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8 月 31 日，由初橙资本、蜂巢、福云创咖联合主办的“初橙·阿里校友创业黄埔榜之金融保险峰会”在杭州·梦想小镇完美落幕。
主办方初橙邀请了挖财、贝贝、阿里云、腾保保险、电商宝、WeX 微汇金融、360 推广、钉钉、乐只、奇点金服、云峰金融、华兴资本逐鹿 X、云片、草根投资等明星企业的创业者出席大会。
在此次峰会上，大象保险的CEO杨喆讲解了对保险行业近几年以来和互联网的关系，倪叔认为对于互联网人而言挺有价值，可以通过行业内的眼光看到互联网与保险这样的传统金融行业之间的结合点在哪里，特意在此摘录给大家。
保险行业近20年来的发展及与互联网的结合
保险，在座很多人是做金融的，对整个金融行业还算比较关注，保险作为金融三大板块之一，可能大家不是那么的了解。大家对于保险的一些固有印象，有些人停留在传统通过代理人销售，他要通过卖保险赚取一些佣金。大家拿到了保险，有些人会说是骗子，有些人会觉得保险比较难理赔。甚至有些人会觉得，这是不是一个好的市场。
当时我们接触这个行业时也想到了这个问题，后来随着对行业的深入了解，发现保险是一个非常大的市场。2016年中国的保险规模已经达到了3.1万亿，这个还是在每年保持20%以上的高速发展过程中，感觉已经非常大了，万亿级的市场。
同比西方的发达国家，以美国为例，2016年美国市场的保险体量是1.3万亿美金。在对比中国和美国相对比较大的人口差距，中国人口大概是美国的3倍左右。其实我们整个保险市场未来所要面对的，或者说我们需要发展的是一个更大的体量，可能是超过10万亿的市场。同时，我们看到随着阿里这20年的崛起，电子商务已经和很多传统行业做了深度结合。大家一些生活方式，都从线下转移到线上，现在又开始进行了很多新的尝试。
我们认为未来的保险也一定会往这个方向去发展，所以看到整个市场还是一个非常大的市场，也有非常大的机会。我在这里简单和大家分享一下，保险市场这些年的发展过程。其实从2000年开始，保险就开始和互联网结合。我们大家作为保险行业的圈外人来说，觉得保险一直离大家比较远，但其实和互联网结合还是比较早的。最早是2000年以泰康、平安为代表开始做一些网上商城，那时候更多通过互联网来做获客，再通过电话销售方式让业务人员可以通过电话向用户推荐保险。
这个方式发展了比较长的时间，一直没有得到突破。直至07-08年，有一些保险的电子商务平台开始出现，以一些传统的经纪公司。因为那时候电子商务开始飞跃式发展，保险也有了类似尝试。但做了一段时间大家发现，保险可能不同于一般的金融商品，用户很难通过在线类目、搜索，找到适合自己的产品。更多的还是需要一个非常专业的技术平台，别管是在线的方式还是线下方式，能够帮助用户量身定制他所需要的保险解决方案。
基于这种方式的探索，大家认识到电商对于互联网保险是远远不够的。我这上面写的是2012年，一些新的东西出来。其实准确的来说，是2014年、2015年，大家开始更多接触互联网保险这个概念。而同时不管是保险公司出来的一些人，或者互联网行业出来的一些人，开始涉足保险领域，开始去尝试用新的技术，或者说用一些工具化的方式，帮助保险行业做一些升级换代。这个非常典型的就是杭州还有一家企业，叫做保险师。他们核心是帮助代理人做展业工具，做业务提升，开始出现一些针对于互联网和保险结合的保险创新。
互联网切入保险行业的机会
大象保险是那个时候开始做的，我们最初时做的方式和现在产品定位可能不一样。我和大家简单说一下中间的历程，最初接触互联网保险时，认为我既然是做互联网产品，应该遵循互联网产品本身轻量级、碎片化、交互友好、价格相对低廉，然后和场景结合会比较紧密。我们也在往那个方向做了一些探索，做了不少的场景险。比如说下雨险，比如说加班险，类似这种好玩的险种。
