大象保險CEO楊喆：保險行業正在回歸本質，這是互聯網的機會！
8 月 31 日，由初橙資本、蜂巢、福雲創咖聯合主辦的「初橙·阿里校友創業黃埔榜之金融保險峰會」在杭州·夢想小鎮完美落幕。
主辦方初橙邀請了挖財、貝貝、阿里雲、騰保保險、電商寶、WeX 微匯金融、360 推廣、釘釘、樂只、奇點金服、雲峰金融、華興資本逐鹿 X、雲片、草根投資等明星企業的創業者出席大會。
在此次峰會上，大象保險的CEO楊喆講解了對保險行業近幾年以來和互聯網的關係，倪叔認為對於互聯網人而言挺有價值，可以通過行業內的眼光看到互聯網與保險這樣的傳統金融行業之間的結合點在哪裡，特意在此摘錄給大家。
保險行業近20年來的發展及與互聯網的結合
保險，在座很多人是做金融的，對整個金融行業還算比較關注，保險作為金融三大板塊之一，可能大家不是那麼的了解。大家對於保險的一些固有印象，有些人停留在傳統通過代理人銷售，他要通過賣保險賺取一些傭金。大家拿到了保險，有些人會說是騙子，有些人會覺得保險比較難理賠。甚至有些人會覺得，這是不是一個好的市場。
當時我們接觸這個行業時也想到了這個問題，後來隨著對行業的深入了解，發現保險是一個非常大的市場。2016年中國的保險規模已經達到了3.1萬億，這個還是在每年保持20%以上的高速發展過程中，感覺已經非常大了，萬億級的市場。
同比西方的發達國家，以美國為例，2016年美國市場的保險體量是1.3萬億美金。在對比中國和美國相對比較大的人口差距，中國人口大概是美國的3倍左右。其實我們整個保險市場未來所要面對的，或者說我們需要發展的是一個更大的體量，可能是超過10萬億的市場。同時，我們看到隨著阿里這20年的崛起，電子商務已經和很多傳統行業做了深度結合。大家一些生活方式，都從線下轉移到線上，現在又開始進行了很多新的嘗試。
我們認為未來的保險也一定會往這個方向去發展，所以看到整個市場還是一個非常大的市場，也有非常大的機會。我在這裡簡單和大家分享一下，保險市場這些年的發展過程。其實從2000年開始，保險就開始和互聯網結合。我們大家作為保險行業的圈外人來說，覺得保險一直離大家比較遠，但其實和互聯網結合還是比較早的。最早是2000年以泰康、平安為代表開始做一些網上商城，那時候更多通過互聯網來做獲客，再通過電話銷售方式讓業務人員可以通過電話向用戶推薦保險。
這個方式發展了比較長的時間，一直沒有得到突破。直至07-08年，有一些保險的電子商務平台開始出現，以一些傳統的經紀公司。因為那時候電子商務開始飛躍式發展，保險也有了類似嘗試。但做了一段時間大家發現，保險可能不同於一般的金融商品，用戶很難通過在線類目、搜索，找到適合自己的產品。更多的還是需要一個非常專業的技術平台，別管是在線的方式還是線下方式，能夠幫助用戶量身定製他所需要的保險解決方案。
基於這種方式的探索，大家認識到電商對於互聯網保險是遠遠不夠的。我這上面寫的是2012年，一些新的東西出來。其實準確的來說，是2014年、2015年，大家開始更多接觸互聯網保險這個概念。而同時不管是保險公司出來的一些人，或者互聯網行業出來的一些人，開始涉足保險領域，開始去嘗試用新的技術，或者說用一些工具化的方式，幫助保險行業做一些升級換代。這個非常典型的就是杭州還有一家企業，叫做保險師。他們核心是幫助代理人做展業工具，做業務提升，開始出現一些針對於互聯網和保險結合的保險創新。
互聯網切入保險行業的機會
大象保險是那個時候開始做的，我們最初時做的方式和現在產品定位可能不一樣。我和大家簡單說一下中間的歷程，最初接觸互聯網保險時，認為我既然是做互聯網產品，應該遵循互聯網產品本身輕量級、碎片化、交互友好、價格相對低廉，然後和場景結合會比較緊密。我們也在往那個方向做了一些探索，做了不少的場景險。比如說下雨險，比如說加班險，類似這種好玩的險種。
後來發現這些險種很容易去吸引用戶流量，然後很容易獲取到用戶的關注。但是它和保險原本需要承擔的一些責任，或者說原本能夠幫用戶解決的風險保障的問題，相距有點遠。同時通過一些好玩的保險，或者在線輕量級的產品獲取到一些用戶，年齡層相對更低。他不是標準的保險用戶，這部分用戶更多是通過運營手段吸引上來，大家對一些活動比較關注，大家對一些互聯網的紅利比較受吸引，比較關注，然後這部分人群可能跟我們最終想要去做的目標保險人群有些不一樣。
