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艾瑞咨询:2023年中国保险业数字化转型研究报告(77页).pdf

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艾瑞咨询:2023年中国保险业数字化转型研究报告(77页).pdf

1、部门:TMT金融组2023 iResearch Inc.中国保险业数字化转型研究报告沉潜蓄势,厚积薄发2摘 要ABSTRACTSa.发展纵览:相比北美及欧洲,亚洲保险市场发展尚处初期。伴随IT系统与业务模式持续攻坚创新,中国保险业历经信息化、互联网化、数字化发展阶段,将迈入全域赋能、数智化发展的新周期。b.内观深化:随着前沿科技融合应用、监管政策日趋明朗,保险业业绩增长、业务创新等内生转型诉求已初步具备实现条件与长足进步空间。未来,有效的“业、技、数”融合生态将创造更巨大的保费增长动能,成为保险业下一阶段数字化转型的关键议题。本报告坚持“业技融合,行稳致远”的原则,综合考察“综合创新力、技术输

2、出力、市场影响力”等多项维度指标,最终评选“iResearch 保险业数字化卓越服务商”,旨在为保险行业的科技创新实践,以及保险机构合作伙伴选择提供实证参考。保险业数字化转型效能的整体释放,需要战略、业务、技术环环相扣,散点式业务改造升级往往难以达到理想的效果。需要保险机构立足全局、长期统筹,由点及面实现从局部业务的优化升级到全域数字化的整体进阶。a.战略为舵-战略与组织规划:具备强制力与约束力的顶层战略指引与分层战略指南,将给予保险机构明确的发展方向,有助于构建自上而下的数字化统筹体系,与自下而上的动态反馈机制。b.实践为帆-转型能力构建:报告基于“iResearch M.A.P 应用评估工

3、具”,综合保险机构调研及专家访谈结果,对保险精准营销、渠道展业、核保承保、理赔给付、产品研发五大关键环节进行深度量化评估与实践前沿洞察,并输出具备实践价值的0到1落地指南,旨在为保险机构数字化转型提供决策思路与参考路径。c.技术为锚-底层技术支撑:面对竞争愈加激烈的市场,底层资源集约与能力复用可以为保险敏态及稳态业务提供更加高效平稳的支撑,以“精益化思维”贯穿始终的云平台及中台建设已成为保险机构的广泛共识。a.人身险创新:随着专属代理人团队规模的持续缩减,银保一体化程度将不断提升,银行在人身险销售板块中将发挥愈加关键的作用。人身险机构需以用户为核心,协同银行开发贴合银保场景的财富健康管理服务。

4、b.财产险创新:风险性质深刻转变,使财产险迎来上升窗口。以气候变化、基于净零排放的产业升级、IT及网络运营安全为代表的三大类风险保障缺口持续扩大,产品创新需求呼之欲出。中国保险业数字化转型落地指南:中国保险业数字化转型趋势洞见:中国保险业数字化转型发展概述:中国保险业数字化转型厂商研究:3目 录CONTENTS01时代之潮:中国保险业数字化转型的必要性Overview&Interpretation of Digital Transformation02循次而进:中国保险业数字化转型落地指南Practical Guides of Digital Transformation03合抱之木:中国保险

5、业数字化卓越服务商及典型企业Outstanding Enterprises&Case Study04积厚成势:中国保险业数字化趋势洞见及专家之声Development Trends&Leading Insights4中国保险业数字化转型的必要性时 代 之 潮0152023.8 iResearch I国际保险业数字化全面快速发展北美及欧洲保险市场成熟度较高,信息科技投入深入,亚洲市场信息科技应用虽相对滞后,但随着亚洲保险市场持续进步成熟,未来仍有增长空间2015年起,全球保险领域信息科技应用快速发展,助力保险行业不断成熟,其中以北美、欧洲领跑全球。保险科技作为托生于保险主业的科技应用、模式创新,

6、与保险主业之间相辅相成。北美、欧洲保险市场历史悠久、业务发展成熟,这保证了数量众多的保险科技服务商在不同的产品、场景内均有长足的深入空间。亚洲发展中国家保险市场发展虽尚处初期,信息科技应用有所局限。而随着技术应用不断扩大、助力保险市场加速发展,亚洲保险行业及保险数字化领域未来均有广泛增长空间。全球TOP100保险科技公司数量全球保险信息科技投入占保费收入的深度亚洲保险业信息科技投入相对低,保险科技在行业内应用深度较浅头部保险科技公司较少2021年亚洲保险深度:5.3%2021年亚洲保险密度:416.6 美元欧洲发达地区的保险业信息科技渗透深入保险科技公司数量众多,应用场景相对细分北美保险业信息

7、科技投入较深头部保险科技公司数量均匀,企业平均规模较大,技术探索走在行业前沿2021年北美区域保险深度:11.4%2021年北美区域保险密度:7782.0 美元2021年欧洲发达地区保险深度:8%2021年欧洲发达地区保险密度:3694.0美元发展纵览行业内观深化共融来源:OECD,FINTECH GOBAL,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制62023.8 iResearch I中国保险业数字化发展历久弥新来源:专家访谈;公开资料整理;艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。IT系统与业务模式持续攻坚创新,将迈入全域赋能发展新阶段发展特点市场格局传统大型险企陆续创立互联网保险公司;互联网保险公司、互联网保险

8、中介机构大批量涌现。头部互联网厂商依托场景、流量、科技等禀赋切入保险解决方案市场。传统大型险企主导保险行业线上化发展;主要由传统金融IT服务商帮助保险机构进行信息化建设。IT系统建设以保单为中心,多为单体架构设计,散点式建设逐步转为集中化建设;线上渠道受限于尚未成熟的市场环境,更多承担企业资讯功能。IT系统建设以业务为导向,业务功能组件化发展,系统可拓展性提升;分布式SOA架构逐渐主流。渠道创新与产品创新并重,场景化创新产品与承保模式大批量涌现。IT系统建设以客户为中心,微服务架构进一步解耦业务逻辑;前中后台的系统层次形成;保险机构自主研发能力增强,呈现全链路数字化发展态势。头部保险机构陆续推

9、出数字化转型战略,并成立科技子公司。市场竞争格局稳定且激烈,保险机构发力深耕私域流量运营。市场参与者之间不再泾渭分明,在科技赋能与监管引导下,行业间协作互通机制逐渐完善,驱动保险业良性竞争、跨界发展。云原生时代微服务架构、无服务器架构的优势广泛渗透;保险业务、技术、组织凝聚融合,赋能保险产品及服务精细、弹性、泛在发展。Stage 3 数字化建设2017-2025大数据、人工智能、云计算等技术应用驱动保险科技热潮,疫情催化保险数字化进程加速。时间周期行业数字化深度蓄势积淀期扩张探索期全域赋能期Stage 2 互联网化发展2009-2016Stage 4 数智化发展2025-2030eStage

10、1 信息化建设1999-2008深化内敛期人保、人寿、平安、太保、泰康、新华等公司率先建立线上商务网站;覆盖全国大部分省市的呼叫中心系统陆续建立。2000年中国保监会建立监管信息化基础平台“三网一库”(保监会与保监局的专线网络;保监会与各公司间的数据报送网络;保监会互联网;以及业务、财务、机构、高管、产品和营销员等信息的监管数据库)。2008年中国银保信成立,建立行业级数据共享格局。中国首家互联网保险公司众安保险成立,是首个核心系统和核心业务搭在云上的保险机构。同年推出网络保证金保险与退运费险。2013年中国保险业数字化发展历程省分公司IT系统分散建设弊端显现,以平安、泰康为代表的头部保险机构

11、相继推进IT集中化建设,包括系统整合、数据整合、IT架构再造等;推动企业管理扁平化转变。2004年众安保险推出即买即用型航延险与按量计算型步步保;并协同平安保险推出国内首个O2O共保模式的互联网车险。蚂蚁金服成立保险事业部并建立互联网保险平台。2015年众安保险成立科技子公司众安科技;众安保险推出“尊享e生”百万医疗险。2016年2017中国太保提出“数字太保”战略,打造智能化技术引擎,建立业务及管理共享平台,推进金融与新技术融合。次年推出业内首个AI保顾“阿尔法保险”。中国人保、中国太保相继成立科技子公司。20222019中 国 人 寿 发 布“科技国寿建设三年行动方案”,将科技创新纳入集团

12、考核体系;中国平安将“金融+科技”确立为核心战略方向。保险科技应用创新:以AIGC、隐私计算、物联网、区块链为代表的前沿科技与保险产品及服务加速融合,撬动更加智能随需、联结互通的深层价值。互联网普及与应用,在快速拉升我国网民数量与保费规模的同时,推动用户需求线上化、碎片化、个性化发展。技术与业务深度结合,推动保险机构降本增效的同时,促进保险业务模式创新。计算机技术的蓬勃发展赋能大型险企信息化建设,以及行业基础设施的初步构建。i云保、蚂蚁保陆续成立。水滴推出众筹项目。泰康在线成为国内首家大型保司创立的互联网保险公司。监管首次提出保险科技概念,并大力推动保险科技发展。保险业务模式创新:保障与服务范

13、畴跨界外延,推动保险产品服务泛在化、精细化发展。银保协同的综合财富及健康管理策略;以及以IT运营保险、ESG垂直生态保险为代表的新型财险模式成为保险服务深度融合各行各业的重要抓手。发展纵览行业内观深化共融72023.8 iResearch I增长趋缓放大保险机构提质增效诉求保费增速放缓、产品利润空间逐步压缩,保险机构需依托数字化手段升级创新、控本增收,实现业绩优化从近5年保费增长趋势来看,全行业保费规模增速在2020年出现拐点,增速有所放缓,如将对比年份拉长,这种增速下降幅度将更加明显。这其中部分阶段是受到监管为引导市场健康发展而作出的必要调控的影响,除此之外,产品本身未能与时俱进契合市场需求

14、而增长乏力也是关键原因之一。聚焦产品增长拉动数据,各险种整体的增长拉动效率均有下降,其中人寿及年金险、健康险的收缩较为明显。随着越来越多的保险机构加入产品内卷的行列,在18-20年期间创造巨大增长动能的人寿、健康类互联网保险产品利润空间也在不断压缩。保险机构一方面需要依托数字化控制成本,争取更多利润空间,另一方面也需要通过数字化实现业务创新升级,重启增长发动机。来源:国家金融监督管理总局(原银保监会),艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2018-2022年中国保险业原保费收入20723227542398223572245412101

15、073783488268438984502200212022人寿及年金险(亿元)健康险(亿元)意外伤害险(亿元)机动车辆险(亿元)非车财产险(亿元)2018-2020年与2020-2022年期间各险种增长拉动效率38074490046957+3.8%人寿及年金险健康险意外伤害险机动车辆险非车财产险+8.6%+7.2%+0.3%+1.1%+2.0%+19.0%+1.2%+1.1%-0.2%-0.1%+1.8%2018-2020年2020-2022年发展纵览行业内观深化共融82023.8 iResearch I

16、前沿科技效能升级深化转型价值关键技术实践日趋成熟,融合创新成果推动保险数字化转型进程在可持续增长与业务创新等诉求的驱动下,多项技术的融合赋能与契合场景需求的创新开发已成为保险机构核心竞争力的构建共识,前沿科技的实践探索正重塑保险各环节价值链,推动保险保障类型、产品内涵、业务模式、行业生态发生根本性变革。根据艾瑞咨询调研数据显示,大数据与人工智能技术的持续攻坚与相互赋能仍为保险机构决策者最关注的实践内容。此外,RPA/IPA技术拥有可明确量化的良好ROI,具备从简单任务延伸到复杂流程的巨大价值,成为保险机构关注度持续提升的投入方向。注释:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT

17、部门决策者。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。中国保险业关键技术投入方向及价值洞察Section 1:重点关注技术价值解读大数据:结构化与非结构化数据要素的动态采集、检索理解、分析挖掘,赋能保险机构经营管理决策更具精确性、敏捷性与前瞻性,从而撬动更大的潜在商业价值;数据源融合扩充与分析工具创新已成为保险机构持续探索方向。人工智能:服务智能、感知智能、决策智能等能力贯穿保险业务全链路,可实现复杂规则与场景下的分析预测,赋能保险机构流程再造、产品创新、服务升级、成本释放多项价值。人工智能与专家经验结合将成为未来常态化业务模式。云计算:通过资源池化及应用开发分布式改造,给予保险机构按需分配、动态扩

18、容、快速部署的稳态敏态业务建设能力与协同能力。当前,保险机构也正从以资源为中心的云化阶段,步入以应用为核心的云原生时代。RPA/IPA:RPA三件套能力针对规则固定、批量执行、附加值低的业务环节具备可见降本提效价值;流程链接与流程塑造能力也将推动组织协同与组织优化。Section 2:长期关注技术价值解读低代码:通过图形、业务规则的可视化与简单拖拉拽操作,即可快速构建业务应用程序,有助于降低保险机构研发运维门槛,实现调研即开发、开发即部署。区块链:去中心化、数据防篡改、可追溯等特点,能够建立一套公开透明的可信体系,使链上参与方低成本达成互信共识,促进保险行业内外数据可信交互。物联网:通过信息传

19、感器、射频识别、定位等装置技术,持续追踪用户及财产状态,延伸保险机构信息感知边界,赋能保险服务泛在化发展。保险机构重点关注的技术投入方向:85%人工智能56%RPA/IPA53%云计算87%大数据互联网与移动技术44%区块链13%物联网6%低代码23%发展纵览行业内观深化共融92023.8 iResearch I保险机构信息科技投入热度持续保险机构积极拥抱科技趋势,预计2023年投入规模接近570亿元伴随疫情期间迫切催生的线上化诉求与业技融合效能的逐步显现,我国保险机构的数字化转型目标愈加明确,牵引保险信息科技投入持续加码。大型保险机构信息科技预算资金较为充沛,且对核心系统的自主可控能力要求较

20、高,因此通常采用自研与外采并行的方式进行通盘数字化建设;中小型保险机构信息科技预算资金相对有限,且自身信息化程度较弱,往往更偏重解决方案带来的若干项能力快速增益。根据艾瑞咨询测算,2021年中国保险业信息科技投入规模约为414亿元,约占据行业保费收入的0.92%,这一数据虽取得历史性突破,但对比全球数据水平,我国保险信息科技投入深度仍待进一步加强。艾瑞咨询预计,我国保险信息科技投入规模仍将保持稳步增长,并有望在2023年达到569亿元。注释:本年度信息科技投入费用=本年度基础设施投入本年度电子设备采购投入本年度软件采购投入本年度系统开发项目投入本年度系统运营投入本年度信息科技咨询投入本年度信息

21、科技人力资源费用本年度其他投入。来源:艾瑞咨询研究院根据保险科技“十四五”发展规划及官方披露数据,结合专家访谈结果,自主研究及绘制。213 276 351 414 481 569 29.8%27.0%17.9%16.1%18.3%200212022e2023e保险信息科技投入(亿元)增速(%)发展纵览行业内观深化共融2018-2023年 中国保险业信息科技投入规模(亿元)102023.8 iResearch I行业政策驱动保险数字化转型步入深层次监管长期引导推动信息科技应用深化,十三五末年行业基本完成线上化改造,为实现可持续发展,监管着力推动保险行业数字化转型来源:国务院

22、,国家金融监督管理总局(原银保监会),艾瑞咨询研究院自主研究及绘制“十一五”至“十三五”期间,保险行业内监管引导信息技术应用持续深入“十四五”数字中国战略自上而下引导“国十条”奠定中国保险业未来长期与科技融合发展的基调信息化萌芽期线上化爆发期线上化起步期保险监管鼓励保险多元化发展倡导市场多元化创新监管收严、整治行业乱象国务院:关于保险业改革发展的若干意见“国十条”银保监:关于深化保险中介市场改革的意见、保险业发展“十三五”规划银保监:互联网保险监管办法发展纵览行业内观深化共融112023.8 iResearch I国策规划驱动保险数字化转型开启新纪元十四五阶段,数字中国顶层战略自上而下引导各行

23、各业数字化转型,保险业作为数字经济的重要组成部分,承担着关键的转型任务来源:国务院,国家金融监督管理总局(原银保监会),中国保险行业协会,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制“加快数字化发展,建设数字中国”数字中国建设整体布局规划2522框架数字社会数字政务数字经济数字文化数字生态第十四个五年规划和2035年远景目标纲要健全安全与效率并重的科技成果应用体制机制;壮大产业生态;打通科技成果转化“最后一公里”。搭建业务、技术、数据融合联动的一体化运营中台,建立智能化风控机制,全面激活数字化经营新动能。人民银行:金融科技发展规划 2022-2025深化数字技术金融应用健全金融科技创新体系互联网数据中心、物联

24、网、云计算等数字产业链和产业集群也在不断发展壮大促进技术服务收入增长。推动数字化技术、商品及服务在传统金融产业内多方向、多层面与多链条的加速渗透,创造新业务新模式。国务院:“十四五”数字经济发展规划数字产业化产业数字化核心目标:到2025年,保险业数字化转型取得明显成效。具体如下:数字化产品及服务普及;数据资产及数字技术创新实践落地;差异化产品及服务开发能力增强;服务效能提升;数字化管理体系建立。规划落地银保监会:银行业保险业数字化转型指导意见保险科技“十四五”发展规划转型方式:做好战略规划和组织流程建设紧扣业务场景、经营管理数字化健全底层技术能力建设:数据能力、科技能力保险行业内监管引导信息

25、技术应用持续深入“十四五”数字中国战略自上而下引导发展纵览行业内观深化共融122023.8 iResearch Ip 产品保障目录在传统医疗险基础上进一步扩充,保障更全面,价格更低,因此需要更完善的风险监测、预估体系,把控风险p 初期,关键的院内数据获取存在较大困难,需要与第三方服务商深入合作,补充院外健康数据,完善数据采集系统p 除了日常的文案推送,引导用户行为,更关键的是在监测到用户潜在风险增加的时候能够有效干预。部分保险公司构建了在线诊疗、送药等自有医疗服务体系,能够实现一部分用户就医信息同步,并提供医学指导,减少疾病支出扩增的风险p 与用户日常相关,具备一定“刚需属性”的险种,适合打开

26、线上C端市场,如健康险p 健康险中,医疗险是报销型险种,与就医支出挂钩,同时医保会分担部分支付负担,在海量承保背景下,出险赔付将贴近居民就医支出大数,风险可控,适配性较高p 医疗险多针对相对高发轻疾,可提升用户保障感知,避免侥幸心理。相反通过合理的产品设计或可缓解用户害怕“治疗无底洞”“因病致贫”的需求痛点p 线上销售产品,其产品责任需简洁明了,产品特点突出、具有显著吸睛之处,低价格、高保额、厚服务打造的超强性价比,可帮助产品在批量推流的广告中吸引客户停留业、技、数融合成为数字化转型主旋律业、技、数有效融合的保险产品可创造巨大的保费增长动能金融科技2022-2025规划中中,央行提出金融机构需

27、要搭建业务、技术、数据融合联动的一体化运营中台,这意味着“在可预见的未来,业、技、数融合将成为金融领域数字化转型核心发力目标”。于保险领域,业、技、数融合并不是将各类前沿科技、数据在保险业务链条内堆砌,而是应以推进保险产品革新、业务模式改善、市场焕发新生机为目标,选择契合的技术类型,融合赋能、创新开发。技术需要深入目标产品所对应的场景,完成针对性的应用模式改革,而保险产品及服务也应贴合技术特征调整创新。良好的业、技、数融合或许不是技术本身的创新突破、或者最前沿模式的率先应用,但仍可为所在赛道带来强劲的业绩增长新动能。如百万医疗险,基于互联网技术、大健康生态数据与健康险业务的啮合传动,创造了互联

