒体的大数据可对保险业务及时有效性的进行监督,同时为核保提供有效的保障。
(四)危机管理
保险公司可利用大数据分析进行保费条款业务设计,尤其在诸如融入历史因素、政策变化因素、再保因素等的灾难型险种业务中。保险公司可依据个人住址、消防中心距离等其它因素对灾难保险业务的价位进行区分设计,更利于保险业务收入增长。同时,保险公司也可使用大数据为其现有保险业务模式进行升级,按需可随时进行市场价格策略调整。
大数据可帮助保险公司改进需求规划,促使需求改进及降低运作成本,同时有效支持保险业务规划实施。动态化监测可有效防止无效性成本增加,以及帮助公司的市场决策制定。

通过上面的文字,我们可以大致了解大数据给保险业带来的好处,下面我们将讲解具体的实施方法,分析保险业如何利用大数据健康发展。
保险行业如何利用大数据涅槃重生
三、 保险行业面临的挑战
这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击,这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%,大大低于西方发达国家10%左右的渗透率。保险行业分财险和寿险,面对个人的寿险和财险服务主要依靠电话进行销售,电话销售正在面临巨大的挑战,年轻的80后、90后不愿接收来自保险公司的电话,保险行业电话销售率正在逐年下降,已经影响了保险行业未来的发展。
曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言,互联网保险一定会取代传统的保险销售模式 。现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹,原因是传统保险还能盈利。但将来未必如此,未来客户都在互联网和微信上,为了获取客户也必须走这条路。传统保险从产品设计到代理人制度销售模式,无法实现站在客户角度销售买险。保险公司九成以上保单的件均保费低于万元,意味大家真正需要的还是保障,特别是价格低、标准化、保障大的产品。
2011年至2013年,国内经营互联网保险的公司从28家上升到60家,年均增长达46%;规模保费从32亿元增长到291亿元,增幅总体达到810%;投保客户数从816万人增长到5437万人,增幅达566%。尽管规模爆发式增长,但目前我国互联网保险在整个保险市场中的占比仍不到3%,与发达国家如美国30%的占比相差还很远。
监管机构对互联网保险持开放态度,互联网保险存在的巨大衍生市场空间,电商平台对此也越来越重视,如 最近拿下保险代理牌照的苏宁,以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万,毛利率6%,而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万,毛利率25%。
四、 保险行业大数据价值应用现状
保险行业大数据战略规划刚刚起步,相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于落后状态。
大部分保险公司信息化工作没有完成,客户保单信息查询和更改仍然是手工和自动化相结合。保险行业对大数据商业价值应用的敏感度不高,大多数保险公司并没有将大数据列为保险公司基础能力进行建设。很多保险公司还没有建设移动App,即使有了移动App的保险公司,其移动App的功能只是集中在保单的简单查询,并没有将移动App定位为客户入口和主要渠道。保险行业另外一个问题就是内部数据没有完成整合,数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现缺少应用场景。
保险公司的大数据价值变现处于一个原始阶段,需要进行数据基础建设。保险公司大数据价值变现应该从整合内部数据开始,将具有价值的数据集中在大数据管理平台(DMP),为大数据价值变现提供平台支持。
保险行业的大数据价值变现应该从了解用户入手,借助于用户账号打通各类数据,建立适合于保险行业的标签体系,利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。
保险公司完成用户画像之后,可以依据用户特点和保险需求,通过数字广告进行精准营销,提高客户渗透力、客户转化率和保险产品转化率。保险行业应重视年轻人消费场景移动化的特点,积极建设移动App,将渠道发展战略向移动端倾斜,将移动端定位为客户导入的入口、保险产品展示和购买的平台。保险公司需要标准化保险产品,依据客户需要设计出简单标准的保险产品,减少客户了解、购买保险产品所需的时间,让保险产品象其他金融产品一样,一目了然、购买简单。
五、 保险行业大数据价值变现三部曲
(一) 整合内部数据,引入外部数据,为客户进行画像
保险行业内部拥有大量具有价值的数据,因此保险行业的大数据战略应该从整合自身数据开始,挖掘已有数据,对用户进行画像。保险公司内部的数据包含客户的个人属性和金融信息,这些数据可用来标签化,为用户画像提供支持。
保险公司拥有业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据,这些数据可以通过用户账号打通,建立用户标签。客户的交易纪录和个人基本信息将用于客户分类,可以将用户分为理财客户,教育保险客户,寿险客户,意外险客户,保障险客户、车险客户、少儿保险、女性保险客户等。
保险公司数据集中在内部的数据,主要包含交易数据和订单数据,由于不含有客户外部行为数据,无法定义客户的特点,例如客户的旅游爱好、教育需求、文化需求、位置轨迹、理财需求、游戏爱好、体育爱好等。这些信息都是描述用户的基本信息,也是客户画像的基本标签。
