数千万融资,超百万用户,大象保险如何做到因人而保?

2017-05-11 09:45
作者:小观
来源:



保观案例库

大象保险

项目:大象保险

地区:北京

上线时间:2015年

融资信息:天津天士力融资租赁有限公司数千万美元Pre-A轮融资

创新点:大数据、人工智能驱动的保险顾问平台



互联网保险既不是做产品增量,也不是做渠道创新,应该是从前端到后端的整体渗透,这需要整体行业从业人员的共同努力。


——大象保险CEO杨喆


1

重要的是做正确的事情



世界万物皆有因果。杨喆与保险的“因”最初结于他在北航读MBA时期,作为保险学专家的导师,为他开启了保险这个世界的大门。

 

此后在中国移动、阿里云、华为工作期间,杨喆专注于云计算、大数据产品的规划和创新,服务了大量的互联网金融客户,当然,也包括保险,这块被杨喆看到的互联网金融剩下的“沃土”。

 

2015年,杨喆及其小伙伴创办了大象保险——一个以大数据与人工智能科技驱动的智能保险顾问平台,这种定位和杨喆对于互联网保险的认识及团队技术出身的背景息息相关。

 

“我们认为互联网保险既不是做产品增量,也不是做渠道创新,而是以互联网为代表的更为先进的技术和生产力,如大数据、人工智能等,再加上其本身更为先进的组织结构和思维模式,提升保险这个相对古老的金融行业产业链的升级换代。”杨喆告诉保观。


图为大象保险CEO杨喆


在这条产业链的改造中,大象保险选择了直面保险的最终用户——消费者。为什么选择toC这条道路,杨喆认为:


以余额宝为代表的互金已经对用户做了3年左右的教育,用户愿意在线购买虚拟类的金融商品,如高风险高收益的P2P产品,所以对于保险购买的心理门槛和障碍逐步消失;(但这里并不指大多数用户已经有主动购买保险的意识)

 

技术的成熟、基础设施完善也促进了行业的发展。近年来,移动支付、基于无线特有的交互体验逐步成熟,同时保险公司IT化、智能化进程的改造也初步完成,开始具有对外接入在线服务的接口。

 

但这并不意味着做toC就一帆风顺了,事实上这条路更为艰难。和保险公司对接产生的效率问题、行业通过补贴来获取用户的现状以及用户主动购买意识较低带来的教育成本,都成为toC路上的“拦路虎”。

 

杨喆说:“重要的是做正确的事情,而不是选择更轻松的路径。我们认为作为一种在线金融产品,最终服务于消费者的方式,才是长期发展之道。”



 2

未来要做“因人而保”

 


打开大象保险的App,如果你不知道要买什么保险,点击“大象懂你”,选择你的标签,你会得到保险机器人为你推荐的产品列表。

 

这是“因人而保”的初级形态,杨喆认为,因为不同的年龄、行业、地域,每个个体对于保险的需求是千变万化的。传统保险通过人的方式去了解用户,要做到高效的匹配方案并且这种方案能够根据用户不同的生命周期去动态调节,几乎不可能。


“但是未来通过技术的手段,一定能做到。”杨喆充满信心。

 

大象保险App截图


杨喆眼中定制化保险的未来,应该是不需要用户主动贡献任何内容的。比如一个普通的用户,通过不同渠道来到大象保险,通过其互联网行为轨迹,以及在合作伙伴处获得的ID标识背后的用户信息,可以得到完整的用户画像。基于该用户画像,通过相关分析算法对其进行风险评估,与背后的产品库进行匹配,最终为用户推荐相关的产品组合方案。

 

“同时,这种产品组合方案是基于不同用户在不同时间点的不同状态下动态变化的,也会根据产品库的迭代更新调整。而这其中的相关算法和关联引擎则会基于正确的结果不断优化,变得越来越精准。”杨喆补充。

 

这里面数据成了关键。除了第三方的数据,大象保险也会运营活动来做赠险和奖励,通过客单价低的保险产品和活动,吸引用户下载注册,从而记录用户数据。随着更多保险产品的迭代和数据积累以及准确度的提升,大象保险可以利用智能机器人为用户提供保险知识普及,产品导购,后端理赔的自动化及全流程服务。

 

而对于C端用户的触及,大象保险搭建了分层分级的用户体系,不同的平台应对不同的业务需求。具体而言,基于微信的小程序主推爆款、低门槛产品来服务早期用户;微信则服务于关注轻量级产品的用户,会配合一些营销活动存在;App则适用于对保险认识更为深入的用户。目前大象保险App的注册用户量已经达到了100万。

 

附大象保险部分活动:



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我们不迷信技术

 


从去年开始,Fintech的热潮延伸到了保险业。可以看到,区块链、人工智能、大数据、云计算等技术名字开始越来越多的跟保险联系在一起。杨喆却认为行业目前对于新技术的炒作过热,更多停留在概念、理论层面,而忽视真实的落地应用。

 

对于大数据和人工智能在保险业的应用,他认为目前还处于发展阶段,主要有以下原因:


保险公司原始的数据集更多的是offline的数据,即静态数据,很难被加工利用;


很少有公司和团队从事保险数据和互联网行为数据结合的工作,包括第三方大数据公司更多关注互联网金融领域,对保险的涉及非常少;


现在保险公司的系统还是外包,技术能力有限,而且因为部门组织结构问题,很难做深入的创新。


目前整个保险业务的流程是割裂的,各个环节是间隔的,智能化的方式无法持续。

 

以上是从整个行业来讲,针对大象保险本身,从事定制化保险服务同样面临着不小的挑战:

 

1、保险产品需要保险公司去保监会备案,所以背后支撑的保险公司数量必须足够多,配合足够紧密,能够灵活的配合大象保险去创新一些符合用户需求的新的保险产品;


2、必须足够了解用户的需求是怎么样的,才能在线绘制用户画像,同时做用户的风险模型的评估。这就取决于原始数据的积累和online数据的更新迭代,数据要满足多样性、丰富性、时效性。


3、有没有强大的运营和服务体系,让保险产品在合适时间触达用户。保险产品时效性较为明显,可能用户在某个时间点有很强的购买愿望,过了这个时间点需求就比较弱,因为保险需求不属于衣食住行等一级需求,所以到达时机很关键。


4、需要有一个体验非常好的在线交互平台,使用户能够非常顺畅的使用我的保险咨询、购买以及保险相关衍生服务。

 

最后谈及商业模式,从长远来看,大象保险的核心盈利模式不单是佣金收入,更是希望将积累的用户数据商业化。“大象保险接下来会做品牌的升级,帮助更多合作伙伴构建服务能力,构建保险生态圈的外延,包括通过PaaS平台对保险服务能力进行输出、针对合作伙伴匹配险种等,让最终用户享受到一站式的互联网保险解决方案。” 杨喆表示。