新浪财经讯 12月4日，第八届21世纪亚洲金融年会在北京举行，“大数据时代的保险创新”之“圆桌对话：大数据能否成为保险新利器”举行，以下为论坛实录。

　　朱俊生：非常高兴刚才各位来宾对大数据发表非常有见识的洞见，我听到一个感觉，大数据带来信息风暴，这样信息风暴正在变革着我们的思维方式，我们的生活，我们的工作，或者说大数据开启了一个更大时代的转型。刚才很多嘉宾已经探讨了，保险跟大数据具有天然的联系，在这样一个过程中，我们保险公司不断进行创新，利用大数据进行管理的变革，商业模式的变革，所以我想他们做了很多的探索，接下来我非常有幸做这个环节的主持人，我们有五位嘉宾，下面我介绍一下五位嘉宾。

　　 鲁维丽教授，是美国加州州立大学富乐顿分校保险研究中心主任，我们亚洲银行竞争力排名做了很多年，鲁教授是学术委员，而且连续六届学术竞争力报告的研究者也是鲁教授所在的团队。

　　 第二位嘉宾是中国人民人寿保险股份有限公司副总裁王慧轩先生，中国人民人寿保险在很多方面做了探索，比如大数据促进产品的研发方面，在销售端，在渠道的整合上怎么跟营销取得更好的整合，我想人民人寿的王总有非常多的经验，欢迎。

　　 第三位华泰财产保险有限公司副总经理廖迎辉先生，华泰在险种创新引起很多关注，做了很多工作，追求特色发展业内很受关注。

　　 中再资产管理股份有限公司资产组合管理组合部的总经理王邦宜先生，中再大家知道，在资产管理方面近些年加强投资管理的系统建设，在流程，在风险控制，在运营模式方面做了很多的探索，而且今年5月20日有一个标志性的事件引起大家的关注，就是中再产险行业的数据分析中心在北京成立了，这也是我想中再认为在大数据方面标志性的事件。

　　 最后一位嘉宾是阿里小微金融服务集团保险事业部的总监胡乐天先生，我想说淘宝也好，支付宝[微博]也好，近些年在金融创新领域引起我们高度的关注，他们作为一个平台怎么跟保险公司去合作，中间的经验是什么，他们的定位是什么，我想也非常值得我们去关注。

　　 我们这场讨论的时间是一个小时，压缩半个小时，规则要改一下。我们定的规则是整体60分钟，我们分两轮讨论，第一轮40分钟，我们有五位，所以为了机会均等，每个人的发言时间是8分钟。第一轮各位嘉宾主要结合着对大数据的理解，我们大数据时代给我们带来什么样的变革，思维层面的，管理层面的，技术层面的，商业模式方面的等等，着重结合各家的经验，各家公司做了很多探索。第二轮还有一些时间，大家在观点当中会有一些观点的碰撞，我们也围绕着大数据怎么进行商业运用，这中间有什么值得考量的地方，之前跟廖先生做简单的交流，现在讲大数据有硬件大量投入，软件上很多更新，但是我们看到了些什么，是不是效率在提升，是不是成本在不断的削减，也很难说，当期有很大问题。我们是不是需要跟企业的战略，更高层面的战略结合起来，我想有很多值得考虑的地方，最后会给每位嘉宾1分钟的时间总结你的观点。

　　 下面把时间交给嘉宾，按顺序来。

　　 王慧轩：非常有幸来参加21世纪主办的这样一个保险论坛，在去年整个全球的互联网用户已经达到了25亿，中国按照IDC的预测，今年的互联网用户数将会突破6个亿，其中移动互联将会超过我们的宽带互联网用户。在这样一个信息时代的情况下，应该说互联网技术也好，还是大的数据时代也好，都在深刻的改变着我们的社会。一方面改变着我们的生产方式，另一方面也在改变着我们的生活方式，同时，它在改变着人和人之间的这样一种交际的方式，事实上是影响和改变着我们的生产关系，同时也在改变着我们的社会组织形态。比如说我们家的周围就有很多组织起来所谓的跑步群、徒步群等等虚拟的社区。还有它在改变着我们对世界的认识和看法。在这种情况下，互联网金融也好，大数据时代的金融也好，也就应运而生。前一个时期也有一个论坛，是银行保险行业协会来参与办的，他们得出来一个结论，说互联网金融有三个基本内容，一个叫做第三方支付，一个叫P2P的资金供应和需求的方式，还有通过互联网的平台对金融产品的综合销售。但是我认为这样一个结论是有缺陷的，是因为没有体现出来整个互联网金融当中最最重要的一个部分，就是刚才王和总还有其他几位嘉宾谈到的，就是客户。事实上有三个东西，就是运用互联网的技术，发生客户需求，发生客户，并且满足客户需求这样一个过程。客户对自己的金融产品的消费深度参与的一个过程，还有互联网技术、互联网平台提供了更加完善的客户服务这样一种体系和更好的客户体验。

　　 总结大互联，大数据的金融有很多特性，其中很要紧的有几个，一个叫做跨界，大家看了半天对银行竞争最大的原来是电商企业。还有一个是金融脱媒和去银行化，还有是分散需求一种快速聚合，它不仅是包含数量上的，更重要是包含时间和空间上的。现在所谓的余额宝，如果不是用一种短的时间形成的一种资金池进行长远安排的话，这种利息的支付是没有来源的。还有客户一种参与等等。但是我说所有大数据也好，所有的互联网金融也好，其中核心的东西，就是我刚才谈到通过对互联网的技术，通过数据占有和分析发现客户，发现客户需求，并且去满足客户需求。我认为这是大数据时代也好，还是我们互联网金融时代的一个本质特征。

