大数据技术在互联网保险中的应用研究
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[摘要]伴随着技术的进步，互联网保险在我国的发展日渐成熟，产品不断创新，结构不断优化。近年来，以Hadoop为代表的大数据开源生态技术体系在助力产业结构升级，推动产品的供给侧改革方面发挥了重要作用。文章详细分析了大数据技术在互联网保险产品迭代升级、风险管理控制、客户挖掘与营销以及财务核算等方面的应用。
[关键词]互联网保险；大数据；Hadoop
[DOI]1013939/jcnkizgsc201916187
1引言
2017年9月，成立仅4年时间的众安在线在香港证券交易所上市，成为我国首家具备互联网保险营业牌照且上市的公司，另外三家具有牌照的专业互联网保险公司（易安财险、泰康在线、安心财险）也发展迅猛。如今，在“互联网+”和供給侧改革的背景下，大数据技术的进步为互联网保险发展带来了重要的战略机遇，将在推动产品创新，化解防范风险和完善财务核算等方面提供有利的技术支撑。
2基本概念与研究范围的界定
21大数据技术
大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计为从大规模多样化的数据中通过高速捕获、分析和发现技术提取数据的价值。这个定义刻画了大数据的四个显著特点：容量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。典型的大数据技术在处理过程上分为如下连续的5个阶段：
目前，主流的大数据处理框架Hadoop已经在并发处理、日志收集、数据存储、资源调度等领域形成了完善生态体系。
22互联网保险
广义上的互联网保险是指传统保险公司或者其他具有资质的金融机构在互联网技术的支持下，开发出符合客户需求的保险产品，并在互联网平台上销售和为客户提供理赔等服务的保险经营活动。相应的，有四种典型的商业模式：传统保险公司建立官方网站或者线上平台、互联网企业参与设立保险公司、纯互联网保险公司的专业化经营以及保险在线销售和比价平台。[1]
狭义上的互联网保险是指专业的互联网保险公司利用信息技术等手段在互联网和物联网平台上销售自己开发的产品和提供服务。
相对而言，传统保险产品的线上化只是营销方式的一种拓宽，真正能反映其互联网本质的是创新性的产品。因此文章的研究主要针对狭义上的互联网保险，并且重点分析大数据技术在众安在线等具有营业牌照的专业互联网保险公司中的应用。
3应用分析
31快迭代的产品开发
在供给侧改革的背景下，大数据技术充分利用数据资源有利地推动了保险产品创新和结构优化。
大数据技术的产生和发展对于保险的承保风险结构产生了重要的影响，曾经某些传统保险公司不敢承保的风险经过大数据的测算，编程可保的风险。通过大数据技术对那些曾经成本高、难以度量的风险进行详细分析，使曾经无法承保的风险具备承保的可能，由此也催生了新的险种，让互联网保险市场的产品结构变得更加完善。
32针对性的风险控制
首先，定价机制更加健全。传统的保险定价系统划分不够细致，客户的细分方法很粗糙，同类别客户购买的保险产品价格是相同的，这样就会造成不同风险等级的客户在购买同一种产品时，需要承担相同的价格，这种“一刀切”的方式会导致高品质的客户因为保额小不愿意购买，或者品质较低的客户无法承担该保险的价格也不会选择购买，这样，就流失了很多潜在客户，而如今在大数据技术的支持下，就可以针对不同类型的客户制定符合其需求的保险，客户购买的保险产品价格与风险想匹配。
