万物重构的社会，已潜移默化十几年。金融科技与保险的融合，似乎在消费风口下，再次重构了保险的行业形态。

 

　　然而在人口红利、移动支付、OMO的三大推动力下，也同样存在着6六大障碍：信息不对称、运营成本高、投保不积极、数据积累难、产品创新弱、风险预测压力大。

 

　　在这个过程当中，金融科技与保险的融合，更似是双向的选择。然而，在金融科技大力发展的今天，到底是怎样赋能保险的? 7月6日，在《今日保险》与LIMAR联合举办的2018首届科技赋能保险中介大会上，新一站保险网总经理国婷丽给出了她的见解。

 

　　以下为演讲实录：

　　大家上午好!我是新一站保险网的国婷丽，大家都能切身感受到的是现在已经是个万物重构的社会，这个重构不管我们愿意不愿意，接受不接受，它已经潜移默化地发生了十几年，在这个过程当中，掌握技术的本质，理解它的原因，理解它为何而生，从而才能帮助我们在实际工作和布局中有更好的产出。

　　我的话题是“融合与前瞻，金融科技如何赋能保险中介”，我用8个字来理解这个话题：“圣人为因，凡人为果”。当我们不理解一件事物的时候会更加恐惧或更加不解这个结果为什么这样，当我们理解这个原因，拥抱这个原因，就会有更加开拓的思维去理解，去发展。在这样的科技背景之下，所有的成功都是过去式，保险中介科技行业只尊重创新。

　　

 

　　保险消费风口三大推动力：人口红利、移动支付、OMO

　　关于“重构”概念，十年前互联网重构了我们所理解的媒体，它不再是个电视台或某一纸媒来拥有的资源，更多的是网络、社交媒体在拥有着舆论的资源或风向;我们也看到零售发展变成了电商，电商PK掉我们对零售的理解。前两年大家都在谈O2O，线上线下一体化，这让我们重新理解了服务，如我们可在家享受订餐并送餐至家，享受快递送货到家服务。线上线下服务让我们感受颇佳，O2O之后，接下来会是什么样的情况?电商领域更多谈的是OMO的过程，它是行业平台型的商业模式。在这样的商业模式上，线上线下互动重构了整个供应链，这既对上游的产品又对下游的服务有了更多的解释，也产生更多的机会。

　　如今的行业变化是风口的问题，现在整个风口就是消费，谁能主导或引导消费就有了机会，没有什么比消费这件事情更重要，所有的机会和商业模式最终都会落地在消费。所以，我们会发现推动科技发展的无非在于三个地方，一是人口的红利，二是移动支付红利，三是OMO。

　　在2010年-2012年三年间，中国最早的3亿网民，在用苹果、三星手机，他们从PC端开始往移动端使用智能机;之后的发展主要是在中国的一二线城市，可能男性居多一些;再之后，第二波人口红利又到来了，三四线城市的一些人，包括一二线以及更大的一些人。

　　与之相对应的是，如果说第一波人口红利产生的是今日头条、美图秀秀、知乎类企业;第二波人口红利产生的就是VIVO和OPPO， OPPO和VIVO的手机使用者成为第二波的消费群体;现在第三波人口红利到来的时候，三四五线城市使用者，包括一二线城市， 50、60岁的人，他们在享受或者已经开始受到年轻人社会的影响。其中，出现新的企业模式和产品，如拼多多。

　　随着人口红利的推动，用户群体变得更广，从2亿增加到3亿，如今，又增加了4-5亿的空间。

　　互联网领域中，人数变得越来越广的过程中，我们会发现识别移动互联网网民最重要的一点，就是移动支付，这是第二个推动力。

　　移动支付是非常有意思的一件事情，它让一些小额，碎片的无痛支付变得真实有效。比如说，打赏这个功能居然会养活一些企业甚至养活一个产品。“美篇”产品中有打赏设置，我们可以为朋友的佳作、为软件的实用性去打赏。

　　同时，移动支付使得我们买东西时变得更加便捷。以前我们很难想象在一个店里消费几千、几万是什么感觉，但现在实现这种规模的消费不是难事。

　　移动支付的背后是各家公司带给我们的信用型消费产品，等同于给中国所有移动支付的网民们办了一张信用卡。这些信用型的产品在后面其实已经能够感受到中国从一个储蓄型的市场变成了信用消费型的市场，信用消费会使得我们对信用消费空间有更多的想象力。

　　对标美国看这个事情，信用市场会使信用结构、信用消费容量变得越来越大。这样的过程，线上线下相结合，使得我们可以更多地服务于原来的传统企业。比如保险中介行业有了它更多可为的地方，上可对产品，对它的需求去做管理;下可以对销售通道，客户诉求来做更多的融合。

　　科技与保险融合6大障碍

　　说到金融科技和保险业相融合的契机，这几年我们基本也是围绕这6点来做更多的尝试，因为所有的契机无非是痛点，对于这背后的痛点，保险行业没有办法在一天得到解决，但作为消费者来讲，的确感受到6点障碍。

