“在收集数据的时候，我们不需要白白等待。把新的分析方法，用在老的数据上面，往往会找到一些意想不到的宝藏。
【中国保险报记者 王薇】
Gartner在2013年做了一个预测，认为未来有很多技术会应用到保险行业，其中包括云计算、移动技术、大数据、社交媒体、基于传感器的技术等，而且寿险、财险等都会受影响。“现在已经快2016年，但Gartner在当年做的那些预测，目前其实还是在摸索。”Teradata天睿公司大中华区金融行业咨询顾问余俊越在接受《中国保险报》专访时表示。Teradata天睿公司是全球领先的大数据分析和营销应用服务供应商，长期专注于数据分析领域，并在数据仓库领域处于领先的地位。在保险行业有20年相关工作经验的余俊越先生，以车险为切入点，分析了数据分析的影响和价值。
技术要以提升用户体验为价值中国保险报您如何看待技术对保险行业的影响？余俊越不管是保险还是金融行业，都在谈云计算、移动技术。在这个领域，国内的发展可能比国外更快。大数据在过去几年一直没有停止发展，还有就是数据仓库技术，这个可能对于保险行业来讲是非常重要的科技发展。
我们把关注的重点放在数字化。但问题是，对于不同类型数字化信息的收集、分析、应用都要同保险行业相结合。比如传统车险，只关注车的型号、价格，以及投保人一些很简单的生命周期数据，就可以确定保费。但现在我们谈到的是，还有很多因素，例如对开车人的习惯以及其他一些行为我们将有新的理解，这些都会影响保费，即行为的改变对风险的影响。
从第三者的角度我们看一下。保险业怎样搜集这些数据，哪些数据有用，大家一直在摸索，到底怎么去做。国内有好几家保险公司，尝试在这方面做一些事情。但是在市场上可能受更多外部因素的影响，所以基本上现在没有相关产品推出来。在国外，最起码三年之前就已经有了类似的产品。我们国内往后怎么走，这是一个非常有趣的问题。
在保险行业，数据量越来越多，但是真正有价值的数据还是比较难找到的。同时我们发现分析方法越来越复杂，需要的分析能力越来越高，而最终找到的有价值的数据量却按比例越来越少，所以这也是非常头疼的。
在保险行业里，有两个普遍会面对的问题。第一，怎么提升客户体验。在保险行业，特别是在数据中心从营销的角度来看，提升客户体验非常重要。第二，现在客户可以有很多渠道和保险公司接触，要想有效提供服务，就要确保所掌握的客户信息是一致的。这样的一致性，是很多保险公司现在要面对的问题。收集了数据后可以做什么中国保险报您刚才谈到大数据应用，您如何看国内的车联网保险市场和UBI产品？您觉得在国内，车联网保险的应用主要是受限于哪些因素的影响？余俊越在国外，我们看到客户在做一些不同的尝试。我觉得在应用产品里，可以通过这些数据来判断保费。比如通过收集过去一年的用户行车数据，总结用户的不良驾驶习惯，如果用户在未来加以改进，将会在保费上获得优惠。另外，大数据收集系统还能有助于后续保险公司对于客户行为的理解，比如你开车去哪里，你的购买行为，你平常的生活习惯等。
例如一些金融集团，它有保险产品，也有银行信用卡。可以想象，它把不同领域对用户行为的理解数据，跟在保险行业里的数据，以及信用卡消费行为数据拼凑起来，就能全面描绘用户的生活习惯。
从宏观角度来看，主要还是没有政策方面的支持，就是国家没有一个相对的专项支持。首先，这些所谓的行为数据获取就有困难，它不单单只是一家保险公司愿意去做就能做到的，不是靠一家就可以把整个行业拉动起来的。比如某某公司想做，跟某一家汽车制造商谈好了合作关系，那其他品牌怎么办。你的客户也只可能有一小部分是满足你的要求，那其他客户怎么办。在这个层面，我们碰到的挑战就是保险公司怎么去收集这些数据。
我自己的看法是，在没有一个相对清晰的政策的前提下，大家都在摸索，大家不知道到底应该怎么做，或者做得有限。整个业务的模式到底怎么去打通，大家不知道。最基本的第一步收集数据大家都不知道怎么做，那往后的保险定价模型、客户行为，如何跟保费关联起来，就更加谈不上了。中国保险报国外专门做车联网保险公司的现状如何？余俊越在欧洲，有一些公司已经尝试不用OBD了，只需一个收集数据的智能手机，开车的时候把App打开，就可以直接读取上面的数据。
但是我们目前所看到的，保险公司都没有大规模去做UBI产品。其中的瓶颈是如何让汽车制造商愿意通过OBD收集行车数据并上传、保险公司去，这是目前比较难解决的问题。中国保险报Teradata在国外有没有类似的案例，给保险公司或者车险公司来做这种数据分析呢？余俊越在美国就有这样的案例，保险公司会收集数据，用Teradata的大数据分析平台做高级分析，然后把它结合到地理位置的数据。所以，这些客户在开车的时候，或者在走高速公路的时候，他的转弯是不是很猛，或者他的刹车是不是特别厉害，通过获得客户的开车习惯，就可以把这些数据放到精算模型里面。