后来发现这些险种很容易去吸引用户流量，然后很容易获取到用户的关注。但是它和保险原本需要承担的一些责任，或者说原本能够帮用户解决的风险保障的问题，相距有点远。同时通过一些好玩的保险，或者在线轻量级的产品获取到一些用户，年龄层相对更低。他不是标准的保险用户，这部分用户更多是通过运营手段吸引上来，大家对一些活动比较关注，大家对一些互联网的红利比较受吸引，比较关注，然后这部分人群可能跟我们最终想要去做的目标保险人群有些不一样。
在这个过程中，我们自己也在反思应该有什么样的方式，能够去帮助整个保险市场做升级。能够去帮助最终消费者解决保险保障问题，后面我会和大家详细讲一下，随着我们的探索，又去发展了更适合我们，或者说更能帮助到最终消费者的一个方式。
本身我们认为现在互联网和保险结合的很多方式，其实我们是不认可的。当然现在还有很多企业也在做这样的事情，他们可能会有自己所擅长的领域，通过自己的渠道拓展能力，代理人的维护能力。现在本身做行业升级，渠道延伸的这种能力，能够解决当下的问题。但我们认为这个并不是互联网保险最终应该发展的方向，其实这两年通过市场的检验，也发现不管我们是在做2B，还是在做2A。还是通过电商做商品转换，来做互联网保险的方式，其实都没有得到之前预想那种市场效果，大家对于互联网产品火爆的接受程度。远不及前几年余额宝为代表的互金用户，或者说互金消费习惯的崛起。
现在可以看到，本身互联网金融在资产端和资金端已经活跃了非常多的产品，也能解决很多用户在资金和投资方向不同的需求。可以看到之前很多互联网保险的方式，并没有从根本上解决整个保险市场用户的问题。
互联网保险应该往什么方向去走呢，今年保监会也在严厉约束和管制整个保险向健康良性的方向发展。我们认为互联网应该做互联网本身擅长的事情，保险回归保险保障本质的事情。不要把互联网保险当成一个噱头，或者当成一个大家做传播，利于分享的一种方式。而是要真正利用以互联网为代表的这些新技术，能够从根本上解决用户在于保险解决方案的根本问题。同时，能够解决传统保险行业现在面临的一些问题和痛点。
简单说，尤其是今年，大家感觉很明显。很多两全险、分红险的产品纷纷从线下下线。这占据过去3万亿里大概1万亿的市场规模，保险要回归保险本质。我们要降低保险不属于保险的财富增值，或者说分红的属性，让它回归对用户本身风险保障的属性，回归保障性产品。然后降低小额的好玩的险，或者场景险的比例。
通过我们所熟知的大数据，或者人工智能的技术，包括消费者定位到他的保险需求。同时通过线上带给符合他的定制化保险解决方案，在整个服务流程中，我们尽量通过智能的方式完成，来取代原有代理人带来以销售转化为目的的营销和服务方式。因为整个团队核心骨干都是经历过阿里云和支付宝的历练，我们在大数据和金融方向的数据建模还是积累了很多经验，我们团队也吸收了很多保险方面的专业人士。有在高校长期从事保险大数据和数据量化研究的，有做弹性定价和通过数据模型来做保险风险控制的专家。本身大象保险聚焦于这三个方面，帮用户解决保险方向的问题。
第一，通过我们对于用户数据的理解和分析，帮他做保险侧的综合解决方案。
第二，本身核心底层模型是智能精算的匹配算法和匹配模型，然后可以帮助保险公司精算，按照原本大树法则和宏观数据做的新的保险产品和新的方式，通过数据分析取代过去精算师通过人工、通过概率论，通过保险公司营业目标来定义的产品，帮助行业创新符合用户需求的产品。最后是风险控制，大家知道风控在整个金融行业都非常重要，对于保险尤其重要。
举个例子，大家都知道车险是一个非常大的市场，每年大概7千亿-8千亿。其中有大概20%的保费是被骗保用户骗走的，大家可以想想，如果说我们能够提升这方面的风控能力，能够帮消费者，或者说帮整个行业节省很多资金，最终这个利益肯定是可以反馈给消费者。说回我们的核心算法，因为我是做产品经理出身，之前几年也在做云计算和大数据的产品。我们自己现在有一个人工智能的实验室，九几年就在北大一直在做语音分析、量化模型的专家，他来牵头搭建的。
同时结合了本身保险行业吸引了一些专业人士，其中有两位在大保险公司做过精算经理和总精算师，来输出专业方向的一些基础统计，对于保险产品、保险责任侧的基础数据库，融合去做，通过用户的日常行为可以看到他以及家庭的保险需求。另一方面，结合背后上万级的保险条款知识库。本身每一款保险产品是有多个保险条款，或者说保险责任来构成的。所有的数据分析是到保险条款级别，带来符合他需求的保险产品组合。