保险公司可以从外部购买这些数据,结合内部数据,保险公司可以掌握客户多纬度信息,丰富用户信息,形成360度用户画像。360度画像有助于保险公司从不同角度来了解客户,也有助于对客户进行分类管理,依据客户的特点进行精准营销和设计产品。
保险公司需要建立大数据管理平台(DMP),集中保险公司内部的数据,依据商业分析对数据进行标签化,将保险用户账号作为唯一标示符打通整体数据。保险公司还需要引入外部移动互联网数据,借鉴客户外部行为标签数据,丰富保险客户信息,形成360度用户画像。由于客户行为的不确定性,用户画像信息需要及时更新,因此DMP中的标签体系和数据,包括引入的外部数据都应该是动态的,及时进行更新,这样才可以保证数据的时效性。
大数据管理平台(DMP)是保险行业大数据价值变现的基础平台,大数据价值变现很多场景都可以利用DMP的数据进行挖掘,包含客户用户画像、精准营销、新客获取、老客经营、用户体验提升、风险评估等。
(二) 打造移动APP互联网保险平台,标准化保险产品
未来的社会消费主体是80后和90后,保险产品的主要客户群也在转向年轻人。保险公司必须了解这些年轻人的特点,才能够设计出适合客户需要的产品,更好地为客户服务。
年轻人追求快捷舒适的消费方式,移动互联网时代到来之后,大部分消费场景正在移动化,人们的衣食住行以及文化娱乐消费都可以通过移动App来解决。特别是年轻人,他们消费场景移动化趋势更加明显。
保险公司应该关注 消费场景移动化 的趋势,将连接客户的方式从电话和线下转向移动互联网,利用移动App同客户进行连接。保险公司的客户渠道也应该转向移动互联网,逐步降低电话销售获客比例,将获客的主要资源向移动App。
电话销售的一个弊端是信息提供不充分,当保险产品较为复杂时,电话销售将会考验销售人员的表达能力,另外长时间的沟通对客户体验也是一个较大的挑战。年轻人对时间较为敏感,很难耐心听完复杂的产品介绍,保险公司在未来利用电话销售来获取客户的难度将会越来越大。移动互联网时代,电话销售已经成为落后的销售方式,不能适应年轻一代客户的需要。
移动App可以提供丰富的产品信息,既可以提供简明的产品介绍,又可以提供直观的数据和图表。移动App还可以通过炫酷视频和图片向客户转达更多的理念价值。这些丰富的信息不但能够让客户在短时间内了解产品,还可以提高客户体验,提高客户购买产品的可能性。利用移动 App进行产品推荐不但可以提高产品的转化率,还可以降低营销成本,提高客户体验。
保险公司另外的挑战是保险产品不够丰富,无法覆盖客户所有场景的保险需要;保险产品设计过于复杂,客户购买时需要掌握的信息过多,影响客户购买体验。保险公司将产品展示平台转向移动App后,必须对保险产品进行标准化,保险产品介绍一定要简单明了,突出重点和客户利益,并依据客户各种场景需设计产品。简单标准的保险产品迎合了年轻人的需要,有利于快速销售、形成规模,有利于保险公司延续此保险产品的生命周期,降低产品开发成本。
未来保险产品需要同生活场景相结合,满足客户对各种保险产品的需要。例如在车险领域可以增加爆胎险、异物撞击险、自然灾害险、高温险、低温险等。在保障险领域可以增加更多的场景险,例如交通堵塞险、延误险、高空坠物险、天气突变险、暴雨险等。
(三) 利用大数据分析来改变保险行产品定价方式,以客户为中心设计保险产品
互联网金融时代,所有商业思维应该转向数据思维,保险行业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
保险精算师设计保险产品时,主要依赖于理赔标的发生的概率,大部分数据来源于行业的历史数据和统计数据,这些数据都不是实效数据,并且很多数据统计方式已经过时,小样本数据同真时数据的方差正在变大。依靠误差较大的数据无法设计出接近真实概率的产品,并会影响保险产品的定价方式。设计出来产品风险偏好不准,可能会导致保险产品收益过低,客户不倾向于购买;也可能导致保险产品覆盖不了风险,导致保险产品出现亏损。
过去保险产品在设计时并没有从客户角度出发,主要关注风险和收益,产品设计出来是否满足客户需要,保险公司其实根本就不知道。当保险产品推出后,其是否会被被客户接受,很大程度取决于市场推广力度和销售人员能力。在这种情况下保险公司投入资金较大,产品风险很高。年轻的一代的正在走向分化,很难有一个产品满足大部分客户需要。在新的社会形态下,保险公司需要深入了解客户特点,依据客户的需要来设计保险产品,这样才能保证保险产品的销量,形成一定规模,覆盖风险事件发生概率。
大数据分析技术、标签数据、客户行为数据、全局数据可以帮助保险企业改变保险产品的定价方式。基于大数据技术和全局数据的产品设计模型可以帮助保险公司设计出较高收益、较低风险概率的产品。客户行为数据和标签数据可以帮助保险公司了解客户特点,设计出满足客户需要的保险产品。以数据分析和客户需求为出发点的保险产品设计,将会在产品收益、客户体验、风险管理等方面取得领先。 国外一些领先的保险公司在设计保险产品时,已经利用大数据分析技术进行设计,并取得了较好的市场反馈,产品的盈利可观。大数据将会帮助保险公司设计出风险分析充分、适应客户需要的保险产品。
总结,大数据商业应用是移动互联网时代的趋势,未来时代的特征,任何行业都无法回避。保险行业应该重视大数据技术和价值在本行业的应用,购买外部数据,利用DMP进行用户画像;标准化保险产品,利用移动App进行获客、营销、数据采集;借助于大数据技术改变过保险产品定价方式,以客户为中心来设计保险产品。