其次，在保险理赔欺诈检测中，大数据技术也发挥着至关重要的作用。保险公司时常会发现一些客户的保险欺诈行为，这严重影响着公司的赔付率与利润率，大数据技术的使用，可以有效的防止该现象的出现，更好地提升了保险公司的反欺诈能力。互联网保险公司通过大数据模型来鉴别那些可能存在的欺诈模式，以此来分析索赔人可能存在的欺诈行为。另外，互联网保险公司还可以根据大数据的结果进行进一步的分析，比如，设定关键问题，然后通过大量实例来验证关键问题的有效性，并不断改善关键问题。保险中常见的关键问题一般有事故发生的时间、地点、人员的伤亡以及被保险人曾经出现的状况等。互联网保险公司通过大数据鉴别的欺诈行为结果跟其掌握的数据有关，数据越完整、种类越多，那么，对于欺诈行为的鉴定就越准确，所以，互联网公司需要掌握大量的有效数据，这些数据可以是被保险人的曾经的理赔记录、征信记录、医疗保险数据等，完善这些相关数据，就会有效地减少保险欺诈给保险公司带来的损失。
33高质量的客户管理
在细分目标客户、客户流失管理和交叉营销等客户管理方面，大数据技术亦能发挥其用武之地。
深度挖掘用户价值。通过记录各种网络应用和移动App等用户的互联网行为，制订用户画像，深度分析其需求偏好，有针对性地开发产品，有针对性地区分定价，有针对性地制订营销策略，进而有针对性地提供理赔服务。从而使互联网保险有的放矢，行业痛点从根本上得以解决。
除了客户理赔、投诉和支付等内部数据外，互联网保险公司还需将社交网络信息、人口结构数据等外部数据与内部数据结合，通过大数据技术有效的整合客户线上、线下的相关行为，这些数据有助于互联网保险公司对客户的价值与客户的潜在行为进行预测分析，然后通过分析结果，对每一位客户制定不同的销售方案与挽留措施，以此来增加公司利润。
34高效率的财务核算
电子化的会计记账和财务核算方法已经在保险行业中普遍应用，但是，传统的基于关系型数据库的财务处理系统在处理效率上很难支撑针对互联网环境下形成的巨大业务量。针对财务人员保费收费确认，手续费支出确定等关键操作，出于财务数据精确性的要求，在批量处理下系统很难及时的给出响应，导致精确和效率的矛盾日益凸显。
大数据技术的发展为这一矛盾的解决提供了有力的技术支撑。在精确性的数据存储和高效率的核算处理之间构建一个基于NoSQL数据库的数据缓冲层，在系统接口层为用户提供服务，数据处理层使用Hadoop的MapReduce框架进行并发计算，在数据缓冲层使用HBase等NoSQL数据库做缓存，在数据持久层使用Oracle等关系型数据库进行精确的财务数据存储，从而实现前后台之间的解耦，前台高效的对财务人员的操作给予响应，后台使用异步任务进行数据转换存储。
4结语
文章在产品创新、风险管理、客户服务和财务核算等领域详细分析了大数据技术给互联网保险带来的机遇。然而机遇和挑战并存，在技术应用的过程中也会不可避免的面临各种各样的问题，比如数据产生平台形成的数据孤岛和数据鸿沟给数据共享带来的现实约束，数据应用过程中的信息安全和隐私保护问题，产品过度创新导致脱离保险本质时监管能否同步到位，相应的法律法规是否健全完善，这些都是大数据技术在互联网保险应用过程中急需解决的问题。总之，大数据技术在互联网保险中创新应用是大势所趋，是能够给保险公司、数据平台、消费者带来共赢的，但是需各方一道为之共同努力。
参考文献：
[1]谷同同.大数据在互联网保险企业应用的研究[D].合肥：安徽大学，2018.
[2]中国保险行业协会.中国互联网保险行业发展报告[M].北京：中国财政经济出版社，2016.
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[4]王佳力.浅谈大数据在广电网格化营销中的应用[J].中国有线电视，2016（4）.
[5]吕耀怀，曹志.大数据时代的基因信息隐私问题及其伦理方面[J].伦理学研究，2018（2）.
[6]朱奎彬，杨露，蒋罗林.大数据预测功能在“智慧法院”建设中的应用[J].四川警察学院学报，2018（4）.
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