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据险企发布的偿付能力报告,2024年第一季度有7家财险公司业务超过百亿元,保费规模达到了3953.41亿元,其中财险“老三家”人保财险、平安产险、太保产险保费收入分别为1745.15亿元、790.82亿元、627.01亿元;第二梯队的财险公司也不遑多让,收入共达到790.43亿元。
而根据国家金融监管管理总局披露的3月份财产保险公司经营情况显示,截至3月末,年内财险公司实现保费收入4905亿元。这意味着,一季度中小型保险公司合计市场份额仅占19.40%,与前7家头部险企相比简直有天壤之别,行业“马太效应”明显。
突破“马太效应”,刻不容缓
由于中小财险公司规模小,市场整合能力、议价能力都处于弱势,资本金少,在各种业务的投入少,加之缺乏专业的数据人才,在经营分析和产品定价上都难以精准,所以在客户服务、采购议价、产品创新、数智化转型与大公司的差距会越来越大,若这些现状不改变,则难以改变亏损局面,可能会面临经营成本上升,数字化转型滞后,市场份额进一步被压缩,甚至可能被边缘化的风险。
为求突破,必选“小而精”业务
中小型企业被称为国家经济的毛细血管,牵动着民生,是推动社会经济发展的重要力量。党的“二十大”报告指出,支持中小型企业发展,需营造有利于中小型企业成长的良好环境。在竞争激烈的同质化市场中,中小财险要走出“越做越亏”的困境,就不能盲目跟随市场,陷入产品同质化、服务同质化、竞争手段同质化的红海竞争,必须走精细化、差异化发展道路。货车保险作为众多保险机构谈之色变的细分领域,或可成为中小保险公司的破局之路。
区分差异是开展精细业务的基础
不同省份不同区域、会因人文、地理、环境、经济等不同情况,有不同的风险定价和风险判断。中小险企在货车保险业务要实现精细化、差异化发展,就必须基于以客户为中心的全链条经营理念,做好各地区的客户需求和费率不同的分析,准确掌握客户画像;基于货车风险差异的不同,明确服务标准与流程;基于自身资源情况,深耕细分市场,通过机器学习等精算工具开发对客户有实质影响且能形成规模的产品,增强对货车风险定价和管理的能力。
破解“马太效应”束缚,数据宝加速实现均衡发展
为破除保险行业“马太效应”,助力中小险企减少成本支出,增加市场份额,数据宝依托全国2.35亿+通行的车辆公路大数据,结合公安、司法、企业、车辆等全量的国有大数据与全行业理赔数据,为中小险企提供真实赔付数据训练模型,得出真实准确的理赔基础数据,实现分省分地差异化建模,完善理赔业务。
多维数据补充,优化核验风控体验
中小险企在货车司机进行数字化投保时,可通过使用公安、运营商、银联、车辆大数据资源,将参保个人、企业、车辆在投保时提供的基础信息进行快速核验,完善风控体系,降低投保风险;并通过覆盖全国范围的车辆静态配置数据产品,帮助客户在承保时快速完善车辆基础配置信息,筛出隐瞒过户的不良业务,进而快速匹配车险报价及产品,完善信息核验和风险筛查功能,优化提升用户投保及理赔的体验感。
货车风险可视化、让风险隐患不再“隐身”
中小险企如何进行风险筛查?如何明确风险等级?数据宝的核心产品-货车风险评估模型整合了车辆的静态信息和车辆行驶里程、行驶时长等车辆动态形式数据,补充了传统车险所不具备的动态风险维度,并基于全行业赔付数据为依据,输出相应的1-10的风险等级评分,根据分数越高,风险越高的评分标准对货车风险进行准确评估,使货车的风险达到可视化的效果,中小险企可根据输出的风险评分提前做好风险措施,将风险最小化。
在保险行业的变革浪潮过程中,数据宝以其前瞻性的视角和专业的数据挖掘能力,极大地提升了险企在货车保险业务中的风险评估和定价能力,精准地识别市场机会,实现了业务的快速增长,目前已服务了近30+头部企业。货车风险评分模型的合理应用可为中小险企打破“马太效应”的束缚,减少成本支出,增加业务量,逐渐在市场中站稳脚跟。未来,数据宝将随着市场需求的不断变化,继续发挥在保险领域的丰富经验,为中小险企提供更加全面、高效的数据产品服务,为中小险企在激烈的市场竞争中提供有力的武器,书写新的行业篇章。
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