　　第一，信息的不对称。

　　保险其实是非常有意思的产品，为什么说它有意思呢?投保人、被保险人、花钱的人似乎都很难定位它到底是不是同一个人，既有它的社交关系，这个社交关系也许是自然属性，家庭结构。

　　第二，运营成本高居不下。

　　一款保险产品给中介的利润空间是有限的，是有约定的，规定的。我们如何从源头获得更多的客户量，做更多的转化，实现更有效的结果，某种程度上，一些产品根本支撑不起这个运算规则或支撑不起这个商业模式的，所以对这个产品结构和区域的选择就变得尤为重要。

　　第三，用户投保积极性低。

　　虽然现在说保险已经被大家认为是主动消费型的产品，甚至是主动享受型、拥抱的服务，但这里面某种程度上还是集中在一二线城市的高精尖人群里，更多更广的人群并没有把真正的保险理解为是一种服务，也并没有真正理解到保险是未来风险的一种可控或者可以管理的方式和方法。

　　第四，数据积累难。

　　数据积累过程中，数据杂乱无章，维度是否单一，准确与否，各个规则和匹配单位是否一直都是保险产品非常重要的问题。

　　第五，产品创新能力弱。

　　同质化严重，无法及时快速响应市场。

　　第六，风险预测压力大。

　　现在很多新的产品都是从场景中孵化而生的，脱离了这个场景之后，这个产品是不是还能存在?打个最简单的比方，如果今天手机被另一种商品代替了，碎屏险还应不应该存在?现在所谓的创新型保险都是基于场景而生，它就是在封闭环境里创造出来的销售机会或销售感知，离开了这个场景也许这个用户需求就不一定存在了。同样地，它的风险预测功能并没有完整的或极大地发挥出来，它的现实意义并没有那么大。

　　我们可能听过很多金融科技的名词比如大数据、智能投顾、人工智能、区块链。其实，某种程度上，区块链技术离我们中介行业似乎很遥远，也许没有那么远，也许也没有那么近，我们既不可能创造这种技术，也不可能投资这种技术;说到人工智能，我更喜欢把它称之为机械智能，它某种程度上是机械智能的一种方式和方法，未来也将赋能保险。

　　应用理赔这样的图片比对、人脸识别技术，都能被大家清晰感知，但是未来，在动物保险上将有更广阔的场景，比如从保险公司或者库料数据可以看到，同样一只猪，它重复理赔和享受到的理赔空间，也许这是不容忽视的一个问题。猪和猪到底长的一样不一样，识别技术应该怎么样去做?因为它是不会表达的，也没有身份证明。这应该属于AI里或人工智能里非常重要的比对地方。

　　其实在这方面，已经可以在很多的素材里快速地定位到我们想要的东西，比如我们新一站所应用的商品识别技术，它上面有很多商品，比如有一些警务用品不可以直接在网上直接销售，海量图片存在的话，很难一一识别出来，通过机器智能识别的方法，可以在海量图片里找到，从而分析商品是否存在问题。

　　同样地，我们有很多客户关系管理系统，可以帮助我们管理客户，管理他的喜好，我们互动的过程，已实现的成交结果。但现在有一类客户关系管理系统是和智能摄像头结合在一起，智能摄像头可以采集这个区域里的客户人脸，同时为他即时生成真实ID，这个客户进了店面以后，先走了几步，后走了几步，看了哪些商品，询问了哪些话，最后采用什么样的动作都会很好地记录下来。

　　机器智能能更多地帮助学习，下面的数据是我们客服在线聊天时所采集和累计的一些数据，现在正在尝试着用智能客服完成网站售前很多服务，现在的准确度已经可以达到96%以上。机器智能，它可以感知，有自动化的特性，还可反过来促进实际销售或实际服务的各种优化和升级。

　　金融科技与保险融合存双向性

　　在这个过程当中，金融科技与保险的融合，某种程度上确实是双向的。一方面推动保险在做更低的成本、更高效的服务，更好的风控，更客观的展示;同时，它也在影响着保险这样服务类商品的延伸，确实是因为保险的存在，多了一些场景类的产品，包括运费险、账户安全险。

　　做科技的人有最简单的直线性思维，我们最害怕的并不是未来会发生什么，而是放弃和不研究它的整个逻辑，因为当你放弃了以后，所有的规则似乎就和我们没有任何关系。事实是，保险科技已经来到了我们的身边，我们应该对它有更好的理解。

　　金融科技重塑保险行业 解决用户需求是关键

　　在这个过程，金融科技再对保险某些领域做各种重塑，比如客户的需求，过去被动式销售或者客户购买一份产品之时，某种程度上不是因需产生的，而是因为各种情感需求和自己所能接触到的知识半径所产生的诉求。在这个过程中，客户的需求也许是不理智的、不稳定的，对未来就是不可知的。可能因为这样的原因，所以社会产生了很多对保险并不积极的判断，但真实的情况并不是这样的，无论是我们现在的年龄结构还是整个社会氛围，其实大家所面临的生存风险和压力都是越来越大的。以客户为中心，一直以来是科技公司或互联网公司非常敏感的特质，这样的特质正被带入保险行业里，如果我们再不转变思考问题的主因方式，可能会越来越不能理解客户的诉求，我们要理解客户的不专业，了解长尾的需求究竟是什么，同时匹配一些服务甚至保险产品。

