2021年初，中国银保监会发布《保险中介机构信息化工作监管办法》，2021年底，中国保险行业协会发布《保险科技“十四五”发展规划》，2022年初，银保监会又印发《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，都指明保险行业推动数字化发展具有积极意义。在此浪潮下，保险行业在销售模式、产品形态、风险防范、生态服务等维度也迎来数字化创新，保险科技公司也顺应数字化趋势，深度介入该蓬勃发展领域。
保险科技
随着新一轮科技革命奔涌而来，以大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网为代表的新一代信息技术正加速与各产业深度融合，并对各产业的商业模式产生深远影响。金融行业对信息技术的投入呈现出爆炸性的增长趋势，尤其是作为FinTech重要组成部分的保险行业，增长更为迅猛。《保险科技“十四五”发展规划（征求意见稿）》中给出的一组调研数据显示，“2018年以来，保险业信息技术累计投入达941.85亿元。其中，2020年信息科技投入达351亿元”，根据国内知名第三方研究机构艾瑞咨询发布的《2021年中国FinTech行业发展洞察报告》预计，到2024年信息科技投入或可达797亿元，其中数字化建设投入可达353亿元。
数字化是保险科技从基础支持走向智能化的必要前提，而数据的交互则是数字化的重要应用部分。犹如血液的流动才能支持机体运作一般，保险数据如果不能够在行业内上下游各应用系统间即时的交互，行业的各个主体就会逐步形成信息孤岛，使得保险数字化助力行业提升的作用大打折扣。
伴随着数字化基础设施建设的持续高投入，以及互联网保险等领域的蓬勃发展，自2017年以来，以数据流通交互为基础的大数据应用在保险行业各个环节均如火如荼的展开。
数字交互两大环节
在产品精算环节，以客户消费数据、业务员营销节点数据、产品营销方案数据、互联网端客户搜索数据等多维度数据集成而形成的产品精算机制。这类科技公司的代表有爱选科技,保险极客等，他们有强大的精算团队,配合大数据的支持,能设计出更受客户欢迎且业务员更易销售的产品结构，并由此推动了自2017年以来的重疾险的持续销售热潮。
在风险管控环节，基于大数据流通的基础，行业普遍已经采用了“规则模型+算法模型”双管齐下的模式帮助更好地进行风险管控，规则模型是基于保险行业专家的核保理赔经验，加上行业通用的规则与定律，形成一套大范围的风险识别规律，其缺陷在于覆盖面过于全面，导致风险识别精准度不高。算法模型也称为机器学习模型，通过历史数据的输入，经过一系列的算法与分析，输出潜在风险种类。二者结合起来，借助规则模型扩大风险识别的覆盖面，为算法模型提供更丰富的风险因子特征值，再结合算法模型进行细化的精度调整，从而达到更全面、更精准的风险识别。在近几年的保险科技发展过程中,科技化的两核系统已经比较成熟了,这类科技公司往往都有部分医疗资源背景,可以通过数据模型或者数字化的“联邦学习”等算法,在保证数据安全的前提下,把传统经验和医疗大数据结合起来,真正在两核风控的环节,给保险行业赋能,这类公司的典型代表有因数科技,广微智能等。
大数据的意义
当前，大数据在我国保险业的应用有两大重要意义：一是依托全量数据，形成精准化产品与服务；二是深入挖掘数据，创新险种，拓宽可保边界。
一、依托全量数据，形成精准化产品与服务。大数据技术革新了人们对数据的使用认知，使人们直接使用全量数据进行精准化分析成为可能，而不再局限于以抽样数据推测整体规律。通过对全量数据而非抽样数据的分析，大数据技术在保险公司的流程优化、产品设计、精算定价、客户服务和营销推广等诸多方面不仅仅提供了更加精准的数据分析结果，更提供了全新的视角和思路，如借助大数据丰富多维的数据特征，建立更全面清晰的客户画像。诸多保险公司已在交叉营销、客户服务等方面取得了良好效果。
二、深入挖掘数据，创新险种，拓宽可保边界。通过对更多丰富场景内数据的分析和挖掘，保险公司得以开发更多、更丰富的保险产品，如建立在对气象数据分析结果基础上的气象保险、基于可穿戴设备记录的运动数据开发的面向健康管理的医疗保险，以及建立在海量网络浏览和购物行为数据分析基础上的退货运费险等产品。
结语
随着技术的创新突破以及数据的交互，保险科技必将与保险业务的各个场景及管理流程深度融合，利用大数据、人工智能、区块链等创新技术搭建管理驾驶舱，并结合行业大数据的高效环比，洞察经营短板，降低企业发展风险，帮助企业提质增效，建立核心竞争力，形成“数字化科技服务+保险”的新型模式，并将逐步成为一种主流趋势。