　　 朱俊生：您是嘉宾当中寿险公司的代表，您的贵公司人民人寿利用大数据，发现需求方面有哪些经验可以跟各位分享？

　　 王慧轩：事实上保险这个企业从诞生的那一天开始就一直运用数据的。比如说我们在所有产品定价当中，一定要考虑疾病的发生概率，考虑死亡的发生概率等等，一直是在运用数据的。所不同的是，以前我们所依靠的是一种大数的法则，另外我们运用的可能是一种更加平均的，一种群体性的数据概念。在今天这种情况下，我们越来越意识到，在今天的这种数据的分析，可以使我们更多的东西面临着改变。

　　 其中我们目前正在做的，就是对既往客户群体金融消费的行为，金融消费的金沟，他们风险的偏好进行有效的分析，以其发现更多的消费需求。我们曾经发生过保险服务的人群已经到了4000多万人，我们专门组织了一个团队，对跟我们发生过保险关联4000多万人一些基础的数据，跟他们特定的消费特点进行分析。另外一个方面是什么呢，就是所有的数据如果仅仅摆在那里，它是死的，所有的数据就像刚才很多专家说的那样，都是要进行深度的分析，进行科学有效的运用才是正确的，我们也是专门组建了一个相对专家的团队来专门进行数据的筛选，进行数据的分析。还有一个原来我们一直在讲，市场细分和产品细分，在以往的年代很难做到的，一个方面是保险定价利率没有放开，另外一个方面是我们对客户，对市场的了解是很有限的，我们得出来的中国男人平均身高1.73米，中国男人当中又有潘长江，又有姚明，我们没有办法知道姚明穿多大的衣服，潘长江穿多大的衣服，现在不同了，我们通过数据的分析，一方面可以进行区域市场的细分，上海的消费特点和西藏绝对是不一样的，也可以进行每一个人的不同消费行为的细分。在这样基础之下进行精准的营销，进行产品的设计，进行不同的市场营销手段的一种市场策略。

　　 另外一个方面，现在大家都知道，以前我们也是讲客户细分，事实上整个社会当中的这种虚拟的社区，已经完成了人群的自动识别和客户的自动细分。我举一个简单的例子，卖车险，我们在很多社交网站当中都有奥迪的车友会，甚至细分到奥迪A4的车友会，奔驰车的本车友会，还有骑自行车的，专门骑德国鸟牌折叠车的也有一个群组，这些人自动完成了客户群体的细分。在这样一种基础之上，运用好这些数据，主动的介入进去进行销售，我想它也是在大数据时代，我们正在做好保险公司仍然有广大空间可以做的事情。

　　 朱俊生：非常感谢王总阐述经验，客户细分，差异化，满足不同的需求。下面请廖总华泰在这方面的探索和经验。

　　 廖迎辉：非常高兴今天有这个机会跟各位同仁们一起分享一下关于大数据上面的一些理解。对于大数据来说，我们华泰还是一个学习的过程，应该说从我这边，因为我是分管运营跟IT，我想讲一、两个具体的例子，和大家有一些探讨。其实主要还是我们保险公司从财险来说更多做风险管理比较多，因为整个风险是比较多样性。举一个车险的例子，可能在反欺诈的一些应用上面的一些数据会多一些，我们大约也用了有两年多时间，陆陆续续去建了一套分析的模型。最早也是根据我们以前的这种欺诈拒赔的赔案做了总结。第一版是两年前先把这个模型做出来，然后对这一部分的案件就可以打上一些标签。然后通过这个系统慢慢跑，因为整个是一个神经元网络的模型，有一个自我学习的功能。随着你数据累积到一定程度以后，就可以自己去自适应打一些标签。主要用的原理，其实统计学上有一种去类分析，基本按照这个原理去做的。同样我们发现后面做一步的链接分析，可以把不同案件，就像现在微信里面讲的朋友圈，其实就是一个社交模型的应用，通过这个来去做链结，以找到我们行业有没有犯罪团伙之类这样一个应用。

　　 通过一年半，将近两年的应约，目前效果还是不错。当然我们现在应用的层面更多的还是结构性的数据为多，我自己的理解，因为大数据里面可能几类，一类是我们传统这种结构性数据，可以通过这个数据库去体现。第二类像一种半结构的，像媒体的，微博、微信这些数据其实是半结构。还有一类是完全非结构性的，像影像的一些数据。这个其实对我们现在技术上挑战都不小，半结构和一些非结构，我们现在陆陆续续在尝试，例如今年我们会在这个模型里面增加一些位置信息，主要是经纬度，你在保安的时候能够了解到他所在的地点，位置信息里跟我们原来有一些疑似欺诈的判断相结合。这个模型目前还在尝试，还没有跑出来，可能预计希望明年上半年能够尝试能有一版新的解读。

