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对于第一大流派几家科技公司的产品服务差异

2019-03-18 10:32:04

5月初参加了两个车险行业会议，很多保险行业同仁都参加了会议的研讨，有很多信息值得回顾，受限于时间和兴趣，我先对我感兴趣的话题进行分享。汽车保险行业的大数据人工智能应用（Insutech）是我最感兴趣的话题，在这个领域有三大流派：

第一大流派最值得关注，它们是以车信数据、精励联讯、凯泰铭科技、德联易控为代表的少数创新科技公司，它们的数据和模型技术侧重点不同，但都已经应用于实际生产，得到车险行业认可。

第二大流派是保险公司自身的风险控制技术运营部门，包括人保、平安在内的车险科技团队也在摸索，但从投入产出看，车险公司自身去研发大数据AI应用成本无法摊薄，投入的力度和可持续性可疑。

第三大流派是百融金服、百度等偏重用户画像和营销的AI通用解决方案供应商，这类服务的同质化比较严重，受互联营销造假风潮影响，这类服务以往在汽车整车营销领域已经有应用，但效果不显著，要赢得结果导向的保险公司认同尚需时日。

对于第一大流派，几家科技公司的产品服务差异比较大。

车信数据的机器学习模型技术原理类似谷歌的AlphaGo，大数据机器学习的产品服务既包括前端的承保展业，也包括后端的理赔反欺诈。从应用范围看，既可以是车险公司，也可以是车险中介机构，还可以是整车企业、4S经销商集团。同样的技术逻辑，车信数据不仅服务车险公司，也服务汽车金融公司。目前看，车信数据是这个领域本土技术和数据数据能力最专业的公司，没有之一。随着更多数据的开放，以车信数据为代表的Insutech和Fintech公司会有更多用武之地。

第二大流派是保险公司自身的风控技术团队。本质看，

保险公司的信息系统研发需求都是自发产生的，主要的信息系统研发也是中科软等大型软件公司的生意，但随着业务需求的变化，主要大型保险公司都建你要出人头地必须不断提高自已的能力立了自己的科技研发团队，满足自身研发需求。风险控制这类核心需求更是自建研发团队的重点工作，但受限于技术迭代速度，在大数据机器学习AI领域，保险公司要短期积累研发团队还比较困难。因此，目前看，车险公司在承保端还停留在黑名单模式下，在理赔端还停留在传统规则引擎模式下。对于大数据AI技术的应用仍然处于探索阶段，我认为，接下来最靠谱的方式一定是建立自己的技术采购团队，尽快扶植和投资外部科技公司，加速创新，不仅保证国内技术领先，也需要借助一带一路，尽快进入全球车险市场。

第三大流派是百度等大数据技术提供商，由于数据敏感性，百度本身也参与投资车险公司，这导致车险企业与百度的此类服务存在应用障碍，保险公司不敢把自己的敏感数据交给潜在竞争对手。与此同时，由于百度的金融保险团队与大搜索团队并非同一团队，要体现百度在车险领域的大数据AI应用优势，不吸烟、不喝酒、不晚睡晚起仅仅提供技术是不够的，如果不能发挥大数据和大搜索的内部协同，给车险企业一个有竞争力的解决方案，很难在Insutech领域超越专业垂直服务供应商。当然，通过投资并购也有可能解决这个问题，但目前看，可以投资并购的标的并不多，懂这些的投资人更不多见，已经拿到国家大脑项目的百度要抓住这个机会，需要尽快在车险金融等领守着金山也不会快乐；不懂宽容域建立专家顾问团队。

由于车险科技的创新仍然在路上，车险公司的业务保守性和监管政策的变化都会影响这个产业的发展，随着金融风控成为行业的主旋律，可以预见到未来几年车险公司在车险风控领域的投入会加大力度。无论哪个派别的车险科技都有很大机会成长。光吹大数据AI的技术NB是没有意义的，能够用技术在特定场景下，解决车险公司的具体问题，这才是硬道理，欢迎参与讨论！

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