一、保险科技可以用于互联网保险的哪些环节？

在过去十年里，许多国内外保险公司已认识到未来成功将取决于有别于商务智能（BI）的数据应用。由于保险公司高层对这一领域的期望值很高，很多保险公司都在人、财、物上大举投入数据应用。由于术语混乱，数据应用可以称为高级分析(Advanced Analytics)、数据科学(Data Science)、机器学习(Machine Learning)或甚至人工智能(AI)。不管这些术语如何，目标是相同的：增加保费和降本增效，并支持产品或业务模式创新。此外，许多保险公司认为，随着经济数字化程度提升，为在数字经济中保持公司的竞争力，其内部流程和产品都需要智能化，而智能化来自数据应用。

由于保险公司高层数据意识的日渐提升，许多大中型保险集团开始招聘大量数据应用人员，实施数据应用项目，并进一步推进基于深度学习的人工智能项目，期望以科技力量驱动业务发展，实现弯道超车。然而，在一系列项目实施几年后，许多项目表现出疲乏和未达到预期的迹象，大量数据应用人员流失，高层领导对数据应用项目进展速度和质量感到不满。根据美国Gartner科技咨询公司的资料显示，发现在美国公司，大数据（包括人工智能）应用成功率徘徊在15-20%之间。根据国外咨询公司研究，全球70%的公司目前正致力于让第一个人工智能部署投入运行，已经在选定的领域进行了试点，但所期望的大规模业务转型尚未实现。数据应用和人工智能仍然是一个热词，并没有成为一般保险公司的核心竞争力。

为什么数据应用效果不佳？

首先，数据应用一个具有泡沫的领域，我们已经对数据应用产生太高期望值。数据应用是一个相对新和不成熟的领域，它是数据和业务融合的产物。然而现实是，数据人员不懂业务，而业务人员又不懂数据，这个距离产生两个副作用：（1）数据应用队伍工作抓手欠缺，困惑于找不到一个正确方法启动工作。正确的方法是和业务部门一起脑力风暴后，由此产生一个潜在项目名单，然后根据潜在业务价值或战略价值，对项目名单做减法，从而聚焦两、三个项目突破（2）业务部门对数据应用产生神秘感，由此对数据应用产生影响的预期不确定。因为要启动数据应用，业务部门都有资源投入，而业务部门KPI的压力大，也许会导致其对数据应用期望值过高；也有可能公司数据文化渗透不够，业务部门不相信数据应用价值。埃森哲2017通过建模预测，到2035年，人工智能将使美国年生产总值增长率翻番，并将生产率提高40%。普华永道2018年时，利用各种计量经济学方法预测，由于数据应用和人工智能，2030年全球GDP将增长14%。McKinsey同年也预测，到2035年，累计美国GDP将增长约16%。根据人工智能目前算法瓶颈，我认为这些预言本身是实现不了的，但非技术背景的领导有可能被这些资

讯信息误导，从而对数据应用产生不切合实际的期望。数据应用价值达不到期望，自然认为是效果差了。

第二，很多公司的数据应用缺少一个明确规划和聚焦方向。数据应用成功需要数据技术和业务场景融合，不是单纯靠数据技术本身能够实现的，它是数据技术和业务的共同使命。然而，往往公司的数据应用队伍对保险业务理解不够深透，与业务部门融入欠缺。业务部门忙业务犹如打仗，没有足够人力资源投入数据应用项目的推动，而且他们的需求必须翻译后才能转换为数据应用项目。数据队伍往往欠缺有咨询能力的产品经理。一个咨询公司的价值在于他们能够发掘出业务需求后进行翻译转换，因为他们对行业和业务理解力比保险公司数据人才强。我加入保险公司后，发现一些数据应用上的问题，比如从组织架构上，我们欠缺几个同时理解业务和数据技术的数据应用产品经理，他们能够促进数据技术和业务的融合；更重要的是，我们欠缺顶层设计，即数据应用规划。研究表明，当我们把目标和实现路径写入规划并比对着推动时，实现目标的概率增加42%。然而，我们没有一个整体规划、路线图和由此分解而出的、有优先级的未来工作方向，只是每年底，数据应用部门向业务部门提请求，请求业务部门提出数据应用的需求。这样，由于数据应用和业务之间距离较大，数据应用似乎成了完成某个政治任务，东一榔头、西一榔头，遍地开花而无果，而非聚焦有限资源突破某一、二个领域，因此导致项目失败率更大，导致数据应用团队挫折感增加，和随后的数据应用员工流失。在美国保险领域工作经历告诉我，数据应用发挥价值较大之处，无外乎在四大项目：

① 客户洞察中心

② 面向C端的营销 (包括获客+交叉销售、续保)

③ 大数据定价 （包括非车险大数据定价）

④ 理赔（尤其是反欺诈）

但我们往往在数据应用项目方向上凝聚不够，推动不够持之以恒，类似“猴子掰包谷”，已完成项目欠缺运维，而未来项目方向发散，价值体现不大。

第三，是公司数据底层太薄。这个和公司的数据文化不够高密切相关。科技公司，如美国的亚马逊、谷歌、苹果、Facebook和中国的BATJ，由于是非传统公司，都采用了截然不同的商业策略获得目前的市场支配地位和影响力。这些公司成功秘诀的共同之处，是他们对数据价值的理解和早期定位的预见。这些公司不断强调人才队伍的能力建设，同时内部采集、管理客户数据资产，并开发、测试和部署顶级技术，以便为其客户提供最好的服务。而对于传统的、非数字化的保险公司，已经拥有固化的线下渠道获取大部分业务的工作方式、大批数字化不成熟的业务人员和遗留的老旧IT基础设施，要实现数字化转型障碍很大。业务领导层或许明白数字化和数据应用驱动的重要性，但对这一主题的了解仍然不足。而基层业务人员明显欠缺数据文化，这样会导致数据应用的基础薄弱。比如，投保非车保险的保单的设计和承保问卷的设计是由总公司业务部门负责的，分公司必须严格遵照执行，但实际上输入数据大多是非结构化数据，没有规范和验证；而分公司或业务人员执行的能力差异度很大，造成数据质量很差。什么时候业务员对客户的思维是“我们怎么为你提供你所需的保障”服务心态，而非“你买份保险

吧”销售心态，那么业务员就会主动、认真收集数据了，这样才能夯实数据质和量，有了数据的质和量，才能让数据应用赋能业务。要克服数据底层薄弱问题，需要公司领导层的坚定决心和毅力对未来全线上化运营、基于线上化运营的数据应用体系所进行的大投资。一个保险公司的首席数据官（CDO），在数据应用价值上要扮演一个“数据应用”大使，多去基层走走，宣导保险行业“以客户为中心”的成功数据应用案例，大力培植保险公司的数据文化，让基层员工充分理解数据的价值，从而协同数据应用团队夯实数据基础。

第四，没有把控好和企划项目考核的协同，欠缺对数据应用项目进行分类差异化管理。数据应用项目可分为增收（￥）、增利（￥）、降本（￥）、增效（减少人或小时工作量，或速度%提升）、管理（定性）和合规（定性）六大类，考核数据应用项目需要有差异化的指标，而非千篇一律的ROI。

第五，没及时对过往失败数据应用逐项进行经验总结。只有这样才能对未来数据应用成功有所帮助。我们需要问几个问题

① 数据应用本身是否对业务有价值？

② 业务没有使用已上线的数据应用的原因探索：是设计功能不能满足，还是数据本身质量问题，还是业务单位认知不足，还是情况改变，需要改变需求?

