从FinTech到InsurTech:科技与保险业的邂逅

April  · 23天前 · 资讯

保险科技

保险业是一个具有庞大市场规模的产业,但是金融科技领域的大部分企业都比较关注银行和第三方支付的业务。但实际上,保险业客户和银行业客户面临着同样的问题:不周全的客户服务、不透明的价格以及结构复杂的产品。另外,保险在投保、理赔、运营这三个核心的环节仍然存在痛点,操作复杂,人力投入大。这些对很多科技和风控能力不足的保险公司都是严峻的挑战。传统保险公司如何适应互联网时代发展,成为现阶段乃至未来需要思考的问题。

什么是InsurTech(保险科技)

InsurTech(保险科技)是从FinTech(金融科技)演化而来,初期InsurTech只是FinTech这个框架里的一小部分而已,在后来,专家和学者会发现FinTech很多的创新的成果可以用在InsurTech里面。传统保险公司和科技相关初创企业通过运用不同的科技产品、新的科技技术,例如人工智能、区块链、云计算、大数据等,然后通过“互联网+”应用到整个保险行业本来固有的生产或者是经营的过程里面,来改变行业原来有的一些痛点,从而改进整个行业生态。关于保险科技,本文将分别依照人寿保险、财产保险、健康保险三大类加以说明。

人寿保险

保险科技中的人寿保险相比于传统的线下保险业务员销售,顾客直接上网选购保险商品的模式节省了大量的人力成本以及其他相关固定成本。因此,相较传统人寿保险公司,手续费也更低,并且在网络上的保险产品的透明度也比较高。当然,科技并不会止步于此,人寿保险科技2.0将保险费计算除依传统计算方式外,还将先天的机率即DNA的鉴定和后天机率即生活习惯列入了保费计算的公式中。关于生活习惯的测算也很有意思,保险公司与科技公司合作,由科技公司提供给被投保人智能手环,观察每日依约定完成行走的步数,就其保费给与折扣。

财产保险

在财产保险方面,美国走在了世界的前列。目前,美国财产保险已引进通信信息工程技术保险。例如,汽车保险等的移动物体与通信信托组合,将驾驶人的开车习性,行走距离,包括换挡、踩刹车等开车状况信息,传送给保险公司,保险公司依据相关信息计算保费。预计在2020年,采用这项技术的汽车保险将达全体契约件数的三成以上。

通信工程保险又可分为车行里程联动型(PAYD)和驾驶习性联动型(PHYD)两种。PAYD(Pay as you drive)型系指保费计算依据契约车辆行驶里程数,PHYD(Pay how you drive)型则在车内装设感应器,收集开车行为相关信息,加以分析,据以计算出事故风险及保险费。

健康保险

还是以美国为例。健康保险是一个巨大的市场,特别是自2010年奥巴马总统推动医疗保险制度改革以来,规模急速扩大,保险科技得以参与空间。

美国的健康保险主要由民间企业提供,目前美国有关健康保险的资料分析、可使用医院数量、参加保险人员的健康状况与保险费的不相配有待改善。因此,保险科技相关企业应运而生。相关初创企业介入健康保险,提供在线医疗保险,被保险人可经由智能手机办理所有手续,参加医疗保险与传统保险业不同的是,保险科技除提供在线保险外,免费提供看诊或复发的药品处方,全力维护被保险人的健康状况,降低医疗费用以及医疗保险费支出,其为传统保险赋予最为先进的技术,给人类带来了极大的便利。

保险科技核心技术:聚合器

那么给人类带来如此福利的保险科技核心技术是什么呢?答案是一些可以对保险企报价进行比较的网站,叫做聚合器。在英国和其他先进的欧洲市场最为成熟,但是美国的一些企业也开始向消费者提供同样的服务,谷歌就是其中之一。聚合器的网站通常从简单的产品开始,比如汽车保险。未来它们最大的挑战就是要找到一些新产品,供客户自己决定购买。因此,它们不仅需要更简单的产品,而且还需要更少的用于承保算法的数据,或者找到一种更好的用户体验方式,即通过公开数据或者专用信息来帮助客户来选择保险种类。另外,这类网站的另一种扩张方式是纵向的,即培养高水平且有更高附加值的个人保险顾问。

大数据+保险

保险业是世界上第一个运用大数据的行业,因为在最开始,保险公司一直使用数据对风险进行建模和估算。然而,随着科技的不断发展,大数据在更多领域的应用,保险业在大数据收集和利用方面的领先地位逐渐消失了。虽说现在保险业与大数据之间充分结合还有点早,但是大数据绝对是传统保险公司仍然具有领先地位的领域。大多数保险公司已经开始行动,比如数据创新实验室的应用。从理论上来说,运用大数据定制保险产品是正确的方向,但必将会导致隐私问题的出现。虽然消费者会享受到性价比比较高的产品与服务,但是人们不确定这项技术会在多大程度上影响他们的生活。消费者和保险公司需要在性价比和隐私之间寻求平衡。

传统保险公司在科技的浪潮下实现了转型,结合目前的企业规模,如果操作得当便可以使传统保险公司在数据化时代更具竞争力。


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文 April · 编辑
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