保险业可利用大数据涅槃重生。那么,在大数据环境下,保险业也需要适应新保险消费特征,迎接新的挑战,不然,即使重生,也容易灭亡。
六、 大数据环境下的保险营销需适应新保险消费特征
大数据时代的到来改变了数据的采集、传输、存储、处理方式,引起了生活方式和社会经济的变革,也给保险业带来了全面和深刻的影响。保险公司纷纷利用大数据来进行保险营销、保险服务方面的尝试和创新,但目前的保险大数据环境尚不成熟,现有的保险消费方式还处在由传统到新型、由被动到主动的一个变化期,大数据环境下的保险营销需要适应新的保险消费特征。
(一) 保险消费选择多样化
传统保险模式运作下,保险公司评估消费者的风险水平、消费能力、消费意愿的能力不强,导致部分领域保险产品定价过高,部分领域成为剩余市场。大数据环境下,保险业可以获得全量、实时、潜在的数据来进行详细分析,进行保险产品细分和个性化设计,保险公司的风险管理和成本管控可以更加精细化,这为保险产品创新带来了广阔空间,长期困扰保险业的产品和服务同质化问题有望从根本上得到解决。
比如,保险公司根据消费者的网站登录痕迹、朋友圈留言、贷款信用记录等信息,发现不同消费群体保险需求和风险特质,为保险消费者提供诸如户外骑行保险、医疗整形保险、变现借款保证保险等特色险种,保险消费选择更加多样。
(二) 保险消费流程简单化
传统保险经营过程中,保险公司与投保人信息不对称的情况较为突出,保险公司通过要求投保人应当履行如实告知义务,投保时需要填写内容繁多的投保单,出险后需要提出理赔申请和提供繁琐的证明材料。在大数据环境下,风险特征的描述数据极大丰富,保险公司可以通过各种渠道获取更加全面的风险信息,运用个人信息、交易记录、气象信息等社会数据来分析和掌握客户情况,获得与承保理赔相关的信息,在控制风险的前提下进一步减少投保人的告知责任,有效简化承保理赔手续,保险消费流程变得更加简单。
比如,保险公司根据掌握的网络交易数据,研究消费者网购习惯和退货概率,为不同风险的消费者提供不同保费的退货运费险,消费者只需一键购买;对于购买了航班延误险的消费者,无需提供气象证明,甚至不需提出理赔申请,保险公司就能够根据气象信息等大数据资源主动理赔。
(三) 保险消费理念前沿化
大数据环境下,传统保险业在集合大数方面的优势逐渐弱化,保险技术服务壁垒逐步瓦解。通过使用各种搜索引擎和比价平台,消费者消费洞察力不断提高,保险消费理念也变得更加前沿。
一方面,越来越多的保险消费者脱离了传统柜台业务模式,开始使用各种自助终端购买保险业务。通过手机APP应用软件就可以轻松完成保险产品的查询和购买,甚至自助完成车险简易案件的查勘工作。
另一方面,保险消费者出现偏好碎片化、谋求资金收益的消费倾向。在透明公开的渠道选择保险产品时,消费者更加偏好设计简单、投保便捷、费率较低的保险产品。保障项目经过分解、条款说明更加简单、产品保费也大大降低的保险产品,更加适应消费者自行挑选的需要。此外,大数据环境下的保险消费者比较熟悉互联网金融,容易在各类理财产品间进行比较,在购买网上销售的投连、万能型保险产品时更加注重资金收益。
(四) 保险消费体验延伸化
传统的保险服务集中于经济赔偿与给付,保险消费体验也只局限于保险公司履行了赔付责任。 大数据环境下,保险公司与客户的关系不再是一对一的交互沟通,逐渐形成多维网状交互沟通模式,基于客户数据的客户关系管理变得尤为重要。
保险公司可以借助大数据的积累,整合汽车修理、零配件供应、医疗健康服务等供应链,进一步延伸保险产业链边界、维护客户关系,在降低保险经营成本的同时,不断优化保险消费体验。目前,保险公司可以定期为消费者提供包括车辆风险检查、保养维修、交易资讯、健康管理在内的各项服务,未来还有可能基于大数据为消费者提供更加全面的风险管理创新服务。

