百保君创始人&CEO李雪峰：数据驱动的算法保险探索者

1：从特斯拉进军保险说起

传统的保险公司是中心化的保险机构，手上只掌握社会统计数据，而没有关于每个人的个性化大数据。要做成特斯拉所称的UBI车险，必须掌握个性化大数据。世界是怎么变的？其实就是因为科技进步出现了统计学和多源大数据这两个路径来解决现实问题。比如保险业，很显然走的是统计学模型，但现在有另一条全数据，大数据的路径可以走，那就会出现与统计学完全不同的模型来预测，定价现实世界，这时候这个产业怎么办？其实很简单，所有的技术都要成就产品价格的下降和市场的接受度，所以新的模型让产品定价便宜，定价有差异化，个性化，那就有竞争力，这就是科技被推广到市场的逻辑。这个逻辑分两个部分，一个是群体统计和个体对待导致的商业模式区别，一个是科技的成果必然需要广为接受。其实站在保险公司的角度，大数据确实要拥抱。

· 基于统计学的精算，属于群体统计

比如对于核保，讲个保险科普，临床医学&核保医学的区别。经常有客户抱怨说医生都说他没事啊，我们为什么说他买不了保险？简单地说，临床医学是针对个人的，核保医学是针对这个群体的。比如有了肺结节，医生说没事，定期复查就行了，但是保险就很难买。因为精算师根据大数据来算，这个群体的恶化率比较高。这个原则就是一刀切，宁可错少一千不可放过一个，但同时错失了很多新市场。

· 基于大数据的算法风控，属于个体对待

未来保险业的算法，也不再是针对一群人出险概率的大数法则，而是基于每个人的个体特质，计算出来的特定出险概率。就像广告业的千人千面一样，未来保险业的费率计算也会是千人千价。医保卡也不要去乱刷药，外卖买处方药也需要互联网医院问诊，也不能乱买，还有得希望体检能通过，这样才能拥有一份保障。举个例子，曾经听说有因为熬夜被拒保的，因为我们的移动互联网不仅知道你看了什么搜索了什么，还会记录你的生活习惯。

· 基于大数据的保险营销，场景化的千人千面广告

说到宣传，这几年流量广告很普遍，但带来的问题也越来越严重，就是对用户隐私的侵犯，往往会打断和影响用户的正常行为流程，这也是这几年监管对信息流推送广告越来越严的原因。保单数字化和营销数字化是保险数字化的基本组成部分，这也是这几年保险行业都在做的事，但现在流量形势已经发生了很大的变化，对于保险公司来讲，第一，缺乏流量入口，流量成本高企导致数字化营销的效果不明显。第二，流量平台对用户的隔离保护和用户信息的控制又导致无法精细分析流量的转化率；对于流量平台来讲，第一，国家对于用户隐私和用户意愿的保护要求日趋严格，简单粗暴的广告式营销引发的各种社会问题也在激增。第二，国家对于流量平台利用自身流量优势开展非主营业务有涉嫌垄断不正当竞争的担心，实际上，关于这点，打个比方，实际上车企做互联网和互联网造车的成功概率是一样的，还是专业的人做专业的事更合适。

· 保险产品设计没能跟上社会需要

我国有3亿慢性病患者，由于健康险产品同质化严重，以及健康告知一刀切核保规则，许多问题并不严重的人群被拒之门外，除了3亿慢性病患者需要健康险保障，还有7亿亚健康人群的沉默用户，以及7亿农民用户，这些都是增量新市场，等待被优质的健康险产品唤醒，而新技术为保险产业链带来了变革希望。

· 商保的资金比较大，低收入人群难覆盖

为什么相互保险的市场会存在？相互保一年200不到保30万，我们的3亿农民工群体，包括灵活用工群体，他们大部分都是家庭的经济支柱，一旦遇到生病或意外，陷入贫穷的风险最高，因此他们最缺乏保障。现在惠民保的出现，一年几十元的百万保额的普惠保险部分解决了这个问题，但是风控成本高和产品同质化严重会让整个健康险行业扭亏不易。