在這個過程中，我們自己也在反思應該有什麼樣的方式，能夠去幫助整個保險市場做升級。能夠去幫助最終消費者解決保險保障問題，後面我會和大家詳細講一下，隨著我們的探索，又去發展了更適合我們，或者說更能幫助到最終消費者的一個方式。
本身我們認為現在互聯網和保險結合的很多方式，其實我們是不認可的。當然現在還有很多企業也在做這樣的事情，他們可能會有自己所擅長的領域，通過自己的渠道拓展能力，代理人的維護能力。現在本身做行業升級，渠道延伸的這種能力，能夠解決當下的問題。但我們認為這個並不是互聯網保險最終應該發展的方向，其實這兩年通過市場的檢驗，也發現不管我們是在做2B，還是在做2A。還是通過電商做商品轉換，來做互聯網保險的方式，其實都沒有得到之前預想那種市場效果，大家對於互聯網產品火爆的接受程度。遠不及前幾年餘額寶為代表的互金用戶，或者說互金消費習慣的崛起。
現在可以看到，本身互聯網金融在資產端和資金端已經活躍了非常多的產品，也能解決很多用戶在資金和投資方向不同的需求。可以看到之前很多互聯網保險的方式，並沒有從根本上解決整個保險市場用戶的問題。
互聯網保險應該往什麼方向去走呢，今年保監會也在嚴厲約束和管制整個保險向健康良性的方向發展。我們認為互聯網應該做互聯網本身擅長的事情，保險回歸保險保障本質的事情。不要把互聯網保險當成一個噱頭，或者當成一個大家做傳播，利於分享的一種方式。而是要真正利用以互聯網為代表的這些新技術，能夠從根本上解決用戶在於保險解決方案的根本問題。同時，能夠解決傳統保險行業現在面臨的一些問題和痛點。
簡單說，尤其是今年，大家感覺很明顯。很多兩全險、分紅險的產品紛紛從線下下線。這佔據過去3萬億里大概1萬億的市場規模，保險要回歸保險本質。我們要降低保險不屬於保險的財富增值，或者說分紅的屬性，讓它回歸對用戶本身風險保障的屬性，回歸保障性產品。然後降低小額的好玩的險，或者場景險的比例。
通過我們所熟知的大數據，或者人工智慧的技術，包括消費者定位到他的保險需求。同時通過線上帶給符合他的定製化保險解決方案，在整個服務流程中，我們盡量通過智能的方式完成，來取代原有代理人帶來以銷售轉化為目的的營銷和服務方式。因為整個團隊核心骨幹都是經歷過阿里雲和支付寶的歷練，我們在大數據和金融方向的數據建模還是積累了很多經驗，我們團隊也吸收了很多保險方面的專業人士。有在高校長期從事保險大數據和數據量化研究的，有做彈性定價和通過數據模型來做保險風險控制的專家。本身大象保險聚焦於這三個方面，幫用戶解決保險方向的問題。
第一，通過我們對於用戶數據的理解和分析，幫他做保險側的綜合解決方案。
第二，本身核心底層模型是智能精算的匹配演算法和匹配模型，然後可以幫助保險公司精算，按照原本大樹法則和宏觀數據做的新的保險產品和新的方式，通過數據分析取代過去精算師通過人工、通過概率論，通過保險公司營業目標來定義的產品，幫助行業創新符合用戶需求的產品。最後是風險控制，大家知道風控在整個金融行業都非常重要，對於保險尤其重要。
舉個例子，大家都知道車險是一個非常大的市場，每年大概7千億-8千億。其中有大概20%的保費是被騙保用戶騙走的，大家可以想想，如果說我們能夠提升這方面的風控能力，能夠幫消費者，或者說幫整個行業節省很多資金，最終這個利益肯定是可以反饋給消費者。說回我們的核心演算法，因為我是做產品經理出身，之前幾年也在做雲計算和大數據的產品。我們自己現在有一個人工智慧的實驗室，九幾年就在北大一直在做語音分析、量化模型的專家，他來牽頭搭建的。
同時結合了本身保險行業吸引了一些專業人士，其中有兩位在大保險公司做過精算經理和總精算師，來輸出專業方向的一些基礎統計，對於保險產品、保險責任側的基礎資料庫，融合去做，通過用戶的日常行為可以看到他以及家庭的保險需求。另一方面，結合背後上萬級的保險條款知識庫。本身每一款保險產品是有多個保險條款，或者說保險責任來構成的。所有的數據分析是到保險條款級別，帶來符合他需求的保險產品組合。