28、网保险业务巨大的保费增长成果。来源:专家访谈,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。技术业务健康险数据互联网技术大健康生态数据Point1互联网电商思路借鉴Point2海量需求承接、获客Point3基于碎片化需求定制产品p 获客:公域平台推送插入式广告,以低价获取海量客户p 需求转化:以较低价格吸引客户,持续运营升级客户价值p 产品:低价格,高保额,多服务,提升产品性价比p 营销:海量推流,大V讲解,内容营销p 运营:基于小程序、App等多渠道与用户保持密切联系,增强活跃度,保持合同周期内持续的“服务”p 模式:“比价+下单+承保”一站式投保p 定制:基于平台用户整体需求灵活调整产品参数匹配险种,改造

29、产品基于业务诉求打通生态以百万医疗险为例的“业、技、数”融合生态Point1医学领域专业数据、知识Point2用户身体健康监测数据Point3发病风险预估p 就医:通过用户反馈或第三方大数据,获取就医数据p 日常:通过体检、穿戴设备、健康app等方式关注用户院外健康情况,并给予一定专业指导p 疾病:基于医学行业相关数据、专业知识,扩充疾病目录,增加保障内容p 药品:基于专业依据,提供用药指导p 科学普及:推送科学的健康管理知识,改变用户认知p 预估:通过专业模型整理用户风险画像,预估发病可能发展纵览行业内观深化共融132023.8 iResearch I如何有效实现三个融合是当下重要议题有效实

30、现三个融合需完善系统性的数字化能力建设目前保险行业数字化转型已经在局部环节实现实质性进步,部分业技融合成功的产品及业务场景已实现全链路数字化,达成突破性创新。但在以业务需求为牵引、以场景为导向的发展背景下,保险公司科技建设仍然存在碎片化、应急化;欠缺系统性思维和前瞻性思考;关键技术应用与核心业务有所脱节等问题,因此保险行业仍需进一步的深度数字化转型。目前保险公司数字化投入逐年增长,基础数字化指标如线上化率、自动化率等持续优化,为行业进一步完成深度数字化转型事业创造有利条件。如保险业十四五规划所指出的问题那样,三个融合有效实现需从规划层面出发,构建系统性的数字化能力建设策略,输出纲领性的战略目标

31、,进而以强化底层能力、升级业务系统、深化模型应用、优化业务流程、扩大数据采集应用为抓手,打造全链条、全场景的融合生态。来源:中国保险业协会,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。技术强化系统升级业务流程改造适配数据积累应用赋能地理信息数据天气预测模型体检数据资产使用行为数据就医既往史穿戴设备监测数据生物科技健康持续监测在线诊疗高危行为干预预估生态风险监测财产安全优化财产防护反馈灾情状况生态科技在农业保险、企业财产险、家庭财产险、工程安全保险等业务场景中将保险底层系统、技术应用与生态环境、物理感知等科技融合,结合财产安全数据、卫星定位数据、区域气候模型、地理信息模型等实现极端天气预测、巨灾风险定价、灾害

32、损失预估、财产安全监测等目标。有效控制理赔成本,提升救援服务效率。在健康险、寿险、宠物险、意外险等场景中将保险底层系统、技术应用与生物科技融合,结合用户行为、基因检测、健康监测等数据对用户展开健康行为干预、疾病早筛、健康教育、药品指导、康复护理等多元化服务,将风险预防前置,降低事故发生率、控制理赔成本,同时升级产品性价比、优化用户体验进而实现品牌口碑提升。人身险财产险财产安全数据遥感车联网气象预测模型巨灾模型航拍测量基因检测数字疗法在线诊疗生物传感器医疗知识图谱药物追踪数字科技物联网、云计算、人工智能、大数据区块链等底层基础数字技术重塑保险价值链有效的“业、技、数”融合生态归集、管理训练提取、

33、拆解联结发展纵览行业内观深化共融14中国保险业数字化转型落地指南循 次 而 进0215中国保险业数字化转型发展指南Practical Guides for Digital Transformation of Insurance Industry iResearch:保险数字化咨询研究团队&产业专家团队PART 1-中国保险业数字化转型能力构建总览PART 2-战略为舵:中国保险业数字化战略与组织规划PART 3-实践为帆:中国保险业数字化业务能力构建PART 4-技术为锚:中国保险业数字化底层技术支撑162023.8 iResearch I保险业数字化转型能力构建总览指南构建背景:保险业数字化

34、转型并非一蹴而就,虽然大部分保险机构已经意识到了数字化转型的重要性并积极开展相关布局,但散点式业务改造升级往往难以达到理想的效果。这需要保险机构站在全局视角进行长期统筹规划,在不断完善自身底层技术能力的前提下,由点及面实现从局部业务的优化升级到全域数字化的整体进阶。指南构建价值:艾瑞咨询保险业数字化转型能力构建指南立足保险行业及保险机构数字化发展的通盘视角,并逐层拆解、深挖保险机构数字化建设的关键能力。指南共包括战略与组织、业务能力构建、底层技术支撑三大维度,具体的维度构建释义及应用价值如下:来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字化效能的整体释放,需要战略、业务、技术的环环相扣保险业数字化转

35、型能力构建详解借助数据科技、智能科技、可信科技、流程与自动化等技术的融合创新,围绕保险产品设计、精准营销、经代展业、承保理赔、运营管理等关键业务环节进行全链路数字化升级改造。n 业务价值链:保险机构需要充分审视自身发展定位、发展要素及发展需求,明确保险业务价值链的构建优先级及数字化转型的升级路径。在此基础上,将业务目标不断向下拆解至各个细分业务环节/业务场景,通过核心量化指标评价数字化转型表现并形成高频A/B测试下的敏捷迭代与策略闭环。底层能力建设可以为敏态业务及稳态业务的高效运行提供良好支撑,保险机构已在以下能力建设方面形成广泛共识:n中台化建设:以技术中台、数据中台、业务中台为代表的中台化

36、建设将通用能力进行模块化封装,为保险机构带来集约管理、共享开放的、多维支撑的资源平台,助力实现研发运维一体化的敏捷协作与高效运行。同时,领域驱动设计与微服务架构,也为中台建设提供精益思维与落地抓手。n云平台建设:云计算作为基础类技术,可实现虚拟化资源的动态分配、按需调整、自动扩容。同时,云原生技术架构将虚拟资源与业务逻辑深层解耦,进一步降低保险机构的用云门槛,赋能在线业务的精细化管理与敏捷开发。保险业数字化转型并非单纯的业务线上化,而是组织架构、组织文化、业务模式、业务流程、技术应用的全方位变革。n 战略规划:具备强制力与约束力的顶层战略指引与分层战略指南,将给予保险机构明确的发展方向,并有助

37、于构建自上而下的数字化统筹体系,为集团子公司资源互通、跨业务线资源协作奠定良好基础。同时,战略层面的数字生态协作也将带来创新能力孵化与长期业务增长。n 组织与流程:数字化转型需要从内部明晰组织架构定义、业务权责划分以及问题汇总接口,自下而上形成权责分明、良性反馈、及时调整的动态闭环。同时,复合型人才的引进、培养与激励也将成为决定数字化转型成果的关键因素。Part 3底层技术支撑Part 2业务能力构建Part 1战略与组织172023.8 iResearch I保险业数字化转型能力全景图来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。底层技术支撑业务能力构建战略与组织精准营销渠道展业核保承保运营管理产品研

38、发云化建设中台化建设SaaSPaaSIaaS云部署模式业务中台技术中台数据中台云服务模式私有云公有云混合云云原生架构容器微服务Service MeshDevOpsServerless用户精准洞察智能展业工具团队考核管理用户智能触达营销工具管理营销效果分析智能交叉销售客情管理工具产品知识库团队培训管理场景/产品定制数据与精算区块链保单功能创新迭代自动化测试监管与合规财务管理-IFRS17风险管理智慧办公战略规划组织与流程集团级顶层战略集团级专项规划智能客服投保告知智能化预核保大数据风控核保问卷生成与管理理赔立案智能查勘调度智能查勘作业远程视频面访智能理算审核配套产品智能化引荐核保规则智能应用分公

39、司转型战略/规划数字化组织与文化数字化团队与决策数字化流程与机制数字化生态建设数字化战略合作数字化创新激励数字化人才管理理赔给付18中国保险业数字化转型发展指南Practical Guides for Digital Transformation of Insurance Industry iResearch:保险数字化咨询研究团队&产业专家团队PART 1-中国保险业数字化转型能力构建总览PART 2-战略为舵:中国保险业数字化战略与组织规划PART 3-实践为帆:中国保险业数字化业务能力构建PART 4-技术为锚:中国保险业数字化底层技术支撑192023.8 iResearch I保险业数

40、字化转型战略规划指南完整的顶层数字化规划是转型机构创造落地效能的关键,愿景清晰、目标明确尤为重要来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。A.愿景及目标B.实施路径C.组织构建构建宏观总愿景及细分业务目标Gap Analysis 对标企业分析STEP 1 梳理所处阶段,确立愿景 基于愿景确定业务目标 明确转型计划提升值宏观愿景公司梯队升级客群规模扩增%保费水平提升%赔付周期缩短%客户满意度达到%精英服务队伍建设保费损失下降%STEP 2STEP 3 分析业务目标与当前现状下各项指标的差距 明确各业务目标迫切性,确定转型工作阶段性实施计划工作量转型阶段步骤及周期 摸排市场中数字化能力水准可供本机构参考

41、的标杆企业 研究其数字化转型路径、周期、预算等,对比分析本公司计划可行性明确数字化转型的实施路径明确数字化转型重点投入的工作方向STEP 1STEP 2满足机构自身特质性需求,服务稳定、可持续方便快速,即买即用,资金成本低,应用成熟比自建更经济快速,比外购更定制化,实施回报效果较好优点长期大量资源投入;要求企业科技能力高、转型决心强多为通用性工具包,完全一对一定制成本较大对企业系统建设的长期规划力要求高,避免未来纳管困难缺点大型机构,数字化战略完整,有数字化专项的资金投入与人才引进中小型机构,或仅侧重部分环节科技升级实践的企业选择与企业自有系统契合、可补充应用、提供模块化解决方案的服务商策略

42、依据企业转型步骤周期、业务目标、实施路径确定“系统建设(底层技术系统建设、业务系统建设)”和“流程数字化改造”,两类工作重点开展方向 通过企业高层会议,确定各业务板块开展数字化转型工作的先后顺序成立项目群STEP 1 建立数字化规划项目组 作为数字化执行团队,需业务条线指派相关业务人员及领导协助推进 成立管理机构,委派企业高管监督项目进程,推进项目落地设立监管组STEP 2建立指标体系STEP 3 结合业务目标,分环节构建指标体系,监测转型进度及成果E.g.商业模式全面创新技术优势升级用户体验自建模式外购模式混合模式保险业数字化转型战略与组织规划关键步骤20中国保险业数字化转型发展指南Prac

43、tical Guides for Digital Transformation of Insurance Industry iResearch:保险数字化咨询研究团队&产业专家团队PART 1-中国保险业数字化转型能力构建总览PART 2-战略为舵:中国保险业数字化战略与组织规划PART 3-实践为帆:中国保险业数字化业务能力构建PART 4-技术为锚:中国保险业数字化底层技术支撑212023.8 iResearch I保险业数字化转型能力研究工具iResearch:M.A.P 应用评估工具来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。核心指标B核心指标C核心指标A核心指标D核心指标E核心指标F核心指标

44、G核心指标H核心指标I发展成熟度(Maturity)实践通达度(Attainability)发展潜力值(Potential)iResearch InsurTech M.A.P 应用评估工具(绘制时间:xx年xx月,中国)模型价值解读“iResearch InsurTech M.A.P 应用评估工具”针对保险数字化转型各项细分环节,设置“发展成熟度、实践通达度、发展潜力值”三大维度,并下设不同权重的核心指标。通过比对行业均值基线与各项关键能力之间的分布差异,对保险数字化转型路径提供整体发展解读与前沿趋势洞见。本评估模型旨在精确、系统地映射企业调研及专家评测结果,为保险数字化从业者提供更加多维视角

45、、更具参考意义的“实践作战地图”。The Value of“iResearch InsurTech M.A.P Model”数字化能力发展指标全链条数字化均值指标(满值 5分)222023.8 iResearch I保险业数字化转型能力评估指标来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。*模块颜色深浅代表了不同重要度,为“强”,为“中”,为“弱”发展成熟度数字化实践深度数字化战略优先度技术投入量级全环节链路覆盖数字化实践覆盖度自动化执行程度关键节点覆盖开展初期全自动化执行半自动化执行人工决策优先开展数字化转型的环节板块产品设计精准营销渠道展业核保承保理赔给付内部运营管理不同环节板块技术投入量级排序产品

46、设计精准营销渠道展业核保承保理赔给付内部运营管理实践通达度数据采集覆盖度补充数据充裕度模型策略应用深度数据采集应用机制数据共享机制内外部多源、实时数据智能化采集管理内外部业务相关数据半自动化采集管理内外部数据交联互通仅内部公有数据共享人工归集管理内部数据孤岛模型复杂层级场景部署能力可获得性可多源替代性是否存在监管限制、伦理道德等不可抗力对应专业领域数据补充是否存在技术局限是否存在多个同等效力数据源替代数据精确度要求能否由上级数据源推算复杂预测模型人工智能算法相应场景业务解耦敏捷调优能力简单模型基础人工智能算法相应场景快速部署快速验证能力简单规则及逻辑简单数据挖掘辅助人工决策发展潜力值实践回报丰

47、厚度实践回报周期投入加量倾向远超预期的实践回报基本符合预期的实践回报一般理想的实践回报非常不理想的回报未获得任何实践回报不同环节板块资金投入加量倾向度效能回报回报周期长度0 回报显著回报0Y5Y1Y2Y3Y4Y产品设计精准营销渠道展业核保承保理赔给付内部运营管理 评估指标的设置重点参考了保险机构客户(覆盖技术及业务团队)在保险数字化转型实践中所关注的厂商能力。指标评估围绕保险机构(客户侧)的意见征询、面向厂商的专家调研等多种形式展开。研究团队面向行业内已经开展或计划开展数字化转型的客户,征询了其数字化转型战略执行中对厂商在产品、技术、服务等多项能力上的评估意见。同时面向厂商展开问卷、领导者访谈

48、、产品演示等形式的调研。为了保证评估的客观性,我们不会只参考单调研渠道的反馈信息。232023.8 iResearch I保险业数字化实践整体洞察保险数字化实践初具成效但仍受制于“木桶效应”,亟需全链路长远布局与短板能力快速补位根据艾瑞咨询调研数据显示,约94.4%的保险机构已开始积极探索全链路数字化转型。从发展成熟度来看,精准营销与核保承保分别作为用户流量的入口与保险成单的第一道关卡,是保险机构长期聚焦、投入的重要实践环节。同时,产品研发仍面临同质化竞争激烈、创新能力不足的发展困境,是保险机构亟需补齐的短板能力。从实践通达度来看,内外数据源补齐、智能模型应用、自动化能力执行已初步渗透至保险数

49、字化的各项环节,基于复杂场景的融合应用将是保险机构下一阶段的突破方向。从发展潜力值来看,综合未来投入计划与既往实践产投回报,以渠道展业与理赔给付为代表的客户服务周期延伸与二次转化能力,成为诸多保险机构决策者看好的发力方向。保险数字化之路道阻且长,“扬长补短、通盘布局”方可成为保险机构立足当下、行稳致远的长久之策。注释:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT部门决策者。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。保险业数字化转型实践整体洞察保险数字化-发展成熟度保险数字化-实践通达度保险数字化-发展潜力值2.33.93.33.53.23.23.02.93.13.33.13.13.23

50、.33.53.43.33.3242023.8 iResearch IMajor Trends 实践趋势解读:iResearch InsurTech M.A.P 应用评估工具(绘制时间:2023年8月,中国)Overviews评估工具洞见:精准营销数字化实践洞察注释 1:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT部门决策者。注释 2:评估结果为5分制,各项核心指标分值根据企业调研问卷结果赋权计算得出。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。n 发展成熟度:保险机构已经迈入“以用户为中心”的营销数字化转型深水区,约41%的保险机构已实现营销环节全链路的能力升级,并持续拓展数据采集、用户

51、触达、效果反馈等关键环节的自动化执行能力。n 实践通达度:营销环节作为用户洞察与交互的前端入口,对于数据的维度与体量,及策略的精确性与时效性都有着更加迫切的需求。约57%的保险机构期待数据与策略进一步的高效融合,以应对更加复杂营销场景。n 发展潜力值:保险营销环节具备较为平衡的产投回报,且约53%的保险机构在营销数字化过程中获得了远超/符合预期的实践成效。伴随愈加激烈的市场竞争,营销能力构建将长期作为保险机构的重点投入方向。n 关键能力建设数据赋能决策:夯实数据基础仍为保险营销数字化的未来建设重心,这不仅强调保险机构内部数据源的有效采集,还包括实时数据源的高效转化及第三方大数据的维度补齐。在此

52、基础之上,更加精确的动态策略布放与反哺迭代机制亦为保险机构的长期内炼要诀。预见驱动增长:营销策略将更加具备广度与深度地链接到用户未来人生事件与潜在需求,并以个体向群体影响辐射的方式,使保险产品及服务与用户建立更加深层次的需求满足与情感共鸣。n 前沿实践洞察数据生态共建:浅层次的第三方数据共享难以解决保险营销的深度需求,头部保险机构已经率先在营销环节推动隐私计算技术的应用,通过多方安全计算、信息混淆脱敏等模式,积极探索更高价值的数据互通路径。触点全域升级:通过自动化埋点技术搭建的实时数据采集与洞察能力,将赋能保险机构掌握更加详实的用户线索,以提升整体ROI。同时,伴随公域流量成本的持续走高,私域

53、流量运营在用户粘性培养、成本效果控制、长期品牌建设等方面更具长期发展优势。实践洞察落地指南实践前沿发展成熟度实践通达度发展潜力值3.9 3.22.9 3.13.3 3.3得分均值综合评估结果:4.03.53.32.72.93.43.34.24.0技术投入量级数字化实践深度数字化战略优先度数据采集覆盖度补充数据充裕度模型/策略应用深度实践回报丰厚度实践回报周期投入加量倾向发展成熟度实践通达度发展潜力值细分评估结果:精准营销数字化指标全链条数字化均值指标(满值 5分)252023.8 iResearch I精准营销数字化0-1构建指南数据、科技驱动下的“用户-产品-场景”策略洞察与迭代闭环来源:专

54、家访谈,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。保险机构精准营销能力建设指南基础能力的稳健先行营销策略的有的放矢调优机制的动态闭环STEP 1 数据能力构建STEP 2 目标策略制定STEP 3 效果复盘迭代A标准规范数据标准及互通规范渠道数据采集:公众号、小程序、自有APP等私域数据采集,及第三方平台投放的公域数据监测;行为数据采集:通过埋点方式无痕采集用户场景行为数据,包括登陆、浏览、点击、购买等行为;用户视图打通:集成内部系统经营数据、市场调研数据与多源用户数据,通过统一用户ID形成对用户整体信息的全方位感知与聚合加工。2数据洞察用户标签及画像构建5效能反哺营销效果复盘及迭代B战略目标营销战略及完

55、善保险机构营销目标应注重自上而下的指标拆解与自下而上的联动反馈。基于自动化工具与算法建立千人千面的策略布施:营销目标制定:结合经营现状、市场格局、行业趋势,制定差异化营销目标并拆解为可执行的分层指标体系;营销策略构建:注重长效经营而非短期获利,建立“用户-产品-渠道”的多触点渗透与演进式策略施放。3策略制定营销策略精准配置用户策略:通过智能算法推荐、互动触点引导、自动策略触发,实现引流裂变、留存促活、成单转化、唤醒召回等多阶段运营,及KOC圈选、社群建设等深度运营;产品策略:根据产品特点,实现差异化定价与推广内容生成,并通过热点营销、联合营销等方式进行精准推送;渠道策略:根据不同渠道的流量分配