　　 另外一块是关于一些非结构的应用，比如说像影像人脸的识别技术，前一段我们跟公安部有一些沟通。下一步我们也是在反欺诈，因为这里面有一些是属于继承关系，或者是报案人的一些信息，发现有疑点，我们可以后台跟他的身份证库做一些对接。身份证库做一个对接，就可以通过人像的识别来判断是否是同一个人，这都是一些在应用上。我自己觉得一个困难在于哪呢？现在一个数据量比较大，数据量比较大，传统我们做分析往往会建一个数据仓库，这种数据库的方式去做。数据量大了以后可能就得新的投入，列入数据流的一些分析等等，另外可能还有一些非结构性的数据怎么样去真正用于营销上面的，系统要改造就非常大。现在一个困惑，要做这么大的一些变动，在商业利益上到底能带来多少，比如说究竟能带来多少的销售额提升，抑或是成本的降低，暂时都没有答案。

　　 朱俊生：谢谢廖总，廖总从财产险的实践出发，特别后端如何反欺诈，中间涉及大量的数据，特别是非结构性的数据和半结构性数据运用的困难以及他们的思考。下面请中再资产管理公司的王总，因为您是资产管理公司，资产管理公司怎么大数据优化管理流程，控制风险，我想这方面您有很多经验跟各位分享。

　　 王邦宜：谢谢！我今天来到这边很荣幸，但是我感觉有一点另类，为什么呢？其实我是做资产管理，今天在会场上无论是演讲嘉宾还是今天坐在台上跟我们一起探讨的问题，主要都是保险行业。但是保险行业大家一直都在强调所谓的两个轮子，也就是说保险和投资两个轮子要互动，而且要同时使用。特别在近年来其实赋予我们投资更大的使命，所以我今天从这个角度来谈一下大数据这个时代对我们投资这一块，包括怎么样在大数据时代使命能够给保险业务更大的支持。谈到这个大数据的话，其实我们资产管理天生是跟数据打交道的，这一点甚至在我们眼里，连管理的资金本质上都是数字。因为我们经常接触到的是1个亿，2个亿甚至10个亿的资金，对于我们的感觉上来说也纯粹是一个数据，曾经有一个说法是金融就是数据，曾经有一个说法比较笼统。另一方面对投资来说，最根本是要做资产定家，而在做资产定家的过程中，实际上应用的都是各种各样的信息。信息在我们资产管理公司的表现更多是指标和出路在哪里，这是我们作为投资这一块，天生跟数据是有特别关注层面的。

　　 另外一个投资和保险对大数据概念有差异的，比如说我今天听到做保险更多的大数据关注的是客户，主要是客户信息。但对保险资管而言更多的是在于金融工具和金融产品，这个市场上以及影响一些相关的方面，对我们来说客户指标单一的，这个在我们所关注大数据的基础和保险基础所差异的地方。

　　 我们投资这一块天生关注数据的，同时投资又在这个数据基础具有一个优势，因为我们金融市场与生俱来就是IT化，所以带来好处是积累大量数据，特别金融市场的交易。另外在市场上也已经成长很多，在给数据提供商，这些为投资和管理领域进行大数据分析和应用提供很好的基础。另外对于资产管理行业来讲，其实大数据的应用是很早就开始，比如说像金融工程这一块工作很早就开始了，这个是优势所在。

　　 但是下一步我觉得要做什么呢，我感觉从大数据的应用上来讲，有四个层面，一个是数据的收集，第二是数据的整合，第三是数据的挖掘，最后是数据的应用。我刚才提到过，尽管资产管理在大数据开展的比较早，而且有比较好的数据基础，但是后面还是不同的。这一点归结两个方面，我们大数据应用其实本质上来讲又是一个普遍有海量数据，另外一个是基于技术的应用问题，我们现在基于技术的应用还是比较少的，比如说在数据的整合上目前还是分散的。如何去挖掘这个东西，大家用的金融方法还是处于相对初步的阶段，如何进行应用，要建立各种各样的模型，这些都有待于进一步的开发。

　　 我简单谈一下对于中再资产做的一些事情，因为今年大家在我们这个公司有比较大的事情，投资管理系统的正式上线。这个系统正式上线在行业内是领先的，但是我们也认为这其实走出了一小步，我们只不过对内部数据做了一定的整合。基础数据是有，下一步的是整合，我们现在也只是对内部的数据做了一些整合。下一步对外部的数据还要做一个整合，在这一点上现在在规划IT的整体架构，规划一个数据中心，或者说数据的机制，希望能把不同数据能够整合在一起，这样有利于应用，这是我们大数据应用的第二个层面。

　　 在下一个层面要鼓励做一些挖掘和应约的工作，我们现在主要提几点。第一个是内部的整合问题，另外资产和负债做一个整理，因为资产和负债最大在于两个之间的分割关系，做投资不懂负债，做负债不懂投资。我们也经常问一些负债特性，但是他们给我的答复更多的是说是多少，流动性是什么状况，很模糊的东西。只知道统计量的指标，对于我们做优化是非常有限的。所以我们构思，希望委托人，或者说负债方做详尽的负债分析，有利于我们知道负债的分布状况，提高整个资产负债管理的优化水平，因为我们要做到优化就必须知道分布状况。

　　 第三个工作也要基于这个大数据推进投资的技术化。因为对于保险的投资来说，其实主要是被动投资为主，但是被动投资基础上要有一定收益出来，这一点来自于我们技术化方面，因为我们投资不体现一定技术化、差异化或者功能化的话，就意味着大家在投资这个层面上是没有太高的技术含量。举一个很简单的例子，我们可能一般会说技术价值投资，或者我们会提到是成长型的投资，如何来体现你们成长型的投资，这里面是要有一套方法和技术来体现。这是我们准备在2014年和未来几年逐渐推行的模式，我们要在这上面来体现技术风格，利用大数据，利用这种金融工程的分析方法，利用模型来参与。我为什么比较强调技术，我感觉未来数据产品可能变成公共品，就像现在在投资领域很多数据变成公共品，怎么处理这个数据，怎么让这个数据体现更大的价值，这个应该取决于我们在如何使用这种技术，方法的应用问题。