我們是做保險條款的洞察，往往可以通過用戶需求洞察，發現到哪些產品是市面上沒有的，這樣也可以輔助做新的保險創新。現在這個流程已經跑了將近一年的時間，可以應用於大象保險本身的用戶，目前也已經服務於一些國內比較喜歡創新的中小型保險公司。
因為大家都知道我們的產品主要是通過在線的流程，本身的理念也是在中間服務過程中，最大可能減少人工藉助和干擾。讓用戶通過底層模型，幫助他更客觀的分析在保險側的需求。我們自己也會總結，這是偏在線運營的東西，我們也會總結本身用戶在保險側的轉換規律，它的一些周期，這個可能和傳統電商不一樣。甚至和互聯網金融一些用戶轉化周期，我們都知道有三天、五天、七天，它會有逐步的消亡周期，然後做逐步的用戶轉換，都不一樣。
保險側的用戶會有自己的購買，或者說對產品從接受到對產品的需求。然後輻射到整個家庭對於保險解決方案的需要，因為是做在線保險服務的，還可以根據用戶不斷變化的客觀數據標籤，或者說數據的模型，實時更新它的條款。我們自己有一個計算周期，什麼樣的用戶在什麼階段，我們是需要幫他做產品的優化升級和迭代。這個就有別於傳統行業，我可能賣出去一份保險，這個用戶一輩子都不會再和這個業務員打交道了。這個業務員覺得把用戶價值榨乾了，也不會做下一步的服務，或者說下一步的產品升級。
可能保險公司每年內部還有續期的部門，做用戶的產品升級和續期。但那個對於用戶是沒有針對性的，用戶也很難通過這樣的服務得到他所需的保險保障。而我們這種滾動式的用戶服務和保險產品的更新，其實是可以更大程度滿足用戶在於保險側的需求，和對於未來風險的防範。
舉個例子，傳統保險很多會做保險的特賣，某一款產品性價比特別高，大家來買吧，弄一個鎖定期，大家都來搶購。採取類似於電商消費模式，保險和其它消費型產品可能不太一樣，每個人如果只買一款保險產品，相當於下雨打傘，只有一個傘葉。保險對於用戶真正最大化價值的發揮，還是需要一個專業的方式給每一個消費者，符合他需求的綜合保險解決方案。相當於把傘打完整了，如果有漏洞，該有小概率發生還是會發生。這個對用戶來說，保險就白買了。我們想通過我們的能力，最大化解決用戶未來風險的全覆蓋。
我們也是通過對於多維數據源的收集整理，很關鍵是有一套自己的方法論，梳理出用戶在於保險側的技術畫像。做保險分析，不同用戶偏好是不一樣的。我們會根據對於行業的積累和理解，做用戶本身保險側的東西。同時我們還會有自己的深度神經網路，把用戶的基礎特徵和保險責任的特徵做一些融合的關聯。由此，來幫它做這種在線、智能的保險解決方案。
基於這種方式，傳統保險通過代理人的培訓，來做用戶獲取，通過一些模式化或者標準化的產品模板，帶給用戶一成不變的保險解決方案。通過我們的方式，是可以更定製的幫用戶做一些符合他真實需求的保險產品。
舉個例子，我們做一些在線的線上精準推薦，這個當然是我們對於目標用戶的捕獲。第一步，我們會先從最簡單、最基礎，又和它特徵關聯度最強的產品切入。然後逐步引導他去關注他個人，乃至他家庭整體保險打包的方案。
最後說一下風險控制，互金用戶的風險控制還是比較特別。我們近期也會接觸到一些第三方數據挖掘和風控的平台，也有一些是阿里校友出來做的。我們發現他們對於金融領域客戶的惡意用戶識別，比如黑卡用戶，比如羊毛黨用戶，或者說一些現金貸、消費貸，騙貸用戶的特徵識別還是比較精準的，但我們看到整個行業對於保險在於核保和核賠側的惡意用戶捕獲還是需要做一些深耕和挖掘。我們在過去一年多時間，自己積累了一些防範於平台上惡意用戶的識別。由此，我們可以通過售賣的保險產品價格，把一些本來要去付出做風控的成本反饋給消費者。
整體來說，像前幾年做雲計算一樣，把我們的保險能力作為一個公共開放共享的資源，既服務於廣大的C端消費者。所謂的消費者其實是以80後、70後為主力的，上有老、下有小，對於未來風險需要綜合解決方案的用戶。同時，我們也很願意把現在已有的一些數據模型和風控的能力，跟我們在保險行業，或者說其它垂直行業的合作夥伴共享，大家一起建立一個更好的數據生態。
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