保险行业正在从“以产品为中心”、“以客户为中心”,向“以科技为中心”转型,借助科技力量,整个保险生态将发生重大变革。之前笔者在《浅析科技运用对保险行业的影响(一)——需求角度》一文中介绍了科技对于保险需求的三大影响:催生新的保险需求、原有“不可保”需求变成“可保”需求、更多潜在保险需求将被挖掘。本文将接着结合最新的案例对定价环节进行分析,若有不全之处,欢迎留言交流。
一、难定价的保险产品被拓展
目前保险行业覆盖的险种还是有限的,最常见的是寿险、意外险等,像审计、公证、物流等领域虽有保险的需求,却因为信任的缺失导致险种难以定价,区块链技术的运用依托其数据的不可伪造性,能够通过相关物品数据的追溯回溯,减少了可能产生的纠纷,降低了这类险种的定价难度,能够拓展保险覆盖的领域,使得保险市场进一步增长。
二、保费被降低
我们都知道价格战是抢占用户的一种有效方式,但大部分公司在这个过程中是亏损的,所以通常情况下,压低价格售卖产品只能作为公司的一种营销手段。我们在研究各项技术时发现,运用科技能够帮助保险公司真正实现保费的降低,即在不影响公司收益的基础上形成自身价格的竞争力,使得降价不再是一种砸钱的营销方式。
那么是如何实现的呢?
首先,一款保险产品在定价时,最主要的三大决定因素分别是:生命表、预定利率和公司经营管理费用。
生命表所要考虑的是用户的寿命、疾病发生率和意外发生率等,利用精算方法对风险成本进行计算。预定利率是指保险公司对未来资金运用收益率的预测而为保单假设的每年收益率,通俗来说就是消费者买保险的回报率。
生命表和预定利率影响保险产品定价的只是纯保费部分,该部分正好能够补偿保险事故造成的损失,并且终将全部返还给全体投保者。除此之外,保险公司需要覆盖日常运营的成本费用并有一定的盈利,故在纯保费基础上还有一部分附加保费。
从上述三个因素来看,想要降低保费,可以从降低风险、降低日常运营成本这两个角度来考虑,抛开技术的角度,其实目前已经有很多模式在尝试着降低保费,比如说通过引入医疗机构,干涉用户健康行为来降低用户发病的风险,还有我们并不陌生的互助保险。但是由于互助保险较为依赖信任关系,故在实际运用中其实存在着诸多的问题,导致该模式推进的难度较大。
但是如果加上技术那就容易多了——通过区块链技术来降低成本,主要体现在两个方面:
◾ 一是参与者的加入和退出都没有任何门槛,由此降低了参与者退保损失的风险,但如果某位参与者没有按照约定缴费,他就会被系统自动退群,丧失互助保险的权利。
◾ 二是组织者始终不会接触资金,参与者所有缴费都是通过第三方支付渠道直接支付给患者,且所有支付记录都可以被查询而不会被篡改,由此降低了保险公司因自身经营失误或道德风险带来的重复理赔等问题。
之前我们也提到了干涉用户的健康行为来降低发病风险,比如说通过现金或者减保费的方式来督促用户运动,但是监督难免会存在漏洞,有时难以把握用户是否真的完成了该行为,故可以考虑软件辅以硬件(可穿戴设备)的方式来帮助公司更好地完成用户端的风控。
除了降低风险外,还有一大成本控制在于公司日常费用,包含两部分,一块是保险推销团队,另一块是运营管理费。保险推销员在传统保险行业是非常重要的部分,他们是保险产品可以触达用户的纽带,也是帮助用户选择保险和解答问题的渠道,但随着人工智能、大数据的发展,保险推销员的功能将逐渐被机器人所替代,用户仅需和机器人对话就能买到适合自己的保险,故保险公司在这一块的人力成本上可以有很大幅度的降低。运营管理费用的降低依靠于云计算技术,简单来说,云计算降低了机器成本、提升了数据处理效率,提高了团队协同办公效率,将应用部署到云端后,可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题,它们会由云服务提供商的专业团队去解决。
三、定价更加精准
以往保险公司定价时对于风险成本的计算通过人力是无法精确到个人的,所以常会出现信用好与不好的用户购买着相同价格保险的情况,而随着区块链、大数据、车联网、可穿戴设备、基因检测技术的运用,未来不仅能实现一人一个价,还能实现一人不同状态不同价。
首先来看看区块链技术,前段时间,互联网保险公司众安保险首次在国内将区块链应用于养鸡业,与区块链创业公司连陌科技推出“步步鸡”项目,步步鸡养殖整合了物联网、区块链、人工智能,以及具有国际专利的防伪技术,为每一只鸡都佩戴了物联网身份证——鸡牌。基于区块链不可篡改、物联网设备自动采集等特点,这套养鸡流程可以保证每只鸡从鸡苗到成鸡、从鸡场到餐桌的过程中,所有产生的数据都得到真实记录,实现防伪溯源。
上述流程看似和保险没什么关系,但接下来比较有趣的是步步鸡将数据共享给了农户投保的保险公司,使保险公司可以实时监控农业生产的全过程,对农户资产的风险评估也就更准确,提供了风险定价和风险控制的依据,以此可以根据每一户农户的饲养情况为其制定相应保费的产品。
大数据的作用更多体现在挖掘人群潜在的特征以此调整保费,比如说传统的车险定价模型中,如果客户今年发生过一两次事故,明年的保费一定会增长,但通过大数据挖掘会发现,针对特定职业人群,例如教师或者会计,发生一两次事故后,次年的事故风险反而会降低,因为事故反而会促使他们开车更小心,这是以往所有保险公司都没有发现的现象,所以这部分好用户购买着和事故频发用户相同价格的保险。由此可以发现,通过大数据的深度挖掘,各类保险的人群将被进一步细分,保费也会更加精准,最终对用户体验和保险公司的销售产生促进作用。
除大数据外,车联网的运用对车险的变革也是巨大的,我国车险费率的定价主要是按照车价来制定车险产品价格,与座位数、车龄、新车购置价因素相关,相同售价车辆的保费基本相同,对不同背景、驾驶习惯完全不同的投保人并没有进行合理区分,这对于用户来说是不合理的。当车联网普及后,用户的身份特质、安全记录、消费历史、行车规律和驾驶习惯等维度数据都能够被获取,由用户量化的驾驶数据来决定其保费的高低,驾驶行为好的用户保费能够降低很多,高危驾驶人群保费相应提高,对于保险公司而言风险成本被降低了。
同理,可穿戴设备和基因检测技术的普及能够通过获取用户健康数据动态调整保费,当用户处于不同健康状态时保费相应发生变化。