大数据对互联网保险的影响研究

发布时间：2017-04-14 23:04

  本文关键词：大数据对互联网保险的影响研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：20世纪80年代兴起的信息技术革命,对人类的工作、生活和学习产生了重要影响。从办公自动化到目前成熟的网络商业模式,从最初的工业制造到现在的工业4.0,都彰显着现代科学技术对这个社会的深层次影响。现代信息技术尤其是网络技术的发展,对各行各业产生了巨大的影响,保险行业也未能例外。近几年来,随着通过网络平台售卖保险产品的保费规模的快速提升,这一现象引起了保险公司的重视,各家保险公司逐渐开始部署网络保险这一销售渠道。截至目前,更多的保险公司只是将互联网保险限定于新的销售渠道,着重上架能够吸引网民的保险产品,即借助于网络平台进行营销。本文将这一阶段归结为互联网保险发展的初级形式,可以称之为保险互联网。虽然目前通过网销渠道获得的保费收入占行业总体保费规模比例较低,但是互联网保险的创新和发展空间巨大,不能够也不会停留在这一层级。本文在对我国目前互联网保险发展现状描述的基础上,对互联网保险进行了定义,介绍了互联网保险的特点及优点。互联网保险是指运用大数据、搜索引擎、云计算、物联网、移动支付等互联网信息技术对传统保险业的投保、核保、保全、理赔、支付、产品开发等进行升级和改造,是基于以互联网为代表的现代信息技术的保险创新。主要表现在以下几点：一是保险公司业务流程的深度融合,运用统计模型对投保人、索赔人关联的大数据进行分析和计算,评估出其风险概率和风险损失,实现核保、理赔的全程自动化。二是保险产品的创新,利用大数据和云计算对投保人的行为数据和历史数据进行分析,厘定和其风险相匹配的费率,从而实现费率因人因物而异。按照所用现代信息技术的不同,互联网保险可以分为以万维网技术为基础的互联网平台保险和以物联网技术为基础的互联网保险。两者的区别在于前者是以官方网站和第三方网络平台为运营基础,后者是以局域网技术、传感器技术、保险公司独立建设为基础。文章总体讲述了大数据对互联网保险的影响,内容包括大数据概述、数据分析在互联网金融中的重要性、逻辑回归算法介绍、大数据在互联网保险中的使用、在大数据冲击下互联网保险面临的问题以及最终提出意见。文章开篇首先对互联网保险的定义进行了重新修订,互联网保险不仅仅包含网络销售渠道这一含义,还指一切现代信息技术手段对保险的业务流程和定价产生的革新和升级。现代信息技术主要指大数据、搜索引擎、云计算、物联网、移动支付等手段。互联网的范围也得到扩充,即一切互联互通的网络通信技术,包括万维网技术和局域网技术。中间部分主要讲述了大数据在互联网保险中的使用,对大数据以及数据分析的概念进行介绍,同时将关于处理大数据的统计模型引入到互联网保险中来。对美国前进保险公司使用大数据的保险产品案例进行分析,讲述逻辑回归模型在snapshot评分中的使用。同时,着重分析了统计模型在核保、理赔、定价和反欺诈方面的使用。第四章讲述了在大数据影响下互联网保险发展遇到的问题,比如大数据影响下容易引起互联网保险投保人的逆向选择、互联网保险风险控制手段不成熟、数据难以获取以及获取数据成本较高等。最后为促进互联网保险发展的对策以及研究总结。互联网保险要创新与发展,必须继续发挥大数据在互联网保险中的作用,同时加强部门之间的协作以促进数据共享。除此之外,互联网平台保险上保险产品的结构需要调整,要更加注重内含价值较高的保障性产品。
【关键词】：互联网保险 大数据 逻辑回归
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F842
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 1. 绪论11-19
• 1.1 选题背景11-13
• 1.2 国内外文献综述13-16
• 1.2.1 国内文献综述13-14
• 1.2.2 国外文献综述14-16
• 1.3 研究框架与内容16-17
• 1.4 研究意义17-19
• 2. 互联网保险的内涵及优点19-26
• 2.1 互联网保险的定义与发展现状19-23
• 2.1.1 互联网保险定义19-21
• 2.1.2 互联网保险发展现状21-23
• 2.2 互联网保险的特点及优点23-26
• 2.2.1 互联网保险特点23-24
• 2.2.2 互联网保险优点24-26
• 3. 大数据在互联网保险中的应用26-47
• 3.1 数据分析在互联网金融运营中的重要性26-29
• 3.1.1 大数据概述26-27
• 3.1.2 大数据分析27-29
• 3.2 大数据在互联网保险运用中的具体案例分析29-43
• 3.2.1 美国前进保险公司中snapshot技术的使用29-34
• 3.2.2 Logistic回归模型在snapshot评分中的应用34-40
• 3.2.3 基于Logistic回归模型的实证分析40-42
• 3.2.4 snapshot评分技术对我国车险运营的启示42-43
• 3.3 大数据和Logistic回归模型在互联网保险中的拓展使用43-47
• 3.3.1 在核保核赔中的使用44-46
• 3.3.2 在定价中的使用46-47
• 4. 大数据影响下互联网保险遇到的问题47-53
• 4.1 互联网保险创新不足47-48
• 4.2 大数据分析中容易引起互联网保险投保人的逆向选择48-49
• 4.3 大数据的获取会使互联网保险的成本增加49-50
• 4.4 互联网保险风险控制手段不成熟50-51
• 4.5 互联网保险难以获得海量数据并对其进行有效分析51-53
• 5. 促进互联网保险发展的对策及结论53-58
• 5.1 促进互联网保险发展的对策53-56
• 5.1.1 继续发挥大数据在互联网保险发展中的作用53-54
• 5.1.2 加强各部门之间的协作以促进数据共享54-55
• 5.1.3 保险公司应注重平衡互联网平台上产品的结构55-56
• 5.2 研究的结论及展望56-58
• 参考文献58-60
• 后记60-62
• 致谢62-63

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本文编号：307035