保险创新：保驾护航风险安全

人类面临的风险种类繁多，并且风险总是变化着的，而保险公司处理风险的能力毕竟是有限的。因此，保险单上总是写有“保险责任”“除外责任”。保险公司只承保“保险责任”，对于“除外责任”和没有写明在保单上的“不保责任”通通不予承担。某项风险是否可保，主要取决于精算、市场和社会三方面的综合考虑。从精算的角度来看，损失的发生应该是随机的，并且损失风险具有独立性和可预测性，最大可能损失风险要在可承受的范围之内，大量的标的都有可能遭受这种风险，同时要尽量减少道德风险和逆向选择。从市场的角度来看，保费要在经济承受范围内，保险金额最好也要高于发生损失时自己日常的经济支出能够弥补损失的程度。从社会的角度来看，保险所提供的保障应该符合社会的公序良俗，在法律许可的范围之内。因此，传统的保障范围主要针对损失发生频率低，而损失的程度比较高的一些风险。损失过大或过小的风险往往不在承保范围之内。

大数据的发展，意味着可保风险的内涵会发生变化。大数据技术的进步可以使损失预测的准确性不断提高。数据的大量积累和共享也大大降低了信息不对称的情况，使客户和保险公司都有了更理性的选择。

1.将过去不保的风险纳入承保范畴

传统的保险产品大都有类似的除外责任，如一些动态风险、巨灾风险、既存风险等。有的风险如巨灾风险长期困扰人们，奈何发生规律难寻，一旦发生损失又非常巨大，保险公司几乎都作为除外不保的风险来处理。在大数据技术下，保险公司可以寻求到新的解决办法。根据保险公司和社会累积的灾害数据，可以做损失分布的预测，对灾害进行预警，事后还可以通过证券化等方式分散风险。也就是说，通过大数据技术，以前留意到但由于承保技术限制而除外不保的风险有可能被纳入承保风险的范畴。

数据显示，17% ～18%的妇女都曾经因为受孕困难而寻求过医学帮助。在美国很多地区，助孕治疗被视为选择性治疗，虽然这种治疗花费通常高达上万美元，但是并不在医疗保险覆盖范围内。Glow First 恰好看中了这一机会。助孕应用Glow 的运作方式是：先由受孕困难的夫妇申请基金的使用资格，被批准后，他们需要每月往这笔基金内存入50 美元，连续存10 个月。如果10 个月后，Glow还没能帮助他们成功受孕，后续的检查和治疗就会由这个基金来资助，资助金额大概在2 万～4 万美元。如果在10 个月内成功怀孕，他们所存入的资金就会用于对其他用户的资助。在这一过程中，Glow 将健康、大数据和保险结合在一起。为了帮助用户受孕，Glow会向用户提供很多建议，这些建议包括最佳受孕时间、可服用的保健品等。这些建议除了来自医学专家之外，更重要的是依据大数据分析。Glow 的数据来源非常广泛，包括用户数据、已有的行业内数据和一些试用者。随着使用者数量的增多，Glow的预测变得越来越准确。大数据的本质是解决预测问题，而保险业经营的核心也在于预测。在不被传统保险业覆盖的领域，大数据和互联网一起开辟了新的空间。(www.xing528.com)

2.发现新的可承保风险

还有一些可保风险可以通过大数据挖掘出来，这一些数据可能是以前并未引起保险公司关注的一些碎片化的风险，有的可能是由于新技术的发展而产生的新的风险。随着公众分享信息变得自由、便捷，网友们在各种网络社交场所中留下的信息形成了交互性大数据，蕴藏了巨大的保险需求开发价值。在微博、微信、论坛等平台上随处可见网友们的关注点、点评等，这些都构成了产品需求大数据。保险公司可以对网友的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用热搜词、聚类、情感分析等了解这些群体的消费行为、价值取向、潜在的消费需求，以此来改进和创新保险产品，提高服务质量。这些保险产品产生的源头是通过大数据发现的群众的真实需求，因此能够更贴近人心，给保险公司带来更好的销量，使保险公司从中获取更大的收益。

美国大都会人寿保险公司以技术创新而闻名。大都会人寿保险公司注意到近年来随着人们刷卡消费、网上购物、社交网络活动等行为的增多，身份盗窃事件的发生率持续上升。于是，他们依靠大数据技术推出数字身份保护产品。这个产品涵盖身份盗窃、家庭医疗、儿童上网三方面的主动防御功能，提供数据安全、数据监控、预警提示和综合支持服务。只要购买了这一产品，客户的个人数据、金融数据、健康数据、子女信息都可以得到大都会人寿保险公司的保护。大都会人寿保险公司通过网络技术对互联网进行不间断的大规模搜索并实时监控，防范客户个人信息被非法利用。一旦发现可疑迹象，就会进入预警告知流程，公司就会分析这些行为是否异常，一旦分析认为是身份危险行为就会迅速通知客户加强防范。当然，客户也可以随时通过保险公司的数据中心进行查询、添加或管理个人信息。