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，海量數據的快速發展，給保險行業發展帶來了很多啟發和契機，同時也給各家保險公司帶來更大的競爭壓力，需要我們儘快加入到這場現代科技競賽中，只有跑得更快才能創造更多贏得對手的機會。
一.保險業大數據的背景
大數據通過全局的數據瞭解事物背後的真相，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。
與銀行業在大數據應用方面的高歌猛進相比，保險業的相關動作稍顯遲疑。從全球保險業來看，美國財產保險業對大數據的應用最為廣泛深入，醫療保險緊隨其後，壽險對大數據的應用則相對滯後。
二.保險業大數據的應用
由於保險行業的代理人的特點，所以在傳統的個人代理渠道，代理人的素質及人際關係網是業務開拓的最為關鍵因素，而大數據在在新客戶開發和維繫中的作用就沒那麼突出。但隨著互聯網、移動互聯網以及大數據的發展，網絡營銷、移動營銷和個性化的電話銷售的作用將會日趨顯現，越來越多的保險公司注意到大數據在保險行業中的作用。總的來說，保險行業的大數據應用可以分為三大方面：客戶細分及精細化營銷、欺詐行為分析和精細化運營。
（一）客戶細分和精細化營銷
（1）客戶細分和差異化服務。風險偏好是確定保險需求的關鍵。風險喜好者、風險中立者和風險厭惡者對於保險需求有不同的態度。一般來講，風險厭惡者有更大的保險需求。在客戶細分的時候，除了風險偏好數據外，要結合客戶職業、愛好、習慣、家庭結構、消費方式偏好數據，利用機器學習算法來對客戶進行分類，並針對分類後的客戶提供不同的產品和服務策略。
（2）潛在客戶挖掘及流失用戶預測。保險公司可通過大數據整合客戶線上和線下的相關行為，通過數據挖掘手段對潛在客戶進行分類，細化銷售重點。通過大數據進行挖掘，綜合考慮客戶的信息、險種信息、既往出險情況、銷售人員信息等，篩選出影響客戶退保或續期的關鍵因素，並通過這些因素和建立的模型，對客戶的退保概率或續期概率進行估計，找出高風險流失客戶，及時預警，制定挽留策略，提高保單續保率。
（3）客戶關聯銷售。保險公司可以關聯規則找出最佳險種銷售組合、利用時序規則找出顧客生命週期中購買保險的時間順序，從而把握保戶提高保額的時機、建立既有保戶再銷售清單與規則，從而促進保單的銷售。除了這些做法以外，藉助大數據，保險業可以直接鎖定客戶需求。以淘寶運費退貨險為例。據統計，淘寶用戶運費險索賠率在50%以上，該產品對保險公司帶來的利潤只有5%左右，但是有很多保險公司都有意願去提供這種保險。因為客戶購買運費險後保險公司就可以獲得該客戶的個人基本信息，包括手機號和銀行賬戶信息等，並能夠了解該客戶購買的產品信息，從而實現精準推送。假設該客戶購買並退貨的是嬰兒奶粉，我們就可以估計該客戶家裡有小孩，可以向其推薦關於兒童疾病險、教育險等利潤率更高的產品。
（4）客戶精準營銷。在網絡營銷領域，保險公司可以通過收集互聯網用戶的各類數據，如地域分佈等屬性數據，搜索關鍵詞等即時數據，購物行為、瀏覽行為等行為數據，以及興趣愛好、人脈關係等社交數據，可以在廣告推送中實現地域定向、需求定向、偏好定向、關係定向等定向方式，實現精準營銷。
（二）欺詐行為分析
基於企業內外部交易和歷史數據，實時或準實時預測和分析欺詐等非法行為，包括醫療保險欺詐與濫用分析以及車險欺詐分析等。
（1）醫療保險欺詐與濫用分析。醫療保險欺詐與濫用通常可分為兩種，一是非法騙取保險金，即保險欺詐；另一類則是在保額限度內重複就醫、浮報理賠金額等，即醫療保險濫用。保險公司能夠利用過去數據，尋找影響保險欺詐最為顯著的因素及這些因素的取值區間，建立預測模型，並通過自動化計分功能，快速將理賠案件依照濫用欺詐可能性進行分類處理。
（2）車險欺詐分析。保險公司夠利用過去的欺詐事件建立預測模型，將理賠申請分級處理，可以很大程度上解決車險欺詐問題，包括車險理賠申請欺詐偵測、業務員及修車廠勾結欺詐偵測等。
（三）
精細化運營
（1）產品優化，保單個性化。過去在沒有精細化的數據分析和挖掘的情況下，保險公司把很多人都放在同一風險水平之上，客戶的保單並沒有完全解決客戶的各種風險問題。但是，保險公司可以通過自有數據以及客戶在社交網絡的數據，解決現有的風險控制問題，為客戶制定個性化的保單，獲得更準確以及更高利潤率的保單模型，給每一位顧客提供個性化的解決方案。
（2）運營分析。基於企業內外部運營、管理和交互數據分析，藉助大數據臺，全方位統計和預測企業經營和管理績效。基於保險保單和客戶交互數據進行建模，藉助大數據平臺快速分析和預測再次發生或者新的市場風險、操作風險等。
（3）代理人（保險銷售人員）甄選。根據代理人員（保險銷售人員）業績數據、性別、年齡、入司前工作年限、其它保險公司經驗和代理人人員思維性向測試等，找出銷售業績相對最好的銷售人員的特徵，優選高潛力銷售人員。
三.保險業大數據的未來發展
未來的時間裡，保險行業發展迅速，行業主體將紛紛致力於大數據的分析，進行風險管理，品牌宣傳，產品營銷，渠道創新等方式，進而尋找最優的模式，最終實現保險企業戰略決策的目標。我國保險企業利用大數據平臺，滿足了保險品牌對消費者購買的意願，實現了服務滿意度和風險投資管理水平的提高。在未來保險業要提高自身的市場佔有率，就需要不斷的運用數據，提高在保險市場中的品牌宣傳和服務質量，不斷地利用數據，增強自身實力