我们是做保险条款的洞察，往往可以通过用户需求洞察，发现到哪些产品是市面上没有的，这样也可以辅助做新的保险创新。现在这个流程已经跑了将近一年的时间，可以应用于大象保险本身的用户，目前也已经服务于一些国内比较喜欢创新的中小型保险公司。
因为大家都知道我们的产品主要是通过在线的流程，本身的理念也是在中间服务过程中，最大可能减少人工借助和干扰。让用户通过底层模型，帮助他更客观的分析在保险侧的需求。我们自己也会总结，这是偏在线运营的东西，我们也会总结本身用户在保险侧的转换规律，它的一些周期，这个可能和传统电商不一样。甚至和互联网金融一些用户转化周期，我们都知道有三天、五天、七天，它会有逐步的消亡周期，然后做逐步的用户转换，都不一样。
保险侧的用户会有自己的购买，或者说对产品从接受到对产品的需求。然后辐射到整个家庭对于保险解决方案的需要，因为是做在线保险服务的，还可以根据用户不断变化的客观数据标签，或者说数据的模型，实时更新它的条款。我们自己有一个计算周期，什么样的用户在什么阶段，我们是需要帮他做产品的优化升级和迭代。这个就有别于传统行业，我可能卖出去一份保险，这个用户一辈子都不会再和这个业务员打交道了。这个业务员觉得把用户价值榨干了，也不会做下一步的服务，或者说下一步的产品升级。
可能保险公司每年内部还有续期的部门，做用户的产品升级和续期。但那个对于用户是没有针对性的，用户也很难通过这样的服务得到他所需的保险保障。而我们这种滚动式的用户服务和保险产品的更新，其实是可以更大程度满足用户在于保险侧的需求，和对于未来风险的防范。
举个例子，传统保险很多会做保险的特卖，某一款产品性价比特别高，大家来买吧，弄一个锁定期，大家都来抢购。采取类似于电商消费模式，保险和其它消费型产品可能不太一样，每个人如果只买一款保险产品，相当于下雨打伞，只有一个伞叶。保险对于用户真正最大化价值的发挥，还是需要一个专业的方式给每一个消费者，符合他需求的综合保险解决方案。相当于把伞打完整了，如果有漏洞，该有小概率发生还是会发生。这个对用户来说，保险就白买了。我们想通过我们的能力，最大化解决用户未来风险的全覆盖。
我们也是通过对于多维数据源的收集整理，很关键是有一套自己的方法论，梳理出用户在于保险侧的技术画像。做保险分析，不同用户偏好是不一样的。我们会根据对于行业的积累和理解，做用户本身保险侧的东西。同时我们还会有自己的深度神经网络，把用户的基础特征和保险责任的特征做一些融合的关联。由此，来帮它做这种在线、智能的保险解决方案。
基于这种方式，传统保险通过代理人的培训，来做用户获取，通过一些模式化或者标准化的产品模板，带给用户一成不变的保险解决方案。通过我们的方式，是可以更定制的帮用户做一些符合他真实需求的保险产品。
举个例子，我们做一些在线的线上精准推荐，这个当然是我们对于目标用户的捕获。第一步，我们会先从最简单、最基础，又和它特征关联度最强的产品切入。然后逐步引导他去关注他个人，乃至他家庭整体保险打包的方案。
最后说一下风险控制，互金用户的风险控制还是比较特别。我们近期也会接触到一些第三方数据挖掘和风控的平台，也有一些是阿里校友出来做的。我们发现他们对于金融领域客户的恶意用户识别，比如黑卡用户，比如羊毛党用户，或者说一些现金贷、消费贷，骗贷用户的特征识别还是比较精准的，但我们看到整个行业对于保险在于核保和核赔侧的恶意用户捕获还是需要做一些深耕和挖掘。我们在过去一年多时间，自己积累了一些防范于平台上恶意用户的识别。由此，我们可以通过售卖的保险产品价格，把一些本来要去付出做风控的成本反馈给消费者。
整体来说，像前几年做云计算一样，把我们的保险能力作为一个公共开放共享的资源，既服务于广大的C端消费者。所谓的消费者其实是以80后、70后为主力的，上有老、下有小，对于未来风险需要综合解决方案的用户。同时，我们也很愿意把现在已有的一些数据模型和风控的能力，跟我们在保险行业，或者说其它垂直行业的合作伙伴共享，大家一起建立一个更好的数据生态。