保险业利用大数据来发展,换而言之,大数据也是为保险业提供了一种新的视角。
七、 大数据为保险业提供另一种视角
在客户需求的精确 锁定方面
大数据给保险业带来了很多便利。以前,对于客户的分类局限于“客户属于哪一类”,而现在,则扩展到“客户是哪一类”。
传统的精算技术只在一定纬度量化风险,很难充分反映风险的复杂性。而在互联网大数据时代,则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能,从未有过如此多纬度、低成本的数据,如此系统、新鲜地提供给保险业。
什么星座的人最喜欢买保险?哪个地区的人最喜欢给自己买保险?这些曾经看起来无关乎保费的问题,在互联网大数据时代背景下,也成为了险企定位客户的另一种视角。在泰康人寿的保单中,最喜欢买保险的是天秤座,而最不喜欢买保险的是白羊座;最喜欢给自己买保险的是宁波人,而最不喜欢给自己买保险的则是陕西人。
“ 上述结论没有什么道理,这是泰康人寿的数据分析出来的。以前,对于客户的分类局限于‘客户属于哪一类’,而现在,则扩展到‘客户是哪一类’ 。”泰康人寿首席信息官 刘大为 在日前召开的“互联网大数据与精算创新论坛”上,用几个有趣的结论介绍了大数据时代保险业正在发生的变革。
(一)精准定位
我的客户在这里
“在当前时代背景下,可以运用大数据分析法来整合分析金融保险需求的关联度,在不同方向、专业形式的共同配合下,做好大数据的升级分析整合的系统工程,从客户的角度,综合统筹各种信息,捕捉各种需求,从而寻找潜在的客户,并预测客户的具体需求。” 中国保监会原副大大、中国精算师协会创始人 魏迎宁 在论坛上表示,从保险业来看,在客户需求的精确锁定方面,大数据给我们带来了很多便利。
在大数据背景下,除了对数据的纵向分析之外,可以从横向来分析消费者的需求。客户的具体收入水平、文化程度、价值观念,也会影响其对保险的态度,通过对网络消费的数额、职业、学历等数据所进行的分析,也可以作为保险需求分析的重要部分。还可以通过搜集互联网用户的地域分布,搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等一系列的数据,在保险产品消费中实现需求定向、偏好定向,真正做到精准化、个性化营销。

㈨ 数据分析师和精算师本质上有什么区别

CDA数据分析师这个就业率很高,CDA数据分析师的就业前景可选择于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个行业和领域。,根据三个不同的等级胜任不同的数据分析工作任务。

㈩ 保险科技行业现状及趋势分析

保险作为传统且必要的金融领域,由于早期跑马圈地的发展模式,为行业后续健康发展留下了许多遗留问题。随着金融政策的严管,保险行业的痼疾将完成清理,同时随着对保险体系、理赔流程、精准营销的技术的投入构建,保险科技将迎来大爆发。

中国保险市场巨大 但市场供需痛点明显

“变”,是2018年保险业治疗沉疴痼疾的良方,也奠定了2019年保险业迈向高质量发展的基础。根据银保监会公布的数据显示,2019年中国保险行业保费收入达42645亿元,增速回升到12.2%,在经历了2018年行业的“严紧硬”政策和结构转型后恢复强劲的增长速度。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国互联网保险行业商业模式与投资战略规划分析报告》。