先進數據分析助保險業界建優勢

隨着無線感測網絡及數據平台的急速擴張，全球數據量正呈幾何級增長。最新幾代的數據分析工具及技術，可以低成本及非侵入性的方法分析結構型及非結構型數據，從而得出有關個人及企業，以至人為和自然災害事件影響的準確預測。而嶄新的數據分析能力有助財險公司對風險偏好及承保策略進行調整，以致逐漸成為公司在行內建立競爭優勢的核心元素。

不同方面提升效率

數據分析的主要優點包括促進以致增長、分析消費者行為、提高投資組合表現、提升營運效率等。其實際應用範圍極廣，詳例如下。

先進數據分析有利針對商用物業及中小企的保險業務，大量新數據可用作自動填寫承保申請的資料，亦可通過有目標的市場推廣策略減低分銷成本。在海上運輸保險方面，保險公司通過分析特定船隻的情景及行為數據，更能掌握風險驅動因素。在農業保險方面，業界正利用土地及人口統計數碼化的趨勢，加強風險評估。

而在勞工保險方面，數據分析的應用由來已久，主要用作檢測欺詐及識別可能更趨嚴重的索賠趨勢。小眾的意外責任險（如產品責任及董事與高級職員責任）可以利用文本分析，了解訴訟驅動因素及供應鏈，以及早發現任何警號。環境責任及網絡風險等新興保險業務現時沒有可靠歷史數據，公司在這種情況下一般利用數據分析進行風險評估。

市場應用程度各異

目前為止，保險業在採納新技術方面落後於其他行業。隨着愈來愈多的保險公司加強應用數據分析，情況定會改變。大多數財險公司已計劃推出與大數據及先進數據分析模型相關的項目。然而，許多保險公司僅處於為數據分析模型奠定基礎的早期階段，仍需解決陳舊系統所帶來的挑戰。

綜觀全球，不同市場在數據分析應用方面進度各異。在經濟增長較快的發展中國家，保險公司較專注於利用數據分析促進產品銷售，但將分析結果應用到風險選擇、定價及提高效率方面，則仍處於起步階段。較成熟市場的保險公司往往已經歷投資改善用戶體驗的階段，現轉向提高業務營運及承保效率。

而在中國，保險公司均已開始在整條價值鏈中系統地應用數據分析。舉例，平安保險已收集約8.8億人的數據，平均每位客戶有3300個數據欄位，應用在多個領域，如代理風險管理、汽車駕駛風險因素及汽車理賠風險管理。眾安保險等新型互聯網保險公司亦已不再停留於對同類產品作有限度漸進式創新的階段，這些公司正嘗試整合生態系統，並更多利用數據分析結果。

低估所需文化改變

新的工具和方法帶來便利，但同時將引起新的問題。保險公司經常會低估所需的文化改變，為了克服體制障礙，數據分析項目應該配合商業目標，多個部門亦應盡早參與，清晰界定責任及期望。其他問題包括數據監護上的時間及資源投入不足，以及缺少同時擁有數據分析及保險業務能力的人才。

此外，監管機構對先進數據分析手段亦轉趨熟悉，且部分監管機構已經批准了在不同區域實行試點計劃。更複雜的機器學習產品（Machine Learning Product）亦將引起問題，主要涉及產品對消費者的影響及產品對消費者數據的使用。

展望未來，數據分析模式需要調整，融入更多來自新興科技的數據，同時使數據質素及監管框架成為利用數碼化優勢的關鍵。