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　　新技术在保险行业中的作用日益突出，大数据作为保险行业普遍运用的新技术之一，为保险行业的发展带来了深刻影响。本文通过分析大数据对保险产品设计基础——精算技术的革新，探讨基于大数据的保险产品设计如何增强保险企业的竞争力。

　　传统的保险产品设计主要采用大数法则。大数法则是指风险单位数量愈多，实际损失的结果会愈接近从无限单位数量得出的预期损失。其短板是大数法则要求保险公司承保的每类标的的客户数量必须足够大。但是，具有相同风险性质的客户数量是有限的，这就迫使保险公司通过再保险来扩大风险单位及风险分散面。这种情况一方面导致保险精算结果不够准确，另一方面需要后续业务进行风险分散。

　　大数据可以改变保险精算中运用的数据基础。例如，在非寿险精算中，精算师通过保险标的的出险规律、事故损失额度的分布规律、保险人承担风险的平均损失及分布规律等，对保费进行厘定并进行责任准备金的提存。大数据为这些分布规律的计算提供了新的思维，保险公司可以通过大数据先细分客户群体，然后对某一类客户的出险情况进行单独的测算以厘定保费，从而做到更为精准的定价。

　　大数据使精算师可以更全面地对新产生的风险进行分析。比如，理赔数据中存在一定数量的客户欺诈行为，大数据分析中的预测分析可以对政策、文本挖掘、异常报告等进行综合分析，从而更有效地甄别欺诈行为，使历史理赔数据更为准确，促进合理价格的形成。

　　大数据为保险公司获得更大规模和更多维度的数据提供了可能[1]。保险精算可以从简单运用内部数据向运用外部数据转变，比如UBI车险中运用交通管制等外部数据完善车险的产品设计，并引入其他保险平台的理赔数据来丰富产品设计所依赖的数据库。保险产品依赖的数据有望从历史数据向实时数据改变。比如，传统寿险产品设计中使用生命表理论进行保险费测算、责任准备金评估与提取等。大数据能从数据收集、处理、计算三方面改变生命表理论基础——从以前只使用年龄、性别、保单三个维度的数据，发展到运用职业、习惯等多维度数据。

　　精算在保险中的作用主要体现在风险控制。大数据可以通过改变风险预测模式，从而提高保险公司的风险控制能力。比如在灾难险和健康险等险种中，保险公司通过“网络爬虫”等技术手段，抓取网络信息，预测流行疾病的爆发可能性，提高预测的精准性，实现风险防范的提前预警。2014年，谷歌的Baseline Study科研项目，通过穿戴式设备及感应终端，全面实时获取个人健康信息，并运3377官方网站用大数据来寻找信息中的“生物标签”，帮助医疗研究人员提前发现隐藏的健康问题。

　　大数据还能通过改进赔付预测模式，提高保险产品的风险控制水平。根据2016年的一项研究[2]，保险公司掌握的数据越多，保险赔付风险模型的预测能力越强。每增加一个数据集，模型预测的准确度就能获得显著提升——改良后的客户信用记录、公共记录以及保险赔付历史，可以在传统信用记录的基础之上提升30%的模型效能。同时，大数据可以对不同维度数据进行交叉分析，得出不同数据指标之间的相关性，达到更精准的要求，而非运用既定的模型。

　　第一，大数据能降低保险企业的信用风险。以寿险为例，寿险的盈利来源于死差、利差和费差三个方面。通过运用大数据，保险公司能改善保险产品的设计，在精准把控风险的条件下使产品定价相对准确，使费差盈余区间扩大，提高保险产品本身的收益。数据多维性、可靠性、易得性使得寿险产品的设计基础——生命表更为细化，实时性更强，在保险公司的准备金评估中，可以更具针对性与准确性，从而带来寿险产品盈利空间增加，减小死差损失，提高偿付能力，弥补利差和费差带来的潜在收益不足的可能，从而整体上改善保险公司面临的信用风险。

　　第二，大数据技术对精算的改进可以提高互联网保险企业的产品设计质量，追本溯源达到保险服务保障客户的本质要求。早在2015年，美国的Clover Health便开始运用大数据，对用户健康状况进行监测及预测分析，并以此为依托采取预防护理措施，降低老年高风险人群患病的概率及医疗费用支出。2016年成立于意大利的保险公司Neosurance是另一个使用大数据技术的互联网保险公司，这家公司运用大数据与机器学习，使小额销售政策得以实施。在客户外出旅游时，该公司为其建立一个相应的数字化场景，掌握客户行为等非结构化数据，并以此为基础开展即时保险业务，也就是为所需客户提供随时随地的保险服务。其开发出的“Al Volo”旅游保险产品为客户报销医疗费，并提供24/7的医疗援助。这种随时随地的即时保险业务成为该公司的亮点，为其带来了连续的风险投资。