③ 找出造成这些期望与达成差异的原因：是否项目管理的问题(计划，沟通，协作......)，用户支持的问题，需求设计的问题，技术不到位, 业务领导不够支持？

④ 如果做一个项目，是否需要一个更新的计划，并获得相关业务和IT的确认；如果要做，就要全力专注的推动，直到用起来

如何提升数据应用效果？

首先，是在公司层级提出一个管理需求，公司需要将数据应用和人工智能纳入“从战略到运营”的决策之所有方面的核心，并建设与数据驱动决策一致的关键绩效考核指标（价值体系）。数据应用的“战略”层到位，表现为公司注重数据和人工智能能力的发展，从董事长到总裁，都要强调数据应用，“数据应用”这几个字也都会在领导层会议的议程里面。数据应用“运营”层到位，需要公司首先推动全面线上化运营的转型。只有线上化了，才能数字化和智能化。我们应该围绕八大方向开展工作。

（一）树立正确和适度的数据应用愿景和目标

成功的数据应用战略的前提是了解业务目标，比如什么是当前中国保险必胜的战役？答案是“非车保险”；将来需要在哪里取得成功？答案是“数字化转型”。数据应用队伍首先要了解业务的战略和行动优先级。数据应用本身不能解决业务模型和服务模式问题。业务部门应理解使用数据应用，它将帮助业务做出更明智的决策，更快地获取信息，让流程自动化，并使得交付更敏捷。但是，数据应用绝不会构建或取代业务愿景和想法的缺失。数据应用项目的优先级，应来自业务

问题优先级。由于数据应用将在不同的领域做出不同的贡献，因此在评估公司数据应用工作的重点时，应考虑每个业务领域的数据应用成功案例，以及数据应用对案例的相对重要性。必须在全面调研行业实践和业务需求背景下，形成书面数据应用规划，以此指导未来数据应用的开展。

除了看重数据应用的业务效果之外，在考虑首先在哪里部署数据应用时，还应该考虑实施工程的难度。例如，将数据应用应用于销售和营销通常会很快产生效果，而将其用于产品开发需要更长的时间，涉及市场调研、外部数据收集、客户需求权衡模型分析、市场投放测试等，但这最终会产生巨大的影响效果。通常，从流程优化开始使用数据应用是比较有意义的。哪怕效率提高1%，或避免停机时间，都可能意味着避免数千万乃至上亿保费的损失。早期的数据应用项目成功，对于未来沟通以获得业务的认可非常重要，同时也增加了业务方对数据应用价值的更深理解。

获得业务对数据应用愿景的支持，传统的方法是为数据应用制定一个业务案例，显示预期的基准内部投产比（ROI），按照这些思路制定战略，是了解全局的一个很好的开始。由于数据应用的潜在机会如此之多，我们很难知道从哪开始。自然的起点通常是当前业务流程的优化：即利用现有的内部数据源来增强现有的业务模型、产品、服务、内部流程和功能（例如，营销、渠道、人力资源）。通过使用外部数据源丰富内部数据资产，可以进一步优化这些改进（如大数据定价、大数据风控）。

一旦我们对帮助当前业务发展的数据应用有了深度理解，就该发掘新的数据驱动的业务机会。其中包括“数据即业务”和数据合作伙伴关系，通过汇集多个组织的数据来创建新产品，这个由特定创新部门去完成为妥。

（二）坚持抓数据管理、数据治理和数据中台建设

高质量数据的可用性、复用性是成功的、产品化的数据应用的基础。如果数据是按照“可查找-可访问-可互操作-可重用”原则构建的，则可将其称为数据资产。而驻留在很多分散系统中、以不同格式和本体存在的数据，或缺少关键属性（如唯一标识符）的数据，都不是资产。如果数据资产不可重用，那么每个数据应用活动都将是一个单独的，也可能是大型而昂贵的IT活动。“构建一次使用多次”的原则对于实现数据资产价值最大化至关重要。例如，对于在线服务的个性化，我们希望使用来自在线和移动渠道的行为数据、客户关系管理（CCH）数据以及消费者在线和离线交易数据，而不仅仅是在线服务本身的数据。产品化数据资产的目标是支持所有数据应用。

在构建公司的数据资产时，需要抓手，得首先从优先的业务项目所需的数据开始。这听起来不言而喻，但在许多公司中，数据工程团队可能忙于构建一个将各种数据源集成到一个公共数据环境中的数据资产，而该环境可能缺少业务最终用户需要的数据源，这种做法必须避免。

开始构建数据资产的一个实际方法是评估当前数据，评估数据的“可查找-可访问-可互操作-可重用”。这个过程称为数据盘点。数据盘点回答以下问题：存在哪些数据？它在哪里？如何访问它？它的质量是什么？它能与其他数据链接吗？它的检索有多费劲？一旦对数据资产的当前状态进行了评估，就可以制定其开发的路线图。数据资产成为持续建设的数据中台的内容，奠定数据服务输出的基础。数据中台就是由底层实时计算、离线计算的架构，配合数据资产统一管理，对前端或业务输出所需数据查询、数据接口调用或数据可视化展现的功能平台。保险数据应用产生的各种预测模型、客户画像等也是封装在数据中台的数据服务之中的某种资产（算法、模型资产），也是保险的数据资产的价值变现。

（三）明确解决方案架构和技术

解决方案架构和技术，是指数据资产管理的底层技术方面。在定义了业务和数据后，对当前的技术架构进行批判性研究，并定义目标架构及其开发路线图。该任务也应遵循端到端用例逻辑，用于从业务操作系统（如客户管理体系CRM）、数仓、云环境、分析环境和业务数据收集接口系统。

由于拥有报表和BI方面的经验，许多数据解决方案架构师会停止在数仓级别上定义数据体系结构。然而，自动化数据应用，如机器学习解决方案，需要链回操作系统，这意味着业务操作系统应该是数据和解决方案体系结构的一个组成部分。例如，要将客户数据资产（包括优惠信息、客户评分等）作为现代全渠道营销自动化系统的一部分，需要设置一个端到端的体系结构。

管理从传统IT系统向数字世界的过渡，通常是一个漫长的过程。虽然自动化和人工智能最终会降低成本，但在过渡期内，由于新旧解决方案并存，成本可能会增加。此外，一个典型的科技部门的预算与当前系统的操作和维护紧密相关，而开发预算却不多，但新的技术解决方案需要新的投资。

（四）明确员工技能和角色

数据应用之旅需要中台组织架构的保障，并明确其中的新角色。虽然确切的角色术语各不相同，但数据应用中，四个角色对于四个不同功能是必需的：

① 数据应用战略

② 数据科学

③ 数据质量管理

④ 数据平台和技术解决方案

数据应用战略家（类似外部科技公司的数据应用产品经理）将业务愿景和目标转化为数据应用需求，监督项目执行，并确保项目成果被业务流程使用。大多数公司没有这个角色，但它是成功执行数据应用项目的最关键角色之一。如果没有数据应用战略家，有业务背景的人和数据科学家之间的沟通距离往往太远，可能需

要消耗大量时间来协调。对于一个数据应用战略家来说，他是一个想要把自己培养成业务和管理人才的资深数据科学家。随着时间的推移，数据应用战略家将具备开发数据应用产品的所有权和责任。McKinsey将此角色描述为“分析翻译师”，在开发提出初始解决方案后，“分析翻译师”是业务影响的驱动力。除了数据应用战略家外，业务领导者自身也需要对数据和人工智能的机会有一个充实的了解，以便推动项目主题向前发展，并将数据应用成果整合到业务流程中。