56、规则与推送算法,进行优选渠道营销及多渠道营销,提高价值扩展影响力。用户标签:包括基础属性、购买能力、生命周期、营销偏好及价值等标签,以及实时、自定义标签等;用户画像:通过不同层次标签叠加,生成静态用户画像、动态用户画像、周期性迭代用户画像等;用户分群:包括灵活客群的自定义圈选及全方位洞察,以及个体用户的行为下钻与价值分析。4保障机制营销策略有效执行实时调优机制:通过对关键指标的实时监测,及时调整并优化营销策略,不断提升整体营销效果;长链孵化机制:通过调研问卷、感谢信、邮件等营销活动回顾机制,进一步追踪营销效果,并对高价值用户线索引入保顾或保险代理人的1v1需求跟进。实践洞察落地指南实践前沿数据

57、作为营销精度的基础要素,需要保险机构明确底层数据的标准及规范,由点扩面实现数据要素的高效流通:数据采集标准:推动内外部、线上线下、跨产品部门数据的规范化采集,降低数据加工处理门槛;数据协作规范:建立企业级数据平台,健全数据协作机制,打通内部数据孤岛。C验证机制营销效果验证及闭环1数据采集全域数据采集及整合构建全局视角的智能分析与运营看板,根据营销反馈数据反哺业务策略,并实现持续创新与优化迭代:效能监测平台:通过可视化工具,建立全局视角运营看板,实现实时效果监测、自定义指标分析;效能验证手段:引入A/B测试机制,打磨营销全链路细分环节,验证有效策略并形成迭代闭环。营销效果评估:建立事件分析、漏斗

58、分析、用户路径分析、间隔分析等模型,通过流程画布形式,实时/定期评估、溯因各项营销指标达成情况;营销迭代闭环:通过多触点量化归因,更加准确地发掘不同客群、渠道、行为等变量带来的增益效果并识别高收益策略组合,持续降低试错成本并提升营销的精细化、精确化程度。采用规则触发与人工干预相结合的手段,对营销数据采集与使用、营销内容与策略进行全链路实时动态监控,在不干扰用户体验的同时,保障营销活动的安全性与合规性。6风险管理营销风险监测与管理前置统筹能力建设262023.8 iResearch I以用户为中心的数字化营销已成共识多维数据采集、用户精准洞察、自动化智能运营成为关键能力来源:公开资料,艾瑞咨询研

59、究院自主研究及绘制。保险机构精准营销前沿模式实践实践洞察落地指南实践前沿在保障双方数据安全的情况下,实现加密ID安全交集计算/加密画像安全联合计算,匹配共有用户特征,进行全面洞察。充分利用双方/多方用户特征,进行数据安全建模,准确识别用户需求并进行相应迭代。对原始数据进行加密、去标识化或脱敏处理,实现营销效果安全统计分析。伴随互联网流量红利见顶与同业竞争加剧造成的获客成本走高,保险机构逐渐从“以保单为中心”的增量开拓阶段迈向“以用户为中心”的存量竞争阶段。通过更具性价比的成本预算撬动营销增长新模式成为保险机构迫切寻求的致胜关键,覆盖用户全生命周期的精准营销已成为行业共识。在此背景下,全域数据洞

60、察与精准策略支撑,将赋能保险机构获得确定性未来增长;而自动化的全局运营与迭代机制,则将帮助保险机构获得可持续的稳健增长。为进一步释放数据在交叉营销、联合营销中的蕴藏价值,头部保险机构已率先引入隐私计算技术促进内部数据完善与外部生态共建。通过可用而不可见的安全数据共享方式,融合Al算法、可视化分析、自动化执行工具,深层锚定不同层级用户心智,精准提升营销策略实施效果,推动保险行业营销方案新高度。全域数据采集全景画像构建智能策略引擎智能运营迭代APP小程序网页公众号(S)CRMERPCDPDMP渠道系统行为页面浏览点击跳转登陆状态行为偏好 实时标签自定义标签用户分层用户挖掘用户群画像单用户画像ONE

61、-ID全景画像基本属性标签生命周期标签消费偏好标签用户价值标签 常驻城市 性别年龄 职业 潜客新客 活客老客 流失用户 活跃程度 开发程度 财富能力 消费场景 消费次数 消费金额 输入输出模板管理事件分析留存分析路径分析漏斗分析 营销效果监测属性分析实时分析A/B测试产品优化策略优化运营优化 智能策略匹配用户需求产品特征渠道触点 产品自带内容 产品传播内容 触达场景 销售场景 KOL/KOC 社群主 种子用户 规则配置算法支持流程监测自动化执行数据补全标签迭代策略优化数据安全统计数据安全建模数据安全共享隐私计算价值通过安全计算节点,使原始数据在不出库的情况下,实现可用不可见的价值共享。数据安全

62、匹配272023.8 iResearch IMajor Trends 实践趋势解读:iResearch InsurTech M.A.P 应用评估工具(绘制时间:2023年8月,中国)Overviews评估工具洞见:渠道展业数字化实践洞察n 发展成熟度:我国保险行业已有序形成自有代理道、专业经代、营销平台、银行兼业等渠道。保险代理人具有调节客户与保司信息不对称的职能,是需求传递和推动变革的关键因素,仍是保险销售的主要力量。因此,保险机构渠道展业数字化更多强调围绕代理人职能的全流程降本增效。n 实践通达度:保险代理人作为用户与保司信息频繁交换的连接桥梁,多元数据的结构化归集与价值提炼为长期迫切诉求

63、;此外,根据艾瑞咨询调研数据显示,约72%的保险机构期待在未来实现AI模型与算法的深度应用。n 发展潜力值:智能展业工具具备应用壁垒低、具备回报周期短等优势,约59%的保险机构表示已取得远超/符合预期的实践成效。同时,疫情影响已催化保险代理人展业行为的线上化迁移,“线上+线下”叠加“公域+私域”的双模展业策略将成为代理人主流选择。n 关键能力建设经代策略转换:代理人人员流动与专业素养差距往往会造成客户侧体验参差不齐与团队的非可持续发展。当前,保险代理人展业策略正在从“熟人推介&人海战术”转向“长期精英化团队建设”。经代效能提升:展业全流程的智能工具引用将给予代理人低成本、高效率的用户服务抓手,

64、包括售前线索转化与需求洞察;售中专业知识、产品信息与营销素材的高效扩充;售后客情维护与需求的二次发掘等。n 前沿实践洞察精英化团队建设:一方面,需要代理人团队通过智能专业培训、多维考评激励等方式提升代理人的职业素养;另一方面,通过代理人团队内各环节的精细化分工和专长分配,最大价值释放代理人及团队的服务能力。智能化工具应用:保险作为知识密集型行业,知识型展业工具与互动型工具将作为代理人专业能力与服务能力的快速补位。头部保险机构已率先开展AIGC技术能力在渠道展业环节的多维度实践。实践洞察落地指南实践前沿3.03.63.53.13.03.63.42.92.6技术投入量级数字化实践深度数字化战略优先

65、度数据采集覆盖度补充数据充裕度模型/策略应用深度实践回报丰厚度实践回报周期投入加量倾向发展成熟度实践便捷度发展潜力值细分评估结果:发展成熟度实践通达度发展潜力值3.3 3.23.1 3.13.5 3.3得分均值综合评估结果:渠道展业数字化指标全链条数字化均值指标(满值 5分)注释 1:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT部门决策者。注释 2:评估结果为5分制,各项核心指标分值根据企业调研问卷结果赋权计算得出。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。282023.8 iResearch I渠道展业数字化0-1构建指南智能工具辅助+内训管理提升,赋能全流程AC供需精准匹配来源:专

66、家访谈,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。保险机构渠道展业数字化能力建设指南更加高效精准的需求发掘更加专业智能的服务供给更加温情贴心的服务陪伴STEP 1 保险售前STEP 2 保险售中STEP 3 保险售后1线索转化线索匹配触达多渠道用户线索的需求识别、智能匹配、高效触达,将赋能保险代理人主动发掘更多商机:线索转化:根据渠道、业务、行为、名单等数据的多元整合与交叉分析,筛选跟进高价值用户线索,根据不同需求制定针对性的转化策略;智能触达:根据代理人专长实现客户资源自动分配或自定义分配;根据智能推介文案,通过智能客服、电话、短信、企微等方式留痕触达。C端触达转化B能力内训专业能力提升4客户管理长效客

67、户陪伴A形象塑造专业形象塑造定期引入在线课程/直播课程提升代理人综合展业能力,通过AI人机对练,模拟真实销售情景,巩固培训效果,驱动代理人团队专业化、精英化转型:营销能力:包括营销话术、沟通技巧、产品信息等;合规能力:包括公司内规、行业新规、法律法规等;质检监测:通过敏感词触发、AI双录、人机结合等质检手段,全流程保障合规展业。全方位塑造专业形象,增强用户对于代理人的信任度,保障客户高质量体验的一致性:名片卡片:包括代理人团队的整体形象包装,以及代理人的一致化基本信息展示与从业资质展示;素材工厂:构建多元实时的素材工厂,支持图文、短视频、直播等形式,涵盖行业资讯、知识科普等专业素材及朋友圈经营

68、素材的自定义生成;IP形象建设:打造团队/个人/品牌IP形象。A端内训管理2需求匹配针对性产品推介知识型成单工具,助力客户需求精准识别、及时匹配:产品知识库:借助知识图谱、语义理解、智能交互等技术,赋能代理人知识问答、产品检索、条款搜索、产品对比分析等场景下的客户需求快速响应。3保单促成智能化成单辅助灵活出单工具,充分满足定制化需求的快速部署:保单工具:包括各类险种的投保建议书生成、投保链接分发、保单录入导出、保全项/批改项录入等;结算工具:包括业务数据导入核对、账单数据开票维护、渠道结算明细查询、渠道结算申请管理等。建立多维立体、实时更新的电子客户档案,一键查看客户基础信息与展业信息,赋能代

69、理人提供长期服务与需求二次挖掘:客户档案:包括客户基本信息、客户关联信息,及客户标签、客户阶段等精细化信息;客户回访:包括访客记录、服务记录的一键查看,及电话或调研问卷等形式的回访工具;客情管理:包括保单续保提醒、生日/纪念日/节日提醒、关系定期维护提醒等服务细节。C团队建设分工型团队打造通过扁平化团队结构,专业化能力分工,实现团队管理的降本增效与团队价值的更大发挥:能力分工:完善代理人能力画像,根据代理人专长打造分工团队,通过精准价值匹配、定向增援匹配,提升团队展业的主观能动性;团队管理:摒弃金字塔层级分润模式,建立扁平化的代理人团队,将展业利润真正反哺至一线代理人,提升一线团队的存活能力。

70、实践洞察落地指南实践前沿线索1线索2客户1客户2代理人1代理人2机会1机会2最优匹配次优匹配292023.8 iResearch IAIGC价值赋能以代理人为核心的展业职业双循环供给数据智能拓宽代理人展业深度广度,驱动代理人团队精益运营保险产品与用户之间天然的信息鸿沟,需要保险代理人长期把握用户细分需求并做好及时有效的陪伴式服务,这需要展业手段与团队经营的双重变革。通过多渠道流量的集中整合与需求洞察,与代理人的综合评估与能力挖掘,将用户需求标签与代理人能力标签进行AC两端精准匹配,从而实现已有资源的充分挖掘与最大利用。展业全链路的数据采集与智能开发一方面可以推动代理人展业策略从“自驱动获客”转

71、化为“集中式获客”,同时赋予代理人与用户间更加长链接、高频次的需求绑定;另一方面,也将极大推动代理人团队迈向扁平化、专职化、精益化的管理变革之路。此外,AIGC在互动、决策、内容等方面的多重价值,使其在渠道展业内外多个环节都具备更加高效可见的产投回报,已成为头部保险机构重点关注的实践方向。来源:专家访谈;公开资料;艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。实践洞察落地指南实践前沿保险机构渠道展业前沿模式实践Value 01咨询互动价值Value 02决策辅助价值Value 03素材支撑价值价值解读C端展业价值:更精细的售前区隔、更广度的数据积累、更明确的需求筛选,将大幅提高代理出单效率;智能出单工具也将为

72、代理人提供定制需求的数字化部署能力与长链路触达能力,形成高价值数据闭环与高品质服务闭环。A端经营价值:分工型团队将代理人能力进行层次划分并进行增援匹配,不仅给予代理人稳定可持续的客户资源,更增加了代理人展业的深度与广度;营销素材与产品图谱的辅助支撑,将赋能代理人及团队整体的精英化转型。通过自然语言理解,7*24h满足客户对保险知识、保险产品的基础问询,提高客户的响应效率与服务质量。此外,AIGC还可以提供更加高效、准确的多语言咨询服务,降低代理人跨语言服务门槛,拓宽展业范围。通过大数据分析及深度学习算法,智能化描绘客户需求、偏好及风险,生成个性化保险产品推荐方案;根据市场热点及市场竞争状况进行

73、推荐方案的及时调整与优化,促进保险代理人成单转化率提升。针对不同营销场景及受众,批量生成个性化推广素材并不断优化;与其他AI工具结合,实现营销内容的实时质检。此外,AIGC还可整合海量知识内容并输出结构化内容,赋能保险代理人专业能力提升。A C精准匹配流量整合需求转化定向增援人才储备推介促成长期维护素材支撑运营管理消费者标签化“用户需求画像”代理人分层化“代理人能力画像”产能综合评估 运营迭代优化 产品知识图谱 获客爆文生成01 多层次人才选拔 专业资质考评 人机对练培训 客户资源分配 客户服务支持 团队快速构建 语义分析/特征分析 行为预测/需求预估 智能问答/人工咨询 自有/第三方渠道 外

74、部共建/项目合作 渠道/用户/行为数据0102 智能策略推荐 智能出单工具 客情维护提醒 效率优化迭代02AI+人工“A端出单赋能”AI+数据“C端需求识别”03040304302023.8 iResearch IiResearch InsurTech M.A.P 应用评估工具(绘制时间:2023年8月,中国)核保承保数字化实践洞察Overviews评估工具洞见:Major Trends 实践趋势解读:n发展成熟度:随着营销及展业环节数字化水平不断提升,承保环节作为保单落地前的关键环节,对预控成本、拓展非标群体、助力风险保障下沉起到重要作用,其数字化水平同样备受保险机构关注。目前承保自动化率已

75、达到56%的较高水平,数字化发展成熟度较高。n实践通达度:a.数据采集层面,依托营销展业等上游环节数据互通、核保问卷数据支撑、外部数据补充等手段,超过65%的机构表示承保环节数据采集已基本达到满足机构需要的水平。b.但在深层次数据挖掘、多源数据抓取等方面,64%的机构表示能力仍有欠缺。此外在数据积累整合及管理层面,机构重视度仍有不足,缺乏结构化、标准化、多源化的数据治理能力。c.在数据应用层面,核保环节,机构对于核保专员、核保规则专家等人工服务仍存依赖。智能化的风控策略、模型,以及融合核保专家规则、标准化用户数据、循证依据的智能规则引擎发展稍有滞后。n发展潜力值:承保业务优化对降本、增收均有影

76、响但不直接挂钩,因此其数字化实践回报通常不即时、可视。但从回报周期来看,承保数字化效能发挥的平均周期接近2年,回报较快。加之,两核业务高质量发展对保险全链条风险减量、稳健经营尤为关键,持续投入仍有必要。核保承保数字化指标全链条数字化均值指标(满值 5分)承保环节的关键数字化节点在于核保以及风险下沉,数字化核保及风险下沉的核心均侧重于数字化风控。数据积累、数据治理及算法应用等重要基础能力不可或缺。n关键能力建设数据采集及积累:整合投前、投中环节全量用户信息,包括浏览行为、电子投保单、投保告知、核保问卷等,形成综合性客户数据平台。通过对险种相应专业领域的影像、语音、文字及等信息结构化处理,实现专业

77、知识的积累联结。数据治理及应用:明确数据价值目标,关注全业务链条的数据采集、存储、加工、分析、应用规划。保证数据完整性、真实性、准确性、一致性、标准化、结构化、规范化。拓展业务链条内不同环节系统的时空数据关联性,提升大数据风控模型、核保规则引擎的应用效益。算法应用:主要涉及大数据风控策略模型与智能化核保规则引擎。基于核保规则、逻辑回归模型构建基础性风控算法,依托机器学习、集成学习等技术,持续迭代完善。根据企业主营险种结构,对算法规则进行模块化部署,形成可配置的智能核保规则工具。此外,基于数据间关联性推理,持续沉淀大数据风控策略,更新核保规则,反哺专家系统、营销、展业等模块。n前沿实践洞察高质量

78、的数字化承保板块,能够基于内外部客户行为数据积累,输出动态全面的客户风险画像,形成预测性的事件风险洞见。继而配合大数据风控策略、智能化核保规则引擎,构筑完善的数字化风控闭环。技术投入量级数字化实践深度数据采集覆盖度补充数据充裕度模型/策略应用深度实践回报丰厚度实践回报周期投入加量倾向发展成熟度实践通达度发展潜力值3.33.73.73.23.23.33.22.93.3数字化战略优先度实践洞察落地指南实践前沿发展成熟度实践通达度发展潜力值3.5 3.23.3 3.13.3 3.3综合评估结果:得分均值注释 1:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT部门决策者。注释 2:评估结果

79、为5分制,各项核心指标分值根据企业调研问卷结果赋权计算得出。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。细分评估结果:312023.8 iResearch I核保承保数字化0-1构建指南基于大数据、集成学习构建风控大数据及智能核保规则引擎,升级承保力来源:专家访谈,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。明确现阶段该业务是否必需升级以及升级目标对业务环节实施数字化改造,实现数字化能力应用落地构建指标持续监测数字效能STEP 1 项目规划STEP 2 项目执行STEP 3 监测评估规划部门协同咨询机构梳理企业承保环节相关指标现状,树立本环节数字化转型的目标愿景,明确实施转型的方式路径及预算。愿景:(1)中心愿景:

80、总结提炼领导层开展承保数字化转型的中心要义,如旨在风险减量或服务提质增效。(2)业务目标:基于中心愿景,明确从系统建设与业务运转层面期望实现的技术水平及效率提升,摸排可比公司作为项目基点。(3)缺口分析:从行业平均、头部标杆、对标公司等多维度分析企业内部承保环节数字化水平缺口,评估工作量及可行性。路径:(1)自建:对保险机构的禀赋及转型决心要求较高,适合数字化战略完善、具备专项资源投入及人才引进规划的机构。(2)外采:适合规模有限、承保数字化工具应用诉求迫切的机构。(3)混合:适合资源有限、针对承保业务转型有较多个性化需求、市场内通用服务解决方案不能满足的机构。内部成立专项负责团队,委派高管人

81、员管理,推进项目执行落地。针对承保相关业务系统进行升级改造,主要有两方面工作:建立风控大数据系统:基于机器学习、集成学习等算法开发数字化风控模型,依托内外部多源数据,针对保单评估风险发生率,并输出风险评分。涉及两方面工作:【1】数据采集:内部联结本产品全链条业务数据,外部融合大规模、可高频更新、多维覆盖的补充数据;【2】模型开发:协同核保专家共同验证算法逻辑正确性、标签阈值合理性。核保规则引擎智能化升级:融合专业核保规则库,评估被保险人风险信息,输出承保决策。涉及三方面工作:【1】规则模型:组建核保专家组基于各险种专业核保知识形成规范性核保规则库,揉和专家经验形成预测性模型,保持迭代;【2】风

