宋儒孝南

（恒泰保险经纪有限公司，江苏 南京 210024）

对保险经纪行业而言，“大数据”的应用乃至普及，是整个行业所无法避免的根本趋势。在这样的环境背景下，保险经纪公司该如何生存？这个问题看似简单粗暴，实则非常现实。

前道部门在展业的时候需要大数据，中道部门在业管的时候更需要大数据；甚至后道部门的行政、HR，也需要大数据的密切配合。在大数据的“指挥棒”下，一切实体围绕着大数据而展开。韦莱的一个高管在美国保险行业协会的一次高端峰会上直言不讳：“在技术上，大数据是领导一切的。”

传统意义上的保险经纪公司，在客户对接层面，一直采取的是“人扛马拉”的方式。电话、酒桌、现场、签约台，这便大致构成了传统保险经纪客服的基本要素。然而现代意义上的保险经纪公司，则往往是以信息指挥中心、专业职能部门、数据结算中心为核心，进而延展开来的模块化协同运作模式。

完全现代化的保险经纪公司，信息指挥中心负责信息搜集、前道数据统计、内务协调及外联对接、反馈，专业职能部门负责纯粹技术意义上的具体业务流程处理、接办、协同乃至针对信息指挥中心、数据结算中心的双向反馈、辅助统计等工作。数据结算中心是整个保险经纪公司的核心大脑，其负责财务、业务数据分发、搜集、分析、统计，内外业务费用、管理费用乃至其他发生费用的结算；在此基础上，其承担着以数模建构/拆解、汇算、精算、理算为核心的数据风险管控及预警职能。就此而言，现代意义上的保险经纪公司，从前道而至后道部门，能够非常便利的形成一个系统的网格化的分项强化、协调整和的一体化接办-反馈机制。

与传统意义上的保险经纪公司相比较，现代化的保险经纪公司，在大数据的信息产业主导之下，具备着无可争辩的明显优势。日本的保险经纪公司，能够做到赔案发生时，现场协调人员的手机平台上随时可以调出这家公司在保险经纪公司备案的任何数据。这不仅指的是基础数据，更是各种各样的数模。譬如财务环比、同比、标的价值变化幅度及趋势、风险指数评估，且每个数模都可以随时调阅相应的测算依据。甚至在横滨地区，很多的经纪公司都建立了被保险人、险种相关行业统计模型的数据刷新、建模乃至模型背景及其本身的存档机制。

在中国，虽然很多经纪公司已经意识到了大数据的重要性，也在花大价钱做这样的尝试；然而终究没有一个类似“联合体”一样的数据模型统计共享机构，以专职开展数据模型的建模及分析、存档、备查工作。在日本的有些地区，保险经纪公司之间会以中介协会为主导，用联合出资、联合注资的形式，成立专门的数据共享中心。这些中心大多实行会员制，即根据保险经纪公司所交会费的多少，向会员单位提供对等于所交会费价值的信息层级的公开调阅权限。当然，这样的数据中心若是想涨价，也必须由行业协会出面召开听证会；进而由经纪公司讨论决定涨价与否及相关价格调整区间。

中国的保险经纪公司，往往存在对传统保险经纪业务处理模型的高度依赖情结；对现代化意义上的保险经纪模式，很多人认为花钱多、做不好，或者没心思去好好的做。首先，大数据需要一到两年的“基建”时间。经纪公司需要建构数据库，并在此基础上形成数据统计、精算、理算及结算机制；更重要者，其必须根据实用性，建构各种各样可供业务处理流程便捷使用的数模，以此形成公式、数据采集、分析及数据背景分析机制。其所需要投入的人力、物力可能并不可怕，资金方面，一个200万成本/年的数据部门，便可以完全胜任相关工作；但其所需要投入的精力和时间，是相当恐怖的。整个运转机制、部门设置乃至流程衔接，都需要在保证传统业务能够为公司正常“供血”的基础上，完成向大数据导向的整体“转身”。松散型的部门建制需要完全打乱，向统一协作型的部门架构进行彻底调整。对任何一家经纪公司而言，这样的调整必然是有意义的，然而并不是所有经纪公司都愿意做这样的尝试。部门调整牵扯到框架及人员职能的重新配属，更牵扯到管理构架的根本转型。我们的经纪公司高管们并非没有这个能力，而是很多人都有这样的能力，也有这样的魄力；然而大家就是脑子死，不愿意花这样的精力，哪怕少赚点多余的钱，在保证基本口粮的情况下，去干这个有百益而无一害的事情。