数据科学家（建模人员）有各种各样的形式，有着不同的背景。作为教育背景，许多人学习过定量方法，如计算机科学、数学、统计学、物理或工程。有一个具有不同教育背景互补的数据科学团队非常重要。例如，具有统计学或计量经济学背景的人擅长统计推断，而具有计算机科学背景的人精通机器学习技术和编码，而物理学背景的人被训练能模拟观察到的现象，并能跳出框框思考，精通数据的社会学家、心理学家或生物学家可以为团队带来不同的视角。由于数据应用是一个较为新颖的领域，应该首先聘用一名资深数据科学家，让他建立一个由经验丰富的数据科学家和有前途的年轻人才组成的平衡团队。

数据应用既需要聘用数据科学家，也需要填补技术角色，即数据工程师和数据架构师或平台工程师和解决方案架构师。否则将导致数据科学家的高度挫败感，因为他们必须从源系统中检索数据并自行构建数据库。如此的话，数据科学家近80%的时间花在这些繁琐任务上，而不是将工作放在建立模型和产生业务洞见。在实践中，这通常意味着数据资产和数据基础设施将无法正确构建。数据科学家接受的培训是建立机器学习模型，而不是提取、转换和加载（ETL）以及构建数据库和云解决方案。

（五）优化数据应用组织架构

最佳的数据应用组织结构，取决于公司的总体规模和组织、文化、数据应用成熟度，以及数据应用任务的类型。为让数据应用顺利进行，建立一个卓越中心（CoE，如成立一个大数据中心）通常有助于将焦点集中到某个主题上。根据CoE在公司中的定位，CoE将负责不同的领域的数据应用推动。CoE可能只由数据科学和商业智能（BI）团队组成，而技术团队（数据工程、平台）则从IT前置驻留在其中。或者，CoE可以只涵盖底层技术方面，而数据科学家则可以前置在业务部门工作。最佳设置需要根据公司的具体情况仔细分析。大多数公司将受益于共同的技术基础设施和数据资产管理，以及某种形式的集中数据科学团队，该团队解决了最困难的业务问题，并为所有业务部门和功能的使用创建了可扩展的数据应用组合。其他一些数据应用团队前置到重要部门（如数字运营、定价、理赔和客服）。

数据应用战略家最好前置在业务部门内推动数据应用向前发展，但在一开始，他们也可以与数据科学团队一起工作，并从那里帮助业务。在一个成熟的数据应用驱动的公司中，随着整个公司在日常业务中使用数据，CoE的作用将变得更小。在成熟阶段，CoE将继续关注常见的数据治理主题，如数据质量和完整性、技术系统和标准。其他数据技术人员渗透到各个业务部门，形成数据即运营，运营即

数据的业务发展模式，真正实现数据与业务高度融合，形成数据技术驱动业务，业务为数据技术提供数据的闭环运作体系。

（六）建设数据应用经营模式和激励机制

与数据应用组织密切相关的主题，是不同业务部门之间的操作模型。为了让数据科学家在最重要的应用上工作，业务领导应建立一个数据应用指导小组（我们在保险理赔反欺诈项目试过，让一个业务工作人员到数据应用处工作，指导理赔反欺诈数据应用工作方向），或者将数据应用开发纳入现有的业务领导团队会议中。除了有一个跨部门的指导小组，每个应用领域都应该有自己的、可操作的指导小组。

在数据应用实践的最初几年，由企划和科技委员会共同领导的跨部门指导小组集中预算通常是有意义的。预算推动了项目优先级的划分，如果没有一个集中的预算，数据应用活动将无法扩大。通常，单个业务部门和职能部门不希望承担公司范围内能力建设的成本（例如，公共数据模型、基础设施、应用程序编程接口和客户洞察中心等），即使这对整个公司来说是最佳的。这意味着数据应用解决方案容易变成独立的、不相连的孤岛。此外，如果没有一个共同的路线图、优先次序和明确的治理，那么在财务上贡献最大的业务部门可能会要求他们获得最大资源，即使最大资源在战略上可以更好地用于另一个领域。重要的是业务流程和业务人员从根本上受到数据应用的影响，数据和业务部门之间的密切合作确保切实、可持续的结果。例如，在市场营销中，为推动基于事件触发的个性化营销，需要提供数据和目标（Targeting）定位模型，但内容生产、客户画像模型、渠道策略、前端系统等也是如此。又例如，对于流程自动化，如果数据科学家建立了一个预测性的服务维护模型，那么只有当服务团队和技术系统能够执行及时的干预以响应预测时，才能产生业务影响。提高业务影响的一个明智的方法是给参与数据应用项目的每个人提供同样的激励。例如，如果目标是通过数据应用将营销活动中转化率提升20%，那么这个目标应该同时交给营销人员、数据科学家和数据工程师。这种目标融合和激励融合，可能一开始会引起一些反对意见，但最终会为公司带来最好的结果。

（七）运维机器学习模型资产

与数据资产一样，算法也可以被视为算法资产（模型资产）。这意味着随着时间的推移，机器学习算法的组合将变得可循环、可复用。每个新的分析建模不需要从头开始，而是在测试过的代码的基础上构建。随着时间的推移，这将使数据科学团队更有效率。与软件编码团队一样，它要求数据科学团队使用通用代码库和标准（如Python）。通过对数据和算法组合应用维护过程，可以发现和开发新的解决方案。

机器学习算法部署得越多，其可解释性就越成为一个话题。人们想知道为什么会做出某些预测或决定。这意味着数据科学家需要能够解释算法（特别是神经网络）

的可靠性和底层数据的特征（例如，样本和选择偏差、定型/偏见和测量误差）。监管机构对可解释性也会越来越感兴趣，他们希望提高算法的透明度和可信度。

（八）持续推动建设公司数据文化

公司决策者需要高度参与数据和人工智能策略执行的所有方面，以及支持计划所涉及的能力培养和资源需求。数据应用的成功，与技术和业务融合密切相关。在数据技术人员了解业务基础上，也需要推出“数据应用文化大使”（由数据应用战略家扮演），用以前保险成功的数据应用案例来布道保险数据应用的价值，提升业务部门的数据文化水平。另一个有效的方法是定制一个月度“数据应用研讨会”，要求相关业务部门骨干人员参加，这可以作为高层领导战略工作布置的一部分。业务部门人员对数据应用的理解不是在统计、计算机科学和编码上，而是在数据应用案例的背景和价值上。这样，业务领导就为数据应用创造一个有效的公司环境。这意味着设定数据应用的业务目标，提升下属业务人员的数据意识，并为数据应用和人工智能实施提供了有效的运营模式和组织模式。

【作者简介】李东，中国科技大学学士和硕士、美国密西根大学MBA和美国新泽西州立大学工程博士。早年从事科研，曾在国际顶尖科研杂志发表论文并担任顶级杂志技术主审，后从事大数据应用工作。李东具有丰富的跨学科、跨功能、跨工业和跨国高管经验，长于战略布局大数据和AI应用。曾作为谋大型保险公司首席数据官，分管AI、大数据应用、数字运营、信息技术和未来非车保险产品创新，推动数据科技战略在保险业务上的落地和突破。

二、互联网保险和保险科技的区别？

新兴科学技术正在快速迭代之中，例如大数据、云计算、物联网以及AI、VR等等，而这些技术，必然都会给保险行业带来一定影响，再用“互联网保险”来指代建立在新兴科学技术基础上的新型保险商业模式、保险产品显然已经不再合适，保险科技则恰如其分。但从互联网保险到保险科技，显然并不只是概念有所不同，二者在发展理念、技术能力等方面都泾渭分明。