82、险画像:基于投保告知、核保问卷、外部渠道补充构建被保险人动态风险画像,赋能理赔、销售等其他业务场景;【3】非标保单监控:基于风控大数据模型计算结果及风险画像,融合产品定价规则,智能生成或更新非标保单建议书,辅助风险保障下沉。1启动确立明确启动承保环节转型节点在前期总战略规划阶段,企业会根据自身所处的发展阶段、资源禀赋确定数字化转型的周期及进程。针对承保数字化,开展之前需要通过领导层会议,确立其迫切性及启动节点。迫切性:承保环节与业绩增长关联不完全紧密,企业可根据自身主营险种类型、发展阶段,决定是否需要将承保数字化进程前置。对于主营险种相对标准化、前端线上化销售程度极高,如车险、短期健康险、货运

83、险等,可在较早阶段开展承保数字化。如果是定制化程度高、一单一议的险种,如企财险、工程责任险等,承保数字化可相对后置。启动节点:大部分企业会将承保数字化置于数字化中期开展。2愿景及路径确定承保环节转型目标及路径3组织构建专门项目群团队构建4技术建设针对承保业务的风控数字化体系建设5流程改造基于数字化技术改造承保业务模式6效能量化数字化效能监测完整数字化建设、实施、改造后,后续还需要建立完整的流程效能监测评价体系,同时建立全面的调优、迭代机制,保证大数据风控与智能核保规则两大重要系统能跟随风险场景更新持续完善。评价体系:需要关注数字化建设实施前后,部分关键指标的提升效果,以及在之后的迭代优化中关键

84、指标的变化。包括:【1】一定时期内的承保总金额;【2】核保作业服务率及总业绩;【3】核保作业时长及单天承接的投保件数;【4】非标件承保率及承保通过率;【5】承保风险识别率等。调优机制:主要针对大数据风控系统以及智能核保规则引擎两大重要业务系统保持与时俱进的更新完善。【1】大数据风控系统:需要基于承保风险识别率监测结果的基础上,周期性地更新外采数据源,丰富数据维度;【2】智能核保规则引擎:需要核保专家组持续扩容规则库,同时也需要有专业规则开发团队针对构建运营相关新场景的保障规则。底层系统完成后,业务流程环节需要基于数字化能力应用场景进行相关改造,内容如下:投保告知数字化:通过线上交互的方式收集用

85、户基础信息,基于细分业务单元目标确定界面端口置于渠道侧还是保司侧,通常端口置于渠道侧会更加自然、高效。核保问卷生成及管理:通过核保问卷自动化收集用户数据及信息,设置不同数据信息分类收集入口;并予以样式清晰、条理分明的智能化指引;快速识别反馈申报材料的正确性,指导用户调整,降低用户材料收集的繁琐性。预核保大数据风控:预核保环节,基于收集数据通过风控大数据系统预测保单风险发生率,计算保单风险打分评级,输出后续环节保单进入简易、完整还是有附加的核保流程的建议。核保规则智能应用及建议书调整:核保环节,除了依托智能核保规则引擎精准判断保单是否符合可保标准,还需要针对非标准可保单调整责任、定价,智能生成新

86、的投保建议书。配套产品智能化引荐:基于风险画像匹配其他保险产品,嵌入承保结果反馈页面。根据艾瑞调研数据:预核保大数据风控、核保规则智能应用及建议书调整、投保告知智能化分别为保险机构当前承保数字化重视度高、资金投入多的前三大细分业务环节。实践洞察落地指南实践前沿322023.8 iResearch I基于数据、算法驱动的精细化风险洞见为承保理赔带来更大便利与更佳成本效益领先科技服务商依托大数据及尖端模型精准评估风险、定价,精简承保流程目前,随着数字化的服务手段渗透入居民生活的方方面面,愈加丰富的用户触点带来了更多元的风险信息(如生物标记、行为活动数据、房屋建造情况、船舶/车辆使用数据),创建了更

87、完备的风险概貌。基于大数据及尖端模型的风险评估,核保系统能够从细分的层面进行精准、快速的风险定价,较大程度加速了核保、承保流程。这与定价模式相对标准、保单价值不高、订单需求海量受理的险种尤为契合。以车险为例,近年来随着新能源汽车市场渗透率逐年提升,新能源汽车的保障需求持续深入。传统车险的产品责任、承保风控模型等架构难以贴合新能源汽车特性。于保司而言,契合新能源汽车保障需求、动态灵活、准确的风险评估、定价模型愈加重要。市场中领先的保险数字化交易服务商车车科技基于车险行业经验及数据积累,依托车险大数据和机器学习算法,打造了面向车险领域全场景的风险评估分析智能化决策体系。目前车车科技协同头部新能源车

88、企已经为近百万车主提供了线上化投保、承保、理赔、车服等服务,积累了丰富、多样的车险场景数据。依托大数据、机器学习算法等技术,车车科技的风险智能化决策体系能够全方位地对各类车型事故风险进行评估、预测,帮助保险公司精准把控用户用车风险。来源:车车科技企业调研,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。天境-商业分析系统天穹风险评级系统产业宏观数据分析多维度指标分析目标行业分析监测车型风险行业大数据T+1 更新精准查询定位专线安全合规天境是一款聚焦车险的大数据平台产品,依托定价大数据、承保大数据、理赔大数据三大数据体系,基于用车画像、智能预测、深度挖掘引擎、交叉分析四大先进技术,帮助保险公司在风险前置管控的基础

89、上,进一步挖掘深层次用户需求、提升用户价值。天穹基于大数据、机器学习算法等技术,全方位地对家庭自用客车发生事故及经济损失的风险进行精准预测,生成风险评分。通过人、车、出险位置等关联信息,实时识别团伙欺诈案件,广泛应用于车险定价、承保、理赔等场景。赔付率预测承保风控模型历史赔付历史欺诈品牌车龄车型车架赔付率趋势VIN理赔案件残值车损赔偿拒赔全损欺诈输出风控报告0-40分 高危不建议承保40-60分 危险建议升费、增额、加购险种60-100分 正常正常核保/降低费率赋能理赔风控获取报案人、投保人、被保险人、驾驶人及事故发生时间、地点等信息识别隐瞒欺诈风险输出控赔策略以及赔付金额车险智能决策平台定价

90、大数据承保大数据理赔大数据交叉分析引擎车辆画像引擎智能预测引擎深度挖掘引擎车车科技:全场景的风险评估分析智能化决策系统实践洞察落地指南实践前沿332023.8 iResearch IiResearch InsurTech M.A.P 应用评估工具(绘制时间:2023年8月,中国)理赔给付数字化实践洞察Overviews评估工具洞见:Major Trends 实践趋势解读:发展成熟度实践通达度发展潜力值3.2 3.23.1 3.13.4 3.3n发展成熟度:步入投后环节,理赔作为重要的成本支出项,同时也是保司输出服务的重要切入点,其数字化重视程度相对较高。但受限于核赔场景的复杂度较高,部分流程仍

91、高度依赖人力,因此保险机构普遍仅在部分关键节点开展数字化实践,数字化实践深度相对有限。n实践通达度:a.数据采集层面,现有技术基本支持报案环节一键同步简要数据,随着辅助应用升级,理赔专员现场查勘、采集的数据能够实现完整、敏捷地回传、应用,数据采集应用覆盖度较好。b.数据补充层面,理赔环节通常涉及的数据规模、维度较多,需外部数据补充事故发生过程、事后补救动作等信息,同时还需历史数据补全事故发生的渊源及近因。因此补充数据尚不充裕。c.在数据应用层面,理赔作业流程中部分环节仍高度依赖核赔专家的经验判断,目前数字化模型还无法完全复刻理赔专家角色,智能化模型及策略的应用尚处于发展阶段。n发展潜力值:理赔

92、环节数字化效能发挥的平均周期约2年零1月,回报相对显著且见效较快。以当前理赔科技的应用情况来看,除高度标准化的险种以外,在技术本身没有显著突破升级的背景下,增加技术投入很难创造有效回报,因此保险机构在这一环节进行投入加量的态度相对保守。但两核业务高质量发展对保险全链条风险减量、提质增效尤为关键,持续投入仍有必要。理赔给付数字化指标全链条数字化均值指标(满值 5分)理赔给付环节的关键数字化节点在于报案、核赔、理算及补充服务,流程自动化、数据采集管理、算法应用等数字化能力较为关键。n关键基础建设流程自动化:理赔环节的作业流程较长、环环相扣。报案后案件拨单、相关专员调度、查勘信息回传以及多单元数据信

93、息在不同体系内的流转,均需要流程自动化、流程标准化的能力。数据采集管理:除了对投前、投中阶段获取的全量用户信息进行规范性整合外,理赔环节的核心数据采集工作还有赖于事件相关信息的回传整理以及核赔专家的辅助性作业。需对报案同步信息及查勘回传内容进行拆解融合处理,辅助核赔专家梳理证据链、输出控赔策略。算法应用:主要涉及两类算法应用,一类是以机器学习、深度学习为核心算法的数字化风控策略,另一类是以核赔专家规则为核心算法的智能理算系统。前者基于机器学习、深度学习技术;融合业务数据积累、外部知识沉淀开发大数据风控策略模型,评估风险类型,判断欺诈可能性。后者则需依托核赔专家知识及经验对各类理赔场景进行推理和

94、总结,输出相对完善的核赔规则库,依托AI算法模拟人工核赔专员作出理赔决策。n前沿实践洞察高质量数据沉淀及高效智能应用能够有效提升查勘专员作业效率,缩短理赔链路,实现快速、便捷的赔付流程。技术投入量级数字化实践深度数据采集覆盖度补充数据充裕度模型/策略应用深度实践回报丰厚度实践回报周期投入加量倾向发展成熟度实践通达度发展潜力值3.13.33.72.93.03.53.42.63.0数字化战略优先度实践洞察落地指南实践前沿注释 1:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT部门决策者。注释 2:评估结果为5分制,各项核心指标分值根据企业调研问卷结果赋权计算得出。来源:艾瑞咨询研究院自

95、主研究及绘制。得分均值综合评估结果:细分评估结果:342023.8 iResearch I理赔给付数字化0-1构建指南聚焦预测性风控模型与智能查勘、审核、理算体系,优化供需双方体验来源:专家访谈,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。明确现阶段该业务是否必需升级以及升级目标对业务环节实施数字化改造,实现数字化能力应用落地STEP 1 项目规划STEP 2 项目执行规划部门协同咨询机构梳理企业理赔环节相关指标现状,树立本环节数字化转型的目标愿景,明确实施转型的方式路径及预算。愿景:(1)中心愿景:总结提炼领导层开展理赔数字化升级的中心要义,“增效”是常见的核心诉求。(2)业务目标:根据主营险种、理赔场景

96、复杂程度,明确作业流程各单元数字化升级侧重度,摸排可比公司作为项目基点。(3)缺口分析:从行业平均、头部标杆、对标公司等多维度分析企业内部理赔环节数字化水平缺口,评估工作量及可行性。路径:构建数字化理赔体系的实施模式:(1)自建:适合具备较强的转型决心及资源禀赋;拥有广泛服务资源及数据补充;对理赔环节各供应商管控力强的保险机构。(2)外采:适合规模相对有限;客服成本支出项较少;理赔数字化工具应用诉求迫切的保险机构。(3)混合:适合理赔关键作业单元有个性化需求的保险机构。内部成立专项负责团队,委派高管人员,推进项目执行落地。针对与理赔相关的业务系统进行升级改造,提升理赔精准性,主要有两方面工作:

97、建立大数据风控模型:依托随机森林、XGboost、神经网络等算法应用开发风控模型,结合报案、核赔数据,判断案件真实性、责任合理性,输出控赔策略。关注两方面:【1】数据:基于报案信息、历史材料数据,结合大数据技术,识别虚假案件、伪造数据、欺诈意图,保证数据完备可用,反馈待补充佐证信息。【2】模型:根据数据信息判断案件是否在保障责任范围内,是否存在过度资源使用、恶意规避风险补救等行为,是否触发人工核赔定损,输出初步控赔策略。审核理算系统智能化升级:融合专业审核规则、理算规则库,评估被保险人出险责任、损失金额,计算赔付金。关注三方面能力构建:【1】智能化审核:扫描用户报案材料、专员查勘材料以及投保告

98、知版本等信息,拆分提取规范化数据因子,依托自然语言处理、神经网络及图神经网络算法等技术,排查关键证据链形成初步结论,交由审核专员确认,赔付决策。【2】智能化理算:组建理算专家组,基于专业知识及数据洞见经验形成可配置的理赔知识图谱及理算规则库,生成赔付金结果。通过规则使用经验积累精进理算扩展模型,增强赔付结果可检查性与可解释性。1启动确立明确启动理赔环节转型节点针对理赔环节数字化,开展之前需要通过领导层会议,确立其迫切性及启动节点。迫切性:保险机构可基于自身主营险种类型、发展阶段,决定理赔环节数字化的优先性以及需要的技术投入水平。保单相对标准化、应用场景相对单一的险种,如车险、短期健康险、货运险

99、等,可将理赔数字化相对前置,并且探索全作业链条的线上化、智能化、去人工化。而对于保单定制化程度较高、理赔场景复杂、平均赔付金额较大、所涉行业数字化基建相对落后的险种,其进程可相对后置。启动节点:大部分企业会将理赔数字化置于数字化中后期开展。2愿景及路径确定理赔环节转型目标及路径3组织构建专门项目群团队构建4技术建设针对理赔业务的风控数字化体系建设5流程改造基于数字化技术改造理赔业务模式底层系统建设完成后,业务流程环节还需要基于数字化能力应用的场景进行相关改造,保证理赔业务流程是由系统驱动的。内容如下:理赔立案:线上建立报案入口,让用户可快速便捷地一键报案、同步事故信息。具备高效完善的数字化用户

100、运营策略的保司可将报案入口置于自身侧;若否则从用户使用便捷高效角度,报案入口置于渠道侧更佳。智能查勘调度:建立智能调度算法,在接收案件后自动化匹配合适的核赔专员,将案件分发出去。调度算法能够保证案件分派高效,避免核赔专员产能不均,提升整体案件处理人效。智能查勘作业:构建智能查勘作业工具,为查勘专员提供详细操作规范指引,明确各环节需要的调查内容、证据类型、采集标准,保证作业规范。进一步完善专员监察、风控准入制度。智能审核理算:在完成大数据风控与智能理算系统升级后,单元流程改造工作较少。构建指标持续监测数字效能STEP 3 监测评估6效能量化数字化效能监测完整数字化建设、实施、改造后,后续还需要建

101、立完整的流程效能监测评价体系,同时建立全面的调优、迭代机制。评价体系:需要关注数字化建设实施前后,部分关键指标的提升效果,以及在之后的迭代优化中关键指标的变化。包括:【1】赔付金额的下降幅度;【2】赔付率的下降幅度;【3】案件结案率提升幅度;【4】理赔案件作业流程时长;【5】查勘专员人均效能提升幅度等。调优机制:主要保障大数据风控系统、智能审核理算系统以及查勘调度系统持续更新完善、提升运作精准度。【1】大数据风控系统:周期性地更新外部数据源采购,丰富数据维度;【2】智能核保规则引擎:需要专家组协助持续维系扩展规则库;【3】查勘调度系统:针对核赔专员建立基础的信息画像,明确每位专员日常效率、擅长

102、处理案件类型、历史完成绩效、空闲时间等,以提升算法匹配精准性。在保证案件承接总效能最高的基础上,贴近局部调度最优解。根据艾瑞调研数据:智能查勘作业、智能审核理算、智能查勘调度分别是保险机构当前理赔及后服务环节数字化重视度高、资金投入多的前三大细分业务环节。实践洞察落地指南实践前沿352023.8 iResearch I长期以来,理赔业务作为保险价值链的末端关节,是保险服务输出的关键节点。良好的理赔体验是用户保险品牌认同感的关键源动力。满足用户“赔得到、赔得方便、赔得快”三方面诉求是理赔数字化长期努力的方向。受限于客户投保告知情况不同以及客户对于责任范围的认知通常不够全面客观,现阶段承诺“遇事必

103、赔,赔的到”难度很大。“赔得方便、赔得快”成为保险机构近期重点发力方向。这需要机构解决:如何通过数字化技术减轻用户申请工作量;如何缩短查勘作业周期;以及如何将基于深奥理赔规则计算出的结果以可理解的方式输出给用户等问题,实现机构端与用户端关于理赔的认知GAP缩小,进而实现用户关于“保险公司只想卖不愿赔”的印象扭转。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。头部数字化保险平台理赔数字化服务报案查勘理算识别校验平台初步申请数据因子拆解电话回访案件类型判断输出所需材料,引导用户补充相应凭证数据因子专家经验外部数据补充信息采集、查勘经验指导、辅助建议提示调度查勘专员智能查勘工具匹配调度沉淀录入远程音视频线下实

104、地走访智能引擎转录语音、图像,作关键线索提示,整合材料OR调查材料报案信息核保信息智能理算平台数据因子无效报案关键证据信息参考结果赔付方案核赔专家审定痛点:随着目前互联网报案入口普及,案件申报数量大幅增加,非责任范畴内案件、材料不合格案件占比较多。结案周期长,用户体验差,审核专员工作压力大。解决思路:积累建立广泛的凭证数据库,可识别多种凭证。依托前置在客户端的AI识别算法和质量校验模型,在客户提交申请时可根据凭证关键字诊断客户出险类型,针对性地指导用户补充相应材料,大幅降低用户工作量。痛点:(1)关键线索挖掘需要查勘员长期积累数据调研经验,查勘员离职流动,往往会导致经验流失。(2)查勘环节长期

105、存在私自转包问题,调研质量难以保证。解决思路:(1)开发匹配算法,根据结构化的案件数据、查勘员擅长调查内容、闲余时长调度最佳查勘员负责工作。(2)构建智能查勘工具,沉淀线索调研规则,将标准作业程序嵌入其中,给予查勘员详细操作指导。(3)嵌入生物识别,定期要求扫脸认证。痛点:包括用户报案信息、调查员回传线索材料、核保等前序环节累计信息在内的核赔资料数据量庞大,赔付审核专家工作量巨大,审核周期较长。解决思路:构建智能理算系统,沉淀审核规则。整合核赔材料,提取拆分成数据因子,依托内置审核规则输出初步赔付意见供专家审核确认,并就可疑线索做高亮提示。数据沉淀及智能模型应用缩短理赔链路以数字技术赋能理赔价

106、值链,推进理赔服务从艺术到科学转变实践洞察落地指南实践前沿362023.8 iResearch IiResearch InsurTech M.A.P 应用评估工具(绘制时间:2023年8月,中国)产品研发数字化实践洞察Overviews评估工具洞见:Major Trends 实践趋势解读:发展成熟度实践通达度发展潜力值2.3 3.23.0 3.13.2 3.3n 发展成熟度:卓越的产品设计主要源于规划团队对深层次风险的洞察、保险机构保障能力的升级,在投保链条其他环节能够有效反哺产品创新的基础上,产品研发环节数字化成熟度相对较低。n 实践通达度:产品研发环节,针对现有产品的责任深化、服务创新,数

107、据主要源于链条内其他环节的数据积累、反哺。针对新风险的产品创新,数据主要源于外部关键数据的采购。其内外部补充数据充裕度尚可,但数据采集频率较低,产品创新策略模型应用深度不足。整体数据通达度不及平均水平。n 发展潜力值:产品研发环节数字化效能发挥的平均周期约3年,回报显著但周期较长。保险机构在这一环节进行投入加量的态度相对消极。以当前的产品创新模式来看,产品核心责任的开发仍有赖于人力主导的创新,尔后附加责任补充、标准化内容完善、部署、测试、上线、发行、运营等后续环节的效能提升大多由其他业务环节数字化工作完成。因此,产品研发环节的数字化进程被多数保险机构后置。产品研发数字化指标全链条数字化均值指标