　　信息对称的过程，信息对称在科技领域其实产生了越来越多的帮助，它最大的优势就是效率化，但它也有它的缺陷，它没有办法遇到火的时候马上离开或躲避，也不能稳稳地把一杯咖啡放到嘴边。

　　现在在移动端一些产品在移动端把这样的信息聚合，通过不同的维度做展示做信息对称，给到消费者非常客观、真实、深入浅出的展示，用户能对产品有更加完整的认知。

　　在这个过程里，因为平台有足够量的优势，使得它的产品成本会有更多的分摊甚至降低为零，这样的技术服务方式和方法，已经成为研究我们移动端最重要的一个布局。

　　通过数据累积，来保证我们对用户筛选的客观、真实，甚至他的匹配精准度的定位，从去年下半年开始，我们开始尝试在自己的用户群里来做他的客户画像，可能几个人的团队，在通过画像比对产生人身险的支撑会比几百倍人数的团队都要多，这个额度的支撑从何而来，就是不断做数据的动态匹配和尝试，做它的保险需求的预测，我们还会把不太乐观的客户放到池子之外。

　　金融科技现在对保险整个价值链的创新已经提到非常重要的地方，它改变了传统的信息采集方式，分析和使用方法，使得保险可以更准确，更好地，更高效，更直观地提供服务。

　　因为数据沉淀和整个行业数据沉淀的问题，保险科技领域某种程度上它已经遇到了一定的瓶颈，如果理赔数据不能回溯到购买流程里，其实金融科技对保险的干预和影响就没有那么得完美了。这也是现在场景方在自发地做场景保险极大的优势，因为它能快速地回溯数据，从而再次迭代和修正它的产品模式和产品模型。

　　如今有更多的场景方公司和企业，包括更多的保险业界人士加入到保险领域里，因为保险作为弹性的服务，更有效的服务，来对场景扩张以及服务深度，服务黏性都产生着非常有效的影响。

　　以车险来做比方，假如我们说车险的保费是统一的，甚至无人驾驶技术非常成熟，车险已经是和这个设备绑定在一起的第三者责任险。更多的现实是大家都会讨论的不是车主本身，而是驾驶人，他们的驾驶习惯对车险费用的一些影响。

　　所有的这些，其实都能够理解为，这是一个金融技术对车险非常好的干预和影响。同样的道理，在其他的领域，包括在人身险都在经历着这样一个过程。

　　有很多朋友在问，很多的技术，很多的内容听起来都很高大上，但离我们太远了，作为有实力的中介公司应该怎么样去拥抱。

　　我认为我们不能再迷信流量，流量的时代已经过去了，没有什么流量可谈了，流量还要跳跃过用户时代，流量-用户-社交，大家直接跳过这两个环节可以直接进入社交环节，无论你怎么取得流量，获得流量的半径是怎样的，一定要建立自己的私域流量，这其实就是我们自己客户的社交媒体圈，我们在这客户圈子里，大家能够聚焦在一起，由此产生各种互动，这才是一定范围的成功。

　　无论是购买流量，获得流量已经没有价值，大家更多的是看流量转化，流量变现的能力和方法。

　　我们要从保险产品品类的交易中跳出来的，我们不是在经营保险，不是在经营某一个品类，也不是经营互联网，而是经营某一个消费场景，只有这个消费场景在被经营，被完善，被延续，我们很多服务才真的会有未来。

　　一定要跳出数据的误区，机器智能不是电子帐本，原来是用手写，现在用Excel表格记录下来，放到软件系统里，这不叫智能，只是改变了效率的一种方式。我们一定要想办法触碰这些动态数据的变化，动态数据的变化就是和客户实时交互，从而判断着我们的运营决策。我们的微信团队还在，我还是要说，小程序一定要做，小程序是不得不做的事情。

　　微信占有两点，一是他占有社交的圈子，能够快速的到达;二是移动支付，直接占用移动支付的窗口，这两点是非常重要的事情，小程序的门槛非常低，是不得不做的一个事情。

　　我想用这样一句话做今天的结尾，1991年的时候，39岁的Mark Weiser就已经预测了今天，这个人在IT界还是很有名的，他是IT界的思想之父，他那时候已经预测到一个概念，就是普世计算。

　　我说几个特点，今天全都占了，计算机和我们的生活环境已经融入到里面;计算机会变得更小更廉价;它有网络，可随身携带，还可以有更多的化学效应。基于他这样的预言和判断，我们现在用着苹果系列产品，可以灵敏计算的可穿戴设备，分秒计算的手持设备，或者以米计算的大型机器设备。

　　同样，在中国也有这样的规律，就是“上善若水”，科技本身只是这个领域里的东西，它既不恐怖，也不高深，也不深奥，但一直存在，我们唯一要做的是运用我们最有利理解消费场景，场景型内容做现在风口上消费的干预，这个风口已经完完全全到来，而且保险在这个领域是个服务，小米也是因为有了保险的加盟才能做IPO，所有的东西，大家应该都能感知。

　　谢谢!