數字化革命提高了各行業的客戶期望，保險行業也不例外。

市場環境在不斷變化，大數據、人工智能、物聯網等新興技術地涌現，新的保險產品和服務被不斷地催生，中國消費者決策流程和思維方式也愈發智慧，讓保險行業面臨著前所未有的顛覆。

為應對挑戰，尋求機遇，保險公司必須更快速、更高效、更智能地開展工作。在這一過程中，大數據作為各種保險科技的基礎，被視為具有行業顛覆性的力量，正在驅動行業全面創新。

大數據重塑保險行業五環節

大數據技術有望在保險業得到廣泛應用。大數據圍繞渠道營銷、交叉銷售與增值銷售、產品設計與創新、動態風控、理賠服務等環節來重塑保險行業。

渠道營銷

在保險行業，傳統營銷的銷售方式投入大、效率低。精準個性化營銷是保險業市場拓展的必由之路。

保險行業借助大數據分析，可根據客戶的消費習慣和行為特征，及時、準確地把握市場營銷行情;根據年齡、行為、財務狀況和保險需求等各種維度對潛在客戶進行用戶分群，為不同客戶群制定個性化的精準定向的市場營銷策略。

交叉銷售與增值銷售

傳統保險行業主要通過保險代理人連接保險客戶，對客戶的基本信息和需求掌握很少。

例如保險業通常會通過呼叫中心(Call Center)來輔助電銷業務。以電銷為例，盲目式電話保險推銷極易引起客戶反感，成功率極低。

精準營銷在了解客戶興趣與愛好、購買能力，并做出預測和綜合判斷后，向客戶推薦保險服務及產品，以保障推薦產品符合其財力、興趣、理財偏好。

同時電銷人員可以在掌握客戶交易行為、理財情況等信息前提下進行產品與服務的針對性推薦，能夠最大限度提高客戶尊崇感和滿意度，保證電銷成功率，最終優化智能客服服務和人工坐席服務。

根據營銷效果反饋，可設定多頻次、不同渠道的營銷流程，提升營銷成功率，實現交叉銷售和增值銷售，提升銷售及客戶數據的洞察與分析。

產品設計、定價與創新

根據用戶畫像，快速了解多變的客戶需求，可以讓保險產品設計場景化、定制化、規模化、個性化。“一刀切”的不合理定價模式會導致用戶價值流失，而海量的數據分析將持續優化價值鏈，優化定價體系。

大數據分析能夠通過分析產品的績效，幫助險企更新定價、及時發現問題，減少依賴代理變數進行產品定價。

動態風控

大數據技術客戶幫助保險企業進行風險量化，避免承擔過高的財務風險，或因超過預期的索賠支出而遭受重大損失。

通過數據分析，搭建用戶分層分級體系，準確預測風險并確定個人定價水平和保險資格，降低騙保率，提升自身的承保、識別、防止欺詐的能力。

同時通過客戶信用歷史、持有保單信息、風險位置因素、市場信息等數據，為客戶準確地評估風險，并完善風險評分流程和客戶流失預測。

共享服務中心之理賠 & 服務優化

為提升客戶體驗，保險公司的投保條件愈發寬松，核保核賠速度快，甚至免核保、免體檢、快速賠付已經成為保險公司吸引客戶的“標配”。

在理賠各業務環節，基于大數據 + 人工智能的圖像識別，優化定損流程，縮短理賠周期，提高用戶從投保到理賠的效率，輔助降低賠付成本，提升客戶體驗。

當意外事故等發生時，根據客戶報警記錄、就診信息等，保險公司可快速對客戶做出理賠決定，實現自動理賠，甚至優先于保險人提出理賠申請，在降低成本的同時為客戶提供便利。

保險行業構建指標體系的構建

戴夫?麥克盧爾(Dave McClure)針對創業公司應該關注的指標，提出了一套模型——Pirate Metrics，即海盜指標法。

他將創業公司需要關注的指標歸結為 5 個方面，分別是Acquisition(獲取)、Activation(激活)、Retention(留存)、Revenue(營收)和 Referral(引薦)，簡稱 AARRR。圍繞用戶生命周期中的 5 個重要環節，每一環節都有需要衡量的指標。