108、(满值 5分)虽然产品研发环节数字化进程相比于前述其他环节并不十分迫切,但产品研发环节的数字化升级可对其他环节数字化升级成果起到加成作用。随着保险业务链条上其他环节数字化水平深入,保险机构与客户之间的联系更加直接、紧密,产品研发环节效率提升能够帮助保险机构对洞察到的客户需求快速作出反应,抢占市场先机。避免因为开发周期过长,错过了风险事件窗口期。n 关键能力建设数据精细化管理能力:基于经营生产中洞察到的客户待满足需求,在新产品研发阶段需经历大量的内外部数据交叉验证,评估需求可行性,为保证产品精算精准性,保险机构需具备对大规模非结构化专业信息数据的精细化处理能力。模块化、可配置的保障定制能力:在需

109、求评估可行后,关键的产品保障责任设计环节,部分标准化、通用的保障服务可封装成标准服务模块,在新产品关键责任确定后,其他标准化责任可由产品设计人员灵活调用配置。风险测试:构建基于数据验证、风险模拟、压力测试的沙箱实验,帮助产品发现存在的风险敞口,避免因突发事件造成赔付超量、产品下架等不利事件。技术投入量级数字化实践深度数据采集覆盖度补充数据充裕度模型/策略应用深度实践回报丰厚度实践回报周期投入加量倾向发展成熟度实践通达度发展潜力值1.82.93.23.12.93.72.82.50.7实践洞察落地指南注释 1:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT部门决策者。注释 2:评估结果

110、为5分制,各项核心指标分值根据企业调研问卷结果赋权计算得出。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。得分均值综合评估结果:细分评估结果:数字化战略优先度372023.8 iResearch I产品研发数字化0-1构建指南基于智能化产品工厂、自动化测试沙箱打造灵活研发流程、可持续产品形态来源:专家访谈,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。明确该业务升级迫切性以及升级目标对业务环节实施数字化改造构建指标持续监测数字效能STEP 1 项目规划STEP 2 项目执行STEP 3 监测评估规划部门协同咨询机构梳理企业产品研发环节相关指标现状,树立本环节数字化转型的目标愿景,明确实施转型的方式路径及预算。愿景:明确

111、产品研发环节数字化转型的中心要义,并基于此树立业务指标提升目标,摸排市场中企业关注的目标公司,计算本环节存在的数字化能力缺口。值得注意的是,保险机构开展产品研发环节数字化,可能不存在类似前述环节那样独立、明确、强烈的诉求,可从该环节协同其他环节升级整体价值链的角度梳理业务目标。路径:结合产品设计环节企业本身数字化能力以及对该环节数字化能力调用程度,决策通过自建、采购还是混合的方式完成转型。构建专业的项目群团队,委派高管监督管理。针对产品研发所涉及的关键业务系统进行升级改造:产品智能化配置工厂:依托OCR、NLP等技术,拆解产品基本属性、通用规则、费率算法、基础责任等关键参数内容,形成标准、通用

112、的参数模块。实现产品开发通用模块的灵活调用,缩短研发周期。测试沙箱系统:依托人工智能技术,构建自动化的测试沙箱,通过历史数据和模拟技术进行风险模拟与压力测试,评估产品费率设置合理性及产品稳定性。以便产品精算人员根据可能存在的极端风险挑战制定经营策略,确保产品可靠性和稳定性。1启动确立明确启动转型的节点针对产品研发环节数字化,开展之前需要通过领导层会议,确立其迫切性及启动节点。如前文所述,产品研发数字化可以有效提升其他环节数字化的成果,通常这一环节数字化进程在营销、承保、理赔等主要业务环节数字化进程之后,处于整体数字化战略的中后期开展。因此需要协同机构领导层确认,当前企业启动产品研发环节的数字化

113、转型是否确有需要及意义。2目标愿景确定转型的目标及路径3明晰权责专门项目群团队构建4技术建设针对产品研发环节系统建设5流程改造依据数字化技术改造业务流程6指标监测数字化效能及产品表现监测产品开发环节数字化指标监测主要分为两部分:数字化效能监测:主要对比数字化升级前后的产品上线周期是否有缩短,开发成本是否降低。产品表现监测:在产品上线后,可对获客情况、保费收入、赔付数据进行监控,并与预测数据的对比分析差距寻找原因确定产品迭代路线。业务流程方面,产品研发的开展流程主要涉及六步:需求发掘及评估、产品保障设计、精算定价、风险测试、条款编写、上线发行。其中:需求发掘及评估:基于经营及市场调研数据挖掘用户

114、需求,通过历史经营、行业数据等多方信息量化评估需求可行性。保障设计:基于评估结果,梳理资源优势,设计产品形态。精算定价及风险测试:精算师基于量化需求评估结果计算定价,初步设置保险条款、保障范围、除外责任、理赔条件等关键参数。并进入测试沙箱进行评测,基于评测结果反复优化保障及定价策略。条款编写:通过智能化产品工厂,拖拽配置标准服务模块,基于保险条款文本格式依托人工智能算法生成条款,供内部修改审定,缩短整体流程周期。实践洞察落地指南38中国保险业数字化转型发展指南Practical Guides for Digital Transformation of Insurance Industry iR

115、esearch:保险数字化咨询研究团队&产业专家团队PART 1-中国保险业数字化转型能力构建总览PART 2-战略为舵:中国保险业数字化战略与组织规划PART 3-实践为帆:中国保险业数字化业务能力构建PART 4-技术为锚:中国保险业数字化底层技术支撑392023.8 iResearch I云计算赋予保险资源调用新范式云平台建设是基础资源管理与应用部署模式的持续攻坚与革新传统架构通过纵向增加单机资源的“烟囱式”部署模式使IT系统变得冗重复杂,造成硬件高配低用、新旧系统整合困难、新应用部署周期长等问题。云计算通过将计算、存储、网络虚拟化,并建立相应的资源池进行负载均衡管理,使计算资源可以像水

116、、电一样弹性供给,极大提升了保险IT资源的利用效率。伴随我国保险机构云化建设进入深水区,头部保险机构正逐步从以资源为中心的云化阶段,迈向以应用为核心的云原生时代。从基础资源管理角度看,容器技术对虚拟化资源的进一步抽象,引入更加轻量、弹性、易用的资源调用模式;从应用部署角度看,微服务架构将业务逻辑与服务治理的深度解耦,进一步弥合了基础资源与应用部署间的鸿沟,为在线业务的精细化管理与敏捷开发创造条件,大幅提升金融敏态业务的响应速度与创新韧性。来源:K8s官网,专家访谈,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制保险云平台架构演进趋势及云原生架构建设价值传统部署架构基础设施操作系统应用A应用B应用C基础设施操作系

117、统虚拟化部署架构基础设施操作系统虚拟机应用A操作系统虚拟机可执行文件/库应用B应用C操作系统可执行文件/库Hypervisor云原生部署架构基础设施操作系统Docker容器应用A可执行文件/库容器应用B可执行文件/库容器应用C可执行文件/库更加轻量敏捷、标准易用的基础资源容器及容器编排更加弹性扩容、功能解耦的应用部署微服务架构及Service Mesh 资源轻量敏捷:相比于虚拟化技术,容器实现了进程级的资源隔离,并且可通过快速简单回滚,进行可靠且频繁的容器镜像构建和部署。资源标准易用:容器提供软件开发、测试、生产的一致环境,并可实现跨云和操作系统版本移植;K8s提供可弹性运行的分布式系统框架,

118、能实现容器资源的集约部署与动态管理。弹性扩容:微服务架构将服务单元拆解为独立自治的微小模块。服务组件的重用重组,可提升应用扩展与弹性伸缩能力,支持敏捷开发与快速交付。功能解耦:微服务架构可实现业务与应用间的解耦,致力于将通用能力下沉、将服务重心上移,引入更加适合云计算环境部署与运营的精益化开发理念。云平台建设中台建设402023.8 iResearch I保险核心系统部署上云成为行业共识自主可控、因地制宜的多层次云服务为保险机构的长期诉求注释:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT部门决策者。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。保险机构云平台建设现状分析根据艾瑞咨询调研显示

119、:77.42%的保险机构已采用云计算开启新一代核心系统建设,混合云为数据与应用程序部署提供了更高灵活性,是保险核心系统偏好的云部署模式;34.62%的保险机构已建立“IaaS+PaaS+SaaS”的多层次云能力,SaaS凭借按量订阅、简化部署、快速验证等诸多优势,成为保险机构云化建设的重要切入口。值得注意的是,云平台建设是一项贯穿基础资源、技术架构、开发治理的复杂工程,因地制宜的策略、循序渐进的规划、核心技术的掌控将成为保险机构降本增效、长期发展的关键助力。19.35%22.58%35.48%22.58%公有云私有云混合云本地化部署保险核心系统的主要建设情况:保险机构偏好采用的云服务形式:约3

120、5%的保险机构:已构建 IaaS+PaaS+SaaS 的多层次云服务体系35%76.92%59.62%51.92%SaaSPaaSIaaS约29%的保险机构:当前仅采用SaaS服务支撑前端保险业务29%n 未来发展要点 1:技术体系自主可控保险传统核心系统多采用闭源技术体系,去IOE浪潮下,增强国产化自主可控能力、降低外围系统与核心系统交互的架构/硬件束缚已成为保险机构上云用云新标准;同时,科技能力较强的保险机构也愈加重视新核心系统的自研比例,通过加大人力投入、人才培养,增强对前沿技术、模型、方法的掌控力。n 未来发展要点 2:上云策略因地制宜保险机构应在充分审视自身技术要素、明确自身业务需求

121、的情况下,选择具备经济性与可操作性的上云路径,避免投资过快而带来的成本攀升;通过制定长、短期战略目标与规划,实现从部分应用优先试点逐步扩大至核心业务上云,从技术与应用架构紧耦合渐进沉淀敏捷创新、动态扩容的组件化能力。保险核心系统上云的主要痛点:65%缺乏复合型人才 自主研发与自主维护能力弱47%分布式架构过渡难 新旧多系统共存效率低31%业务应用与底层资源耦合度高敏捷迭代能力弱55%建设周期长 维护成本高 投入产出不匹配云平台建设中台建设412023.8 iResearch I目标导向下的保险云平台三步指南战略统筹与战术执行两大视角,贯穿保险云平台建设全流程来源:金融业上云指引,专家访谈,艾瑞

122、咨询研究院自主研究及绘制。保险机构云平台建设指南为了“上好云”的自审自查IT资源自查按照不同维度对自有保险IT基础设施进行整体摸排,并对改造的需求迫切度进行基本调研:根据业务类别:产品、承保、理赔、运营等;根据技术架构:基于大型机/小型机/x86服务器的集中化架构、分布式架构。上云战略目标结合监管要求与自身诉求,明确云平台建设的可量化战略目标,包括:可统领未来发展的长期目标,及可拆解至各业务、技术条线的短期目标。战术执行明确上云优先级综合内部专家和咨询公司专业意见,明确上云次序:业务上云必要性:可根据业务规模、业务负载周期、业务改造需求迫切度等指标进行评估;系统上云可行性:可根据内部系统核心等

123、级、技术架构改造难度等指标进行评估。保险机构通常会选择技术改造难度较低的非核心系统优先上云,取得成果后逐步过渡其他系统上云。上云配套组织科技和业务部门在云平台建设前应充分沟通需求,统筹人力财力的资源划拨,并共同承接上云的规划制定、实施建设、治理维护工作。云服务商能力综合考评、验证云服务商的整体能力,并签订合同:基本服务能力:包括资质认证、服务类型、经营能力、创新能力、过往经验等;需求响应能力:根据云服务商提供的实施方案,对架构设计、灾备管理等技术细节,及其他各项流程进行评测;性能达标能力:选取本地系统进行poc测试,验证各项性能指标的达标情况。为了“用好云”的核验闭环12345上云方案执行采用

124、数据流量双模备份、逐步过渡的形式,依次进行应用系统的云化改造,主要分为以下建设情况:重构上云:核心系统的整体重构上云,或某项应用系统的重构上云;迁移上云:核心系统的整体迁移上云,或某项应用系统的迁移上云。6上云效果测试查验云平台各项运行指标是否符合验收标准:技术测试:功能测试、性能测试、安全测试等;业务测试:数据/业务一致性测试等。为了“管好云”的长期治理7效果评估体系建立核心指标看板,形成内部联动的评估体系与统一高效的云管能力:资源效率评估:包括应用节点CPU利用率、内存利用率、云平台资源利用率等;业务效率评估:包括新旧架构下业务响应能力、业务开发效率、业务迭代效率等。8上云后管理通过智能化

125、、可视化工具,建立完备的云后管理,实现云上资源的安全保护与联动调优:运维管理:包括监控管理、告警管理、巡检管理、变更管理、资源管理等;风险管理:包括信息安全风险、内控合规风险、业务连续性风险等;云服务商管理:包括云平台实施过程中的计划变更需求、以及云服务商变更及退出管理。战略统筹STEP 1 云平台建设前STEP 2 云平台建设中STEP 3 云平台建设后9云平台建设中台建设自审调配摸排次序验证实施验收评估管理422023.8 iResearch I中台驱动保险核心能力整合再造企业级能力复用平台赋予保险机构敏捷创新、高速迭代新路径伴随保险机构业务场景的不断拓展与业务渠道的不断丰富,内部系统相互

126、独立、重复建设的遗留问题愈加凸显,使保险机构无法凝练、调集自身的优势资源,掣肘在线渠道的多端运营与在线需求的敏捷响应。而中台战略则为保险机构提供了内部能力共享、外部生态融合的双赢解法。中台作为保险机构前台业务与后台职能的隔离带和资源的缓冲带,将保险系统的通用能力与核心能力进行划分重构与整合沉淀,最终形成对内连接数据孤岛、对外敏捷响应需求的企业级能力复用平台,赋能保险机构从自身出发,由内及外实现治理演进、资源发掘与效能释放。来源:中台架构与实现:基于DDD和微服务,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。保险中台战略架构及中台建设价值实践价值解读 Value 1:能力集约复用中台将保险机构不同能力进行拆分

127、与收敛,形成更具稳定性与可拓展性的复用能力。多类型中台各司其职、相互赋能,主要包括:业务中台:抽象企业核心/通用能力并进行标准化封装,形成可持续交付的企业级复用能力,赋能多业务场景与业务渠道。数据中台:将不同类别业务数据汇集、加工,在打通内部数据孤岛同时,提炼数据价值,支撑业务中台与前台的协同运行。技术中台:将云计算等不同技术基础设施的组件进行集合整装,屏蔽复杂技术细节,并提供简单一致的技术接口。实践价值解读 Value 2:系统连接协同前台建设偏重敏捷轻量,后台建设注重稳定安全,中台作为衔接二者特性的缓冲区,将前台的通用能力沉降,将后台的高频资源提取,从而起到系统连接、资源匹配、速率平衡的关

128、键作用。实践价值解读 Value 3:前台敏捷响应中台架构“高内聚、低耦合”的特性可以为前台业务提供内外一致的用户体验,赋能保险机构高效对接、持续响应前端需求,促进前台业务的敏捷迭代与规模化创新。实践价值解读 Value 4:生态融合赋能保险中台可通过API接口的方式,实现外部生态共享与自身能力输出,促进行业内生态合营与跨行业生态赋能。后台资源云平台技术中台中台建设业务中台数据中台前台应用API网关微服务治理分布式缓存数据资产管理数据研发管理数据采集数据集成数据治理数据应用客户中心产品中心保单中心支付中心承保中心理赔中心营销中心 PC端应用APP应用第三方应用小程序应用云服务管理云运维管理云运

129、营管理开发框架搜索引擎消息中间件分布式事务数据复制应用日志内存数据库 分布式数据库云平台建设中台建设432023.8 iResearch I保险机构中台实践序幕已开内涵边界明晰、外延机制健全是践行保险中台战略的长期保障根据艾瑞咨询调研数据显示:83.87%的保险机构已经建立中台,其中67.74%的保险机构已经完成双中台/三中台建设。从构建难易程度看,数据中台具备基础优、见效快、效用广的特点,具备强大的潜在商业价值,且大多数保险机构在BI团队组建和数仓建设方面已取得一定成效,因此为众多保险机构开局实践的优先选择。中台作为企业级能力复用平台,是保险机构发展战略与竞争优势的缩影,内涵边界明晰与外延机

130、制健全作为中台建设的两层基准线,是保险机构明确自身发展目标、善用自身发展要素的关键保障。注释:N=124,调研范畴包括保险公司、保险经代机构的科技/IT部门决策者。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。云平台建设中台建设保险机构中台建设现状分析保险机构中台建设痛点:60%建设周期长 维护成本高 投入产出不匹配50%缺乏技术与业务方面的复合型人才48%缺乏验证、度量中台效能的标准体系52%缺乏与中台运行适配的组织流程与权责划分67.74%16.13%12.90%3.23%成熟实践者,已构建2-3个中台积极实践者,已构建1个中台后进实践者,未建设中台但1-3年内有规划长期观望者,未建设中台且1-3年

131、内无规划57.69%17.31%5.77%11.54%3.85%3.85%已构建数据、业务、技术中台已构建数据、业务中台已构建数据、技术中台已构建数据中台已构建技术中台已构建业务中台成熟实践者积极实践者保险机构中台建设情况:n 未来发展要点 1:中台内涵边界梳理中台作为前台与后台的链接枢纽,干系众多,若一味承接各方需求,不仅会拉长中台建设周期,还会使中台成为各方利益者责任推诿的对象,最终导致中台职能失灵。因此,保险机构应从战略高度明确中台的建设目标、服务对象及使用者范围,从试点阶段单一需求的满足拓展到推广阶段多项能力的高效复用。n 未来发展要点 2:中台外延机制健全中台建设的全流程都需要业务与

132、技术专家间频繁的需求对接、意见互换,并采用通用语言拉平沟通壁垒。因此,培养和引进复合型人才是中台建设不可或缺的隐含前提。同时,中台效能度量也是囊括多项业务、技术指标的综合评价体系,可量化评价标准的前置设计与贯彻执行也是践行中台战略的关键一环。442023.8 iResearch I“提纲挈领、分而治之”为中台建设主旨领域驱动设计与微服务架构,提供中台精益思维与落地抓手注释:领域驱动设计(Domain Driven Design),在本文中简称为“DDD”。来源:中台架构与实现:基于DDD和微服务;专家访谈;艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。基于DDD与微服务的保险中台建设方法(以保险业务中台为例)

133、n 领域驱动设计(DDD)核心目标按照一定规则拆解业务逻辑,将业务问题限定在一定的边界中,通过在边界内构建领域模型的方式,兼顾业务视角与技术视角,降低业务与技术的复杂度。n 领域驱动设计(DDD)实现策略PART 1:业务视角-战略设计发散:通过对业务场景、业务流程等内容进行重新梳理,根据不同业务属性分类业务领域,并向下拆解业务子域,同时明晰不同子域中的业务属性(实体)与业务行为(值对象)。聚合:将业务属性具备强关联关系/依赖关系的业务实体形成聚合,并根据整体业务执行环境与执行逻辑,将多个聚合划分于一个限界上下文中构建领域模型。PART 2:技术视角-战术设计映射:以限界上下文为区隔,将领域模

134、型与代码模型建立映射关系,并隔离在不同的微服务实例中运行。当业务架构进行调整时,同步建立新的映射关系。保险业务中台核心能力中台通用能力中台承保中台理赔中台客户中台订单中台投保核保定损支付微服务微服务微服务微服务微服务微服务微服务微服务1业务领域划分2业务子域划分3领域模型构建4限界上下文映射DDD战略设计DDD战术设计客户信息客户视图保单信息保单管理本文在云平台章节中已阐释微服务架构的实践价值,其将业务逻辑与应用解耦的理念与中台战略不谋而合,但微服务拆分的颗粒适配度与边界有效性,始终是困扰保险机构的实践难题。而此时,领域驱动设计(DDD)作为一种领先的架构设计方法,通过领域实体聚合、限界上下文

