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波士顿咨询何大勇:保险业四大趋势已现数字科技将带来性改变

类别:波士顿资讯 日期:2018-1-27 17:19:15 人气: 来源:

  保险业大变局之年,一切都显得难以预料,但在快速的变化之中,发展的逻辑依然在闪现,未来,险企能否把握住这一逻辑,顺势而为,攸关。因为永远不要与趋势为敌。

  在1月13日的“2018慧保天下保险大会”上,『慧保天下』邀请波士顿咨询公司(BCG)合伙人兼董事总经理何大勇先生做了题为“预见2025”的发言,其凭借在金融与信息科技领域的多年耕耘以及波士顿咨询立足全球的广阔视野,对未来一个时期保险业的发展趋势给出预判:

  何大勇认为,未来5-10年内,四大因素将驱动保险行业发展,分别是弱复苏的宏观经济和老龄化趋势,趋同趋严的监管形势和用户隐私,数字科技带来的性改变,用户需求的根本性变化。

  对车险业务来说,最大的影响因素来自汽车行业和出行方式的改变,受此影响,全球车险市场整体规模增长将放缓,车险业务结构将由个人险种为主向商业险为主转移。

  对寿险业务,最大的影响因素来自客户行为,寿险业务应当依托数字化技术,聚焦客户互动,积极拓展老年客户市场,抓住客户旅程中的每一个关键点。

  感谢『慧保天下』的邀请,每年一次的思想盛宴,今天听到现在也学习了很多,今天在座的嘉宾讲的很多内容也解决了我脑子里很多的困惑。我的题目是“预见2025”,是从“2018”改成“2025”的,因为如果是“预见2018”的线年大概还是可以看清楚的。

  2025年到底是什么?其实是三个词:中国保险业是服务新时代,服务行业和服务人民。这个很宏观,但大体就是这个样子。

  一是宏观经济仍处于复苏期,不确定性和波动性较强。人口老龄化趋势加剧,对健康险和养老险的需求增加。

  二是全球监管和合规趋势趋同趋严,当前我国整个金融体系包括保险业都在严监管。用户隐私数据的受到关注,与定价有关的个人信息使用存在不确定性。

  三是数字科技带来性改变,先是改变了企业效率,之后是改变了客户行为,这是影响未来5-10年的大趋势。

  其中,目前占财产险总保费规模70%的车险业务,其最大的影响因素来自实体经济,即上游汽车行业以及出行方式;寿险业务的根本性影响因素来自于人民需求,即个人客户的需求和行为的改变。

  车险业务有六个主要的外部因素在改变,其中大部分影响因素是汽车行业带来的,包括:一是防撞技术和无人驾驶汽车的出现;二是替代出行方式,尤其是共享出行方式的出现;三是车联网带来数据的广泛应用;四是消费者行为变得日益数字化;五是监管加速汽车行业改变;六是汽车保有量增长正在向新兴市场转移。

  到2025年,约有63%的国内汽车会装载至少1级防撞技术。防撞技术的广泛应用将降低汽车的事故发生率,但会提升单一汽车损失的赔付金额,并将导致车险整体保费下降。

  无人驾驶并不遥远,传统整车厂商如Volvo和新兴企业如Google等正在上演一场角逐,争先实现自动驾驶技术。原来的概念变成商业化已经近在眼前。

  从全球看,已有不少对无人驾驶予以支持。新加坡已推出全球首例无人驾驶租车服务,北京、深圳可能也会有类似的一些突破性的监管政策。

  最重要的是消费者,他们对自动驾驶汽车的接受度远超我们想象。从2015年8月BCG对10个国家5500名消费者进行的调查看,消费者非常愿意尝试并购买自动驾驶汽车。

  共享汽车,包括网约车、拼车、私家车共享和固定站点的汽车共享经济,中国在全球排在前列,这将会影响整个汽车的保有量。

  在所有的新出行方式中,网约车和拼车最受欢迎。中国70%的消费者每月至少使用1次网约车,50%的消费者每月至少拼车1次。

  无论是欧洲、美国,还是中国,根据整车制造商计划,2020年前所有汽车将进行联网,数据收集将会非常容易。大量的联网汽车将带来海量、精准的汽车以及车主信息。

  根据调查,消费者为了获得更好的线%的非直销客户愿意选择直销渠道。客户行为的数字化将导致商业模式的根本改变。

  受以上六大趋势影响,车险行业将呈现出四大:一是整体市场规模放缓;二是向商业险转移;三传统企业崛起;四是中国继续在全球车险市场上发挥中流砥柱的作用。

  商业保险将逐步取代个人保险,进一步加快个人保险市场的萎缩。客户类型上,由个人客户向主机厂商、网约车平台等商业客户转变;产品结构上,由车损险向责任险、意外险转变。到2025年,个人保险在整个市场保费规模中占六成左右。但到2040年,预计个人保险大概占34%,商业保险约占54%。

  保险公司的独有竞争优势正面临着来自者们的,过去保险公司全流程是闭环运作,但今天保险公司可能会沦为资产负债表的出借者和基础设施的提供者,客户关系的最后一公里掌握在者手上。

  来自新兴企业的已经开始在市场上涌现。三类最大的者在保险价值链上纷纷介入,利用数据、客户和渠道优势在保险环节上渗透:一类是科技巨头,BAT、亚马逊和google;一类是整车制造厂;一类是掌握客户数据、客户关系和渠道的新兴企业和电信公司。

