大数据在保险行业的风险防控方面起到了哪些作用？

互联网保险快速发展的同时，也面临加强风险防控的巨大挑战。

大数据技术目前已在多个行业得到了广泛的发展和应用，在保险行业也同样如此。

互联网保险险种的多样化以及线上投保的便利程度会滋生出恶意骗保的用户欺诈行为，大数据风控技术可以从投保行为以及互联网平台的多种操作行为综合判定出保险欺诈风险，在投保和理赔环节进行有效风险控制；

同时可以结合互联网的多维信息对保险行业数据进行有效补充，结合传统保险公司精算方法和大数据分析方法，补充从人和客户行为方面的信息，提高现有定价模型预测精确度和风险区分度，精准识别风险进行有效差异化保险定价。

大数据实时计算的框架和算法，并结合欺诈风险识别方法以及保险精准定价方法，可以最大效率的提升客户在保险产品实时差异化价格以及快速理赔环节的客户体验。

线上保险产品的秒级赔付，车险的直赔、闪赔服务，道路救援，人身险的急救绿色通道，与医院系统打通的结算服务都很大程度的提高了用户满意度。

针对信用保证保险、互联网保险等新型的保险业务，大数据技术在风险防控的过程中会起到更为突出的作用。

信用保证保险需要在贷前审核、贷中和贷后监控方面都可以通过大数据风控技术识别团伙欺诈、恶意骗保等行为特征。

互联网保险也依托于互联网平台创造出了很多新型险种，比如电商平台上的运费险，如果买方和卖方合谋，通过几毛钱的保费就可以骗取保险公司几元钱的赔偿。这种欺诈风险可以结合互联网平台上的多方数据实时的发现并将风险保单拒保或者拒赔。

还有例如账户安全险，在投保过程中也不乏会有黑产团伙的虚假帐户进行恶意投保，从而达到通过骗保的方式获取巨额利益。这些都需要结合大数据风控技术进行欺诈风险防控。

大数据在B端业务的应用主要在精准营销、智能定价、反欺诈黑名单等方面。

企业凭借自有海量数据对用户进行行为分析建立用户画像，进而向不同用户和不同的保险产品进行精准匹配，实现千人千面的智能化营销和按需定制。

同时在保险定价领域，随着电商、车联网等行业的技术发展，传统的费率表和广义线性模型的精准性也不能满足新兴的业务需求。

因此实时动态定价、从人因子分析、精准定价、智能图像定损等产品受到了各家保险公司和科技公司的关注，例如车险分、定损宝等产品。

对于大公司往往擅长于利用科技手段进行系统化改造，基于自有海量用户，推行智能语音客服，车辆智能图像定损等产品，降低了简单重复性劳动和人力成本支出。而小公司往往依托灵活，快速落地的特点在营销、支付、理赔等环节更有优势，例如近年来迅速发展的线上第三方保险销售平台、代理人展业工具、保费分期支付、车险众包查勘等。