135、建模等手段明晰有效的微服务边界,并建立业务架构与技术架构间的映射关系。每个业务领域作为独立的微服务,通过API实现与其他业务的灵活、高效交互。微服务架构与DDD相辅相成,为中台建设提供分而治之的整体思想、精益迭代的演进理念,成为保险机构中台建设的有力抓手。云平台建设中台建设452023.8 iResearch I战略导向下的保险中台三步指南中台建设需匹配自身需求和目标,并将其拆解贯彻至策略始末来源:专家访谈,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。保险机构中台建设指南充分的战略判断及执行规划能力提炼的技术实现自上而下的长期渗透调整STEP 1 中台战略前置STEP 2 中台技术实施STEP 3 中台战略

136、后置中台并非万能解药,减法原则适用于保险中台的目标构建:梳理:深入调研行业态势及竞品情况,明晰自身整体数字化建设的长期发展战略与短期发展目标;汇集:发掘保险机构长、短期战略的共性诉求与利益结合点,精简提炼为保险中台建设的长期愿景与短期目标。中台建设往往采用试点先行、循序扩展的方式,前期需紧扣建设目标,圈定最具效益的试点应用/场景:限界:明确中台的使用方与服务方,梳理中台干系方的关系及诉求,界定其服务场景、使用权限、接口定义等;规划:根据业务流程,梳理归纳被各个业务团队频繁调用的能力,初步形成中台能力封装的内部规划。聚集内外部业务专、技术专家,通过可视化、高互动的方式,采用跨团队的通用语言,引入

137、领域驱动设计(DDD)的理念,逐步设计业务模型:发散:以事件风暴形式,聚焦保险业务流程、指令、行为,通过更贴近前端的顶层向下/更贴近后端的底层向上逻辑,梳理核心/通用主能力及子能力;聚合:将紧密相关的业务能力与业务逻辑聚合归类至一个限界上下文环境中,并进行业务建模。1匹配现状中台建设的必要性初判中台需要强大的战略决心与长期的技术投入,更适用于大中型保险机构。需根据自身现状,明确中台建设的必要性:IT资源:是否存在大量烟囱式应用系统;是否存在大规模、多种类的结构化/非结构化数据源等;业务属性:是否存在高并发、多变化的业务场景;是否存在频繁内外部访问的业务场景;是否存在跨业务部门协同受阻的业务场景

138、等。2统抓共性中台建设的愿景目标3明晰权责中台职能的边界确定4业务建模业务调研及能力抽象5技术实现技术封装及效果验收6效能量化中台建设的效果度量7渗透灌溉中台战略的定期收敛中台作为前后台的连接桥梁,其表现往往难以直接度量。此时应回归中台建设最核心的愿景及目标,制定综合、演进的评价体系:评价体系:将战略、业务、技术部门的核心要求统一为一套可量化的评价标准,并将不同维度指标赋予不同权重;调优机制:将中台评价标准关联至中台建设的长、短期目标,形成以核心愿景为导向的动态调优闭环。中台的连接价值与协同作用还需保险机构从战略层面给予高度关注及意识渗透:战略层级:赋予中台团队较高的组织级别,并给予一定的组织

139、权力,使中台团队可以更加高效地统筹资源、获取业务及技术团队的支持;定期总结:通过定期编制中台工作总结、开展分析汇报的形式,增强中台职能在保险机构经营管理过程中的价值感。保险业务建模转化为技术建模的过程,也是抽象能力翻译为技术代码的过程:映射:将业务领域建模的概要设计对接至研发团队,并映射至保险机构的微服务架构之中,通过API接口的形式调用至前端具体需求;验收:中台内测阶段,由保险机构业务部门与技术部门共同进行测试调优,并将可验证的复用能力逐步开放至前端业务。云平台建设中台建设中国保险业数字化卓越服务商及典型企业03合 抱 之 木47中国保险业数字化卓越服务商及典型企业Outstanding E

140、nterprises&Case Study iResearch:保险数字化咨询研究团队&产业专家团队PART 1-iResearch:保险业数字化卓越服务商PART 2-iResearch:保险业数字化典型企业(按企业汉语名称音序排列)482023.8 iResearch IiResearch-卓越者 评选流程注释:评选指标括号内的百分数代表指标的评审权重。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。入围者的评估指标有哪些?如何确定入围者?“iResearch-卓越者:中国保险业数字化卓越服务商”评选由内外两部分评审团组成:内部评审团的评审权重为20%、外部评审团的评审权重为80%。由“iResear

141、ch-卓越者”内、外部评审团队,共同进行企业提名。步骤1 卓越者提名步骤 2 内部评审步骤 3 外部评审步骤 4 结果的审核校验由“iResearch-卓越者”内部评审团队对提名企业进行评选,输出评选结果。对评审结果进行校验审核,保证结果的准确公正性,确定最终入围者名单。由“iResearch-卓越者”外部评审团队对提名企业进行评选,输出评选结果。根据企业类型不同,我们将“iResearch-卓越者:中国保险业数字化卓越服务商”分为“保险科技子公司、数字化保险平台、数字创新服务商、综合技术服务商”四大类别。每个类别企业均有相应的入围基准,在此基础上,我们将对企业从下述维度展开能力评估。综合创新

142、力1、公司创始及核心团队(15%)2、技术创新与技术投入(15%)3、产品功能与产品性能(20%)4、持续集成与交付能力(30%)5、科技生态合作与布局情况(20%)技术输出力(实践案例评估)1、案例实证评估(50%)如实践背景、实践模式、定性价值等。2、数理实证评估(50%)从定量角度对厂商技术实践力的评估。市场影响力1、覆盖场景数量(35%)2、保险客户数量(65%)3、商业营收(辅助参考项)综合得分=综合创新力0.35+技术输出力0.3+市场影响力0.35492023.8 iResearch IiResearch-卓越者 入围说明来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。本报告坚持“业技融合,

143、行稳致远”的原则,在多维度评估体系下,评选“iResearch 卓越者”(中国),旨在推动新基建背景下保险行业的数字化转型步伐,增加行业及资本市场对保险科技及解决方案创新的发展关注度。本报告的榜单入围者包含“保险科技子公司、数字化保险平台、数字创新服务商、综合技术服务商”四大类别,共计30家企业。入围说明iResearch 卓越者1.所有的入围者,均为接受过研究团队调研的企业,其在综合能力或者关键能力方面获得了研究团队及产业专家团的一致肯定。2.“iResearch 卓越者”的选定,艾瑞咨询研究团队征询了来自保险、金融科技企业、技术服务商、科技学术单位等众多专家意见,外部专家团站在技术应用者的

144、角度提出了相应的观点和看法。3.“iResearch 卓越者”由艾瑞咨询研究团队及产业专家团共同提名,研究团队也在最大程度上实现了对厂商的触达。对未展开调研或者未接受调研的企业,艾瑞咨询不对其发表任何评判观点。4.“iResearch 卓越者”不代表企业排名,也不能说明未入围者完全不具备产品力或市场力的优势。5.本次调研仅为对企业的当下能力判断,不代表对企业的长期判断。502023.8 iResearch IiResearch:保险业数字化卓越服务商 TOP30注释:企业LOGO按照汉语名称音序排列,LOGO大小不具备任何实际意义。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字创新服务商综合科技服务

145、商数字化保险平台保险科技子公司由头部保险公司设立,对市场需求、风险特征、行业趋势具备更敏锐的洞察力,同时拥有广泛的保险、银行及科技公司合作资源。以聚焦科技创新、科技赋能的保险持牌机构为代表,具备行业规模化效应,与多家保司建立深厚合作基础,长期提供专业的销售咨询和服务。聚焦保险行业/保险数字化转型的垂直细分领域,提供定制化、精细化程度较高的产品及解决方案,具备深厚行业认知与丰富实践经验。提供软硬件产品开发、系统集成、解决方案应用等多层次服务,并拥有多个行业的长期服务经验及典型标杆案例。51中国保险业数字化卓越服务商及典型企业Outstanding Enterprises&Case Study i

146、Research:保险数字化咨询研究团队&产业专家团队PART 1-iResearch:保险业数字化卓越服务商PART 2-iResearch:保险业数字化典型企业522023.8 iResearch I蚂蚁集团蚂蚁链摩斯:中国隐私计算行业的领先布局者和卓越推动者 蚂蚁摩斯是隐私计算行业的领先布局者:早在2017年,蚂蚁集团启动了MPC项目,并于2018年正式发布蚂蚁摩斯品牌。蚂蚁摩斯通过多年来的产品和技术能力沉淀,打造了行业领先的隐私计算产品。多样化的产品服务、多维度的技术能力:蚂蚁摩斯可以为用户提供软件和软硬结合一体机、分布式和集中式多个不同的产品方案,且拥有世界领先的核心算法能力、低耗能

147、高精度MPC、自研TPM芯片、自研蚂蚁卡等多维度领先的技术能力。进而形成了蚂蚁摩斯在“产品安全、产品性能、产品形态、生产经验、资源连接、客户服务”等方面的卓越产品优势。部分发展成果:截至2023年4月,蚂蚁摩斯已服务300余家行业客户,拥有1100余项自主研发专利,获得金标委、国密、信通院等权威机构20多项认证。曾获得国际隐私计算顶级赛事iDASH2019MPC大赛、iDASH2021同态加密和联邦学习、iDASH2022MPC大赛世界冠军。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。蚂蚁链摩斯(MORSE)2.0:大规模金融级隐私计算产品服务完善售前:专业团队为不同客户定制解决方案售后:交付/升级、

148、日常运维、产品培训等,全流程专人跟进,全面保障多产品形态软件:隐私计算一站式产品,支持分布式和集中式软硬一体机:软件+密码卡/TEE卡/GPU加速连接器:open api系统标准化对接、Flow多引擎互联互通安全合规全生命周期安全保障:计算前分级授权,计算中算法+规则双重保护,计算后日志审计多项权威认证:金标委MPC首批认证,信通院、国密等认证性能超群离线支持10亿级数据计算在线支持千万级实时请求,毫秒级时延获得四次国际iDASH大赛冠军:MPC、同态加密、联邦学习等生产高可用实践经验丰富:300+机构实践打磨,积累了大量经验可扩展的架构设计、自助化运维、数据备份与恢复等系统对接:支持与上下游

149、系统打通,提升作业效率资源丰富蚂蚁阿里系平台流量资源外部平台流量资源数据服务商资源隐私计算功能联合营销数据开放联合风控联合科研应用场景安全匹配安全模型安全统计安全脚本匿名查询模型预测策略服务SAAS安全摩斯引擎MPC/FL/TEE互通引擎其他厂商隐私增强服务多引擎互通隐私计算软件MORSE Edge 隐私计算一体机MORSE Station 隐私计算连接器MORSE Flow产品隐私底座数据管理节点管理网络管理引擎管理.532023.8 iResearch I优质服务资源网络贤牛:IT后市场数字化平台“IT 后市场+保险”跨界服务模式,开创生态融合共赢新解法贤牛(北京)科技有限公司(简称”贤牛

150、”)是”IT后市场+保险”跨界融合模式的先行者。针对企业IT运营风险高、成本高、管理难等痛点问题,贤牛依托自身深植于IT后市场的3S(SaaS、SCaaS、Supports)商业架构能力,联合财险公司与IT服务商共同推出面向企业IT运营连续性和风险管理的综合性保障服务IT超能保。作为财险公司与IT服务商之间的生态连接者与价值赋能者,贤牛IT后市场数字化平台将企业级IT基础设施的运营维护服务与保险业务深度结合,跨界整合优质资源、为企业提供将IT运维与IT业务风险管理高度融合的IT综合运营保障服务。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。贤牛“IT 后市场+保险”商业模式及生态价值分析3422服务站4

151、54数据中心类服务商52132工程师24*7全天候服务29技术支持中心270+城市覆盖4h到达现场银行保险电信政府能源制造教育医疗商业应用方案商系统集成商备件商三方服务商工程师原厂商1510万+备件中心助力保险公司开发创新保险产品,为企业IT运营提供全面、安心的保障价值,实现线上线下业务闭环赋能服务创新,推动产业升级贤牛通过整合优质服务资源,突破单一服务商组织边界和能力边界,更好地满足企业客户需求IT服务商网络多品类、多领域交付能力高品质、大范围响应能力IT后市场数字化平台保险公司市场认可,日益增多的客户案例中国服务贸易协会信息技术服务委员会(简称ITSU)是经中华人民共和国民政部、商务部正式

152、批准成立,广泛涵盖了央国企信息技术公司、原厂商、头部IT服务商和大量中小型特色IT服务商在内的会员单位。ITSU高度重视企业IT后市场的创新业态成长和IT服务贸易的健康繁荣发展,已将IT运营保险作为协会重要工作内容,积极搭建会员生态体系、制定行业标准、优化营商环境,推动国内外相关产业合作。行业组织推动成立产业联盟,推动标准建立保司积极入场,工信部支持产教融合前期市场启动阶段,已经有超过50家客户签约IT超能保服务,包括:中国银行、北方信托、郑州日产、天津金交所、中国肿瘤医院、合众财险、济南二机床集团、濮阳市政府等;行业分别是交通、制造、能源、银行、保险、信托、互联网、政府、教育、医疗等领域。I

153、T超能保服务带来的显著保障价值提升和服务体验提升都得到客户高度认可。京东平台上线超能保。目前,已有渤海财险、合众财险、国任财险、人保财险、泰山财险、中国人寿财险、华安财险、众安财险等公司已经或正在开发相应的创新保险产品;已有中央财经大学保险学院、赛迪顾问、中国信通院等研究单位加入“IT后市场+保险”产学研合作共同体。工信部已重点关注企业IT运营保险创新模式,并通过“工信数字化人才赋能平台”促进IT运营领域产教融合,落实IT运营服务人员培养计划。542023.8 iResearch I贤牛:IT后市场数字化平台IT超能保作为贤牛“IT后市场+保险”创新服务的落地产品,围绕企业IT运营提供全场景、

154、全生命周期的一站式IT运营综合保障服务,为企业客户带来更加简单、透明和安全的价值体验。为保证企业客户从传统IT运维服务顺畅过渡,贤牛针对性构建了“保险+保健+保姆”三位一体的保障服务体系,面向各种轻量化IT应用场景与数据中心场景,提供五重综合性保障价值,助力企业将IT服务的价值变量,转化为高品质发展的创新增量。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。贤牛IT超能保产品价值及服务体系解读IT超能保提供IT运营综合保障价值,为企业IT资产保驾护航IT超能保:产品价值解读Value 1:飙升保障价值涵盖原有的IT维保服务、驻场服务和专业支持服务,并额外提供众多风险保障价值,帮助企业全面提升风险管理能力。

155、Value 2:锐减采购成本基于供应链高效整合,IT超能保可比企业从原有渠道采购传统IT维保服务降低成本15-70%,具备显著的财务优势。Value 3:优化管理效能企业客户直接对接大型保险公司,大幅降低供应商选择风险和管理难度、简化采购程序、减少权力寻租造成资产流失。Value 4:升级服务体验IT超能保具有鲜明的数字化服务体验,服务过程全程可视化,支持更高水平的合规性管理和安全审计,更透明更省心。Value 5:安享创新红利作为大型保司和平台整合资源推出的升维保障产品,银保监会已审批,企业放心尝试选择IT超能保,不担心创新风险。企业数据中心/互联网数据中心私有云、公有云、混合云产业园区/仓

156、储中心/连锁门店酒店/医院/学校/营业厅/办公室.个人电脑/笔记本其他智能终端企业云端智能场端个人终端痛点3采购过程难,选择成本高分支站点多、设备数量多;难以应对多地点、多故障的分散风险痛点1运维风险多、安全责任大数据丢失、数据泄露、人为误操作、系统后门、网络攻击、意外灾害等采购方案拆分复杂、采购流程繁琐;招投标过程中乱象、贪腐难以管理痛点2响应时效高、运维难度大IT系统涉及品牌类型数量多且为互操作环境,快速解决问题对资源要求高;服务商相互扯皮机构分布广、运维管理难运维成本高、价格不透明系统持续建设,IT设施和资产日益增多、运维成本越来越高,市场价格体系不规范、不透明企业 IT 运营痛点IT超

157、能保适用场景服务体验差,收费套路多服务水平缺乏保障;质量标准不统一;小病大治,各种方式增加收费保险式服务遵从服务水平协议解决IT运营中各种软硬件故障/问题,确保系统可用性和业务连续性;针对IT运营中各种风险提供保险服务与财务补偿。保健式服务为企业客户的IT基础设施提供专业的系统主动性预防服务、防灾防损保障和健康优化服务。保姆式服务满足企业对于日常维护及时补充和管理IT运维人员的需求,提供综合性代运营服务。业务中断保障对冲因IT系统故障造成的业务中断损失物理资产意外损失保障赔付企业IT资产遭受意外灾害的损失信息安全保障弥补因信息安全问题造成的经济损失系统可用性保障系统维护服务,包括故障维修、安全

158、保障、系统优化、代维服务、加装改配等数字资产意外损失保障为企业日益增多的数据资产提供恢复与保全IT超能保“五重保障价值”IT超能保“三保服务体系”“IT超能保”服务体系痛点4痛点5痛点6552023.8 iResearch I产品定制合作O1基于大数据与算法技术,与保险公司联合定制专属IP产品。力码科技:保险新基建服务商聚焦保险机构演进式成长,陪伴式打造全产业链数字服务能力北京力码科技有限公司(简称“力码科技”)是国内前沿的保险产业链新基建服务商,长期秉持“让保险经营更简单”的企业使命,将AI、云计算、大数据等信息技术的创新成果推广至保险全产业链条,为保险机构提供更具质量效率、更加自主可控的综

159、合性解决方案。力码科技新基建产品体系高效整合保险经营各环节的数字化核心能力,长期致力于打通行业供销壁垒、推动产业创新升级,为不同发展阶段、不同科技禀赋的保险机构提供一站式整体赋能,助力保险机构把握未来商机、赢取可持续增长。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。力码科技:保险新基建产品体系及价值分析1800+保险产品对接100+合作保险公司产品供应链体系O2 覆盖主流产品 专属产品定制 开箱即用 快速上线产品及供应链以代理人作为生态端口,提供咨询、投保、理赔等一站式服务。无缝衔接保险代理人用户需求精准洞察一体化专业服务 精准触达 降本增效智能展业系统O5数字化风控系统O3大数据平台机器学习平台风控

160、建模平台决策引擎人工干预高佣套利风险渠道续期风险集中退保风险异常理赔风险机构经验模式风险应用“科技+专家”双重手段,持续完善与升级渠道管控机制核心技术智能客服O7覆盖全量咨询场景,解决70%以上问题。云计算人工智能大数据.全链条核保智能系统O4医学领域知识库智能核保引擎自主研发6000+病种核保系统预核保智能核保人工核保基础支撑效能增益以公司自主研发的智能核保引擎为基础,结合覆盖6000+病种的专业医学领域知识库,搭建了集预核保、智能核保、人工核保于一体的精细化核保系统。区块链.风险控制营销展业售后及其他核保能力组织数字化产品组织架构、配置机构间从属关系、员工管理多层级灵活配置。一站式数据分析

161、平台为组织管理决策提供数据依据。组织发展业务经营财务结算核心业务管理平台O6全栈式智能理赔O9全栈服务客户自助、客服、理赔、调查、品控、统一接入,多人协作无缝集成。快速上线全新业务20-30天;相似业务7天;相同业务1天。出险理赔申请保司审核保司结案申诉理赔指导责任解读就医指导资料预审理赔代办进度跟踪谈判协助结论鉴定申诉协助O8营销员IP打造数字虚拟人像,24H全时全景服务。1O健康管理11高客服务562023.8 iResearch I车车科技:车企保险数字化服务商以连接、赋能、创新三重角色,围绕车生态打造保险一站式解决方案来源:车车科技企业调研,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。车车科技为车企

162、提供模块化、灵活可拓展的“保险+车服”一站式解决方案车车科技是中国领先的保险数字化交易服务商,以“保险科技+供应链合约”为战略驱动,基于数字化保险构建高效全面的车生态服务能力。当前车车科技致力于实现连接、赋能、创新三重角色的协同。一、车车帮助车企连接保司与用户,构建车企保险数字化能力,以线上服务为车企打造新车新保、一键续保、智能理赔等保险服务。二、车车赋能车企保险数字化运营,车车在业务经营和运营管理方面进行了深入探索,提供多元经营辅助工具,为不同类型车企提供多保司协同及接口定制与运维服务。三、车车协同保司与车企基于汽车领域新技术、新业态,共创车险数字化新产品,如智能网联汽车保险等。车企、保司、

163、车车共创车险数字化新产品新保/新包续保/续包一键报案理赔维修进度查询产品套餐查询增值车服面向车主前端应用面向车企定制服务车车科技产品能力连接赋能创新产品创新造车新势力:直营模式O1模式特征城市展厅直营门店车企 直连用户,敏捷接收反馈 保险嵌入用车服务体系 精细化用户运营 品牌服务与价值升级解决方案C&A交易系统保司报价平台核保规则引擎合约运营产能运营用户运营数据分析牌照合约服务技术运营牌照管理系统车主APP交付中心O1系统搭建O2业务运营保险业务管理保险服务运营保险数据分析O3接口运维合单、分账支付主机厂系统对接保司端接口打通智能对接推荐维修服务自动识别存储关键信息一键报案O4智能理赔自动驾驶

164、保险智能网联汽车保险保险汽车安全测试体系动力电池及储能系统的产品责任险传统车企:混合经销模式O24S门店线上超市车企经销商模式特征 数字化整合经销商参与保险服务及收入分配解决方案私有核心系统C&A交易系统产能运营用户运营数据分析技术运营保司报价平台核保规则引擎牌照合约服务牌照中国保险业数字化趋势洞见及专家之声04积 厚 成 势58中国保险业数字化趋势洞见及专家之声Development Trends&Leading Insights iResearch:保险数字化咨询研究团队&产业专家团队PART 1-中国保险业数字化趋势洞见PART 2-iResearch:保险业数字化专家之声592023.

