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『众安保险』将打击变为契机，保险行业再不进行数字化转型就晚了 | 超级观点( 三 )


另外值得关注的是 ， 数字化转型虽然对企业非常重要 ， 但也需要公司重构商业模式及管理模式进行组织适配 。 未来公司如何有效激励并管理传统代理人使用智能技术等 ， 也将成为行业中长期核心竞争力的重要组成 。
在保险行业数字化转型的具体做法上 ， 我有以下三点建议 。
1.加强保险渠道端的数字化转型
在个险渠道 ， 线下代理人展业可依托智能咨询、智能辅助等一系列新兴技术提升人均产出 。 例如在疫情中 ， 平安人寿持续推进线上化经营 ， 代理人招聘、早会、创说会、产说会、培训 ， 产品培训等各项经营动作转到线上开展；在网电销渠道 ， 实行网电结合并以人机协同的方式运营客服/电销服务 ， 该项流程的优化能够协助人工解决营销阶段工作效率低、成单率低等问题 ， 同时通过不同方式进行客户意向筛选 ， 将人工集中在高度意向客户的服务中去 。
就实践数据来看 ， 以车险续保业务为例 ， 整体人均成单率有望提升5倍、呼出效率提升约10倍、运营成本下降约75% 。 虽然该项应用在当前整体市场的渗透率仍偏低 ， 却是未来值得业界重点关注的应用方向 。
2.加强行业对第五代精算的研究
保险是典型的“数据行业” ， 精算是保险行业 ， 尤其是风险评估的核心技术 。 在大数据时代 ， 将重新定义“数据能力” ， 它不仅是数据获取能力 ， 还包括了数据处理能力 。 这一切 ， 均对传统精算提出了前所未有的挑战 。 传统的保险精算 ， 更多的是关注保险行业和企业自身的数据 ， 而未来需要更多地关注外部数据 。 过去的数据处理能力主要面对的是结构数据 ， 以后也要更多去处理非结构数据以及语义能力 。
大数据和人工智能时代已然到来 ， 保险和精算行业对精算师的技能要求 ， 已经从资产负债管理、企业风险管理扩展到当前的精算数据科学 。 以精算和数据科学融合的跨学科研究应用为主要特点、以大数据和非结构性数据处理为核心 ， 立足数据科学并以数据赋能保险行业、面向未来的第五代精算师 ， 将成为行业新宠 。
从本质来讲 ， 数据科学在精算领域的应用将大幅改变保险业对风险认知及管理的能力 ， 继而或改变传统保险理论的基础与环境 。 科技发展 ， 包括大数据技术的发展 ， 它的一个重要突破领域是认知科学 。 保险精算也属于认知科学范畴 ， 所以当预测不断向预知靠近时 ， 将从根本上挑战保险经营的重要基础——定价与准备 。 在此基础之上 ， 碎片化、场景化及个性化的产品创新将有更大的进展 。 但同时 ， 也会带来一些问题 ， 例如 ， 风险的动态性评估会增加保费的波动性 ， 保费波动过高在一定程度上会增加客户的保费负担能力 ， 进而影响到客户的支付意愿 。 此外 ， 风险评估越精确 ， 保险风险共担的作用越小 ， 保险对于个人的价值也会随之降低 ， 个人或倾向于选择自保的方式降低风险 。
因此 ， 保险理论需要解决的问题是如何从“前定价”逐步过渡到“后定价”和“中定价” 。 如“退货运费险”就构建了一种“自平衡”的外部和动态定价体系 。 同时 ， “准备”的概念更多的是基于“池”的思维模式 ， 当“点”时代到来的时候 ， 需要重新思考一系列相关的基础理论问题及保险实践问题 。 总体而言 ， 保险业真正的变革将会是以精算的变革为标志性事件 ， 这也将是当前全球保险业紧密跟踪的研究方向 。
3.加快行业从产品到服务的转型
随着新兴技术进一步加速企业“数字化”运营的进程 ， 公司运营也会变得更加“透明” ， 由此也可能激化同质化竞争的概率 ， 保险经营的运营理念需要进一步重塑 。 行业发展重点将如何从价值转移到价值创造 ， 而如何利用线上技术形成差异化的能力并为用户提供更多附加值的体验 ， 成为市场能力的核心考量 。
从业务布局来看 ， 此次疫情将加速互联网医院、在线医疗、健康商城、健康管理等注册用户的增长 ， 对相关产业的布局赋予了保险机构更多的“价值创造” 空间 ， 比如科学的健康管理、慢病管理等 ， 给予保险机构以增值服务的方式解决用户需求的可能性 ， “做厚”了保险服务的价值 ， 形成保险机构差异化竞争的核心基础 。


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