  中国受益于汽车保有量的持续增长,总保费年增长率预计将在2025年达到10%,且占到全球市场的20%。中国市场的重要性凸显,可能有外资保险公司将重回中国市场。

  给车险业务三个:一是推进数字化转型,包括提升效率、优化客户体验,数字化是一个机会;二是建立合作关系,无论是和科技巨头还是整车厂、电信公司,与狼共舞方能下来;三是开源,积极探索临近领域,如二手车交易、车后市场等,为客户提供全面服务,同时保持与客户的多频互动,叠加新产品,寻找新的利润来源。

  寿险业务以前的做法有很多可以提高。一是与客户的互动不足。在首次销售后追加销售还做的不够。二是整个渠道的成本率基本维持不变。三是将储蓄和保障起来,承诺较银行更高的投资回报率给客户,以此与银行竞争,但是成本却也比银行高,并不可维持。四是系统建设着重于中后台运营和行政管理,面向客户的系统投资较小。

  未来行业应该推行四个聚焦:包括聚焦客户互动、聚焦两个渠道、聚焦产品覆盖面的拓展(尤其是覆盖老年人群的蓝海市场)、聚焦数字化转型。

  在客户每一个关键的时间点,包括第一份工作、结婚、换工作、遗产继承、父母去世、医疗等等,持续开展客户经营,而不是只有一次互动、销售一张保单,让每一个时间点成为提升客户体验和追加交叉销售的最好时点。

  过去因为缺乏数据,我们对客户缺乏精准认识,互动成本很高。今天依托大数据和智能化手段,可以降低客户互动成本。

  如何预测客户需要的下一个最佳产品?如何通过和客户之间的邮件往来、微信沟通以及其他场景的捕捉未积累客户数据,进而对客户进行精准画像?如何精准预测客户流失?今天已经可以投入较低成本产生较高效益。

  今天保险公司渠道不是太少,而是太多。从银行业的经验来看,过去以网点为核心的多渠道体系正在向未来以移动端为核心的多渠道体系。保险业可能会维持两个主渠道,一个是代理人渠道,一个是直销渠道,而其他的渠道可能面临。

  3.建立强大的品牌形象,公司作为大平台引流客户、获取客户数据,而不是依靠代理人的个人关系来吸引客户。

  未来寿险业务“以客户为中心”的生态系统模型:中间是客户,外面是四个平台,包括智能处理和后台、CRM平台、数据分析平台、数字化营销。再外面是四个外围,包括发挥代理人和直销作用的专业一体化渠道,围绕品牌建设的非专有渠道,以寿险、健康、财富等需求为中心的多元化产品体系,医疗、旅游等保险业务之外的合作。

  一个老年客户,从45岁开始经营,50岁他开始关注退休合同、住房贷款、孩子离开身边,65岁他的父母去世、孙子出生、搬家,75岁被动退休。

  老年客户有保持健康和年轻、渴望理想居所、与老年痴呆奋斗、享受生活等等的愿望。但保险公司不愿意去服务,保障寿命风险,提供养老金提取,信用卡贷款等等,这就是现状。

  对于老年客户,通过与他们建立互动,应用数字化和新技术,进行需求细分和数据挖掘,以及和生态系统的伙伴合作,构建出既满足需求又有可持续发展的商业模式。

  需求细分和数据挖掘。找到可以服务的老年客户群,比如消极的,积极的,愿意去探索的,愿意回归平静的。

  数字化和新技术。数字化手段可以降低对于老年客户的服务成本。通过手机游戏,促使老年人积极抵抗老年性痴呆,降低发病率;通过数字化的社交挑战等,建立与老年客户的持续联系。

  与生态圈合作。与第三方伙伴合作,打造面向老年人的金融、保险、旅游、度假、医疗护理的生态系统,通过不高的资本投入,提供更好的体验。

  。过去更多的是内部流程的优化、运营作业的优化;今天需要跳出流程,在与客户的各个关键触点上进行优化,才能满足数字化的客户需求。所谓的客户旅程举例来说,是指可以从客户的一次地址变更中找出迁址的原因,进而交叉销售财产险、房屋险、个人寿险等,捕客户的关键时刻。

  通过对一家日本寿险/医疗险公司在整个价值链大幅应用创新型技术的评估,发现应用简单的RPA技术(机器人流程自动化)可以降低大量的人力。BCG正在中国进行同样的研究。

  第二,建立创新的机制体系,从创新的点子开始,筛选项目,进行孵化,迅速的规模化或退出,使保险公司和互联网公司一样,具有创新的能力。

  第三,持续进行数字化创新和变革,关键是依托数字化人才。为人才提供财务以外的激励方式,包括数字化的职业发展径、工作、团队氛围、工作灵活性等等。

  第四,尝试敏捷化的工作方式,快速推进企业数字化转型。向互联网公司学习,打破部门高墙,建立敏捷项目团队,进行快速迭代。

  第五,建设数据分析能力。无论是运营端还是获客端,大数据能力一定是各个企业竞争的核心能力。过去有个误区,就是过多关注算法而忽略变革管理,一个企业在大数据上能否走的长、走的远,70%在于变革管理,20%在于数据治理,10%在于算法。

  

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