数据变迁将引发保险变革
向日葵保险网
[导读]：面向未来，保险业需要就大数据时代的“数据变迁”做一个全新的思考。大数法则决定了保险业的“数据宿命”，保险是一个与数据休戚相关的行业。
未来，不仅可以利用这个人的历史数据，而且，这种数据是多维和实时的，这种多维包括通过其环境数据，他周边人对他的描述，就能够更加客观和科学地对其风险状况进行分析。这就是从质量到数量，到维度，带来的数据变迁。
从内部到外部
传统保险业的经营，更多地关注内部数据，包括公司数据和行业数据。但这些数据在解释风险时，是非常有限的。就车险而言，利用承保和理赔中提取的数据非常有限，是难以支撑科学和精细的灾因分析。
车险经营将从保额定价过渡到车型定价，对保险业而言，是一个很大的挑战。在保额定价时代，基本逻辑是车价相同的车，风险保费是相同的。不久前，保险行业协会发布了一个关于汽车“零整比”的研究报告，告诉了所有人，特别是汽车消费者，不同品牌车辆的零整比最高甚至达到了12.7倍，报告从基础层面支持了车型定价的必要性。但即使采用了车型定价，那么，不同人的风险情况一样吗？在解决了“从车因素”后，下一步要将“从人因素”和“从用因素”纳入定价。
就“从人因素”而言，现在是相对简单和粗放的，仅考虑性别、职业、年龄等等。但如果这些因素均相同的人，他们的开车风险能一样吗？答案显然是否定的。一个人可能刚刚拿驾照一年，且性格暴躁，另一个人拿驾照十年了，性格稳重平和，他们两个人开车能一样吗？所以，我们有一个基本的判断，无论是在趋势判断，还是在风险预测和解释上，行业内部数据均是非常有限的，甚至是不足的。
所以，需要更多地关注和利用外部数据。比如，现在使用的生命表，或者现在的
健康保险定价技术，更多地是基于有限的赔付数据，许多还是N年前的历史数据，怎么能够解释风险。我国每年有大约70亿人次的门诊量，还有大量类似数量级的社会数据。如果能够获得这些数据，无疑将彻底地改变保险经营最根本、最基础的东西。所以，以前更多地依赖于内部数据，未来会更多地依赖于外部数据，而能否获取充足的外部数据，将成为保险经营管理的重要能力。
从历史到实时
以往，保险更多是利用历史数据，而且数据的使用、处理都有一个较长的周期。如生命表编制，通常要用很长的时间。这种时滞的存在，越来越挑战对于风险的判断。更重要的是，过去的数据是过去的环境成就的，未来的情况将由未来的环境决定，简单地用过去预测未来面临巨大挑战。当然，原来没办法，只能利用历史数据。
但是，现在人们可以获取大量的实时数据，就给了我们无限的想象空间，如能否建立一个动态生命表平台。另外，实时数据也面临着验证和稳定性的问题，同时还面临着对于数据应用的取舍问题，这些都是未来数据应用中面临的新挑战。总而言之，我们将从更多地依赖于历史数据，走向更多地依赖实时数据，同时在依赖和使用实时数据的过程中，也面临着新的挑战。