　　 朱俊生：谢谢王总，从资产管理公司的角度怎么资产定价，特别大数据的基础是不一样的，因为更多关注金融工具，金融产品方面的数据。他也谈到他们公司在数据的整合，包括内外部的整合以及资产负债的优化，如何通过技术化解决这些问题。下面请胡总监，我也知道最近大家特别关注你们这样一个平台，以及金融领域的很多动作，我想接下来时间交给您，怎么跟保险机构合作的，你们定位是什么？

　　 胡乐天：谢谢主办方给给我们一个机会，非常荣幸监管层和各位大佬多次提到了，非常惭愧。其实跟大家分享过往的经验和经历，其实我们做互联网金融和金融大数据的领域，其实都是不自主和被迫的。比如做淘宝做保险，淘宝最早做保险是2009年开始，当时我们做的事情基本上奠定现在业务的两大模式，一个是平台模式，就是大家看到淘宝的管理平台，以及基于现在的平台和原有电商的经验累积大量的客户和数据，以及我们的支付体系、账户体系帮助保险公司和中介机构做金融产品销售。

　　 还有一块业务是基于自有平台的风险，商户的需求而产生保障险的业务。现在保障险的业务分了两大块，一块是我们看到消费者保障险，包括华泰之前一直在做的，之前做三年左右的，早期消费者保障险当中成功应用，被消费者广为接受的产品。还有一块也是我们最近刚刚开始在做的人寿险的尝试，最近和泰康做了一个小平台，这个平台主要目前集中健康险，很多其他小的意外险，主要针对的是围绕淘宝整个平台的700到900万卖家，以及和它相关2000多万就业人群，根据他们生活的现状，因为他们大量是“三低人群”，现有社会体系之外的，根据他们的情况推出基础保障的平台。

　　 所以从刚才说的这个情况来看，大家能看到，其实我们认为将来可能要做的分享更多的是保障险，这个是平台需要的，跟整个生态相关的，跟生态当中的事、交易相关。刚才平安的老总分析过，跟交易相关的业务。保障险当中非常大现有的业务，包括华泰的业务都是围绕交易展开的。还有一块很重要跟整个生态内这些人相关的，就是我们现在刚开始尝试，很多保险业内的同事会把我们当做一个渠道，一个平台。但是其实从这个角度来看，其实我们是很大的一个需求方，我们不是卖保险跟保险公司合作，很大程度上是为了解决自己这个平台生态当中很多的问题个，这是一个新兴的社会，既然是一个社会，有很多的人，有很多的角色，有很多的事，自然会有风险，我们希望保险公司给我们解决这样的问题。

　　 讲到大数据，其实阿里从1999年成立到现在，其实我们没有一开始就预见到肯定会做大数据，这是不可能的，就像腾讯和百度[微博]一开始不可能要做大数据。但是发展到现在，电子平台的电力，物流体系建立，支付体系建立，账户体系的建立，包括云计算公司的成立，我们发现后来积累的数据越来越多，去年我们差不多每天数据量是近亿，这个数据量在其他金融行业，或者其他互联网行业也算比较少的也这么大的数据量。这么大的数据沉淀下来以后，我觉得这些数据应该会有一些作用。所以在后来做一些金融业务，包括小贷业务也好，保险业务也好，甚至包括我们自己支付的业务当中也遇到很多数据的问题，包括淘宝后来双十一，各种各样的大促，我们各种各样负载的平衡、流量的控制、系统的稳定，其实都运用到非常多数据的计算结果。

　　 所以说，我们做大数据不是说为了奔着大数据来的，而是根据客户需求，平台的需求，不可避免走到这一步走过来的。所以我们对于保险产品的态度其实也是一样的，我们对于保险产品不希望保险行业把我们当成是一个销售的渠道，仅仅是一个渠道，平台是有它存在的价值，可能是更多需要跟传统保险行业的业态去建立一个纽带，大家能够在这个地方有业务的交集，也理念的碰撞，慢慢互相理解之后，大家可能才会利用大数据做一些创新的保障险的产品，来满足一种生态的需求，所以平台是有它存在必要性的。但是希望保险行业的同仁能够最终明白这个平台的数据能够给大家带来的价值，最后真正运用这些数据来研发产品，而不仅仅只是定位精准营销，精准营销当然是大数据非常重要的一个运用，我们更希望大家能够用数据更多的进入风险定价，更多进入前端的核保，更多进入到后端理赔风险防控，进入到更多的风险当中去，这是我们非常期望的一个事情。

　　 但是我们也碰到一些问题，我们一些保险公司把淘宝当成非常好的销售平台，而不是数据拿过来为我所用，大家一起发新产品，改造整个业态的资源，这个是我希望传递出去，各位能够看到我们过去的，包括跟泰康、华泰创新的动作运用到研究，并且运用将来自身合作产品创新当中去。

　　 朱俊生：谢谢胡总监。非常好的回顾了你们跟保险公司合作的历程，以及在这个过程中你们一个诉求，或者说非常强烈的地位，不仅仅是销售渠道，更改善业态一个纽带。一会儿可以做一个探讨，走向双向共赢的态度。

