泰康在线:大数据在互联网保险的应用与创新


大数据在互联网保险的应用与创新
泰康在线大数据总监 杨新刚

 

 

 


保险行业互联网化的特点

 

保险保单多以家庭、朋友等受信任的关系为基础进行销售,互联网化后更多的是以单个用户进行销售寿险:通过比较长的时间与用户沟通互动,引导用户通过互联网平台购买。财险:用户通过互联网平台主动购买,特点是高频、低价、用户互动。

 


保险行业互联网化的特点

 


泰康在线的大数据战略

 

 

 


泰康在线的大数据实践与创新

 

泰健康评分体系项目是基于泰康在线亿级用户标签为基础,以用户抵御健康风险能力为主角度的客户价值评价管理数据系统,也是客户管理系统建设雏形。
泰健康评分体系旨在对用户进行分级和标签记录,不同级别用户享受服务和产品不同,做到差异化、个性化的服务,提升用户粘性,提高保费转化效果,实现精准营销。

 

 

  • 通过大数据技术,持续敏捷接入泰康会员在公司内外的各类健康数据(投保、体检、运动),利用大数据高效数据处理能力和精准的算法处理能力,快速反映用户健康状况和健康行为倾向的变化,支撑公司的快速决策。
  • 前期以增加用户粘性,增强用户与我们的互动,提升用户参与感为主。后期拓展为以大数据挖掘带来的精准决策为基础,包括精准定价、精准推送、精准展现等,为用户提供差异化,个性化的健康产品和服务。提升客户体验,挖掘客户价值,提升转化效果。
  • 通过大数据的高速运算能力,快速反映用户健康状况和健康行为倾向的变化,满足客户个性化,差异化的健康需求。
  • 通过直观的分数展现,保额展现,根据分数匹配的专属泰健康服务,让客户更准确方便的得到自己需要的产品和服务。

 

 


泰康在线的大数据创新亮点

1.通用数据接入框架,实现多途径,异构数据源百万级日均增量敏捷接入。数据来源:电商主库,微信公众平台,用户行为数据,第三方健康数据

 

 

2. 10亿级大体量数据Spark高效处理

 

 

3. 通用的数据挖掘框架,实现可定制的数据挖掘

 

针对不同的数据源(结构化,半结构化,非结构化)和业务应用场景(精准营销,决策定价,风控与反欺诈),构建通用的数据模型框架,便捷使用不同的算法模型(聚类算法,分类算法,精算模型)进行数据挖掘,实现可定制的数据挖掘。对同一数据源,在已知类标和未知类表的场景下,分别使用分类算法和聚类算法进行挖掘,比对结果,以最大限度的挖掘发现数据价值和线索。

 

 

 

 

 

 


互联网保险行业大数据发展趋势

传统保险的基础是基于用户静态数据的大数法则;互联网的迅猛发展,产生了海量的动态用户数据,而这些动态数据更能精确,实时地反映用户的健康状况,购买健康服务的倾向和赔付风险.也就是说, 基于互联网动态数据的算法模型,很有可能取代原有的大数法则,颠覆保险原有的行业规则。

 

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