大数据对保险业的冲击
首先我们一起来探讨两个个有趣的案例
有一天，一个女高中生接到了一个促销广告，是关于婴儿用品的广告。女孩的父亲因此勃然大怒，说商家无良，为了利益不惜向未成年人推销婴儿产品。但是过了一两个星期后，这位父亲感到非常内疚，因为他发现自己对商家的态度是错误的，他的女儿确实怀了孕。那么，商家凭什么比女孩的父亲还要早发现女孩怀孕的事实呢？这就涉及到了我们今天要讨论的主题——大数据。实际上商家是通过对商场的一些数据挖掘和比对，发现这个女孩子曾经在商场里购买过相关的一些商品，在有些相关的货架面前驻足观看，且频率很高，商家对后台大数据进行分析，筛出潜在客户，从而发出商业广告。
另外，我们再来看一个关于奢侈品营销的有趣案例。著名时尚品牌PRADA的纽约旗舰店中，每一件衣服都有一个射频识别标签，每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，标签会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果标签传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在
某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。
从上面这两个例子可以看得出来，数据信息一直存在于我们身边，但在现实社会被运用到的可能只有极少数。就好像电影《永无止境》提出的问题：人类通常只使用了20%的大脑，如果剩余80%大脑潜能被激发出来，世界会变得怎样？特别对于当今信息爆炸的时代，能对数据加以更有效的利用，就站在新时代的制高点。
单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变，就好像一个人的意见并不重要，但1千人、1万人的意见就比较重要，上百万人就足以掀起巨大的波澜，上亿人足以改变一切。
因此，海量数据的产生、获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值，这就是我理解的大数据。
初步了解了大数据之后，我们来探讨一下大数据凭什么改变保险业。
我们来试想一个未来可能发生的场景：早上起床时，你的手机发出预警：昨晚你凌晨三点入睡，深度睡眠时间严重不足，今日小雨路面湿滑，您的爱车长期未做保养检测，今日驾车风险指数87，车险购买价格为200元，建议坐出租车上班。
现有的科技已经有机会实现上面的场景，只是我们还没这样去定义保险，没有将庞大而个性化的数据纳入保险方案
的参考资料中。目前保险公司基本都是根据车辆去年的出险次数去推测今年的出险概率，从而给予不同的承保费率。在现今阶段这种方式是很科学的，但假如我们很容易就可以获得“全量”的数据，并且从数据中挖掘出更多的信息，是不是可以有更多的模型可以建立？
接下来我们大胆的从汽车行业开始切入，如果将汽车全面数字化，都大数据了，会产生什么结果？理想中，数字化意味着汽车可以随时联上互联网，意味着你和汽车相关的每一个行动都数字化，包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故的录像、每一天汽车关键部件的状态，甚至你的每一个驾驶习惯（如每一次的刹车和加速）都记录在案。这样，你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据。
现在我们假设这些数据都可以存储和分享给政府和企业，这里不讨论隐私问题带来的影响。那么保险公司可以用这些数据来做什么呢？
通过建模分析，发现几个重要的事实：一是你开车主要只是上下班，而且走的是非繁华路线，红绿灯很少，在去一年统计的事故率很低；你的车况（车的使用年限、车型）好，此车型在全珠海也是车祸率较低；甚至统计你的驾驶习惯，加油平均，临时刹车少，超车少，和周围车保持了应有的车距，驾驶习惯好。最后结论是你车型好，车况好，驾驶习惯好，常走的线路事故率低，过去一年也没有出过车祸，因此
可以给予更大幅度的优惠折扣。
在没有大数据支撑之前，保险公司只是根据上年出险次数把车险客户做了简单的分类，并制定对应的保险费率。在大数据的支持下，保险公司可以真正以客户为中心，把客户分为成千上万种，每个客户都有个性化的解决方案，这样保险公司经营就完全不同，对于风险低的客户敢于大胆折扣，对于风险高的客户报高价甚至拒绝，这样，保险公司就重构了他的商业模式。大数据将成为保险公司最核心的竞争力，因为保险就是一个基于概率评估的生意，大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器，而且简直是量身定做的武器。
总结上面所讲到的，大数据很可能带来一种新的保险模式，客户会获得越来越个性化的保险方案和保费厘定方法，从而保险公司可以获得更高的市场竞争能力，获得更准确以及更高利润率的定价模型，更好的降低亏损的可能性。
当公司拥有这种大数据处理能力的时候，风险控制将会真正融入到每一笔业务当中。
以上就是我关于大数据对保险行业可能造成的冲击的一些观点，限于本人阅历，这些观点必定还有很多浅薄之处，希望大家多多保函并予以指教，我的演讲到此结束，谢谢。