　　 最后这个环节请鲁老师，鲁老师是研究竞争力的，而且对亚洲各国保险公司乃至世界各国竞争力的状况，以及影响竞争力的因素有很多研究，我想运用大数据，运用信息技术可能也是很多国家，很多保险公司提升竞争力的一个方面，您可以在这些方面给我们进行分享。

　　 鲁维丽：我想说的刚才听完了各位演讲，我是做教授的，属于纸上谈兵一类的，但是刚才听到大家真枪实战所有经验有点感触，中国保险业已经开始走入大数据时代，而且我觉得就像胡总刚才说的那样。大数据，或者说是数据技术的应用，不应该仅仅是停留在销售渠道这方面。比如说这种数据革命带来的是全方位的变化，不光是产品创新，还包括客户的分析，也包括企业的全面风险管理。我给大家简单的举几个例子，就我所知来给大家展示一下海外，或者说是其他国家在这方面先进的例子。

　　 举一个例子说，产品创新两年前东京日本的保险公司得了技术进步奖，得奖原因是产品创新方面非常有智慧，利用了他们本身产品创新，以及手机公司的先进技术。他们是怎么做的？他们和日本的一家手机公司联合，利用手机公司提供的一些资料，创造了一系列一次性的产品。这些产品都是跟客户的生活方式有关，手机公司提供的数据让保险公司对所有的客户，就其生活方式有一个很深入的了解，他们根据客户生活喜好，根据客户的理由，他们创立了一系列的和旅游、运动有关的产品。比如喜爱打高尔夫的朋友知道一杆进洞是一件大好事，大家都要庆祝，在日本、韩国、台湾每次有人一杆进洞都要庆祝，赢的人要花很多钱去请客、应酬，在日本一般进洞的各种应酬庆祝活动平均的成本大概是3000-5000美金，这家保险公司就非常成功的推出了一个新的产品，就叫“一杆进洞”，保费只是3块美金，通过手机打高尔夫球的客户就能够很成功的申请这个保险，花3块美金，到时候理赔可以收到3000-5000块钱的理赔。

　　 这个例子本身就说明，数据技术的应用可以完全应用到产品的创新上。他们甚至发明烧烤保险，南非也有商战保险，是通过手机购买。我有一个朋友做微型产品的精算师，他们设计这个产品很成功，为公司带来很大的利润。再举一个例子，从保险定价的角度来说，在美国有一家保险公司，进步保险。这家公司就在刚才陆总提到开车技术，开多少车收多少费，这个保险公司利用GPS的技术连在一起，他们怎么做的呢？他们在车上装一个小的装置，这个装置可以记录客户的行程还有去的地点，以及行车的时间，根据这个来定价。另外一家美国保险公司他们也紧跟着做了一个创新，他们提供新的保险是青少年驾车保险，用GPS创造一个小小的软件系统，也要有一个装置，当青少年开车的时候父母可以为保险公司设定安全驾驶的地区，一个路线，一旦这个孩子远离这个地区，保险公司这个装置自动就会给孩子的父母发一个短信，他已经离开安全区了。

　　 像这样一些数据应用的案例也是很多我们可以借鉴的。我本人教企业全面风险管理，教这门课的时候，我们请到加州整个州立大学整个首席风险管理师给我们讲课，因为我们加州大和加大系统加在一起是全世界最大的公益教学系统，加大有13个校园，我们有23个校园，我们有44万学生，他们有30万学生，加在一起是信息和数据量是很大很大，但是这个首席风险官给我们的学生展示了电子看板，就是企业全面风险管理的电子看板，学生可以在那个看板调出任何一个校区，任何一个系在过去若干年当中的理赔记录。这样一种数据不仅仅是让你可以跟客户材料收集，可以提供你做营销的分析，为决策者们提供非常有利的协助。

　　 这些我只是想给大家介绍一下海外的一些例子，所以我认为今后我们走入大数据时代以后，大家可以充分的去借鉴海域的经验，虽然我们现在还不足，需要改进，但是安永会计师集团今年做了一个全球以走进大数据时代为题的调查报告。他们调查了100家全球大的保险公司，其实结果发现80%的受访公司表示他们在大数据时代从很被动的引导，有三分之二的公司承认，我们只是把一些战略性的做法，最主要的问题归结到最后的问题，公司的CFO一定要批准大的预算来为我们走进大数据时代做准备。

　　 他们的调查还发现，在亚洲国家相对于欧洲和美洲国家，亚洲国家在这方面相对的来说不占优势，为什么？他们调查发现，在使用手机和社交群体这方面，我们亚洲的保险公司相对于其他国家，或者全球平均水平是处于落后的状态，但是亚洲国家在财务数据以及和客户打交道方面使用了数据技术又相对全球其他国家比较领先的地位。在英国一个机构他们也做了一个调查，他们调查78家大的保险公司发现结果其实也是差不多的，所以我觉得我们并不是落后于别人，我们已经开始走入数据时代了，我们所需要做的事情就是充分的去利用各个国家先进的经验，增加我们在大数据方面的投资和努力，亚洲，尤其是我们中国也一定会走在大数据时代的前面。

　　 朱俊生：谢谢鲁老师的分享。鲁老师刚才讲我们对大数据的理解定位不应该太狭窄，应该是全方位的，以一些国家保险公司的案例说明这一点，最后也对我们行业这方面的努力有一个很高的期待和期望。谢谢卢老师。

