未來保險業發展的三大制高點：數據 科技 服務

隨著更多互聯網技術、人工智慧、大數據等技術的普及和應用，傳統的業務流程已經不再是零敲碎打的優化和改進，而是模式上的瓦解和突破。技術的變革不是一蹴而就的，但未來的趨勢是可以預見的。市場主體只有抓住現有問題、洞悉未來，在技術和專業性上下工夫，才能佔領未來行業發展高地。

三大瓶頸：產品 成本 服務

一是產品難以個性化。

保險業產品的同質化問題一直以來飽受詬病。而且似乎所有保險市場的癥結都可歸為「同質化」，如險企之間惡性競爭問題、保費虛高問題、保險服務消費者不滿意問題等等。然而，就保險產品來說，同質化問題是無解的。因為生活中風險是有限的，出險概率也是確定的，因此保險行業提供的保障也是一定的。因此產品同質化不是問題，產品難以個性化才是真正的瓶頸所在。如同樣是健康險，面對不同的個體，身體狀態有所差別，飲食、運動、生活習慣等也有差別，如何解決不同個體患病風險差異問題是險企下一步在產品費率釐定上要突破的天花板所在。

二是交易成本高。

在傳統保險經營中，中介費用一直居高不下。保守估計，代理人、兼業機構、專業機構損耗掉占保費20%以上。如何讓保險產品有效到達消費者面前，是傳統保險經營面臨的最大問題。在這種經營思路下，甚至有機構從個人或其他渠道非法購買消費者手機號等聯繫信息。羊毛出在羊身上，高額的渠道費用最終由保險消費者來承擔，險企利潤也不斷被蠶食。消費者的服務體驗，企業的創新能力，技術改造能力等必然也隨之不斷下降。

三是服務能力不足。

一直以來，保險業發展不僅受制於險企自身業務經營能力、管理水平發展限制，而且險企發展理念、經營格局也受固有思維「畫地為牢」局限。而對於消費者來說，除了有行業服務能力提升的需求，還希望能夠得到行業外更多的「一站式」服務。比如車險，消費者不僅希望在保險公司購買保險后，出險理賠服務能夠方便、快捷，而且能夠不需要繁瑣的手續、不需要墊錢修車、東奔西走在修理廠、4S店、保險公司之間就完成出險事故的勘察、定損和汽車修理等服務。

未來趨勢：主體 科技 后發優勢

一是競爭主體類型不斷增加。

一方面產業鏈上游開始布局保險業。以汽車保險為例，未來會有越來越多的汽車廠商在銷售新車時，把車輛的保險費涵蓋進車價，如買新車送保險。廠商會逐漸具備與保險公司討價還價能力，任何一家銷量可觀的汽車廠商，隨便一個車系都可以和保險公司定製產品，爭取優惠。

另一方面數據端開始發力保險業。英國的最著名的兩家運營商當屬沃達豐和O2開始進軍保險。移動公司和互聯網公司手中握有海量的客戶數據資源，利用這些數據，他們可以繞過傳統保險公司以及比價網站，直接將產品精準地推送給客戶。谷歌曾在比價網站領域做了一次失敗的嘗試，但分析家認為，這位互聯網巨頭未來將會從其他領域繼續進軍保險行業的。

二是保險科技成為變革行業的主要驅動力。

技術不僅提高行業效率，諸如目前人工智慧在保險產品支付流程、操作流程、承保流程、理賠流程上對行業的生產力提升的貢獻；技術除了優化傳統流程外，技術讓保險公司在精算、風控和定價能力得到前所未有的優化和提升。

如京東保險描述的未來京東車險發展藍圖是未來所有汽車，每個部件都是聯網的，客戶撞車那一秒，京東就已知道哪個部件必須更換、哪個部件只需維修。撞車那一刻，京東的理賠就已經到位；客戶還沒把車拖到4S店，京東就已經把需要更換的配件全部送達。技術所帶來的新的業態模式才是市場主體真正的核心競爭力所在。

