勵志故事描述：：從險企大佬對2017年的展望來看，大數據無疑是革新的重要關鍵詞。　　從服務端來看，大數據的使用使精準營銷成為可能，保險業盲目營銷或將成為歷史。從產品端來看，大數據能夠成為產品定價提供依據，有望縮減精算成本。　　不過，在大數據運用正處于探索初期的階段，保險深化大數據改革仍面臨著三大壁壘，成本與投入難成比例也成為困擾保險業的現實問題。　　　　服務端：互聯網角逐戰進入下半場，險企發力數字生態　　事實上，目前險企在客戶服務方面對大數據已有布局。　　一方面，通過大數據分析，保險公司可以精確找到目標客戶，精準營銷成為可能;另一方面來看，通過構建數字生態系統，保戶行為偏好以及投保需求逐漸清晰，個性化服務漸成常態。　　泰康在線董事長劉經綸日前表示，互聯網的上半場已經結束，而到了下半場，大數據的重要性將日益凸現，數據本身的質量和處理能力將成為核心競爭力，將變為一種公共服務和基礎設施。　　劉經綸進一步指出，在下半場互聯網將有一個新邏輯，互聯網生態、新物種、新模式將成為大家追求的目標，互聯網保險公司也將進入拼技術、內容和生態的階段。　　太平洋保險(601601,股吧)也在新年致辭中直言將實施“數字太保”戰略。太平洋保險方面指出，“數字太保”是“以客戶需求為導向”戰略轉型的延續和深化，公司未來3年將踐行“創新數字體驗，優化數字供給，共享數字生態”，力爭客戶數字化界面覆蓋率達80%、業務流程無紙化達50%。　　從具體策略來看，太平洋保險董事長高國富此前公開表示，打造“數字太保”需三步。第一，太保集團正從基礎數據庫入手，將營銷渠道、服務等盡快數字化;第二，對內部流程進行數據化改造，從而令客戶數據能盡可能轉換為產品和服務;第三，在移動互聯時代下，用數字化工程重新構建整個商業模式。　　事實上，欲借大數據發力服務端漸成保險業常態，除上述兩家險企表態外，平安集團董事長馬明哲也在新年致辭中表示通過移動互聯、大數據、云服務等新科技、新思維，從社交化、移動化、專業化、場景化切入，讓客戶的生活更加簡單、便捷而有品質。　　“數據、計算、場景與云四大要素將驅動未來，互聯網不僅是工具，更是思維方式，是網絡世界客戶思想的最大實現”，2016年，陽光保險董事長張維功對未來預測的一席話，則深刻揭示出大數據風下，InsurTech愿景圖另一面呈現——場景化保險。　　在眾安保險2016年下半年發布的《2016中國創新保險行業白皮書》中，曾提出“有溫度的保險”， 通過金融科技的手段構建覆蓋各類人群的金融生活。確實，隨著互聯網的不斷普及，在產品、需求、客群等方面均出現新的“線上場景”，應運而生的場景保險很大程度上伴隨著互聯網世界短平快的需求，“與平臺保險相比，場景保險最大的優勢在于以極低的成本滿足海量用戶的碎片化需求”，業內專家表示，2017年，場景化產品在互聯網保險中的份額可能繼續擴大。　　由此來看，2017年中，大數據在保險業服務端的滲透或將更加深化。第一，保險業數據庫以及數據分享機制有望更加完善;第二，大數據在保險消費過程中的應用場景或將逐步走向多元化;第三，互聯網保險中的新物種、新模式或將現身。　　　　產品端：改革大幕拉開，車險健康險有望率先試水　　在產品端，大數據也在保險業中發揮著日益重要的力量。　　在大數據布局方面，監管層方面早有安排。早在2014年，國務院即明確提出要“加快建立保險業分類風險數據庫。日前，保監會發布了我國保險業第三套生命表，樣本共涉及3.4億張保單、185萬條賠案數據，覆蓋了1.8億人口，將廣泛用于產品定價、準備金評估、現金價值計算等各個方面。　　展望2017年，大數據在保險產品方面的運用或將逐漸落地，從產品類型方面來看，車險以及健康險或將率先受益大數據紅利。　　安誠財險總經理閔衛東日前在接受采訪時指出，目前，保險市場化改革的大幕已經拉開，傳統保險業的轉型任重道遠，隨著大數據、云計算、車聯網、物聯網等新技術的出現，行業的自我創新與改革迫在眉睫。　　合眾保險也在談及公司發展路線時談及車聯網+汽車金融的戰略，涉及車聯網數據定價、實時行車數據調整、汽車金融服務介入三方面。此外，在合眾保險的戰略版圖中，壽險也在大數據運用正占據一席，具體來看，合眾保險提及公司精準醫療戰略涉及基于健康數據的個性化定價、科學的健康管理計劃、健康類消費信貸三領域。　　由此可見，在2017年中，大數據或將在險企中掀起一輪新的變革，除了在銷售服務中有所作用，大數據還將涉及到保險產品方面，車險以及健康險或將率先試水。此外，有專家指出，隨著垂直領域大數據的可用性和相關性、個性化定價等方面獲得突破，大數據還將在意外險、定期壽險等產品領域得到廣泛運用。　　　　愿景美好落地難，InsurTech三大痛點待解　　展望2017年，保險業的變革似乎迫在眉睫。業內普遍對InsurTech的構想充滿期待，一方面，大數據的運用將大幅降低成本，另一方面，場景化的完善將拉動保險消費。　　不過，目前來看，InsurTech的諸多構思尚未落地，三大痛點尚待解決。　　第一，開放的數據是大數據技術和應用發展的基礎，但目前目前尚未形成行業共識，仍有很多壁壘有待打破。　　有業內人士透露，為幫助險企做大數據精準分析，此前有機構試圖整合各個保險公司的數據。但由于保險條例承諾不泄露保戶信息，而整合多個險企的數據就意味著需要將保戶信息提供給第三方，故該事宜未能成功推進。而從消費者的角度來看，消費者與消費者之間既沒有共享數據的通路，也沒有內在驅動力，數據無法真正形成共享，也就導致保險公司根據大數據定價或設計產品的想法難以落地。　　第二，技術壁壘同樣成為我國保險業面臨著的一個難題。以在美國廣為流行的UBI車險為例，市場普遍看好該模式發展前景。國家統計局和興業證券(601377,股吧)研究所曾聯合預測，到2020年，中國的車險中將有25%-30%將會是UBI車險。　　不過推行UBI車險模式可謂知易行難，有業內人士直言，目前來看，能真正代表中國UBI車險未來發展方向的產品少之又少。而將歐美的UBI模型直接套用到中國明顯是完全不合理的，這需要一個長期的數據積累和修正過程。該人士指出，和其他行業相比，UBI有著非常高的技術壁壘。由于目前行業缺乏先進的UBI經驗，特別是UBI精算建模能力，目前仍處于摸索狀態。　　第三，場景定制產品并非萬能良藥，難以從根本上解決用戶粘性問題。對于備受追捧的保險場景化定制，有業內人士指出其并不能從根本上解決流量和用戶黏性問題。從目前市場的情況來看，很多場景定制產品同質化明顯，被模仿起來比較簡單，這就導致了在市場體量較大的場景下，競爭高度激烈，無法明顯提振業績。而對于體量較小的場景，由于運營維護成本和定制成本過高，短時間內也難以盈利。　　總體來看，在我國InsurTech發展初期，風險和挑戰如影隨形。但是，業內人士指出，數據科技與保險業的深度融合已是大勢所趨，并將為保險業的發展提供長期原動力。