· 保险供应链没能随着科技的发展而变革

特斯拉进军汽车保险业，那么，未来的保险公司一定是大数据公司？也未必，但深耕保险市场的大数据公司一定可以作为保险公司的最佳拍档，成为一个专业的保险产品设计公司。工业有专门的工业设计公司，装修行业有装修设计公司，建筑有建筑设计院，芯片有芯片设计公司，汽车有汽车设计公司，保险流程中存在设计公司即科学也符合逻辑。我们之所以选择帮买这个定位，我们看到大时代带来的保险市场的供需变化，消费升级的大潮已经来临，用户主权时代和用户崛起是造成众多新型商业现象的背后根源，保险买卖双方的话语权在转换，定制化是市场深入的必经之路，我们只要做好保险供应链上的这个点就好了，我们希望借助数据智能的挖掘能力和保险顾问的服务能力，未来可以给不同的一个个的细分群体提供定制化的保险服务。在中国能够在一个点上做出有价值的话，那就是成功的。

2：我们的数据观

· 首先，想说一下数据和资产的法律关系，其实在虚拟世界里，只有数字资产，没有数据资产。数字资产是经过确权的用数字形式来表现的资产，但对于数据本身来讲，它既不是成资产，也不是有价值的资产，它只是有未知的挖掘价值，法律层面对数据和数字资产的定义和区分会越来越明确，数据源是矿，数据就称为矿产品，属于国家，假设整个社会在完成信息化之后，数据的产生源头有很多，但从归属来分，有些数据属于法人组织的商业机密，有些属于用户个人的隐私，还有些则属于国家层面的安全，这些都是管控的东西，数据有两种形态，一种是隐私privacy，一种是秘密secrecy，举个例子，my relationship will be private,but i will never keep my partner a secret，隐私是受法律保护的，所以隐私数据不会进入市场交易，秘密数据比如商业机密，通过特定的授权处理后，可以形成一种商业模式，比如点子，比如我们的运营方案活动计划这些，所以我们得出一个结论，隐私数据完全不能交易，而机密数据在加工后可以交易，那么，和黄金、石油这些矿一样，属于国有，开采出来的东西，就是经过处理的就已经是加工品了，这样才能进入市场。

· 其次，这几年出现了很多关于数据交易所的商业模式，也许本质上从源头就错了，这里的意思就是跟我们这个社会不能贩卖人口一样，但是我们可以共享人的技能，以技能而不是把人作为交易标的，既然数据是对具体对象和事件的信息抽象，反过来通过数据可以恢复人的画像，数据越多，人的画像越具体，那么数据交易，是不是一种变相的人口交易？

· 然后，我们希望未来的原则是：许可经营，依法开采，合理使用，回馈社会

· 许可经营：依法申请和备案，日常做好自律和自检

· 依法开采：不能越界开采，数据矿产虽然丰富，但一定要围绕保险范围明确挖掘哪些数据，够用就行，可挖可不挖的一律禁止，这里有两个度的约束，一个是广度，如果一个人的信息足够，就不能去挖掘他的家庭关系和社交关系，另一个是深度，每个人都有360度的不同纬度的信息，如果体检信息足够就不要再挖医疗信息，如果网络行为信息足够就不要再挖生活习惯。

