数据大爆炸：数据为保险业带来哪些积极变化？

每天人们在网上点击、评论、分享、转发、购买、添加地理标签等操作，所能够产生的数据量高达 2.5 兆字节，这相当于每天填满 1 亿张容纳 25GB 数据的蓝光光盘，而这些光盘堆起来有四座埃菲尔铁塔那么高。数据量巨大的同时，数据本身极具个性化，这一点与我们以往分析时不加考虑的非个性化的“个人信息”形成了鲜明对比。

任晓薇

瑞士再保险亚洲人寿与健康险产品负责人

保险在很大程度上依赖数据来制定未来的模型，并为风险设置了适当的价格标签。我们一直在寻找合适的数据来帮助我们解决问题，而数据作为一门科学在不断发展。如今，机器能够吸收和学习数据并指导我们的行为。如此来看，数量不是问题，关键的问题是我们应如何随着这门科学的发展更好地应用数据。

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助力保险业实现大规模个性化

过去，我们对风险池进行评估，并根据一般信息（通常是一次性信息，甚至有时是过时信息）来设定保费。人口普查报告、医院数据或客户理赔数据等往往更具反应性和通用性。

通过应用程序监测睡眠、饮食习惯、运动水平、情绪和生物特征（如血糖水平、血压）等健康和生活质量状况，我们能够收集到的非常规、实时性的数据在不断增长，这使我们能够更深入地了解客户的行为，并对个人的实际风险状况进行更准确的评估。我们能够设计更加个性化的动态保险保障，以适应客户独特且不断变化的需求，并鼓励他们通过激励措施来管理自己的健康状况。

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利用动态定价更好地管理慢性疾病患者

根据2019年瑞士再保险发布的健康保障缺口报告，亚洲缺口的大部分属于有慢性疾病患者的家庭。亚洲新兴市场尤其如此，经济和收入以及城市化快速增长导致生活方式变化和生活方式疾病（尤其是糖尿病、高血压和高胆固醇）的流行。这些可预防的疾病增加了家庭和整个社会的财政负担。

新的分析一直在研究某些慢性疾病与行为风险因素之间的关系，这些因素可以通过行为变化加以改变，例如多运动、健康饮食、少吸烟（或戒烟）和改变饮酒习惯。动态核保通过正确的激励措施来推动行为改变，这一点带来了真正的变革。

例如，在泰国，瑞士再保险为糖尿病患者设计了第一款动态定价产品。借助数字健康管理工具和持续的核保流程，保险公司可以密切监控糖尿病患者的医疗状况，并根据客户提供的定期健康数据调整保费。

如果我们能够改变客户习惯，让客户的饮食更健康并开始改变生活方式，提高社交生产力，我们就成功地为提高客户生活质量贡献了力量。从更宏观的层面来看，这意味着社会负担减轻，糖尿病患者所需的社会资源将重新分配给其他人或事，从而实现涟漪效应。

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新的风险池

新数据形式的快速、实时增长也使我们能够更好地评估新风险及正在出现的风险，从而使我们能够针对特定的需求群体定制保险产品。

研究表明，新加坡每五名孕妇中就有一名患有妊娠期糖尿病。因此，我们正在与合作伙伴合作，开发该地区第一款帮助患有妊娠期糖尿病孕妇的参数化健康产品。

此外，非常规数据还可以深入了解客户潜在的人寿保障缺口，使保险公司能够定制并推荐合适的产品。比如，如果预测模型显示某个购买高血压药物的购买者或其家庭成员可能患有心脏问题，那么药剂师就可以基于该结果向其提供心血管健康保障保险。

同时，我们还使用数据分析来预测客户何时会终止其健康险保单，并帮助保险公司采取行动，推荐其他保障方案，因为这种失误可能再次造成破坏性的个人影响，并导致更广泛的社会影响。在最近的一项案例研究中，瑞再的退保风险预测模型和预测核保模型在预测失效和核保决策方面的精确度分别达到了90%和 95%。

此外，还有许多其他利用大量传统和非常规数据的方法。当我们将机器学习技术（以计算机算法检测大量数据并辨别常见模式，从而解决分配的任务）集成到 Magnum（瑞再自动化核保系统）中时，我们可以更有效、更高效地对新数据源进行系统化分类、存储和处理。

通过数据科学的不断训练，我们的核保引擎能够使用机器学习、人工智能训练和联邦学习来识别和分析这些数据背后潜在的模式，使保险公司能够在未来的解决方案设计中利用这些功能处理数量更大且类型更多的数据。

数据将对我们未来的日常生活方式产生深远的影响，数据和新技术的爆炸性增长将帮助保险公司提升客户体验，更能使其成为人们生活中不可或缺的健康和保健合作伙伴，从而提升整个社会的韧性。