大數據生活方式與社會治理

㈠ 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。
保監會副主席王祖繼就表示,，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。」 中國保監會原副主席、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。

㈡ 大數據對政府治理組織結構的影響有哪些

1.對信息的控制；2.對政策的控制；3.對公共產品與公共服務的生產與供給的控制；4.促進政府思維方式的變革；5.推動社會網路結構的生成；

㈢ 國務院為什麼要促進大數據發展政治生活

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源，大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。目前，我國在大數據發展和應用方面已具備一定基礎，擁有市場優勢和發展潛力，但也存在政府數據開放共享不足、產業基礎薄弱、缺乏頂層設計和統籌規劃、法律法規建設滯後、創新應用領域不廣等問題，亟待解決。為貫徹落實黨中央、國務院決策部署，全面推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國，特製定本行動綱要。
一、發展形勢和重要意義
全球范圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢，有關發達國家相繼制定實施大數據戰略性文件，大力推動大數據發展和應用。目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球第一，擁有豐富的數據資源和應用市場優勢，大數據部分關鍵技術研發取得突破，涌現出一批互聯網創新企業和創新應用，一些地方政府已啟動大數據相關工作。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，深化大數據應用，已成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。
（一）大數據成為推動經濟轉型發展的新動力。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。大數據推動社會生產要素的網路化共享、集約化整合、協作化開發和高效化利用，改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，可顯著提升經濟運行水平和效率。大數據持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，已成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息產業格局產生重要影響。
（二）大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇。在全球信息化快速發展的大背景下，大數據已成為國家重要的基礎性戰略資源，正引領新一輪科技創新。充分利用我國的數據規模優勢，實現數據規模、質量和應用水平同步提升，發掘和釋放數據資源的潛在價值，有利於更好發揮數據資源的戰略作用，增強網路空間數據主權保護能力，維護國家安全，有效提升國家競爭力。
（三）大數據成為提升政府治理能力的新途徑。大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關系，推動政府數據開放共享，促進社會事業數據融合和資源整合，將極大提升政府整體數據分析能力，為有效處理復雜社會問題提供新的手段。建立「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的管理機制，實現基於數據的科學決策，將推動政府管理理念和社會治理模式進步，加快建設與社會主義市場經濟體制和中國特色社會主義事業發展相適應的法治政府、創新政府、廉潔政府和服務型政府，逐步實現政府治理能力現代化

㈣ 大數據時代 將會發生哪些變化

太多了 ，未來大數據與雲計算二者結合 會對我們的生活產生巨大影響，滲透到各個行業里，

㈤ 大數據對政府治理組織結構的影響有哪些

1.對信息的控制；2.對政策的控制；3.對公共產品與公共服務的生產與供給的控制；4.促進政版府思維方式的變權革；5.推動社會網路結構的生成；

㈥ 大數據就業前景怎麼樣

數聯尋英《大數據人才報告》顯示，目前中國的大數據人才僅46萬。僅就人工專智能領域而言，印度屬的從業人員在15萬左右，美國有85萬，而我國僅有5萬人。隨著科技的不斷發展，在短短3-5年內，我國大數據人才的缺口將增至150萬。

而波士頓咨詢公司（BCG）發布的《數字經濟下就業與人才研究報告》預計，中國整體數字經濟規模在2035年將達到16萬億美元左右，總就業容量將達到4.15億。

大數據主要的三大就業方向：

大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

從目前的發展來看，大數據將是最有發展前景的職業。任何系統、任何公司的核心都是數據。數據的飆升，將誕生系列新的技術和產業。

目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬，越來越多人加入到大數據培訓，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：

1、大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；

2、大數據人才供不應求。

㈦ 專業知識解決大數據和智慧城市的問題有哪些

如果把新型智慧城市比作一個人，物聯網是感官、移動互聯網是神經、雲計算是強健體魄和心臟、大數據是聰明的大腦。新型智慧城市，如果離開數據採集、數據分析和數據的使用，智慧就是空談。

一、大數據技術是處理感知層數據的必然選擇

感知層是新型智慧城市體系對現實世界進行感知、識別和信息採集的基礎性物理網路，海量的數據在感知層產生。對於海量數據的處理不單是智慧化的必然要求，同時也是對IT投資的一種保護，否則非但不能充分挖掘數據的價值，還將為海量數據所累。

視頻數據挖掘，要把安全行為進行智能分析，視頻數據自動理解，從而實現視頻數據自動壓縮，把PB數據壓縮下來，要推行智能設備就要解決一些問題，例如人體異常行為檢測，異常事件檢測，這是公安部門最感興趣的。如果計算機能做，可以對目標進行跟蹤，這就是我們需要的，自動地對物體中的運動目標進行檢測、分離、跟蹤，對其行為進行有效識別，如果有了這個軟體，視頻數據就能充分利用，正常人的活動可以刪去，只把可疑的數據留下來。

二、大數據是實現新型智慧城市的核心要素

新型智慧城市的建設帶來數據量的爆發式增長，而大數據就像血液一樣遍布智慧交通、智慧醫療、智慧生活等新型智慧城市建設的各個方面，城市管理正在從「經驗治理」轉向「科學治理」。

大數據為新型智慧城市的各個領域提供強大的決策支持。在城市規劃方面，通過對城市地理、氣象等自然信息和經濟、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘，可以為城市規劃提供強大的決策支持，強化城市管理服務的科學性和前瞻性。

在交通管理方面，通過對道路交通信息的實時挖掘，能有效緩解交通擁堵，並快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。

在輿情監控方面，通過網路關鍵詞搜索及語義智能分析，能提高輿情分析的及時性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服務能力，應對網路突發的公共事件，打擊違法犯罪。在安防與防災領域，通過大數據的挖掘，可以及時發現人為或自然災害、恐怖事件，提高應急處理能力和安全防範能力。

大數據是新型智慧城市各個領域都能夠實現「智慧化」的關鍵性支撐技術，新型智慧城市的建設離不開大數據。從政府決策與服務，到人們衣食住行的生活方式，再到城市的產業布局和規劃，直到城市的運營和管理方式，大數據將遍布新型智慧城市的方方面面，這些都將在大數據支撐下走向「智慧化」。
金鵬信息智慧城市解決方案