报告：数据驱动的保险公司

Source: Capgemini, The Data-Powered Insurer, February 2022

定义：数据驱动的企业在以下所有方面都处于领先地位

1.识别数据集

设计产品和流程以创建和捕获新数据，并自动执行流程以有效收集数据。

2.创建和收集数据

设计产品和流程以创建和捕获新数据，并自动执行流程以有效收集数据。

3.设计指导原则

从设计开始就针对数据访问、使用、安全性、可持续性和伦理问题的设计和开发指导原则。

4.扩展基础设施和工具

通过自动化和标准化扩展和现代化其基础设施（存储和计算能力）和工具（如 BI、数据可视化、高级分析或 AI），以实现按需使用。

5.处理和收集数据

通过购买或开发和应用商业智能、分析和 AI 解决方案，利用数据做出主动、敏捷的决策。

6.激活数据

将数据和洞察嵌入到核心业务流程中，并使业务对数据拥有所有权，以推动业务目标（例如运营效率、新的收入机会或业务模式创新）。

7.培养技能

培养组织中所需的数据技能，以便使所有人都能轻松访问数据和数据驱动的决策。

8.释放价值

通过量化数据价值以及将数据货币化来释放数据的价值。

9.培养数据文化

部署数据驱动的实践，逐步改变文化。

关键要点

一、保险公司正在利用数据推动盈利性增长

许多保险公司已经在利用从激增的数据量中获得的洞察来加速其增长。他们能够更好地吸引客户，迎合细粒度的客户群，减少客户流失并评估风险。凭借更细致入微的风险视图，他们能够进入利基市场，并更准确，更具竞争力地对新出现的风险进行定价。

在我们对204家保险公司的500多名保险业高管（年收入>10亿美元）的调查中，我们发现保险机构正在使用数据来：

1）开发新的解决方案；

2）创造增值服务，吸引客户；和

3）对风险评估和定价提供独特的洞察。

在数据的推动下，超过40%的保险公司正在进入新市场，从保护转向预防，并重新审视过时的精算假设。同样，大约43%的人正在使用实时数据来更新精算模型，而大约三分之一的人正在使用数据来模拟新的风险。

二、数据计划遍布整个保险价值链

保险公司在三个关键领域几乎同等地扩大了他们的数据计划：

1）销售和分销；

2）承保、定价和风险管理；和

3）运营。

其他领域的场景（包括产品/解决方案开发以及客户服务和参与度）的扩展级别较低。为了获得最大的影响力，保险公司需要专注于规模最大、影响力最大的场景（如我们的调查所确定），例如数据驱动的索赔处理或管理、动态风险评分以及数据驱动的客户细分和定位。

保险公司已经在对数据功能进行有针对性的投资。在过去两年中，大约43%的保险公司已经对其风险算法进行了现代化和升级。因此，大约39%的保险公司能够将他们的风险选择和定价描述为“基于事实和数据驱动”。大约35%的保险公司从数据和分析投资中获得了竞争优势，例如承保保费的增长和损失率的提高。

三、数据驱动的保险公司正在飞速前进

我们发现，只有18%的保险公司拥有适当的工具、技术、人员、流程、技能和文化，可以从他们访问的不断增长的数据量中获得全部价值。我们称这些组织为“保险数据大师”。我们已经确定了这些数据母公司与同行明显不同的三个领域：

1.以分布式实施为后盾的集中治理：

超过十分之九（92%）的数据大师拥有集中式治理机构，其形式是卓越中心或由IT和业务人员组成的集中式团队。相比之下，其他同行只有十分之六。集中式数据治理团队可确保互操作性以及优先级和执行的一致重点。

2.与保险科技合作：

虽然保险数据大师将 InsurTechs 视为威胁，但这并不排除这两个实体的合作 —— 超过十分之六（62%）的人经常与 InsurTechs 合作，而同行中只有22%。

3.保险数据大师利用开放数据和平台来发挥自己的优势：

开放数据和业务模型允许在合作伙伴（包括保险科技，服务/数据提供商，渠道合作伙伴，技术提供商和生态系统中的其他保险公司）之间安全地交换数据，任务委派和共享业务功能。几乎所有的保险数据大师都创建了开放式应用程序编程接口（API），以允许外部各方访问其专有数据，而同行中只有36%。

四、保险公司如何驾驭数据？

以下是确保保险公司努力制定一个聚焦的战略，以驾驭数据的四条建议：

• 构建基础设施，以便快速实施数据衍生的洞察

• 建立适当的运营模式来扩展数据驱动场景

• 在整个组织中培养强大的数据文化

• 编排开放数据生态系统