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一文了解什么是智能保顾
发布时间:2019-02-25 点击: 次   编辑:admin

  智能保顾究竟是资本的骚动,还是用户需求的使然?它是否会像ofo一样只是昙花一现?

  网传2017是智能保顾元年,大象保险、蜗牛保险医生、小雨伞、太保阿尔法、大特保小狮子、蚂蚁保险、众安精灵……诸多玩家纷纷入场,是不是有点当年百车大战的感觉?

  现在已经是9102年了,所谓智能保顾究竟是资本的骚动还是用户需求的使然?它是否会像ofo一样只是昙花一现?

  以下是我在接触智能保顾业务近一年后的一些想法和感悟,不妥的地方希望大家指出,愿能与各位共同进步。

  从字面意思很容易联想,就是智能化的保险顾问,这和早些时间火过的智能投顾有些异曲同工,都是通过技术驱动的新产品,只不过一个是为了对现有资产的保值增值,一个是为了防范未知的风险。

  那有没有更严谨专业的解释呢?百度百科并没有收录“智能保顾”,但搜索智能投顾如下:

  智能投顾又称机器人理财,是虚拟机器人基于客户自身理财需求,通过算法和产品来完成以往人工提供的理财顾问服务”。

  从中可以发现5个关键词“机器人”、“理财需求”、“算法”、“产品”、长盛基金管理有限公司公告(系列。“顾问服务”,依此类比智能保顾便得到这样的定义:

  智能保顾是虚拟机器人基于用户自身的保险需求,通过算法和保险产品来完成以往保险代理人提供的保险顾问服务

  上一段已经提到,智能保顾是运用互联网的连接能力来解决产品和用户之间信息不对称的问题,这是产品的核心价值也是用户使用的动机,是一直以来都存在的问题。

  那么之所以现在要做,更重要的可能还是时机可能已经或快要成熟,具体我们可以从市场宏观环境和用户实际诉求来看:

  2014年,国务院印发“新十条”,明确了保险业在经济社会发展中的重要地位;

  2017年6月,中国人民银行印发的《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》,明确指出“大数据、云计算、移动互联网等新技术的应用,使保险销售模式、客户服务模式、理赔给付模式发生了根本变化;

  2017年8月,在保监会召开的《2017年上半年保险业市场运行情况》发布会上,保险科技将逐渐被应用于各业务流程和服务环节,实现承保、核保、定损、理赔等功能的智能化。

  消费结构逐步由生存型向发展型、由物质型向服务型、由传统型向新型消费升级(虽然现在又在说消费降级,但那是否只是五环外人民的一次消费升级呢?)。

  在2014-2017年四年间,我国人均可支配收入平均增速为8.44%,基本保持着稳健增长趋势。其中,以食品和衣物为代表的物质型消费增速仅为3.89%和0.73%;而以医疗保健和娱乐教育为代表的服务型消费增速分别为11.26%和8.43%,增速远高于物质型消费。

  我国当前居民家庭的金融资产配置中,保险资产的配置占比仅有2%左右,相较于美国的32.6%和日本的26.8%差距明显;

  直到2016年底,我国保险市场的保险密度(人均保险费额)和保险深度(保费与GDP之比)仅为329美元和4.2%,距离同期全球保险市场的689美元的保费密度和6.2%的保费深度也存在明显差距。

  保险科技正在进入高速发展阶段。无论是大数据、云计算、人工智还是区块链,科技创新都在不断推动行业变革,技术条件日益成熟。

  根据法国跨国保险集团AXA的统计调查数据显示,34%的千禧代希望通过在线%的群体不希望与保险公司有任何接触。另外,有70%的用户对保险服务感到不满,不仅是因为保险公司的服务太复杂繁琐,更是因为他们不信任保险公司。

  回归用户需求本身,我通过自身的体会、对身边人的观察以及线上的一些调研总结出以下几点:

  根据商业模式新生代,我绘制了如下商业模式画布供参考,同时也总结了一些可能存在的问题。

  市场上的产品基本都是基于已有保险意识的用户来提供服务,但保险解决的是用户对风险的厌恶,本身就已经是天然低频(相比其他金融app,各大保险app的活跃及留存数据都不太理想),而大众的保险意识一直都处在被动的教育中,这样就显得整个潜在用户的范围很狭小,让小公司的产品从最初的获客就开始步步维艰。

  体验一遍市面的主流产品不难发现,智能保顾产品提供的服务基本都是围绕学保险、选保险而展开,属于售前的服务。

  而对于售中、售后所涉及的咨询、支付、续保、理赔、缺口评估等涉及较少,并没有挖掘到保顾用户生命周期的最大价值,当然,大多数平台也仅仅只把保顾作为平台引流和融资的工具,这就是另一回事了。

  虽然我们都知道模型的优化需要海量数据的沉淀和长期的迭代优化,但是用户并不会为此买账。

  当前的保顾产品在交互上或多或少都存在语言僵硬、互动场景有限的问题,而给出的具体方案也都是通用型的保障,虽然部分原因是其涉及多方相关利益,但如果方案做不到基本的中立,那和线下代理人以返佣为驱动的服务又有什么本质区别?

  一方面是用户数据难以获取,之前提到互联网保险用户本来就已经相对较少了,而布局者甚多,加上流量的红利期已经不复存在,造成了用户基本信息和行为偏好的数据难以有效获取

  另一方面,除了车险,其他类保险产品非标化严重,虽然从外表看90%的产品框架都极为相似,但是无论是条款表单的格式、专业名词的叫法,还是保障细则的规定和投保理赔条件的限制,实则都有千差万别,这就给机器的标准化工作带来了很多挑战。而如果要做全量,还要面对线上线下渠道的差异等行业原因。

  有个段子是现在的人工智能,前台有多智能,后台就有多少人,放在这里也是相当贴切了

  因为一些行业原因,智能保顾们在给用户做决策时,本身的产品库就是相当有限的,这就好比本来是想从一万匹马里,找出跑的最快的那一匹,但是因为某些原因,现在马场里只有一匹马了,那还需要选吗?

  除了要长期持续的投入人力来优化算法模型,推广的预算也是一笔不小的费用。虽然在产品没有完善到可以自传播之前都是不建议推广的,但是保险这种不能给用户带来爽感的工具如果不推广,背后也没有大腿可抱,那第一批忠实的种子用户又从哪里来呢?没有用户就没有数据沉淀,这可真是个死循环……

  理论上,保顾可以作为平台,收取佣金;可以作为流量前台,收取广告费;也可以作为工具,收取增值费用等等。

  投顾好像已经凉了,那保顾呢?嗯……很难说,但至少我认为任何一个真正从解决用户需求出发的产品,都会有一个好归宿。

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