三、互联网+算不算保险科技？

算，因为互联网行业在信息时代是比较热门的

四、互联网保险和传统保险各有哪些优劣势，互联网保险会替代传统保险吗？

先说结论，可以替代。

这个问题，我们得明确几个概念：

1、什么是互联网保险？

2、互联网保险的优劣势有哪些？

3、为什么互联网保险可以代替传统保险？

什么是互联网保险？

互联网保险，指实现保险信息咨询、保险计划书设计、投保、交费、核保、承保、保单信息查询、保全变更、续期交费、理赔和给付等保险全过程的网络化。

互联网保险是新兴的一种以计算机互联网为媒介的保险营销模式，有别于传统的保险代理人营销模式。互联网保险是指保险公司或新型第三方保险网以互联网和电子商务技术为工具来支持保险销售的经营管理活动的经济行为。

注意几个概念——

首先，互联网保险是一些列保险行为的网络化，不是简简单单所谓的线上展示和购买；

其次，互联网保险是随着互联网和电子商务技术工具的进步而进步的。

互联网的核心是什么？

基于大数据的定制化和自动化。

随着技术的进步和互联网大数据的沉淀，每个人都会有一个专属的标签，这个标签涉及他的工作、财务状况、风险偏好、个人性格（是否冲动）、身体健康程度、遗传基因等方方面面。

车险就在试水，将来会根据被保险人的驾车习惯、活动区域、过往理赔等综合评估，实现差异化报价。

互联网保险的优劣势？

优势——

信息透明：客户可以在线比较多家产品，价格、保障权益等；

自主选择：客户根据需求自由搭配（很多保险逐渐模块化）；

服务便捷：随时随地在线咨询、理赔；

降低保费：提升保险公司济宁效益，去掉繁琐的中间环节的产品，据有关数据统计，通过互联网向客户出售保单或提供服务要比传统营销方式节省58%至71%的费用。

劣势——

保险公司线上服务系统建设不充分、智能管理系统技术局限导致的服务不及时、不清晰；

缺少中间专业人士的解读，条款内容看不懂。

为什么有人认为互联网保险无法取代传统保险？

保险是有专业门槛的，用户无法自主看懂和选择？

先吐槽下，现在很多代理人显然还不如互联网更专业；

这个问题分两个维度：

第一，现在保险公司在搭建保险展示网页时，一直在致力于简化、通俗化保险权益，为的就是让更多人可以轻松看懂保险产品；

第二，保监会政策引导，保监会三番五次出台政策，规范保险产品的描述信息，比如广受诟病的“健康告知”，为的就是让保险公司“说人话”；

总结一下：

我想表达的是，互联网保险不是简单的一个投保页面，互联网代表的是“融汇”、“无解”，随着相关行业壁垒的打通（“健康中国2030”规划纲要明确提出了），大数据的进一步积累和应用，互联网保险的可适性、定制性会大大进步，其专业、客观、智能化至少要超过现阶段存在的80%的保险营销员。

另外，互联网保险取代传统保险，并不意味着传统保险经纪人的消亡，互联网本身是一种工具和系统，需要适合的、专业的人去驾驭。

毕竟就像汽车一样，哪怕汽车智能化再高，目前也需要司机去驾驶。

当然，理想状态的互联网保险，如我前面所说，可以把每个人线下的一切都打通、汇总，进而反馈到互联网系统中形成一个独特的标签，那时候确实是完全不需要线下营销员了，毕竟自动驾驶汽车早晚也会出现的，这个是人类的一大步了。

五、互联网保险相比传统保险有什么优势?

互联网保险相比传统保险还是有很大的优势的，一方面互联网保险比较方便快捷，投保人可以自己在线上找到自己需要的保险产品及进行投保；另一方面在线上进行可以对比多家保险公司的保险产品，货比三家，选择自己最需要的保险产品进行投保。比如说国内首家互联网保险公司众安保险，性价比高，产品有保障，而且后期赔付力度也很大，是一个不错的选择~

六、传统保险如何应对互联网保险的冲击？

这个题目太大了，想完整说清楚，需要一本书来展开。

因为不了解提问者在什么立场下提出此问题，背后的深层含义是什么。

所以，第一步，我试着把题目拆解一下：

1、什么是传统保险？或者说，提问者认为的传统保险指的是什么？

2、什么是互联网保险？或者说，提问者认为的互联网保险与传统保险的区别在哪里？

3、因为互联网保险代表保险更好的演进方向，所以传统保险需要思考对策应对其带来的挑战和冲击，具体应该怎么做？

第二步，我们从人身险业务的角度，分别来看一下这三个问题。

一、什么是传统保险？

“传统”的反义词是“现代”。其实，压根儿就没有什么所谓的“传统保险”，这不是一个标准学术用语。

人寿保险产品，可以分为普通型人寿保险和新型人寿保险。普通型人寿保险分为:定期寿险、终身寿险、两全保险和年金保险。新型人寿保险包括:分红保险、投资连接保险、万能保险。

如果“传统保险”指的不是上述保险分类中的普通型产品，其可以指代的是：

1、不在互联网销售的保险产品。

2、不通过互联网的线下销售渠道或销售模式。

3、不是注册为互联网保险公司的保险公司。

4、整个公司运作模式未采用互联网企业常用方式推进的保险公司或其他保险机构。

第一个产品层面，无论从什么渠道销售，不管是线上还是线下，人身险产品的设计和定价的套路差别是不大的，三个主要因子，死亡率还是要看生命表、利率监管有上限、费用率主要的差异在于不同渠道销售成本的不同。

如果互联网渠道能够在销售成本上体现优势，那产品费用率可以降低，整体定价更便宜；

如果互联网渠道能够精准的将不同健康程度的人群实现不同定价，那死亡率可能就不仅仅依据生命表，也有可能对更健康的人群实现更低的定价，同时，另一部分人可能要承受更高的价格。

反之，互联网保险产品未必就更便宜。

第二个渠道或销售模式层面，有两个关键的问题。一个是监管政策，一个是目标客户的有效触达。这也是监管在思考互联网保险业务监管办法时一直在强调的“线上线下等效一致”的原则。在监管眼中，无论你们买卖双方通过什么渠道或者模式达成交易，提供服务，都要依法、合规，不能出现“监管套利”的盲区。

第三个公司层面，目前互联网保险公司只有四家财险公司，互联网寿险牌照一家还没批复，照此理解，所有寿险公司都是传统公司。

第四个运作模式层面，近些年新成立的一些新型保险公司或保险中介机构，无论是渠道结构、组织架构、公司文化等方面往往会以互联网企业自居，比如横琴人生、慧择保险等，反之，“new money”之外的都是传统保险了。其实重要的不是大家在说什么，而要看这种高仿互联网运作模式能否真正为保险机构的核心竞争力提供支撑。