这个东西非常专业，这是精算师要做的事情。通过联合合作伙伴，Teradata在这个领域里面专门为保险公司去做这种定价模型、定价评分。用新方法挖掘旧数据中国保险报除了车联网保险外，大数据在整个车险的承保和服务上还可以起到哪些作用？余俊越随着大数据的出现，衍生了一些新的分析方法，我们为什么不可以把这些新的分析方法用在已经每天正处理的所谓“老数据”上面去。所以，在大数据领域里，Teradata有两个看法，就是保险公司可以一方面去搜集新的数据，另一方面，也可以用新的分析方法分析现有数据。
因此，在大数据整个领域里，我们会通过新方法看看老数据有什么新的发现。我们也看到很多客户已经通过这样方法进行尝试，并且发现了“新大陆”。以前传统的分析方法里，他们没办法找到新的信息。现在通过新的大数据分析方法，就可以找到，并获得了新的理解和洞察。
这个非常重要，不要只是往新的数据来源去冲，因为收集数据是需要时间和成本的。先抛开成本不谈，收集这么大量的数据都需要时间去做。所以，在收集数据的时候，我们不需要白白等待。把新的分析方法，用在老的数据上面，往往会找到一些你意想不到的宝藏。中国保险报在前期承保方面，有哪些能够帮助保险公司更好地获取客户的分析呢？余俊越现在价格还是客户做决定的前提，所以会看到商车费改试点中，公司还是爱用降价的模式。我觉得保险公司是没办法，因为他们可以改变的空间太小。既然在这个领域里可以动作的空间很小，那我可以做什么呢？你会看到现在很多保险公司，他们使用了数据挖掘的方法，去研究续保客户。比如做续保模型、预测模型，去判断这些客户是不是有价值的，要不要早一点把这些客户留下来。保险公司未来会跟其他行业交叉，如果它是一个金融集团，那销售会更快。
以车险为例，投保和理赔多少都会跟银行业务有关联。这样，保险公司不管本身有没有跟银行有业务关联，都会看到这方面的合作空间，把新的客户稳稳地抓起来，不让他那么容易走。因为根据经验，新客户中有一部分即使没有什么特别的原因他们也是会走。所以这就涉及一个问题，在整个承*过保**程里面，没有什么太大的分析需要。但是当发生问题的时候，要理赔了，客户体验就变得非常重要，它能帮助留下客户。大数据会帮到他们解决客户的需求，对客户的预测更精准一点。中国保险报现在国内有保险公司通过大数据来判断客户需求，提高续保率吗？余俊越有，我知道的起码有好几家，他们里面有一些专门的数据分析专家，做这种预测的模型，通过一些数据分析的方法判断客户续保率、客户忠诚度等。中国保险报有的客户抱怨某车险公司为了提高续保率，在客户车险到期前一个月，甚至两个月就开始打电话，即使客户提出了抱怨也没有改变。如果电话录音属于大数据分析的范围，通过分析，保险公司就可以知道失误在什么地方并及时改正，但为什么这样的事情还会反复发生呢？余俊越对。但是问题是说，这家公司听起来是没有很好地在大数据领域里面做一些事情。他没有好好把客户反馈的要求收集下来。可能在录音里面有，但是基本上没有人去管理。
比如说，他们可能是通过呼叫中心去联系客户，呼叫中心的数据没有返回到分析部门里，对后台分析人员来说，基本上不知道客户提出来的要求，所以他们还会不断打电话。然后第二年又是继续做同一个动作。可以非常明显地看到，保险公司为了续保，确实建立了模型，但是没有形成一整套的计划：怎么把客户所有的信息从不同的渠道录入进来，呼叫中心也好，客户的访问也好，这一套东西没有被打通。所以在这家公司的数据库里，基本上不知道原来客户已经明确表示不要这么早打续保电话，最好在保费到期之前几天打，他们没有搜集到这些信息，所以没有办法做这个暗示。
你会看到这种案例普遍在国内出现，为什么？第一，他们在大数据领域里没有好好分析录音。第二，他们的信息没有连起来，没有所谓的贯穿起来，所以后台基本上不知道客户的要求到底是什么。中国保险报保险公司之间的各个系统该如何贯穿，是需要一个完整的解决方案来做吗？余俊越是的，因为现在的渠道非常多。我们接触客户的时候，可以通过呼叫中心，也可以发短信。如果不及时触达客户，客户有可能迅速流失。
这些从IT的角度来看，比如CIO，是需要一个比较长远的计划，需要一步一步把不同的数据连接起来，也能在后台产生分析的中心，把别的数据全都集中进来，让我们统一地去看这个客户，把这个客户的各个需求统一起来。在整个保险公司里，他们未来到底要往哪个方向走，要怎么做，这是IT比较长远的规划。数据的价值还远未被开发。