165、8 iResearch I数智化助力人身险完善财富及健康管理服务代理人精简,渠道重心迁移,银行在人身险销售中发挥愈加关键的作用,人身险机构需以用户为核心,协同银行开发贴合银保场景的财富健康管理服务2012年保险中介服务集团监管办法发布以来,银保监会长期重视保险中介在保险经销链条中发挥的重要作用,持续引导保险中介机构规范化、专业化经营,推动保险业产销分离、转型升级。产销分离是保险行业分工趋于精细化、专业化的表现,也是美国等成熟保险市场的特征之一。目前随着专属代理人团队规模的持续缩减,银行作为除专属代理人以外的第二大重要渠道,将在保险销售市场中获得长足的增长契机。2022年底监管部门改革,银保一体

166、化程度不断提升,银行在人身险销售板块中将发挥愈加关键的作用。从销售角色来看,银行作为兼业代理机构,在用户触达、服务、转化等方面与代理人渠道存在差异,人身险机构需协同银行,从产品定制、专业团队构建、渠道融合、生态延展、数据交互等多个方面塑造贴合银行场景的保险服务体系。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。银保协同的综合财富及健康管理策略重塑用户旅程专业团队展业赋能关键业务数据互联互通敏捷协同产品定制产业链生态延展银保险业务协同数智化赋能助力以客户为中心,聚焦用户在银行渠道内的全生命周期,重塑保险业务的用户服务旅程。银行主导发掘用户使用诉求,升级用户体验从用户需求角度来看,银行与保险用户周期进程并不

167、相同,保险的用户触频更低、产品理解门槛更高,教育周期更长。因此,良好协同需要银行与保司打通线上线下全渠道,基于银行场景下用户诉求重塑银行旅程,此外还需将销售、核保、理赔报案的端口前置至银行渠道内。可参考代理人改革目标,在银行客户服务团队内构建精英银保展业团队,依托专业展业工具为用户提供综合一站式的财富及健康管理服务。基于银行客户服务团队的展业诉求,银行保司可协同开发专业的展业工具,提供专业话术引导、产品条款随时查询、银行产品与保险产品交叉销售辅助等服务,帮助银行客户经理提升展业效率。银行与保司应就业务涉及的关键数据进行互通,甚至可就双方基于用户数据的分析洞见进行分享,反哺业务经营。保司侧可基于

168、全链条业务数据积累,总结形成营销展业的最佳实践方案,供银行参考。银行侧,可基于交易、渠道偏好、理财风险画像等海量用户行为数据,筛选潜在客户名单,协同保司开发细分客群营销方案,匹配触达策略、转化目标,产品组合等,扩大用户规模。银行场景内,用户的诉求更加多元化,可挖掘银行客群特征和真实需求,基于多维度用户画像数据,可针对细分用户客群输出定制化的产品解决方案。保司可协同银行,基于银行渠道内销售保险产品类型,拆解产品基本属性、通用规则、费率算法、基础责任等关键参数内容,形成通用参数模块,供银行敏捷调用、开发,形成银保渠道专属的产品工厂。可聚焦银行、保险高度交叉的生态场景,如财富管理、养老服务、健康管理

169、生态场景,构建银保业务“二次增长曲线”。保司可与银行基于目标领域内的用户需求,共同开发该领域用户专属的供应链服务平台,成为客户的人生管理专家。602023.8 iResearch I数智化助力财产险提升市场契合度风险性质深刻转变,财产险迎来上升窗口,全面深度数智化转型给予财险机构以前瞻视角应对风险变化、创新需求,助力国内财产险市场发展加速近年来科技手段激烈变革,外部环境剧烈变动,风险总量持续扩大,风险性质深刻转变。气候变化、基于净零排放的产业升级、IT及网络运营安全,正成为市场关注的风险主题,针对以上三大类风险的保障缺口持续扩大,产品创新需求呼之欲出。财产险在动荡中迎来升级机遇,同时也面临更迫

170、切的深度数智化升级诉求。新兴风险的承保意味着既有业务数据的匮乏,保险机构能否高效建立这一领域外部数据的采掘机制对责任设计、定价精算、核保核赔规则制定都极为关键。此外,由于外部环境的持续动荡,超大风险事件发生带来赔付超量的概率有所增加,财险机构需要以前瞻性的视角应对未来风险变化,对超预期风险事件有所预估,并做好防灾减损的预防措施,精准的预测性风控模型成为财产险保司必需。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。外部数据保险机构保单持有者政府数据气象部门传感器地质部门消防部门系统集成搭建平台实践应用GIS财险机构建立高效灵活多源的数据采掘管理体系,与政府部门、第三方数据服务商构建数据生态,获取巨灾风险预

171、警数据,并将安全警告通知推送至客户手机。水利部门第三方数据天气模型应对巨灾风险的预测性风控防损体系传输数据预警告知撤离路线同步无人机卫星成像损失新闻识别依托物联网传感器、高速互联网及多元自动数据捕捉技术(如无人机和卫星成像),整合、处理风险发生及低风险路线信息,结合客户驻地周边情况,为客户提供撤离路线以及就近安全区的点位。赔付支出减少损失伤亡减少反馈实时信息监测灾情训练完善模型保单持有者采取措施,预防财产损失及人身伤亡,同时,及时向保险公司寻求救援、反馈灾情,帮助保险公司精准灾难预测模型、减少赔付支出。612023.8 iResearch I财产险创新:ESG垂直生态保险基于净零排放的产业转型

172、已成国际趋势,中国双碳战略持续部署完善,为保险领域带来更丰富的保障需求及全新增长点2021年国务院印发了2030年前碳达峰行动方案,为我国应对气候变化工作、绿色低碳发展和生态文明建设提出了更高要求,并指明了方向和路径。绿色保险作为绿色金融的重要组成部分,是实现“双碳”目标、为社会经济可持续发展发挥必要保障作用的主力军。在保险负债端方面,财产险一直以来与ESG转型存在协同契合性,财产险可持续拓宽服务路径,创新保险产品,可以在绿色能源、绿色交通、生态碳汇、绿色建筑、绿色技术、气候治理等可持续发展领域为关键领域的企业及个人提供风险保障,服务实体经济和绿色转型,助力“双碳”目标加速达成。根据保险业协会

173、公布的2018-2020年,以保额核算的绿色保险风险保障规模持续快速上升,其中环境污染、绿色交通、绿色能源、生态碳汇是保障需求较高的板块。绿色交通、绿色能源、生态碳汇与绿色建筑近两年风险保障需求增速较快,超过绿色保险整体板块增速。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。扫描中国双碳战略相关市场,明确保司在哪些产业板块具备渗透优势1扫描产业地图拆分优势板块产业链结构,分析优势产业板块下不同细分领域的增长潜力与机会2明确细分领域机会点调研目标细分领域,识别评估市场参与者待满足的风险保障需求3识别评估风险保障需求基于不同风险保障需求,保司结合资源禀赋特征创新产品4结合自身禀赋特征输出方案保险机构扫描潜力

174、板块,识别风险需求、抓住增长机遇的关键要领p 针对单一环节单一风险点创新保险产品;p 针对单一环节多种风险打造综合解决方案;p 针对产业链多环节多种风险打造联合一站式解决方案。201820192020其他绿色保险绿色建筑保险绿色技术保险气候保险生态碳汇保险绿色能源保险绿色交通保险环境污染保险CAGR=23.4%2018-2020年绿色保险保障规模(以保额核算,单位:亿人民币)2183264p 绿色交通、绿色能源、生态碳汇三个领域在2018-2020期间,年复合增长率达36.5%,超过整体绿色保险增速。是拓展潜力较高的产业板块。p 结合保险业协会公布的赔付规模、赔付率来看,

175、艾瑞认为绿色交通、绿色能源、生态碳汇是当前风险保障需求较高、未来保费增长潜力较强、拓展价值较好的三大板块。5446622023.8 iResearch I财产险创新:IT运营保险IT运营保险撬动跨界“奇点”,牵引保险新业态下长效供需循环类比车险服务市场,与汽车维修与保养、应急响应、加装改配等保障服务相结合的“保险+”业务模式,在企业IT服务市场同样适用。面向企业信息化升级和数智化需求,新兴的IT运营保险实现“IT风险管理+IT运营保障”跨界融合,不仅可以为保险公司带来前沿领域新业务拓展与创新增长,具备未来发展的可持续动能;还可以将财险公司强大的产品公信力和渠道能力引入IT

176、服务市场,拉动IT服务供应链平台化、标准化发展。作为企业、IT服务商、保险公司三方利益融合的触点与产品创新的奇点,IT运营保险的内涵价值不断外延,将有效集合跨界优势资源、打通跨界供需循环,甚至撬动数字经济发展与新基建战略下更为深远的应用价值。来源:IT后市场数字化转型白皮书;专家访谈;艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。IT运营保险IT运营保险 3.0IT运营保险 2.0IT运营保险 1.0Stage 1:精细化分工Stage 2:一体化整合Stage 3:外延化赋能企业需求:企业数字化发展由点扩面,跨企业、跨领域、跨产业互联互通的大市场共赢成为共同诉求。市场分工:行业组织和头部企业积极推进跨领域互

177、联互通标准确立,技术接口打通、渠道能力融通、复合型人才联合培养成为重点方向。发展趋势:聚焦IT领域的传统险种叠加与新型险种开发成为IT运营保险的长期发展课题。产品内涵:更多财产险、责任险险种逐步叠加入IT运营综合保障体系,为中国企业数字化转型和新基建发展提供更多延伸价值的保障服务。发展趋势:财险公司集合自身在IT领域的多种产品,拉通IT运维渠道,为企业数字化转型提供一站式保障服务。产品内涵:“传统财险+新型保险+IT运维”的综合保障模式铺开试点,企业通过保险公司即可一站式对接到优质服务商资源网络,并获得敏捷服务保障响应。企业需求:企业内部IT基础设施存量与增量共存,离散式IT服务带来的价格与价

178、值不透明、流程复杂繁琐等痛点愈加凸显。市场分工:整合IT供应链上下游商机与资源的一体化IT服务商出现,IT服务市场前后端融合发展,带动运维等重线下场景向平台化发展,为企业降低IT服务选择壁垒。发展趋势:财险公司围绕IT细分领域发掘商机,针对更加细分的新兴风险进行产品及服务创新。产品内涵:传统保险与新型保险共存。包括以财产损失保险、营业中断保险为代表的传统保险,以及网络安全保险、数字资产保险等新型保险。企业需求:企业IT服务需求多元化、精细化发展,单一厂商的IT服务无法专业化覆盖企业全量数字化转型需求。市场分工:聚焦于专业细分领域的IT服务商涌现,前市场涵盖咨询、设计、集成部署、后市场主要涉及运

179、维、安全、备件、优化、改配等专业服务。IT运营保险:内涵价值演进及发展趋势分析保险公司企业IT服务商资源融合&利益共享资源融合&利益共享63中国保险业数字化趋势洞见及专家之声Development Trends&Leading Insights iResearch:保险数字化咨询研究团队&产业专家团队PART 1-中国保险业数字化趋势洞见PART 2-iResearch:保险业数字化专家之声642023.8 iResearch I钮程昊众安科技 CEOiResearch 保险数字化研究团队来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2023.8 iResearch In瞻趋势:保险业数字化转型离不开企

180、业组织与技术要素的协同赋能国家政策的充分引导为保险业数字化转型营造了良好的创新环境与发展前景,驱动数字化发展红利良性传导至保险业务各个环节。伴随企业革新意识的不断加强,数字化转型已成为行业普遍共识。我认为:企业组织与技术要素的协同赋能,将成为保险业数字化转型的制胜要诀。企业组织变革方面,保险机构应充分审视并盘动自身发展要素,自上而下灌注数字化生产意识;同时,积极培养并引进懂业务、懂技术、懂数据的复合型人才,构筑组织数字化生产核心动能。技术要素变革方面,保险机构应牢牢把握技术基建、资源共享、数据注智三大发展主线。首先,保险机构应拥抱分布式云原生技术架构,建立高并发、高性能、高可用的技术支撑底座;

181、其次,保险机构应致力消除内部信息孤岛,聚力共创以客户为核心的资源共享平台;同时,保险机构还应重视数据治理、数据分析、数据建模等技术的应用,充分挖掘全流程业务的数据潜在价值。n谋未来:“全家桶式”产品体系,赋能行业客户前瞻性布局数字化实践众安科技作为国内前沿的保险科技公司,具备深植行业的科技基因及一体化研发交付能力,并持续保持自身产品服务的技术先进性与技术可验证性。一方面,众安科技产品采用分布式云原生技术架构,并积极拥抱国家信创发展需求,深度契合保险机构内部战略规划及保险业数字化发展方向;另一方面,众安科技产品经过众安体系内部场景打磨与效果验证,可切实满足并解决保险机构业务开展的需求痛点。历经7

182、年的技术投入与经验沉淀,众安科技精细化打造“全家桶式”保险数字化产品体系,包括:业务基建、业务生产、业务增长三大系列,将自身产品化研发能力与行业Know-How能力赋予行业客户。全栈式、阶梯化的产品矩阵覆盖保险经销全链路业务环节,可针对性满足不同发展阶段保险机构的数字化诉求,并显著降低保险机构长期发展的对接成本。随着IFRS17在中国落地步入关键阶段,众安科技已前瞻性布局并成熟落地开箱即用的IFRS17一体化解决方案。此外,众安科技将同时输出战略轻咨询、全域数字化运营、技术共建等多元化、个性化的服务,长期致力于为保险公司提供更加便捷高效、低成本的数字化转型体验。iResearch-保险数字化专

183、家之声保险科技公司652023.8 iResearch I张磊车车科技创始人&CEOiResearch 保险数字化研究团队来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2023.8 iResearch In瞻趋势:数字化推动车企营销、服务、理赔全流程变革,打造全生命周期服务闭环近几年,新能源汽车引发了汽车智能化改革,车企销售模式发生了巨大变化。形成了以造车新势力为主的直营销售模式,和以传统车企为主的经销商销售模式,相互区分的营销格局。从车企经营全局上看,两种经销模式各有千秋,但落实在销量增长上,直营模式以用户服务为核心、围绕用户用车行为的全周期打造服务闭环,创造了优越的增长业绩。打造直营模式,车企需要构

184、建四维度的企业能力:一、车企资金能力;二、车企产品力;三、车企组织管理力;四、车企数字化能力。目前数字化改革已成渗透进千行百业,车企也不例外。汽车智能化时代,新能源汽车的销售、订车、交付到车后服务都是在线上完成的。前端,车机及App端成为直连用户、输出多元用车服务、接受用户反馈的超级入口。后端,通过数字化平台,车企采集用户用车数据、形成用车画像,直接响应用户需求,细化车主运营颗粒度。此外,汽车配备的智能化系统,可监测车辆状态、行驶数据及充电信息等,输出精确的风险评估及定价,从而为车主定制个性化的车险方案及保险服务。n谋未来:以车险为切入点,通过保险数字化服务,协同车企与保司共创车险新生态车车科

185、技是最早一批从事保险交易数字化的保险科技公司之一,依托大数据、云计算、人工智能等技术打造保险产业链数字化服务能力。2020年,车车依托车险领域深厚积累以及与主机厂的深入合作,构建了完善的车企数字化车险服务体系,以SaaS系统、保司API集约管理、数字化运营、增值产品创新、全国服务网络升级五大综合科技优势,为不同销售模式的车企提供针对性、模块化、可配置的一站式数字化车险服务。销售端,随着汽车市场产品持续升级,客户流量逐渐成为稀缺资源,车企获客成本高企,车车为车企在新车投保和到期续保方面提供数字化保险C端(Consumer车主自助投保)+A端(Assistant助手服务)融合的超级流量入口,帮助车

186、企高效服务车主。经营端,不同经销模式、服务构成的车企,存在诸多特征性需求。车车针对不同模式的车企提供定制化的数字化解决方案,提供包括系统建设、业务管理、接口运维在内的一站式车险数字化服务。产品端,随着智能辅助驾驶等技术的发展应用,为升级用户保障、增强用户信心、提升功能使用频次、扩大数据训练规模,众多车企正积极寻求与保司合作,开发智能辅助驾驶相关保险。车车基于数据挖掘和大模型构建,协同车企、保司共同探索智能网联保险的创新。iResearch-保险数字化专家之声领先的车险数字化交易服务商662023.8 iResearch I马经纬力码科技联合创始人兼执行董事iResearch 保险数字化研究团队

187、来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2023.8 iResearch IiResearch-保险数字化专家之声保险产业链数字化新基建服务商n瞻趋势:高质量信息化基建是保险业发展的必然趋势保险行业数字化发展与科技的底层技术能力升级以及应用模式深化息息相关,保险数字化转型进程主要受到互联网发展驱动。区别于普通商品交易,保险是基于契约关系的风险保障服务,其产品价值提供不受实物流转所限,保险与数字化具有天然契合性,这帮助了保险业务在线上快速打开局面。但良好的保险契约关系达成需要对整个保险交易服务流程的全面、精细化把控。随着保险销售环节的线上化程度加深,海量的保单从各个不同的渠道接入,加之保险中介市场的