然而，中国的保险经纪市场，似乎已然难以等待传统意义上的经纪公司慢慢“翻身”。整个市场对大数据的需求，正在由曾经的“享受型”需求，逐渐的转变为“刚需”。很多保险经纪客户，在尝到了大数据所带来的舒适、便捷与高效之后，很难再会回过头来，选择传统模式的保险经纪公司。信息化与传统意义上的靠人力实现的业务模型，其相差的不仅只是一个APP的距离，而是一套建构在实时数据、技术支持基础上的反应、协调机制与传统数据、技术非实时支持基础上的滞后反馈机制之间的时效、对称性距离。对保险行业而言，大数据不再是漂浮在科幻片里的梦境，而是真实存在于现实生活中的刚性需求。

信息化革命堪称“第三次工业革命”，而“大数据革命”，应当可算作“第四次工业革命”。信息化的主体是计算机，核心是信息归集、分类，乃至信息库的编码及应用；而大数据的核心则是统计学，“溶媒”才是计算机，核心是数据运算、解析、归集、建模、分析、归集、分发，以及对信息库在数模意义上的解构、整合与梳理。对保险经纪行业而言，大数据的作用，将远超信息化本身。信息化的发展曾经给保险经纪行业带来过一次飞跃式的辉煌，然而这样的辉煌时至今日已成明日黄花；大数据，才是保险经纪行业最为根本的时代主题。

从保险经纪行业的行业自身需求而言，大数据的横空出世，无疑使得这个行业出现了某种全新的发展模式；相关的思辨，也迎来了全新的视角。保险经纪行业无法规避大数据的浪潮，这在行业内部早已成为根本性的共识。平井一夫说大数据是“对人脑的降级”，其实，这话只是说对了一半。人可以将更多的精力，放在更加重要的数据测算、统计及应用层面；而不是如传统模型那样，将大量的脑力劳动用于信息化的基础构建。这在本身而言，不仅不是对人脑的“降级”，而是对人脑进化的促进。

有一种观点认为，大数据会使实体意义上的保险经纪模式“数据化”，从而将保险经纪“带离地面”；然而这个问题本身便是一个彻头彻尾的伪命题，因为大数据本身就是用来服务实体的。对保险经纪这样对数据本就高度依赖的行业/产业而言，大数据的应用，虽然表面上会让人产生“全民做数据”的观感；但客观而言，拥有广义数据支撑的反馈-办事机制，其本身便是对实体的最大支持。数据本身便是实体的数字语言，它客观反映实体、总结实体，并在此基础上对实体进行解析，以反作用于实体。就此而言，大数据之于保险经纪的实体运作，其作用并不仅只是某种便捷手段或技术工具那么简单；更重要者，其更有着辅助决策，并体现决策之正确性的客观作用。换句话说，在大数据系统不断完善的前提下，经纪公司的高管们只要遵循数据模型层面的客观规律，实事求是的审慎、切实决策，一家经纪公司，想不做好都难。

众安在线给这样的大数据建构开了个好头，也开了个误导的“坏头”。好的方面，资金、思路、包容性，让最广义层面的潜在客群充分领略了大数据之于保险乃至相关中介产业所起到的重要作用；坏的层面，则体现在保险中介行业本身。随着平安网销平台、众安在线及泛华保网的相继问世，传统保险（中介）公司的高管越来越视大数据为洪水猛兽。他们认为，在大数据的前提下，传统保险尤其是保险中介行业，根本无法生存。险种与客户之间毫无障碍，客户可以凭着自己的脑子去买保险；不需要经纪、代理，甚至公估人都可以如美团外卖小哥那样网络下单；然而这些高管们想错了一个根本问题，即他们严重高估了被保险客群对保险产品的认知程度，或说他们严重低估了知识在保险领域所起到的重要作用。

网络化的大数据，将保险人、代理人、经纪人、公估人与被保险人放在了同一片蓝天下，那么被保险人是不懂保险的；则代理人、经纪人、公估人的数据意识、知识意识，便显得尤为重要。传统意义上的保险业务、业管即售后体系，在很大程度上得益于保险人、中介与被保险人之间的信息不对称，这在根本上导致了中国保险行业近乎于整体化的诚信缺位。中介靠骗、靠忽悠、靠着与保险公司的“勾兑”走遍天下，从未想过有一天会面临公开、透明的“拷问”。在大数据的背景下，“背对背”的信息不对称在“天罗地网”般的网格化数据面前变得不堪一击，保险业务的销售、中介乃至公估，只能实事求是的通过诚信服务、管理及知识认同而站稳自身的位置。对保险经纪行业而言，大数据并不意味着其生存空间被“压缩”，而是意味着失信行为被“示众”。在客观上，对保险经纪行业的诚信构建，大数据的存在，由百益而无一害。

大数据是保险经纪行业的根本趋势，这是任何个人乃至行业个体都无法回避的客观事实。在这个趋势下，如何找准定位、抓住机遇，以先导性的眼光及魄力，扎实的将保险经纪做成高效产业、求实产业、诚信产业，这应当成为每个保险经纪人心中必然思考的基础命题。