二、什么是互联网保险？

互联网保险是哪哪哪都在互联网上的保险吗？

目前来看，答案可能并非如此。

尤其互联网人身险，目前监管连互联网寿险的牌照都还没下发。

当前的绝大多数语境下的互联网保险，是指消费者通过互联网获取保险产品和服务。

互联网保险业务,是指保险机构依托互联网和移动通信等技术,通过自营网络平台、第三方网络平台等订立保险合同、提供保险服务的业务。

上面是按互联网保险监管暂行办法中的定义，是狭义上的简单表达，保险机构通过互联网订立保险合同、提供保险服务，就是互联网保险。

这个定义里的主体仍然是保险机构，包括了保险公司以及专业的保险中介机构。

也就是前面“传统保险”里从公司层面来看的大多数，都是互联网保险业务的参与主体。

这也是一个事实。

因为，市场上多数的保险公司都已经开始进入互联网保险领域。

仅从人身险公司来看，就有67家公司开展了互联网保险业务。

可能大家感觉到的互联网保险应该是腾讯的微保？支付宝上的保险？

而实际上，微保和支付宝旗下的蚂蚁保都是保险中介机构，持有的是保险代理或经纪牌照。

套用一句广告词：他们不生产保险产品，他们只是保险产品的“搬运”工。

也就是说，我们现在通过互联网买到的保险，其实都是“传统保险”公司生产出来的（四家互联网财险公司的产品除外）。

之前，保险公司要把保险产品“搬运”到消费者手里，需要靠代理人、银行、车站、景点···

现在，互联网平台有各种方式可以触达消费者，保险公司也可以借助它们实现产品“搬运”。

但“搬运”也分强势和弱势。有些互联网平台能一眼看到带着保险公司名字的产品；有些平台看到的保险产品，如果不点开产品条款细看，都不知道是哪个保险公司的。

客户只只知平台，而不知保险公司了。有点OEM贴牌生产的意思不？

另外，代理人通过微信朋友圈、app、抖音线上开展保险业务宣传和销售，银行的手机银行和网银也是互联网销售，车站景点的微信公众号甚至网站上也早就开始了在线销售，你进公园、逛游乐场，机场候机...很多场所可以扫码二维码或是身份证直接购买保险，手机、ATM都不在话下。

这些，按监管定义，都是互联网保险。

再回到问题上来，互联网保险对所谓的“传统保险”是一个负面的冲击，还是正面的刺激呢？

从保险公司视角来看，他可以实现产品销售和服务的渠道更多元，算不上一件坏事。

当然，如果这里的某一渠道更为强势，甚至占据了垄断地位，那从买卖双方博弈的角度来说，保险公司自然是极为忌惮的。

谁在害怕谁，大家不妨可以替一些参赛者想一想。

同时，从不同的保险公司来说，主要依托互联网销售渠道的，和仍然以线下渠道为主的，也是存在特殊的竞争关系的。这本来就是一句废话，但这里要结合前面的产品层面分析来看，因为渠道属性不同，可能出现销售成本的不同，进而影响了产品定价的差别。

在知乎就某公司**福重疾险讨论的火爆程度，就是这个问题的集中体现。

但是所有保险公司为了争夺一个大流量的互联网平台入口，就会出现一个“内卷化”现象，厮杀太激烈，定价太激进，杀进去了有业务也不赚钱，没杀进去没业务更不赚钱。

曾经，某旅游出行巨头在机票出单平台搭售航意险，代理费用要价超过保费的9成（低调说法），保险公司还趋之若鹜，周瑜打黄盖，真真是活久见。

曾经银保渠道被银行拿捏得死死的，各家保险公司拼杀手续费的一幕在互联网渠道再次上演。

历史总是相似的。

那在当下的互联网时代，什么是稳赚不赔的保险买卖呢？

肯定不是承接长期保单，应对客户理赔服务，直面监管大棒的保险公司。

当年代理人有危机感，因为银行渠道的出现。

现在线下渠道也有了危机感，因为互联网渠道的出现。

渠道之争，本身就是一种博弈。

而对“下蛋”的保险公司而言，篮子不怕多，只是要做取舍。

当然，作为渠道，只是互联网保险第一个层面的作用。

广义来看，互联网保险是保险与互联网的融合，一切将互联网基因或技术植入保险产品设计及定价、实务与流程变革、营销及服务优化、组织设立及商业模式创新的实践，都可以理解为互联网保险。从大方向来判断，互联网保险要做的一是让保险产品变得容易理解，保险服务容易获取；二是为保险的商业模式注入新的基因，产生新的盈利模式和空间。

无论监管方还是市场参与方，不该仅以渠道的视角审视互联网保险。

实际上，互联网需要更多方面、更深层次地介入现有“传统保险”经营链条，全面改造和升级现有保险经营模式，销售、服务、风控等更多方面都需要保险科技的介入，从而加速保险公司的数字化转型。

市场上的保险科技细分领域的创新公司成百上千，有做大数据防欺诈的、有做精准营销的、有做健康管理服务的...本质上，是将最新的科技成果应用于保险业。而前面点名的两个平台，微保与蚂蚁保，就有了天然的优势。因为他们的背后的平台既有科技实力，又有专业保险牌照，加上巨大的流量和丰富的客户多维数据，帮助初创险企搭建IT系统都不在话下，与他们合作也成为了多数保险公司的共同选择。

作为保险科技的先行军，互联网需要改造保险行业的环节还有很多，但现在能让市场或者客户真切感知的，产品有一些不一样了，线上服务能办理的多了，部分业务的在线直赔实现了...

有进步了，但还不够多。

关于互联网保险还有很多问题，这里不能一一展开了。

对于保险消费者而言，当下的时代，其实还是很不错的。

看看知乎上不断出现的保险新品测评文章，就知道又有新的保险产品跳出了刷新行业底价，也经常会有看到有各种平台推出更牛X的保险增值服务。比如这款终身重疾险：大家超惠保重大疾病保险，30岁男性，10万保额纯重疾，30年缴费，一年保费不到900元，激进不？

这种盛况，在海外成熟保险市场是很难看到的，中国的互联网保险创新走在世界前列。

这也是我们国内保险公司、中介机构、互联网平台、代理人、监管机构等不同主体在不断博弈之后呈现的结果。

三、传统保险如何应对互联网保险的冲击？

无论是“传统保险”也好，“互联网保险”也好，在产品、渠道、组织架构、运营模式之间存在不同程度的差异，同时，也存在更大的相同点，本质上大家都是“保险”。

只要道相同，术是可以互相借鉴学习的。

谁能在保险这门生意的经营上成为成本更低、效率更高、客户体验更优、监管合规性更好的一方，

谁就更有可能胜出。

目前，后者对前者带来的不是简单的“冲击”，而是提供了一个新的关于保险这门生意应该如何经营的全新思考框架。

当然，传统保险和互联网保险并非对立存在，他们之间早就开始了融合，

白猫黑猫，谁牛就向谁学习。

我们可以看一个“传统保险”公司认真学习的样子：

2019年，中国平安四个大字下面写的是 「保险 · 银行 · 投资」，代表了平安金融产品线的三大业务；但是近期则是完成了华丽变身，下面变成了 「金融 · 科技」，充分凸显了科技对于平安的巨大意义。截至2019年，平安拥有近11万名科技业务从业人员、3.5万名研发人员、2600名科学家的一流科技人才队伍。科技专利申请 数累计达21，383项，较年初增加 9，112项，其中金融科技和数字医疗科技领域的已公开专利申请数分别位居全球第一位和第二位。代理人AI面谈官面试覆盖率达100%；智能语音机器人全年累计服务量达8.5亿次，已覆盖集团83%的金融销售场景、81%的客户服务场景，可实现每年坐席成本下降11%；AI图片定损技术及精准客户画像技术为近90%车险出险客户提供在线服务，其中近25%案件可通过智能定损完成。平安集团及联营公司开发的区块链技术业内领先，拥有超大吞吐量及低延迟的特点。未来，区块链技术将进一步通过平安五大生态圈逐步落地，助力金融服务、医疗服务、智慧城市、汽车服务、及地产服务上线区块链、提升业务表现。平安2019年新增3600多万客户，其中1490万来自中国平安五大生态圈的互联网用户。