三是行業壁壘不斷下降，甚至新成立的險企因為是后發優勢更勝一籌。

傳統保險公司的核心競爭力在於精算、風控和定價能力。但在未來，「專業化」才是是保險公司的身價的直接體現。無論國內還是國外，越來越多的保險公司業務發展開始藉助股東或投資人的關聯行業經驗打造自己的競爭力。

以2013年成立在紐約的Oscar健康險公司來說，與傳統大型保險公司不同，Oscar從成立之初，商業模式就確定為互聯網醫療服務，通過在線問診等方式向消費者提供額外的醫療服務來獲得競爭優勢。2015年，Oscar開始進入西部的加州和南部的德州並通過與部分醫療服務方合作，與醫療服務機構共同分擔成本和分享利潤。在通過上述策略，業務特色鮮明，更容易在競爭瓶頸中實現彎道超車。除健康險外，車險、農險等諸多領域，有相關領域背景專業化的保險公司在保險服務嫁接上顯得更加成熟和專業。

未來制高點：數據 科技 服務

廣泛採集數據實現保險需求的精準定製。未來的保險行業，無論是簡單的車險還是複雜的壽險都將進入到一個精準定製化時代。而對於這種「精準定製」來說，無論是將其推送到有需求的消費者面前這個銷售環節還是通過一系列個性化的數據個性化保險產品這個製造環節，都需要「數據採集」這個前提條件。因此，誰能夠採集到數據，誰就可以說製造了未來行業的第一道壁壘。

仍以汽車行業來說，汽車互聯網是未來汽車行業發展的主流趨勢。對個性化精準定價起決定作用的從車、從人數據會極大豐富，但是，最大的問題是這些數據不開放給保險公司，幾乎所有的數據都會上傳到主機廠的資料庫。主機廠未來一定會具備相當強的定價能力，成為保險產品的主導者。

提高數據分析和處理能力提升保險科技價值。除了數據採集能力有限，目前大部分險企在數據分析和處理能力上也有所欠缺。對於很多保險公司來說，保險業務的大部分流程還停留在人工作業的20世紀。部分公司雖對新技術做了一些探索，未形成成熟的案例。

今年6月底，螞蟻金服宣布向保險行業全面開放技術產品「定損寶」，通過客戶自主拍攝的事故照片，系統能實現自動識別零配件、損失程度，並實現自動定損。原理上來講，只要有強大的圖像識別技術，機器定損的實現並不是難事。目前業內用於車型識別的方法主要是深度學習方法。車的特徵較多，只要車沒有完全變形，通過從多個角度拍攝多組照片，識別車型的準確度一般可以高於90%。但真正的困難在於車險事故中的道德風險問題，諸如事故責任怎麼判定、案件金額存在爭議怎麼解決、騙保騙賠如何識別等等。數據分析和處理能力同樣是未來保險業發展的高地之一。

整合產業資源保證對消費者的服務能力。數據採集和數據分析、處理能力解決的是保險前端銷售問題。服務能力考驗的產品銷售後的保險消費者服務體驗提高的能力。在這一點上，未來保險業的服務將不再是簡單的體現在單一的理賠環節當中。保險經營者會更多地將目光投向與保險產業鏈相關的上游、下游，打通產業閉環，不僅可以提高產業協同效應，而且能夠提高對消費者的服務體驗。

如對於車險來說，保險公司將進一步整合修理廠、配件廠資源，主機廠和經銷商憑藉先天優勢，在配件供應、維修技術、車輛定製化、個性化、智能化、聯網化方面都能提供一體服務；對於醫療險來說越來越多的醫院、診所、健康機構將納入到整個商業保險體系中，除了傳統的精算外，壽險機構還將掌握諸如不同年齡患者門診報銷用量等數據信息，不僅有利於形成以控費為核心的保險+醫療服務的閉環；而且精準、多維的數據能夠幫助保險公司開發更加細分的保險產品。