　　 非常感谢各位的第一轮发言，时间控制的非常好，我刚才非常紧张的计算时间。第二个环节可以稍微自由一点，我想大家可以围绕着刚才胡先生提出来的双方诉求，大家可以进一步去讨论，还有大数据的商业运用这一块可能存在一些困难或者是挑战，还有刚才的鲁老师所讲的，我们的定位是不是全面的，各个方面的东西，包括大家刚才谈的比较多的需求、产品、风险、管理等等等等，各个方面大家都来讨论。

　　 王邦宜：刚才胡总这边也提到过保险客户关注淘宝平台上数据更多还是客户信息，这个在我之前发言里面，我也曾经提到过一点，现在的确对于保险公司来说，更多的关注是怎么样拓展客户，这个肯定是根据他公司的本性决定的，首先要获取保费，尽量拓展资源。但是因为恰好又反映另一个问题，是现在淘宝这样的平台，有了这样一个数据，其实大家是缺乏在这上面的应用，而这一块恰恰是最困难的。我想这一块也是我们在资产管理遭遇很长时间也没有得到很好解决，我们面对的是一个海量的数据，我们已经有这个数据，但是我们不能够很好的，或者说不仅要有创意，也要有方法，我们怎么去应用，去挖掘这些数据的价值，我们现在也经常要思考这个问题，我们面对海量数据，我们看到数据在积累，在发生，但是我们怎么样从这里挖掘有用的数据，这的确是我们这个行业未来需要更多考虑的一个方向。其实现在数据的提炼，随着技术的发展应该是一个比较容易的事情，这里面怎么去挖掘，怎么去应用，怎么体现出它的一个价值，这里面可能需要一些特殊的人才和特殊的能力。

　　 王慧轩：2011年我们对一个数据做了分析，就是发现大病发生的概率和一个人是不是抽烟有很大的关系，所以我们推出来一款根据你是否抽烟来进行差别化费率的产品。充分说明数据的挖掘应用对于产品的定价和产品的这样一种细分，市场的细分是有重要的支撑作用。在2012年我们也发现在保险公司的人员，没有办法进入银行柜面进行销售的情况下，银行的柜员也是大进大出，这些年也是非常的不稳定。原来我们试图把每一个人都培训成专家，可是当他还没有完全弄得懂什么是保险的时候，就已经离开这个岗位。所以后来我们就做了一款东西，叫做掌上银宝。事实上我们把所有的产品，所有的保险经营理念，所有的一些必须进行培训的内容装在这里。更重要的是能够建立一个专家支持团队和银行销售柜面点对点，既可以视频又可以电话即时的通讯，随时提供支持。在这样一个过程推动培训方式的一种创新。

　　 在2013年我们发现刚才教授讲到的风险管理这些方面，我们管理的一个难点是县制，他们对财务运用，资源运用面临很多问题，既是能力不足的问题，也有管理末梢，我们在集中管控的模式下管理能力，管理的触角延伸不过去的问题。我们搞了一个叫县域的综合管理平台，所有的业务的数据理赔、退保，财务的收支所有一些东西都能够在这个平台里面出现出来，省里面和总公司都能够随时的去监控和调度。县域有了困难以后也可以在这个平台请求最高级的机构体归支持。在风险管理和整个企业管理过程当中，这种数据的挖掘和运用同样有非常大的价值。刚才淘宝的胡总讲到保险公司不是仅仅把淘宝作为一个销售的渠道，而是怎么样作为一个真正的基于客户需求，营造一个网上销售完整的生态系统，从这个角度寻求合作非常有价值，目前我们跟淘宝也有一些合作，聚划算等等，目前做的可能是简单的，期间比较短的理财产品，真正的保险保障的需求怎么能够嵌入到淘宝需求当中去是很大的课题，这里面既有商业模式问题，也有一个客户数据怎么样被挖掘和利用的问题，可能面临着一个现实的问题就是我保险公司的数据很有可能不怎么愿意开放给淘宝，淘宝的数据也不怎么愿意敞开的给我保险公司，没有数据的开放和共享，就没有基于数据的分析，没有基于数据的分析，就没有客户需求的发现，就没有一种精准营销的东西，所以我说这个可能还是要建立一种商业的规则。就是对数据怎么科学、有效、有序的运用，道德的运用，尤其是道德的运用，我就觉得这个更加重要。如果仅仅为了商业利益，我们把客户数据进行无序的开发和非道德的运用，可能最终我们是把自己未来的路就给断掉了。我是觉得在这样一个问题上，肯定是一个方向，但是怎么样能够把它变成一种商业的模式，变成以客户服务，客户需求为切入点的这样一种数据的挖掘和共享，可能这是我们和淘宝都要共同做的事情。

　　 朱俊生：王总谈的非常好，从人民人寿三个案例，从产品开发，掌上银保，经营管理和风险管控做了非常好的展示怎么去挖掘数据，在各方面进行运用。另外刚才王总对胡总监的定位做了非常好的回应，非常认同这样的定位，非常认可你讲的一点，数据的共享，数据的开放，数据的可获得性、流动性和获取性非常非常重要。另外有这个数据还要进行道德的运用，非常好。