· 合理使用：

o 禁止过度使用，过度使用就是过度解读，这是滥用数据。因为数据积累量的庞大，原本毫无关系的事情之间也可能会存在联系，这种情况诱发了对大数据过度解读的倾向，而保险公司如果受到这种倾向的影响，就会去利用大数据分析，得出一些其实并不准确的结论，这一分析过程本身不但耗费成本，所得的结论还会影响从宣传到管理的很多决策环节。对大数据的使用，仍然是主观的，量化得出的结果，有时并不代表客观事实，在数据分析的过程中，要找的是相关关系，而不是因果关系。

o 无污染，挖掘出的源数据不能传播，不能泄露造成污染事故，只有加工后的脱敏数据产品可以交易

o 有张有弛，数据本身是中立的，看怎么用，业务必须符合正面清单，科研可以适当宽松走负面清单路线

· 回馈社会：在许可制度下，如果享受了大数据开采带来的风控收益，也要照顾被大数据挡在门外的群体，定制和探索面向这些群体的产品服务，让数据的力量更温暖。例如大家可以仔细想想，中国那么大，即便再荒芜的地方都有基站，再亏损的地方都能通高铁，而中国邮政的使命必达，只要有人的地方邮政就能送达，正是这些反馈社会的例子奠定了共同富裕的底子。

3：算法保险是保险数字化的核心

保险数字化意味着保险全流程的数字化，包括保单数字化、营销数字化、需求数字化和服务数字化。保单数字化和营销数字化前面都已经提过，也是过去十年保险行业都在做的事，这里重点说明保险需求数字化和保险服务数字化。

保险需求数字化，我理解的数字化的本质是，用户需求驱动的市场供应链关系大调整。数字化是信息化的必然结果，也是资产化的前奏。过去几十年我们已经经历了电子化信息化，这个是对企业的管理来讲的，数字化是对用户来讲的，有些人关注数字化时代的重点应该是用户体验，而我们认为用户体验是数字化内在的必要条件，数字化应该去关注的是确立用户导向的商业市场价值观，解决用户需求驱动的供应链问题。如何在法律保障的前提下，让原来的买方消费者的需求变成一种可用来交易的商品，这样一来，买方就变成了卖方，而卖方又变成了买方。实际上整个商业逻辑的改变很大，以前是工厂生产了消费商品去满足用户市场，那现在就是用户提供了自己的需求当做商品去满足工厂市场，是用户侧生产了需求这个商品，工厂去采购这个商品，这个供应链方向的改变，带来了翻天覆地的变化，不存在降维打击，而是换了个纬度空间看世界，整个市场都是新的，也会产生很多新的商业生态，我们开始把需求当商品看待，那它就有产品的全形态，包括设计、生产、包装、存储、运输、销售和支付整个流程环节。需求是个人的偏好，它有时间效应会动态变化，它是碎片化的，也是场景化的，以信息化的流数据流方式收集，但和信息化阶段面向管理不同的是，这个是用户自己个性化的特有的专属的私人物品，所以一定会加上安全隐私保护等基本要求，这个，实际上就是用户的私人资产，一种新型的资产，所以，数字化是基于信息化的进化，数字化阶段的核心任务和终极作用是确权，明确用户端的资产所有权。对于资产化，是针对金融业务来说的，数字化确权后，因为这个世界就多了个虚拟平行世界，所以就多了一个新世界的资产，那么围绕这些新资产的新金融将提供新的增量市场，最简单的一个例子，拿刚才的用户需求来讲，当需求变成数字资产，就可以进行交易，比如保险公司可以竞价获得这些需求来提供对应的保险产品，再比如说，代理人也可以在自己无法满足客户需求的情况下把这些数字资产进行交易转让给更合适的代理人去服务，从而获得自己在形成这个数字资产过程中所付出的服务。

保险服务数字化，随着消费升级和用户市场下沉的两个趋势并发，和传统发展销售团队的模式截然不同的独个代作为个人的保险顾问事务所，可以扎根城市社区、县域和乡镇，提供专业化保险服务，真正为当地社区用户服务，这和国外的社区代理就很类似，也有利于做大保险市场的深度和广度，移动互联网的高速发展加快了保险线上化，尤其为保险推广到下沉市场提供了机会，但保险毕竟是一种服务性商品，线上线下两阶段的服务结合不可避免，而保险顾问的服务质量决定了保险定制化的成功与否。无论是对人的行为分析还是涉及到线上线下的数据融合分析，对数据智能的处理来讲都是一件困难但有意义的研究，要贯通对保险服务的数字化管理，就需要从保险顾问画像、具有正向链特征的服务评价模型和保险顾问成长模型这三个核心功能投入攻关。

