“大数据”对寿险及健康险公司意义几何？全球的保险公司在预测分析上关注什么？他们如何采用预测分析？他们对于未来有何预期？我们通过在全球开展的预测分析调研得到了这些问题的答案，并于本月与调查参与公司分享了调研结果。

        此次调研收集了23个国家/地区共136家保险公司的反馈，这些国家/地区按照地理位置被划分为八个区域：澳大利亚/新西兰、欧洲、拉丁美洲、中东/塞浦路斯、南非、台湾、英国/爱尔兰、美国。

        我们在此次调研中将预测分析定义为：“超越传统精算经验分析，利用数据进行建模或预测未来结果的严谨统计学技术”。预测分析在保险业不同职能部门有着广泛的应用潜力：从市场营销和客户接触，到定价和经由核保与理赔流程实现的风险管理。在这些职能部门采用预测分析需要思考模式的转移、管理层的承诺以及资源和人才。

        虽然预测分析已经在保险业以外的许多公司得到广泛应用，如谷歌的无人驾驶汽车和在线推荐引擎，但是预测分析在寿险及健康险行业的应用仍然被视为一种创新。

        我们的调研结果显示：
        22%的参与公司目前正在使用预测分析。
        32%的公司计划在未来两年内开发这项能力。
        然而，46%的公司没有在未来两年内将这项技术应用于其业务的近期规划。
        更多公司主要在销售和市场支持上使用预测分析，他们认为在业务机会最大的领域利用预测分析技术最有必要。销售与市场支持包括业务开发、客户接触与维系以及中介评估。
        40%的参与公司认为，销售和市场营销从预测分析中获益最多，30%的参与公司认为核保受益最大。
        大多数参与公司利用内部资源已经建立模型或正在建模过程中。超过三分之一的公司已使用或正在计划使用外部资源（如供应商或再保险公司）提供辅助，尤其是针对核保流程。

        我们还发现，全球不同区域的保险公司在使用预测分析方面存在一些差异。然而，目前使用预测分析的保险公司在各个区域都占少数：

        尚未使用预测分析的保险公司面临的最大障碍包括：

        预测分析的力量仍然有待确认。许多公司认为他们的模型达到其预期。然而，数据获取的问题仍然是个巨大挑战。保险公司在建模中依赖于传统的保险数据；不过，获取历史数据对于许多公司而言都是一项艰巨的任务。

        尽管需要克服许多障碍，显然保险公司正在认真评估预测分析的用途。如果规划得以适时执行，未来两年内保险业必将在这一领域经历长足发展，出现诸多重要变化。我们正在持续监测预测分析技术的发展趋势，重点关注有助于成功利用数据分析的解决方案，以及在保险业上的应用。

        如果您不是在预测分析团队工作，但是有兴趣更多地了解这项技术，下面的图表为您展示我们此次调研的一些发现：

来源：通用再保险 2017-05-03