　　 胡乐天：前面三位都提到了我们，我还是回应一下，我非常赞同各位的观点，也非常感谢王总对我们的肯定。刚才的说法数据道德的运用，我说我们现在积累的经验和看到的一些东西。我们现在看到，刚才说的数据运用分成两种，至少在我这个层面是分了两块，一个是营销层面的运用，怎么做精准营销，这个可能保险公司看的非常重，也看的非常明确，这是浮在水面上。另外一块用这些数据怎么做产品的设计，怎么去做客户需求的分析，怎么去做核保、核赔，怎么做风险定价，这个是目前大部分保险公司抓不到抓手，找不到方向。目前我们看到的，您说的道德的风险，更多的可能会出现在前面营销的这一个层面，滥用数据引起客户反感、骚扰各种各样负面的反馈。但是在我说的后面，保险公司自己设计这一个层面，至少从我们这个层面看起来，我们是有能力，有技术手段去实现不透露用户隐私的情况下来满足保险公司的需求。目前我相信华泰已经有这方面的体会，泰康也有这方面的体会，我们现在做产品的设计都涉及到我刚才说这些保险产品非常核心的环节，但是没有客户信息泄露。

　　 这个层面保险公司尽可能放120个心跟阿里接触，进行这方面的合作。回过头讲技术问题，讲另外一个问题，数据合作的，刚才王和老总讲的问题，不是技术的问题，前面营销我们有技术手段。包括我们现在在做理财产品销售，其实大部分是用户自己选择，没有向传统人为的推介，甚至电话回访都可以取消掉。在我们数据里非常有意思，网上购买他们觉得电话回访是骚扰，这跟线下不一样，线下会觉得电话回访不产生误导消费非常重要的手段，但是线上手段是完全相反。所以在这个层面，前端的数据营销的层面我们也有技术手段做到用户不被骚扰，他的隐私不被泄露。但现在最大的问题不是这个问题，最大的问题是保险公司跟我做这方面的合作，你愿不愿意为你的将来做前期大量投入。我们看到大量保险公司来态度为什么有问题，是因为大量保险公司来，他觉得我来肯定有保费，有营收，不能亏钱，但是我们角度不是做保险的，虽然手头有很多数据，但是这些数据跟仓库一样放在那里，没有拿过来给保险公司用之前，我们也不知道这些数据能干什么用，保险公司能产生什么样的效果，这是大数据非常重要的特点。我把这个数据，需要你们现有的经验拿过来，把它放进去才能赚到钱，最终产生你想要的钱。在你没有把你的东西放进去之前不会产生任何风险。我们做阿里小贷之前都不知道能产生什么作用，但是我们也做贷款的人来了，我们有贷款经验业务过来了，结合我们预期的数据知道也许能做前瞻性的信用评估，这个东西其实放到保险行业里就是前瞻性的投保，其实是一样的，当然元素可能会不一样。我们就不清楚在保险这边，如果你不来做这个事情，我要放哪些元素进去。我们掌握数据是非常多的，但是有的时候真的不知道对你有什么价值，这个需要各家保险公司有一个明确的态度做这个事情。

　　 另外，刚才也讲到过互联网公司我们前期做的是客户的服务，要把客户留住。没有几家保险公司一开始考虑盈利，尤其做新的互联网产品的时候，一上来做这个要规模，要保费，要盈利合不合适，既然用这个模式做的新产品，公司给他的指标上来就是要挣钱，你们觉得合适吗？我觉得是不合适，这个问题我希望在这个场合给各家保险公司老总思考这个问题，对于这样新的问题，要用大数据做的业务，你们对他的期许到底是什么。谢谢！

　　 朱俊生：谢谢胡总监，我想这样交流有助于我们共同思考一些问题，达成一些基本的共识。

　　 廖迎辉：刚才也讲到盈不盈利这些问题，其实说白了这个商业的东西都是一个时间段的权衡，我觉得可能每个公司想法不一样，战略不同。我们能做把不同资源整合，我们跟淘宝合作，现在来看最早的时候也是按照这个传统的产品线去做的，比如说车险一条产品线，商业险这一般条产品线，还有相应其他的个险的产品线。后来我们发现跟他们对接，你把原来功能切割的太散，就很难去做。所以其实从内部我们就把一些组织架构拉到扁平，比如我们的产品团队，还有营销团队，以及运营团队最后就打包到一个事业部里去。我想这次真正能够拥抱大数据，还是作为组织来看，我们都是一个组织，还是要把一定的组织资源能够先集中化，而且我自己个人感觉，这一定不会像传统的组织架构，因为传统的组织架构可能还是跟以前传统代理人的销售模式来做。现在大数据背后意味着跟电子商务，或者跟移动互联结构相对接，所以可能真正到了我们内部的一些运作模式也要改的时候。

　　 我信心资源有一个匹配之后，这个资源内部的这些人就会去想，怎么去满足双方的需求。因为原来产品线有自己刚性的预算和需求，比如今年整个给你多少费用，你要做多少利润。如果把这个合起来再去看的时候，也许就会有一些新的想法。

　　 鲁维丽：使用数据的时候我们也注意到一些问题，比如说客户隐私问题，举一个例子说开放数据的装置不允许使用的，就是客户的隐私。我们处理数据或者接受数据这个过程当中非常小心这个问题，这个问题也让我们想到大数据时代，一方面是可以让我们的生活日新月异，另一方面你是赤裸裸的状态，每一个人都能了解到你生活中的很多细节。举个例子说，有一天我讲课的时候上课之前一个学生写一个信说他病了，这个礼拜是他第二次病了，然后下课一个学生来说老师他没病，他在西雅图，手机可以定位他在什么地方，第二天这个孩子来所有人都笑话他。信息使用是一个好的方面，但是另一方面也注意到有一些责任风险要谨慎，尤其涉及到客户隐私方面。