平安在选择对标公司的时候，目光也早已超出了保险圈，“传统保险”是不是越来越“现代”了？

线下的往线上走，借助保险科技提升自己；

线上的往线下走，建设坐席为客户提供更有温度的服务。

或许，互联网保险只是一个阶段性的名词。

虽然因为各家保险公司体量不同，转型路径有所差异，手段方式各不相同，但方向基本是一定的：

拥抱变化，保持进化。

以前参加过一个监管座谈会，会上有保险业高管对互联网带来的冲击忧心忡忡。

一位监管领导说到：金融保险领域不可能出现一两个公司或平台垄断行业的情况，不必紧张。

在互联网保险出现之前，这个行业就是几个大公司主导，一堆小公司跟随的局面。

有了互联网保险，无非是给大家提供了一次换挡调速，争取更好座次的机会。

互联网都讲平台经济，都做开放平台，有点野心和实力的也都想让自己成为大腿。

但更多的，是抱大腿的。

在这个时代，选大腿，抱大腿也是个技术活。

最后，对于保险从业者而言，只要不固步自封，保持学习和进化就好。

遥想当年，摩托罗拉上午宣布裁员，中午就用华为联想中兴组团抢人。

毕竟，企业竞争到最后，说白了还是人才的竞争。

关于互联网保险更多的讨论可移步：

七、科技保险与保险科技的区别？

科技保险是一家从事保险的企业，而保险科技是从事保险的宣传和研究部门。

八、互联网保险等于互联网+保险吗？理由是什么？

不是 互联网保险表面上看是互联网+保险 ，其实互联网保险只是他们的一部分

九、互联网保险与传统保险有什么区别？

先回答问题：互联网保险和传统保险的区别主要体现在投保方式、保单、理赔流程、核保上。

但两者都是有保险公司承保的，所以也不用担心网上保险买了就很难获得理赔，也不用怕哪天网点没了保险合同就失效。

“互联网保险靠谱吗？还是传统保险比较让人放心吧？”

这就好像当年淘宝刚出时，人们会问网上购物靠谱吗？

其实现在互联网技术这么发达，很多公司业务都能在网上完成，保险公司也不例外，推出网上保险，线上线下同时销售，提高销售量。

但现实中难免会有人拿互联网保险和传统保险作对比，那奶爸今天就跟大家聊聊互联网保险和传统保险的区别！

• 投保方式的区别
• 保单的区别
• 理赔流程区别
• 核保的区别
• 奶爸总结

01 投保方式的区别

网上保险可以在各大网络平台购买，例如保险公司的线上商城，微信的微保平台和支付保的蚂蚁保险等。

网上购买保险，在产品的销售页面会有详细的内容，奶爸截取了如意人生守护英雄版的销售页面给大家看看：

一般都会详细标明产品的保障范围，赔付额度，投保须知等。

毕竟网上保险没有专业规划师指导，很多条款内容都要自己一个字一个字的去理解，这对于刚开始买保险的人来说，会看的一头雾水。

不过好处就是保费会由系统自动测算，只要把个人信息填好，选择自己想要的保障责任后，系统就会马上显示出保费是多少。

2）实体保险就是保险公司设置的购买网点，也就是实体门店，会有保险人讲解保险的条款内容。

但并不是说实体保险有保险人讲解就能够安心投保，有时候保险人为了业绩把一款产品的保障内容夸上天。

比如一些责任免除条款随便几句带过，其实这其中涉及了很多种情况需要去了解，哪些情况是不保的，一定要理解清楚，避免理赔时产生纠纷。

02 保单的区别

网上保险会通过电子邮件发送一张电子保单，而实体保险一般给的是纸质保单。

问题又来了，很多人又会觉得，还是纸质保单比较放心吧，毕竟白纸黑字摆在那了，保险公司也不能耍赖皮吧。

但其实，电子保单同样具有法律效力，和纸质保单一样同样可以作为理赔的依据之一。

我国《电子签名法》第十四条规定：“可靠的电子签名与手写签名或者盖章具有同等的法律效力。”

我国现在的电子签章技术已经非常成熟，不用怕自己的电子保单被随意修改。

如果想要查看电子保单的真伪，可以登录保险公司官网输入保险单号即可查询。

同时电子保单相对于纸质保单，管理更方便，尤其对于那些长期保险来说，纸质保单弄丢了就需要拿资料去补办，电子保单只要打开邮箱就能查看。

03 理赔流程区别

网上保险的理赔一般是在网上进行，只要按照系统的要求，收集好相关理赔资料，拍照上传系统或者邮寄到保险公司即可。

举个例子，B先生买了微医保的百万医疗险，出险之后，可以打开微保小程序，点击{我的}-{理赔}-{我要理赔}，则会显示出具体理赔流程的页面：

实体保险理赔需要向保险公司的理赔部门报案，然后联系保险人询问需要准备的资料，最后通过邮寄或者附近有网点的就亲自把资料送到网点。

但其实不管网上保险还是实体保险，理赔流程可能有不同，但保险公司处理的方式都一样，不会因为你是网上保险就优先处理。

关于理赔，保险公司不在乎你是哪里购买的，只要出险的情况符合保险合同约定的范围内，就会给付保险金。

如果不符合合同约定的，不管你哪里买的，谁给你买的，都不会赔付保险金。

这里奶爸提一下，如果涉及的赔付额高的，不管网上还是实体购买，都要亲自去保险公司提交资料配合调查。

04 核保的区别

目前核保的方式有两种，人工核保和智能核保。

1）网上保险有智能核保和人工核保。

网上保险的健康告知可以通过产品销售页面或者点击{立即投保}，都有显示健康告知观看，以下奶爸截取了无忧人生2020的部分健康告知：

如果健康告知不通过，就会进入智能核保页面（值得注意的是，不是每一款网上保险都有智能核保）。

无忧人生的智能核保如下：

新增智能核保目的是让一些带病的人群也能投保，不过保费可能稍微贵一点点。

当然网上保险也有人工核保，如果智能核保也不通过，则要进行人工核保。

奶爸在这里说一下，因为网上保险没有专业的规划师讲解健康告知的内容，很多人不明白就直接忽略。

但其实这里涉及到如实告知的问题，因为出险后保险公司会开展调查工作，如果发现实际情况与健康告知有直接关系的，保险公司是不会承担责任的，也就是不赔付钱。

所以在网上购买保险，对于健康告知不懂的，可以私聊奶爸，或者看看这篇：

2）实体保险就只有人工核保，且健康告知比较多。

人工核保会相对严格，保险公司为了控制风险，会有以下四种核保结果：

A. 标准体承保：身体健康，符合合同规定，可以承保。B. 加费承保：身体有些小毛病，需要加费才能承保。C. 除外处理：也就是你有些身体疾病保险公司不保，其余的疾病保险公司可以承保。D. 拒保：所患疾病严重，不在保障范围内

一旦在人工核保中被拒绝承保，就会影响到往后你在该保险公司的投保，但如果不是同一家保险公司，影响不大。

05 奶爸总结

最后奶爸想说，互联网保险和传统保险只是渠道不同而已，我们购买保险最重要的是产品的保障内容是否合适自己。

就像我们买鞋子，不管网上买还是实体店买，只要合穿的才是好的。

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写在最后

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十、为什么互联网保险比商业保险便宜这么多？是不是应该把商业保险停掉，换成互联网保险？