我们的业务模式的目标是完全由算法驱动，简单的说它是个123的故事

· 1个商业价值观：帮买、帮找和帮设计，既帮消费者买保险，帮保险顾问找需求，帮保险公司设计产品

· 2条腿走路：保险需求数字化和O2O服务匹配

· 3个支柱业务：个人＆家庭计划&中小微组织计划、数据＆科技、健康服务

· 个人＆家庭计划&中小微组织计划：根据不同地方的市场需求量身定制，为用户提供负担得起的性价比高的保险服务

· 数据＆科技：通过数据和科技能力开放服务市场，打造以满足用户需求为中心的交易平台

· 健康服务：与国内领先的保险公司、互联网医院、TPA、金融等服务商合作，创建专业的健康服务合作伙伴关系，将个人、家庭与医生、诊所及医院联系起来，为客户提供医疗保健服务

这里也介绍一下什么叫帮买、帮找和帮设计的商业市场价值观，帮买就是专属化，找到最符合的保障，简化条款，明确能做什么，不能做什么，让用户的保障需求可视化，让理赔的场景模拟化；帮找就是灵活化，让保险服务人性化，抛弃格式化的推销话术，以客户为中心；帮设计就是定制化，通过对需求的数字化分析，既考虑保险人对群体的统计风险，也考虑投保人对个体的保障需求。我们的业务模式看上去可以理解成做一个保险服务的流量量搜索引擎，⼤家在买保险或者咨询的时候，只要按照⾃自己以往的爱好，在流量搜索平台这些任意分散的平台⼊⼝搜索"我要买航延险"，"宠物险怎么买"、"我爸爸60了了能买哪种保险"、"做⼿术有保险吗"等等类似的关键词、关键句就能进入到我们的百保君保险服务。

我们公司的墙上，有褚君浩院士为我们题写的一块匾，上面写着以科技的名义普惠大众，这是院士对我们的寄语和鞭策，更是我们百保君的宗旨。我也一直在想，在移动互联网这么发达的今天，科技的发展红利应该是共享的，任何的参与者都可以平等分享，真正的创新应该是结构性的解决问题，实现人人平等，一起健康，共同富裕，这不是口号，这其实是一件很严肃的事。我们探索的普惠有四个条件，第一就是平等，第二是商业可持续，第三是风险可控，第四是成本可接受。认知普惠金融的过程，也是我们百保君所坚持的保险科技之路。以数据科技为核心的保险和运用数据科技的保险在本质上有很大的区别，即便价值链的各个环节已经基本都在线上实现了信息化，但如果它的商业模式里大数据驱动的算法并没有成为主导和核心，它就不可能在更深的层次上改变运营模式和获利模式。

最后，数据是中立的，但用于保险还有很多困难要去研究和探索，我们希望未来是完全基于数据的产品设计和服务支撑，我们是保险市场的后辈，更应该从新的可能性出发，而不是从自己的优势出发，从消费者需求的领域出发，而不是从自己擅长的领域出发。我们希望集中所有的资源来连接用户需求和产品设计，我们希望能够让所有的产品让用户有感觉，因为我们相信最终是用户选择谁，谁就能生存和发展下去。百保君是专注产品和服务的保险科技公司，这就是我们所一直要做的探索和努力。百保君既是一个业务探索，也是一项技术实验，同时也是一个社会实验，我们在寻找一个问题的答案，如果消费者能在我们这里找到一款高性价比的产品，能在多个方面给消费者带来明显好处，他们会为这款产品付钱而不是单纯依赖广告？今天我们还刚起步，但是我们越来越有信心走这条路。

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