对细分市场进行定价的优化方案

利用大数据处理技术可以对市场进行更细致的分类并且降低相应的成本。传统的保险把保险标的分为可保标的和不可保标的，在寿险中有过渡层：健体、次健体和不可保标的，由于风险的度量和精确测算并不容易，所以保险公司只承保可保标的，对次健体提高保费进行承保，对不可保标的选择拒保。可以发现，是否可保只是根据保险公司认为的可接受风险的程度来划分的，并不代表不可保标的就没有风险保障的需求和分散风险的可能性。大数据可以拓展风险覆盖的范围，减少数据信息的浪费，针对不同的风险群体制定不同的产品价格，只要投保的数量足够大，仍然可以满足大数法则将风险在群体间进行分散。

泰康人寿曾经推出过关爱宝系列保险产品，承保定期寿险、门诊医疗费用、重大疾病等，这一系列产品就采用了大数据技术进行个性化的定价。泰康人寿从合作的医疗机构以及天猫旗舰店获取相关的医疗和买家数据。通过分析买家在网上的购买信息、关注信息、点击流数据、上网行为数据等，来判断买家的健康风险，从而进行定价。例如推测一个经常购买健身器材、体育赛事门票的客户喜欢体育活动，身体健康状况较好，因而会给出一个相对比较优惠的保险费率。(www.xing528.com)

机动车辆损失保险条款在我国一直备受争议，其中“高保低赔”是广为诟病的一个现象。大部分车辆出险后都是维修处理，整车报废的情况相对较少，不同车型的车辆“零整比”系数不同，即使是整车价格相当的车辆，更换同部位零件的费用也不相同。如果在对车辆定价时仅参考车龄、新车购置价等因素，而不考虑车型风险因素，相当于低维修成本的车辆分摊了高维修成本车辆的费用，会引来投保人的不满。2016 年7 月1 日起，全国商业车险改革全面实施，车险定价的依据之一便是与车型零整比挂钩。这也得益于之前由中国保险行业协会与中国汽车维修行业协会联合发布的汽车零整比系数，从2014 年4 月到2017 年4 月，两协会共联合发布汽车零整比研究成果7 次，披露的车型从最初的18 种常见车型到之后的100款车型。要系统地得到汽车零整比系数，需要建立零整比分析模型进行研究。模型中所需要用到的车型、配件、配件价格、整车价格等无一不需要大量的数据作为支持。考虑到有的厂商为了降低零整比，把价值高、维修率低的配件的价格压低，却很少降低维修率高的配件价格，为了更真实反映汽车的养护成本，两协会在2016 年4 月首次发布了汽车消费者常用配件负担指数。常用配件负担指数研究同样采取大数据挖掘的方法，选取了78 个品牌500款车型和18 种常用配件作为研究对象，并引入事故车配件损失率，对指数进行计算。借助于大数据技术，市场中众多车型的维修成本得以追踪，有利于对车险市场进行细分，对不同车型精准定价。将来，保险公司在定价时不仅要考虑零整比系数，还可能会考虑常用配件负担指数，充分考虑保险标的风险的差异性。