为什么业务员推荐的保险几万块，网上的保险才几千？

一

便宜的保险，会不会偷工减料？

前段时间，有位妈妈来咨询，想为自家不到两岁的孩子买重疾险。

我给她推荐了X黄蜂+X安万元护的组合，一年不到1000块。

（每年只要几百块，轻松搞定孩子的重大疾病）

隔着屏幕我都感觉到了她的震惊：

——怎么会这么便宜？我们邻居给孩子买保险，都花了七八千。

同时，她也说出她的担忧;

——价格差这么多，别不是保障责任上缺斤少两，关键的时候不赔就完蛋了。

大家已经形成了这种共识：在互联网买保险更便宜，甚至能便宜几倍的价格。

但是同时也都怀有这种隐忧：我又不懂保险，保险公司动了什么手脚我也不知道。便宜是便宜，但是用不上就得不偿失了。

那好，公子就带你比一比，来一场线上产品和线下产品大PK。

为公平起见，我特意挑了两款知名产品，都是大公司的，也都是去年上市的。

一款是某线下产品X安福19，另一款是支付宝上卖的好医保.终身重疾险。

价格放在这里显而易见了，同样的30岁男，保额50万，30年缴费，保终身。

好医保终身重疾险每年是9430元，X安福2019是16573元。

X安福19的价格要比好医保.终身重疾险高80%。

先别急着评判，我们重点要去比较的是它们的保险责任。

为了防止你们说公子拉偏架，我特意把它们的产品责任清单列了出来，并为它们做了编号：

X安福19：

好医保终身重疾险：

1）重疾责任：X安福(A1)≈好医保（B1）

准确说，所有重疾险的重疾责任都差不多。

保监会为了防止保险公司做猫腻，一刀给切了25种，

规定这25种，必须赔，而这实际也占到了重疾险理赔的95%左右。

至于其他的病，都是锦上添花的作用，添多少无所谓。

注意啊，线下保险代理人在这里有一个典型套路。

他们会拿出保险合同来，圈圈画画，然后告诉你圈出来的都是坑。

大概长这样：

不就会画圈吗？我三岁的时候就会画了。

大家一定要注意，保险合同你比我在这条上理赔稍宽松一点，我比你在那条上理赔严一点很正常。

前面说了，最核心的95%保监会已经为你定了，其余的根本起不到决定价格的作用。

别被忽悠了。

2）轻症责任：好医保（B3）＞X安福(A2)

这就要说到X安福被广为诟病的一项了，最高发的不典型心肌梗塞、轻微脑中风、冠状动脉介入手术都不赔，而这三样占到了轻症理赔的近九成。

而好医保就不存在这个问题了，这些高发轻症都赔，毫无疑问的碾压X安福。

3）恶性肿瘤责任：好医保（B2）＞X安福(A3)

在癌症多次赔的责任中，好医保.终身重疾险第一次无论得了啥重疾，第二次得了癌症，无论是新发、复发、转移、持续都会赔，间隔期为3年。

比如老王得了心肌梗塞，拿到了一次赔付。三年后很不幸又得了癌症，这种情况好医保.终身重疾险还会赔80%保额。

而X安福不一样了，X安福的要求第一次必须得癌症，第二次癌症的新发、复发、转移、持续才会赔，而且要求间隔期5年。

这也就意味着老王必须第一次得癌症，恶性肿瘤责任才有效，如果得了别的重疾，再得了癌症，老王还得再挺过5年才能拿到赔付。

Emmmmmm.....

Good Luck。

4）豁免责任：好医保（B4）＜X安福(A4、A5、A6、A7)

X安福豁免的选项多一点，而且还可以增加投保人豁免，

但是这些服务可不是免费的，想要加投保人豁免，还要在原保费增加2000块，

30岁男，保额50万，30年缴费，保终身，加上投保人豁免就要1万8了。

5）意外责任：好医保无，X安福(A8)坑

好医保是不带意外责任的，但是再看看X安福，这也太坑了。

2500一年，怎么不去抢？

我们说，意外险没必要买长期的。

意外险的健康告知很宽松，不涉及不能续保的风险，一年一买就好，

相比之下，上海人保小蜜蜂意外险，50万保额每年只要125元。

6）身故责任：好医保（B5）=X安福(A9)