188、日益复杂、多变,保险公司需要精准地洞察承接的保单是否合理、保后是否会出现超额风险以及赔付成本是否可控,进而根据洞察到的信息敏捷调整投保建议、迭代产品、调配资源。这便需要依托扎实的数字化基础建设、灵活的供应链体系、全面的数字化风控能力,打造高质量的数字化保险供销链条。n谋未来:夯实产业新基建,助力保险产业高效、高质量升级作为保险产业链新基建公司,力码科技以SaaS为载体对外输出了保险业务管理平台、保险智能营销及展业系统等多元科技服务。目前保险机构不论在后端业务管理还是在前端服务输出方面,都存在信息资源分散、数据通达程度不足的问题。基于产业链的数字化新基建可将零散的客户、业务等数据信息映射在数字化

189、的模型之中,让保司、中介以及终端客户之间高效了解彼此,提升行业运转效率。随着产品供应链数字化水平提升,风险保障将进一步下沉,力码科技以风险下沉趋势为着力点,基于大数据、关联图谱、机器学习等技术构建了数字化风控平台,在保证保司稳健运营的核心需求之上,与多家保司建立紧密合作,创造更精细化的产品及服务,保障过去难以被覆盖的客群及风险。力码科技所谓的“让保险经营更简单”,不仅仅是对既有保险生产、流通、交易环节的降本增效,亦是依托数字技术,助产业上下游各方拥抱保险行业全面数字化新时代,抓住新机遇,面对新挑战。672023.8 iResearch I李硕保险极客联合创始人&COOiResearch 保险数

190、字化研究团队iResearch-保险数字化专家之声企业团险数字化来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2023.8 iResearch In瞻趋势:立足客户场景,细化产品需求,深化改革创新保险极客是专业的保险数字化服务商,过去十年也同保险数字化行业一起经历了:互联网化、智能个性化、数据赋能、数字服务生态化、技术服务输出的发展历程。保险本身是服务于各种各样千千万万场景的,随着保险大行业发展,各个场景下的保险需求也会不断细化,所以未来保险数字化诉求一定会深入到客户场景里,创造新的产品和营商模式来满足客户需求。我个人来看,目前保险数字化仍聚焦在现有业务流程上的效率提升,过去信息化或者互联网化也都在做这

191、方面的努力。但数字化最关键的能力不仅仅于此,数字化的最大潜力来源于颠覆,是可以改变现有业务开展的秩序、创造全新的产品或者市场关系。n谋未来:把握核心环节,全流程串联发力,协同业务生态输出行业新基建保险极客在洞察大行业趋势的基础上,选择深耕团险数字化赛道。我们国家的健康险过去以个人险为主,解决低频高额的重大健康风险,而居民高频低额的日常门诊住院需求规模更大,只有团险能满足。目前团险行业的传统痛点:体验与成本的平衡,仍然是主要矛盾,同时在发展中也面临B2C(团险转个险)困难、渠道管理混乱、医疗健康服务价值低三大掣肘问题。为有效解决发展痛点,保险极客认为需要立足于团险业务全流程链条,通过技术协同实现

192、经营效率提升,这也是团险数字化的关键之处。因此保险极客在业务开展之外,以MGA模式(管理型总代理)进行产品设计、风险定价和理赔服务,将多个流程串联起来,自建一整套基于底层核心系统的理赔服务体系、产品风控体系、销售推广体系和运营综合运营体系,实现了底层与保险公司核心系统的有效对接,提升服务体系完善、医疗健康机构打通。近期,保险极客经过大量业务验证后,总结沉淀了一套综合技术解决方案和行业最佳实践对外输出GIDE(Group Insurance Digital Exchange)。在GIDE中,团险产业链的各个主体都可以高效交易和履约,由GIDE连接供需两端,通过技术与团险、医疗等方面的创新结合,为

193、保险公司、保险中介机构、代理人、人力资源公司等带来更完善的数字化体验。682023.8 iResearch I崔智博蚂蚁集团数字科技解决方案总监iResearch 保险数字化研究团队来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2023.8 iResearch In瞻趋势:隐私计算助力数据合规应用与共享,发掘保险业数字化转型新增长点蚂蚁链摩斯金融级隐私计算平台采用自主研发的原生架构,基于多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、区块链等技术,可针对性解决数据协同中数据安全与隐私保护问题,高效链接数据孤岛,释放多方数据价值。蚂蚁链摩斯将隐私计算技术能力深植保险业务场景,为不同数字化程度的保险机构带来稳定底层支

194、撑与长效创新动能:保险业务价值链赋能:蚂蚁链摩斯注重隐私计算与区块链、人工智能等技术的深度融合,并面向保险业务价值全链路开放一系列产品能力。多方数据安全建模及效果数据安全统计等功能,可高效提升营销、风控、承保理赔等关键环节的数据流转效能,赋能保险机构业务决策智慧升级。保险产品场景化创新:蚂蚁链摩斯隐私计算技术可助力保险机构发掘更多可识别的场景风险,并对场景方的多源、实时数据进行整合判断,使保险机构业务模式从“被动、低频的保险需求满足”逐渐转化为“主动、高频的保险需求开发”,推动保险产品服务的二次开发及深度场景渗透。n谋未来:分布式核心数据网络构筑安全联盟,激活多方数据价值驱动行业革新蚂蚁链摩斯

195、长期推动内外多层次的数据共享联盟与技术互联标准,采用技术内炼与生态共赢并举的方式,致力于构建全面立体化的信任基础设施,及承载数字化世界价值的流转体系。在数据共享机制与开放联盟方面,蚂蚁链摩斯采用MPC、TEE双引擎,深度融合多种隐私计算技术,在降低数据共享、数据合营门槛的同时,提供丰富度、性能、安全间的最佳权衡;MORSEFlow(摩斯隐私计算连接器)可实现一套产品赋能多种引擎间的连接、集成与拓展,为行业带来高效易用的解决方案;分布式核心数据网络链接多方市场参与者,并提供系列数据模型精加工,驱动大规模数据协作网络纵深发展。在行业标准制定与互联互通方面,蚂蚁链摩斯积极投身于隐私计算技术的标准化工

196、作。截至目前,蚂蚁摩斯共主导了7项IEEE/ITU/ISO国际标准,并积极参与到30+金融行业、通标协行业标准、地方标准及团体标准的制定工作中,与生态合作伙伴共筑融合、互联、共享的协作新格局。iResearch-保险数字化专家之声隐私计算服务商张振宇蚂蚁集团数字科技摩斯科技产品部总监69近期研究规划(公开发布类报告)Research Programme iResearch:TMT 金融组2023年中国银行营销数字化行业研究报告2023年中国普惠金融行业洞察报告2023年中国第三方支付行业研究报告2023年中国金融监管科技行业研究报告2023年中国银行风控数字化行业研究报告2023年中国智慧养老

197、市场发展研究报告2023年中国商业健康险发展研究报告70近期研究规划(公开发布类)行业发展背景:在银行数字化转型大背景下,报告将聚焦银行营销领域,对现阶段银行营销发展现状做出洞察,从新客获取和老客运营的角度分别分析银行营销所面临的痛点,找到银行营销数字化的关键点。所需数字化能力:报告将详细拆分为实现银行营销数字化所需要具备的核心数字化能力,并面向银行、金融科技厂商等行业资深专家进行批量调研,根据调研结果客观地对各项能力从不同的维度进行排序与分析。落地支撑指南:报告将基于不同银行营销场景下数字化最佳实践,结合调研结果,从不同的角度分析如何构建银行营销数字化转型支撑体系,助力银行营销数字化转型的落

198、地。评选:iResearch:银行营销数字化卓越者榜单:报告将围绕银行营销数字化服务商的关键细分能力,从不同维度选取优秀服务商,入围该榜单。iResearch:银行营销数字化卓越者案例:iResearch银行营销数字化研究团队将甄选银行营销数字化厂商的优秀解决方案,作为卓越案例进行重点解读。旨在为行业参与者提供参考范例,并对卓越者服务商有效露出。iResearch:银行营销数字化专家之声:iResearch银行营销数字化研究团队将通过专家深访的形式,诚邀业内专家学者共同研讨银行营销数字化转型趋势,并对核心观点进行提炼总结,最终以“专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为银行营销数字化转型

199、提供前瞻性洞察,并为卓越服务商搭建业内交流渠道与对外发声平台。报告咨询2023年中国银行营销数字化行业研究报告2023年中国银行营销数字化行业研究报告71近期研究规划(公开发布类)继2022年以来接连发布了2022年中国消费金融行业研究报告、2022年小微融资发展与展望研究报告、2023年中国供应链金融数字化行业研究报告等研究报告后,艾瑞咨询普惠金融研究团队将继续聚焦普惠金融,在原有研究积累的基础上,重点关注普惠金融行业在2022年发生的一系列变化,发布2023年中国普惠金融行业洞察报告。报告将分为 消费金融篇 和 小微金融篇 两部分,均分别从行业数据洞察与年度趋势盘点两方面展开分析:行业数据

200、洞察:对消费金融及小微金融各自的行业关键指标作出2022年度数据更新,并对数据相较往年的变化原因作出分析。其中消费金融关键指标包括但不限于:消费金融行业规模、狭义消费信贷渗透率、行业不同参与主体市场份额、行业集中度、助贷业务规模、助贷业务渗透率、消费金融不良率等。小微金融关键指标包括但不限于:小微与普惠型小微企业贷款规模、“小店”贷款规模、小微金融渗透率、小微贷款需求满足度、小微金融科技渗透率等。年度趋势盘点:在宏观环境变化分析基调下,分别对消费金融和小微金融在2022年重点发布政策及发生的重点事件进行分析解读,对2022年度趋势做出总结,并对2023年行业发展趋势做出预判。此外,iResea

201、rch:普惠金融行业专家之声:艾瑞咨询普惠金融研究团队将通过专家深访的形式,诚邀业内专家学者共同研讨普惠金融行业发展趋势,并对核心观点进行提炼总结,最终以“专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为普惠金融行业提供前瞻性洞察,并为行业从业者搭建业内交流渠道与对外发声平台。报告咨询2023年中国普惠金融行业洞察报告2023年中国普惠金融行业洞察报告72近期研究规划(公开发布类)2017年以来,艾瑞持续发布第三方支付行业年度报告,梳理支付行业发展动态,盘点业内参与者最新业态,片善小才、抑或集大成者,都会在报告中以不同角度进行展现。2023年,艾瑞将延续支付年度报告的发布。本年的支付报告将对线下

202、收单、跨境支付、产业互联网支付等典型细分赛道按照单独的章节进行呈现,以详细剖析该细分领域的独特业务进展与细分赛道内的优势参与方。评选:iResearch:第三方支付行业卓越者榜单:报告将评选第三方支付行业卓越者榜单,该榜单由艾瑞咨询联合第三方支付行业内专家共同提名、评选,并确定最终入围者。榜单预计从“合规安全、技术服务、产品创新”三方面核心能力出发,并综合考量行业内各类服务商的自身定位,旨在加深公众各界对第三方支付行业的了解,共同推动行业进一步发展。iResearch:第三方支付行业典型案例:研究团队将选择在第三方支付领域具有突出业绩表现或行业创新产品/服务的企业进行案例分析展示,分析内容包括

203、但不限于:愿景使命价值观、业绩表现、服务理念、典型/突出产品与解决方案等。iResearch:第三方支付行业专家之声:艾瑞咨询支付研究团队将通过专家深访的形式,诚邀业内专家学者共同研讨第三方支付行业发展趋势,并对核心观点进行提炼总结,最终以“专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为第三方支付行业提供前瞻性洞察,并为行业从业者搭建业内交流渠道与对外发声平台。报告咨询2023年中国第三方支付行业研究报告2023年中国第三方支付行业研究报告73近期研究规划(公开发布类)报告咨询2023年中国金融监管科技行业研究报告2023年中国金融监管科技行业洞察报告行业发展背景:报告将对国内金融业监管机构、

204、政策、法律条文及重大金融合规事件进行回顾,把握监控合规业务演变历程的同时,分析金融科技崛起对于国内金融监管行业发展的机遇与挑战。通过分析金融监管科技行业的发展对于国家、金融产业、金融市场、金融机构及金融活动参与者的重大意义,体现中国金融监管科技行业发展的必要性。所需数字化能力:报告将详细拆解金融监管科技所需要具备的核心能力,并面向银行、保险、证券、金融科技厂商等行业资深专家进行批量调研,根据调研结果客观地对各项能力从不同的维度进行排序与分析。落地支撑指南:报告将基于不同金融监管科技细分场景下的最佳实践,结合调研结果,从不同的角度分析如何构建金融监管科技支撑体系,助力金融监管科技的实践落地。评选

205、:iResearch:金融监管科技卓越者榜单:报告将围绕金融监管科技赛道服务商的关键能力,从不同维度选取优秀服务商入围榜单。iResearch:金融监管科技卓越者案例:iResearch金融监管科技研究团队将甄选金融监管科技厂商的优秀解决方案,作为卓越案例进行重点解读。旨在为行业参与者提供参考范例,并对卓越者服务商有效露出。iResearch:金融监管科技专家之声:iResearch金融监管科技研究团队将通过专家深访的形式,诚邀业内专家学者共同研讨金融监管科技未来发展趋势,并对核心观点进行提炼总结,最终以“专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为金融监管科技行业发展提供前瞻性洞察,并为卓

206、越服务商搭建业内交流渠道与对外发声平台。74近期研究规划(公开发布类)行业发展背景:在银行数字化转型大背景下,报告将聚焦银行风控领域,对现阶段银行风控发展现状做出洞察,从数据建设、技术发展、模式创新等不同的角度分别分析银行风控所面临的痛点,找到银行风控数字化的关键点。所需数字化能力:报告将详细拆分为实现银行风控数字化所需要具备的核心数字化能力,并面向银行、金融科技厂商、数据服务商等行业资深专家进行批量调研,根据调研结果客观地对各项能力从不同的维度进行排序与分析。落地支撑指南:报告将基于不同银行风控场景下数字化最佳实践,结合调研结果,从不同的角度分析如何构建银行风控数字化转型支撑体系,助力银行风

207、控数字化转型的落地。评选:iResearch:银行风控数字化卓越者榜单:报告将围绕银行风控数字化服务商的关键细分能力,从不同维度选取优秀服务商,入围该榜单。iResearch:银行风控数字化卓越者案例:iResearch银行风控数字化研究团队将甄选银行风控数字化厂商的优秀解决方案,作为卓越案例进行重点解读。旨在为行业参与者提供参考范例,并对卓越者服务商有效露出。iResearch:银行风控数字化专家之声:iResearch银行风控数字化研究团队将通过专家深访的形式,诚邀业内专家学者共同研讨银行风控数字化转型趋势,并对核心观点进行提炼总结,最终以“专家名片+专家观点“的形式在报告中呈现。旨在为银

208、行风控数字化转型提供前瞻性洞察,并为卓越服务商搭建业内交流渠道与对外发声平台。报告咨询2023年中国银行风控数字化行业研究报告2023年中国银行风控数字化行业研究报告75近期研究规划(公开发布类)报告将围绕“养老事业发展背景、细分市场发展洞察、发展趋势剖析、智慧服务商选型策略”展开研究。市场现状审视:报告将从健康险保费增长、用户渗透、产品结构、发展进程等角度分析中国商业健康险发展现状,基于产品侧和用户侧的现状,从多角度、分险种地测算中国商业健康险市场的保费增长及盈利空间,进而对现阶段健康险发展困境作出分析、结论。面临困境剖析:基于前文对困境的总结,报告将从供需关系出发剖析当前困境出现的表象原因

209、实际供给背离了真实需求。由有效供需背离的角度出发,报告将结合国外健康险产品结构以及市场发展现状,分析测算如果构建契合真实需求的健康险供给市场,则市场可能的增长趋势、保费空间以及盈利性将会如何。同时报告还将结合海外经验和政策导向,论证构建供需匹配的有效市场的必然性。市场内不同参与者的破局之道:基于前文论述的健康险市场新局势的发展必然性、报告将进一步探讨在市场新局势发展的过程中,不同角色的产品及服务供给者(保险公司、保险中介、保险科技公司、数字化服务商等)应分别需要具备哪些能力、发挥哪些作用,各供给方角色之间应进行哪些协同,以何种途径实现当前发展困境的破局。新局势展望:对未来想要构建的目标市场的新

210、局势、新趋势进行展望。探索保险产品、服务的供应商在长期未来仍可挖掘的发展潜力。同时,报告将围绕“产品异质化特征、产品创新能力、科技能力、服务体系、客户质量、收入及盈利增长潜力”等关键维度输出智慧养老服务商与养老生态的市场耦合指数,指数值较高者入围 iResearch:智慧养老服务商卓越者榜单。报告咨询2023年中国智慧养老市场发展研究报告2023年中国智慧养老市场发展研究报告76近期研究规划(公开发布类)报告将围绕“市场现状审视、市场发展瓶颈剖析、市场参与者破局之道、新局势展望”展开研究。市场现状审视:报告首先从两方面总结阐述商业健康险市场发展现状:1.在健康险B2C市场端,从健康险总保费及分

211、险种保费的增长、用户渗透和市场供给产品的结构分析市场增长面临的问题;2.在健康险B2B市场端,从保险科技公司向保险中介、保险公司输出健康保险服务的角度出发,分析供给侧TPA服务与产品耦合的现状。这一部分还会结合中国健康险发展历程,多角度、分险种地测算中国商业健康险市场保费增长及盈利空间,进而对现阶段健康险发展困境作出分析、结论。面临困境剖析:基于前文对困境的总结,报告将从供需关系出发剖析当前健康险产业链条两端面临困难的表象原因实际供给背离了真实需求。由有效供需背离的角度出发,报告将结合国外健康险产品结构以及市场发展现状,分析测算如果构建契合真实需求的健康险供给市场,则市场可能的增长趋势、保费空

212、间以及盈利性将会如何。同时报告还将结合海外经验和政策导向,论证构建供需匹配的有效市场的必然性。市场内不同参与者的破局之道:基于前文论述的健康险市场新局势的发展必然性、报告将进一步探讨在市场新局势发展的过程中,不同角色的产品及服务供给者(保险公司、保险中介、保险科技公司、数字化服务商等)应分别需要具备哪些能力、发挥哪些作用,各供给方角色之间应进行哪些协同,以何种途径实现当前发展困境的破局。新局势展望:对未来想要构建的目标市场的新局势、新趋势进行展望。探索保险产品、服务的供应商在长期未来仍可挖掘的发展潜力。同时,报告将围绕“产品异质化特征、产品创新能力、科技能力、服务体系、客户质量、收入及盈利增长

213、潜力”等维度,选择潜力发展指数相对较高的企业,入围 iResearch:健康险市场参与者箐英榜单。报告咨询2023年中国商业健康险发展研究报告2023年中国商业健康险发展研究报告78LEGAL STATEMENT版权声明本报告为艾瑞数智旗下品牌艾瑞咨询制作,其版权归属艾瑞咨询,没有经过艾瑞咨询的书面许可,任何组织和个人不得以任何形式复制、传播或输出中华人民共和国境外。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反中华人民共和国著作权法和其他法律法规以及有关国际公约的规定。免责条款本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法,部分文字和数据采集于公开信息,并且结合艾瑞监测产品数据,通过艾瑞统计预测模型估算获得;企业数据主要为访谈获得,艾瑞咨询对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求,但不作任何保证。在任何情况下,本报告中的信息或所表述的观点均不构成任何建议。本报告中发布的调研数据采用样本调研方法,其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制,调查资料收集范围的限制,该数据仅代表调研时间和人群的基本状况,仅服务于当前的调研目的,为市场和客户提供基本参考。受研究方法和数据获取资源的限制,本报告只提供给用户作为市场参考资料,本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。法律声明

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