2022-02-07-Capgemini-数据驱动的保险公司_以速度和规模解锁数据保费（英）_64页_8mb

报告摘要

数据驱动保险公司 (The Data-Powered Insurer) 总结

关键趋势与洞察

数据是核心竞争力：
- 数据被广泛用于推动增长、风险定价、提供增值服务和提升客户体验。
- 只有18%的保险公司成为“数据大师”(Insurance Data Masters)，能充分利用数据竞争优势，这些公司具有更强的增长动力、更低的亏损率和更高的收益率。
技术先行：
- 大型保险公司（年收入＞200亿）更倾向于采用数据驱动战略，达到主导或变革性阶段的比例略高。
- AI、机器学习、物联网以及开放API（例如与InsurTech合作）等技术成为战略性投入的重点。
- 约43%的保险公司已升级了风险算法，39%的公司能实现风险定价基于数据驱动决策。
业务转型方向：
- 保险公司正在从业务模式上从保障转向预防，提供更实时、定制化的产品和服务。
- 利用数据分析重新审视原始数据假设，并为新产品提供高级分析支持。
地理差异：
- 亚洲保险公司（如中国、日本）在数据成熟度上领先，可能与移动优先文化及较为宽松的数据规管环境有关。
- 大型企业比小型企业进展更快，但小型企业面对数据迁移和保密挑战。
地域性信息整合：
- 利用地理空间信息支持保险分析，实现更快的保险理赔，特别是在自然灾害后为客户提供及时的经济补偿。
合作与生态：
- 数据大师倾向于开放数据平台、共享数据并采取枢纽-辐条（hub-and-spoke）模型，协调数据集以加快应用流程。
- 通过参与数字生态系统、与InsurTech合作以弥补自身短板，获取竞争优势。
可持续发展与ESG：
- 保险公司利用数据进行环境、社会和治理（ESG）风险管理，提供ESG评估工具，并助力其投资组合决策。

数据驱动增长案例

定价与再保险：
- Allstate开发了Arity平台，利用车联网数据为企业提供风险洞察，并通过Telematics-as-a-Service (TaaS) 实现收入多元化。
- Everest Re利用先进分析，构建中央化的技术架构，优化定价与理赔过程。
客户服务与交叉销售：
- Ping An的生态系统支持3.2倍于客户的联络合同，扩展客户服务范围和交叉销售机会。
理赔与风险管理：
- Travelers保险公司与再保险公司合作，使用AI驱动模型提高自然灾害理赔效率。