两者都可以身故返保费，好医保终身重疾险还可以选择什么都不返和返保费。

人固有一死，作为终身重疾险，返保额意味着一定是能把钱拿回来的。

7）特色保障:好医保、X安福各有千秋

好医保长期重疾险前十年保额奖励、体检保额奖励，X安福轻症理赔保额增加都是很实用的功能，各有千秋。

在这里声明一点，只是为了方便，才选择了这两款保险进行比较。

对于预算有限的家庭，好医保.终身重疾险未必是最合适的选择。

同样，比较起来这么坑的X安福，甚至在线下产品中竟也算过得去。

综合上面的比较我们也能发现，线上便宜的保险不仅不会缺斤少两，甚至比线下保险的保障更好。所谓的担心是没有必要的。

再去看价格，就有意思了，

相似的保险，价格能差几倍。

问题就来了，

难不成线下保险的保单是黄金做的？

线下保险贵是不是有它的道理呢？

我们多交的钱又去了哪里呢？

二

我们多交的保费，落进了谁的口袋？

要想搞清楚这个问题，我们要清楚一份保费的构成，

一份保费，可以拆解为两部分：纯保费和附加保费。

对于纯保费，保险公司玩不出什么花头。

它包括风险保费和储蓄保费

首先是风险保费，它的计算取决于疾病的发生率和死亡率，每家保险公司定价依据的又是同一套保监会提供的重大疾病经验发生率表，并不会存在这么大的差异。

其次是储蓄保费，它主要针对的是返还型保险、两全险、理财险等，将保费拿去进行投资理财，在一定年限后返还一定的保费或者保额。

它会造成返还型和消费型保险的价格不同，但是对于同一类保险，差异并不大。

由此可见，价格差异的关键，落在了附加保费的一边。

说到这里，你应该也隐约嗅到了坑爹的气息。

1.渠道费用：一桩养活了800万人的大生意

一般来说，传统的保险销售渠道包括几个，代理人渠道、银保销售、电话渠道，我们把它们统称做线下销售。

只是近两年来，随着移动互联网的普及，才有了线上销售这么一说。

对于线下销售来说，主要依靠的是人。这两年，保险代理人规模不断不断扩大，2017年，保险代理人的数目已经达到800万。

而养活这么多人，核心靠的是佣金。

相矛盾的一点是，用人找人的方式去销售保险，销售难度又极高。

每个人能够接触的人又有限，

常常是费劲口舌，软磨硬泡好几天，好不容易做成一单，效率极低。

17年新华保险的财报显示：

截至2017年底，公司个险营销员人力同比增长6%，达到34.8万人，月均举绩率为47%，月均人均综合产能为5,801元。

这组数据的意思是，每个月只有47%的业务员能开张，卖出一单及以上的保险，而平均下来每月每人能卖5801元。

买得如此之费力，线下代理人还赚不到钱。

销售难度决定了佣金的高度。

想让这群代理人维持起码的生计，就要一笔可观的佣金。

X华保险的财报数据显示，每年的佣金支出，高达总保费的14.7%，

X华保险并不是个例。

在行业里，给代理人的首年佣金+各种奖励的平均成本支出超过首期保费的50%，也就是说，第一年保费的一半钱，都被代理人薅走了。

于此同时，从线下代理人的角度，

好不容易抓住一个想买保险的客户，那不得榨干他的价值。

代理人所推荐的一定是佣金高、性价比低的产品。

保险公司也乐得这一切发生，有意在代理人渠道投放一些“大而全”，但是性价比极低的产品。

这样做，底层代理人只要卖出一单，一个月就不用愁了。于此同时，保险公司的利润也能得到保障。

（想要了解更多的，可以参考公子这篇：代理人制度到底有多黑？）

有人要问了，前几年过高的保费用来支付了渠道佣金，那么后来多交的钱去了哪里呢？

而这，就要说到了保险公司的运营费用。

2.运营费用：超高的运营成本“吃掉”了保费

对于经营一家险企来说，无论是营业场所的房租、内勤人员的工资，还是广告费、推广费，这都是要有成本的。

我们还是以X华保险为例，包含运营费用是13%。

于此相对照的，是只在线上渠道销售的X康人寿，它的这个数字是0.6%

而且，X华保险在品牌大公司里，还是属于最「抠门」的。

这就不得不提到运营成本里的广告费用：

2017年，四大上市险企，日均广告费在7407万元，其中，「广告王」中国X安全年宣传费高达200亿元，而当年X安人寿的赔付金额是211亿元。

图片来自X安官方宣传页

广告费都快赶上赔付金额了，

所以，不要再问为什么自己买的X安福为什么这么贵了好嘛。

拿着全球最会打广告的保险公司的保单，心里没点数吗？

另外。保险公司激进的营销策略，往往浪费的是老百姓的保费。

我们继续拿X安举例：

2016年，X安内部觉得保险App市场是一片蓝海，率先投入资金开发App。

但是很快，App满天飞，相比于下载APP占用内存，大家更愿意使用更为轻便的公众号和小程序。

X安的App项目也就不了了之了。

保险行业不同于其他行业，领先不一定会带来经济效益。

相反，慢人一步，节约成本无数。

某些险企口口声声说在搞创新，也不想想在拿谁的钱在搞创新？

3.积重难返的历史，成为某些保险公司的负担

保险公司在定价时，通常会根据当时的投资坏境为保单假设每年的收益率，通俗地说就是保险公司提供给我们作为用户的回报率，这被称为预定利率。

现在的保险的预定利率，通常在4%以下

可是，你要知道，在1999年之前，那时候保险预定利率在8%甚至更高。

也就意味着对于这些存量保单，保险公司每年要能赚到8%以上的收益，才能不亏钱。

可是随着利率下行，这些保单逐渐成为保险公司的沉重负担。

根据有关数据，截至2009年底，X安的利差损失为800亿。

这也就意味着，每年一开年，什么都没干，先亏损800亿。

类似的情况不只X安一家，

中国人寿成立于1949年

中国平安成立于1988年

太平洋人寿成立于1991年

新华人寿成立于1996年

泰康人寿成立于1996年

这些经历过高利率时代的保险公司，在1999年之前卖出的保单，由于给客户回报过高，超过保险公司投资收益，使得保险公司出现长期负债。

那保险公司该怎么办？

只能拆新墙补旧墙，用新近保单填补曾经犯下的错。在新保单上多赚点钱弥补旧的亏空。

所以，现在购买保险的消费者，某种程度上也在为某些保险公司曾经的错买单！

综合上面几点我们可以看到，保险卖得太贵，最主要是渠道、运营、历史三方面造成的，

你花钱买保险，很可能买到的不是货真价实的保障。

不是便宜的保险太天真，而是贵的保险套路深

三

保险，本来就很便宜

清楚我们多交的钱，最后落到了谁的口袋里，就可以理解为什么保险产品的价格差别这么大了。

对于保险公司，想把保险卖得便宜是手到擒来的事情。

有些保险，管理比较牛逼，销售模式比较科学，运营成本控制的比较好；

有些保险，为了战略和竞争的需要，最大限度的让利给客户；

有些保险，没有历史负担，而且有更灵活的定价模型。

总结起来，

想把保险卖的便宜的方法有千千万万种，而保险卖得贵原因只有一条：

坑！！！

每年保险公司都会开发很多保险产品，去针对不同销售渠道的需求。

你要说这些产品的差异有多大吗？只不过是你比我核保宽松了一条，我比你在某个疾病的理赔门槛低一点点，只在细枝末节上有差别，但是价格却能差出几倍。

说到底，保险公司赚的就是信息不对称的钱。

咱们老百姓，可能清楚大米多少钱一斤，馒头多少钱一个。

但让你说严重的骨髓增生异常综合症值多少保费？埃博拉病毒值多少保费？

咱去哪里知道？

之前信息闭塞，保险代理人咣咣咣敲门，岂不是任他说啥是啥。

自己被坑了，买贵了，到最后还得感谢人家。

现在线上渠道的保险，便宜不说，更重要的是公开透明。

价格透明，责任透明，条款透明，任你比较。

好产品，就是市场公认的，谁要是信口胡说，分分钟就会被打脸。

所以，觉得买保险一定要买贵的，便宜没好货，这是典型的斯德哥尔摩综合症；

是被无良的保险代理人坑了太久，被迫适应了过高的价格和恶劣的保险生态，反而忘记了

保险，原来也可以很便宜。

通过文章前面的内容，我们简单做个梳理：

保险卖得便宜，并不是因为保障差。

反而保险卖得贵是有问题的，本质是由于它们的附加保费太高，具体来说来自于渠道、运营、历史三方面。

而保险贵的钱，对我们老百姓是完全没有必要的。

咱们买的是保险，又不是这些七七八八的零碎，别让信息不对称坑了你。

这也让我们学习到了3点教训：

1）远离高佣金的产品，代表是返还型保险、“大而全”的保险。

2）保险公司名气大，不一定是件好事情。

3）保险公司的历史并不能作为参考，历史长甚至是减分项。

至于保险公司怎么选，可以参考我的文章：保险公司该怎么选？

总结下来，记住一句话：

遇到保险产品同质不同价，该怎么办？

放心买便宜的。

Over。

保险信息不对称非常严重，十买九坑，买保险前仔细阅读下面的攻略可以让你少花几万块冤枉钱。

• 保险购买攻略：

1. 我集多年经验总结了3节保险精华课程，听完秒懂保险
2. 史上最全保险攻略：避开95%的坑，少花10几万元！
3. 为什么业务员推荐的保险几万块，网上的保险才几千？
4. 小保险公司的产品那么便宜，靠谱吗？
5. 网上买保险理赔难吗？

• 全网高性价比保险产品测评+全网最全保险选购攻略：

1. 全网最全重疾险攻略+全网135款重疾险测评
2. 全网最全医疗险选购攻略+全网113款医疗险测
3. 全网最全意外险选购攻略+全网188款意外险测评
4. 全网最全寿险选购攻略+全网65款寿险测评

• 保险避坑指南：

1. 今天，我把平安福的底裤扒下来了
2. 今天，我把少儿平安福的底裤扒下来了
3. 今天，我把返还型保险的底裤扒下来了

写在最后：

1. 如果看完上面的攻略还不懂，可以点击链接听我总结的3节保险课程，这是我集多年经验总结的保险精华，保证3节课能帮你彻底搞懂保险的主要问题。
2. 想给家庭配置最便宜保险，可以点击链接一对一咨询，或者扫码关注我的公号“肆大财子”留言，我会以自己多年的经验，帮你提供一些值得参考的建议。
3. 如果想诊断自己的保单或者还有核保、理赔等疑难问题，也可以点击链接一对一咨询，我定知无不言言无不尽。