　　 朱俊生：接下来每位嘉宾1分钟最后陈述一下最后的观点，包括对大数据在保险界运用创新的一些期待。

　　 王慧轩：刚才我也在讲说大数据真正的意义就在于，我们可以运用现代信息技术和信息分析的一种手段，发现客户，发现客户需求，并且去满足客户需求，这样有一个无限的可能。我记得前几天马云[微博]先生和王健林两个人打赌，马云先生说了句话，他说如果说王健林胜利了，我们这个社会就没有希望了。我想在这个地方说的是，如果永远是马云先生胜利，我们这个社会也就没有希望了，原因是马云之所以能够成为我们这个社会的“英雄”，是因为他发现了客户，发现了客户需求，并且找到了一种合适的平台跟方式去满足了这种客户需求，我觉得互联网的意义和大数据的意义就在于，为每一个企业，每一个人的创新带来无限的可能，让更多的人，更多的企业成为马云。谢谢！

　　 廖迎辉：应该说今天非常高兴听到很多领导还有同仁们的一个分享，我的感觉这个时代确实是在变，未来我们需要更好的去拥抱这个时代，去学习，去从同业也好，或者是从互联网行业的一些先行者里保持一颗开放的心，永远是根据这个时代来调整自己的步伐，不断把这个事情做好。

　　 王邦宜：今天听了很多演讲嘉宾的演讲，总的一个感受在大数据时代还是挑战和机遇并存，我想是成为挑战还是成为机遇的话，还是最后取决于能力。我刚才前面的观点，对于数据本身，也许有一天会成为公共品，包括像阿里现在是一个数据，数据会不会卖，最后可能会变成公共品。在大家把它变成自己机遇过程中，更多还在于自己如何去应用数据的能力，归根到底是能力问题。

　　 胡乐天：我们始终认为保险产品比其他的金融产品，跟我们的平台结合度要更高，因为保险它确实是一种服务，可以很好的满足我们客户的需求，迎合整个生态的风险，起到一个非常好的润滑剂的作用。所以在这个点上面，小微金融服务集团是完全开放的一个态度，我们欢迎各家保险公司来跟阿里巴巴[微博]一起来合作，利用我们大数据能力为中小企业，小微企业客户，为我们的消费者提供非常完善的、新的，可能原来从来没有过的划时代的保险产品，这是我们的期望。谢谢！

　　 朱俊生：谢谢五位嘉宾，感谢大家非常精采的分享。我想四位公司的同仁从不同的角度对大数据在公司中的使用以及存在的问题，以及期待行业之间，包括不同行业之间，同行之间有更多的交流，非常好的一个平台，给我们有更多的共识。鲁老师从学界的角度对保险业有很多期待，有很多善意的提醒。

　　 我做一个简单的总结，我今天一直听下来，大数据对我来说是相对陌生的领域，我触动很多，感受很深的，包括前面几位嘉宾在讲。大数据给我们带来全新的思维，我感受特别明显。这种数据大家分析，已经是在线的数据了，是实时传送的数据了，是一种全貌的数据了，不是简单的数据，所以这样对我们的思维有很多的变革，嘉宾在演讲中谈到了，我们不是随机的样本，而是更多所有的数据，而且这个数据也不再追求简单的精确性，而是一种混杂性当中对我们的开发，而且就像大家也讲到，也不仅仅追求因果关系了，而更多追求相关的关系。这政府是这些特点，给我们带来保险公司很多商业上的变革，大家谈到数据化，一切都可以量化的数据化这是非常重要的特征，这进行挖掘就会带来源源不断的价值，这本身就是数据的创新给我们创造一些价值。在这样之下，我想各家保险公司角色的定位也发生非常大的一些变化，除了谈到的技术、思维，大家也谈到重视数据，数据也好，技术也好，思维也好，三足鼎立也是给我非常深的一个感受。

　　 我的体会，大数据开启了一个很重大时代的转型。有人讲说望远镜可以感受宇宙，说显微镜可以观测生物，那么大数据其实改变的是我们的生活方式，以及我们理解保险公司，保险市场运作的方式，所以它能催生出很多新的服务，新的产品，新的管理方式的变革，而且这些改变其实刚刚开始，更多的可能还在蓄势待发。我特别欣赏刚才人民人寿的老总也谈到，我们中间还是有一些障碍的，特别谈到数据的开放性，数据的流动性，数据的可获取性与数据的公开，鲁教授也谈到数据拥有权的问题，数据隐私性的保护问题，中间还有风险的。刚才充分展示数据运用到各方面的领域，数据的膨胀，用到不合适领域也是我们需要警惕的。人保王和总讲的非常好的是基于挑战的相对论，从这样一个角度，我们需要有开放的心态，创新的勇气去拥抱这样一个大数据时代，一定会抓住中国保险市场发展的一些创新的机会和机遇。

　　 从刚才各家公司介绍的经验来看，大数据给保险公司带来的变革开始发生，也将继续去深入。我们需要面临一个共同的挑战，就是越来越多的数据怎么能让保险市场变的越来越好。非常感谢五位嘉宾的分享。谢谢大家！