經(jīng)濟觀察網(wǎng) 記者 汪青 “隨著行業(yè)改革持續(xù)深化、互聯(lián)網(wǎng)保險盛行，保險產(chǎn)品客單價承壓，負債端保險盈利壓力集中于用戶增長和降本增效。而科技無疑是實現(xiàn)保險用戶、盈利雙增長的有力工具。” i云保創(chuàng)始人、CEO 李哲在5月18日舉辦的戰(zhàn)略發(fā)布會上表示，保險機構(gòu)技術(shù)升級已步入高速增長階段，全域數(shù)字化建設(shè)、新一代核心系統(tǒng)等技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成數(shù)字化升級關(guān)鍵驅(qū)動。

會上，i云保和艾瑞咨詢共同發(fā)布的《保險新周期-保險用戶需求新趨勢洞察報告》（以下簡稱《報告》）中顯示，新消費時代下保險售后輔助、售后流程簡化將成為保險用戶迫切的需求，“保險渠道提供可信、可執(zhí)行的售后之城服務(wù)”是提升用戶滿意度的重要切入點。而保險代理人則依舊是用戶最受偏好的保險產(chǎn)品信息獲取途徑，未來保險代理人渠道規(guī)模仍具有較大上漲空間。

在該趨勢影響下，保險行業(yè)現(xiàn)有的多種商業(yè)模式將受到一定沖擊。傳統(tǒng)線下的商業(yè)模式雖然具有龐大的網(wǎng)點分布，在大面積接觸消費者上優(yōu)勢明顯，但由于受層級剝削，營銷成本過高導致產(chǎn)品單價過高，不符合保險用戶更注重性價比的需求期望。而純線上的保險商城雖具有購買便捷、單價低的優(yōu)勢，但卻鮮能刺激消費者持續(xù)投保，導致實際用戶理賠體驗不良，潛在用戶拉新成本過高，不易沉淀忠實用戶群體。

此外，在消費升級的背景下，用戶個人消費能力有所提升，對消費后所獲得的服務(wù)質(zhì)量將具有更高期待，欠缺良好服務(wù)和售后的保險產(chǎn)品在市場銷售上終將舉步維艱。

根據(jù)《報告》數(shù)據(jù)分析，國內(nèi)保險市場現(xiàn)正處于恢復增長的高質(zhì)發(fā)展階段，保險行業(yè)的潛力正逐步釋放，未來緊抓用戶需求、結(jié)合科技實現(xiàn)提質(zhì)增效進而驅(qū)動行業(yè)發(fā)展是大勢所趨，各大險企和代理人只有兩手緊抓，才能真正實現(xiàn)轉(zhuǎn)型躍升之路。

實際上，保險機構(gòu)的IT建設(shè)已有近10年的發(fā)展歷程，根據(jù)IDC發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2010-2018年保險機構(gòu)的IT投入增速基本維持10%以上。當前中國保險行業(yè)數(shù)字化升級已步入第三階段，相較于之前的保險信息化建設(shè)，保險體系中的核心系統(tǒng)已完全升級，新一代核心系統(tǒng)將滿足全域數(shù)字場景中保險科技的應(yīng)用需求。

保險科技在行業(yè)內(nèi)的重要性正在日益提升，自2018年起保險機構(gòu)在科技方面的投入持續(xù)加大，截至2019年，中國保險機構(gòu)科技投入總規(guī)模達319.5億。預計未來3年中國保險機構(gòu)科技投入規(guī)模可保持近15%的快速增長，在2023年保險科技投入將達546.5億元。

隨著保險行業(yè)從高速增長向高質(zhì)量發(fā)展邁進，有關(guān)保險科技的創(chuàng)新應(yīng)用層出不窮。據(jù)了解，目前市場中有關(guān)保險科技的創(chuàng)新應(yīng)用可大致歸類至四個層面：營銷渠道創(chuàng)新、保險科技產(chǎn)品創(chuàng)新、數(shù)字化智能中后臺和互助平臺。

其中，構(gòu)建數(shù)字化智能中臺是實現(xiàn)保險數(shù)字化升級的核心路徑。一直以來，保險中臺系統(tǒng)是各保司業(yè)務(wù)運轉(zhuǎn)的核心部分，構(gòu)建數(shù)字化智能中臺系統(tǒng)還可輔助實現(xiàn)前端營銷渠道創(chuàng)新與后端產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新。

“中臺系統(tǒng)能夠在不替換傳統(tǒng)核心系統(tǒng)的情況下，通過API調(diào)用的方式釋放服務(wù)能力，賦能前臺應(yīng)用，滿足復雜的前臺業(yè)務(wù)場景需求。如移動展業(yè)、代理人培訓、渠道管理、多元渠道接入、場景營銷、C端用戶池管理、C端用戶運營、流量平臺合作等。“李哲表示。”

從結(jié)構(gòu)上來看，保險中臺包括業(yè)務(wù)中臺和數(shù)據(jù)中臺，業(yè)務(wù)中臺實現(xiàn)保險全流程應(yīng)用的模塊化，從而提升公司業(yè)務(wù)效率；而數(shù)據(jù)中臺通過信息的共享整合，解決數(shù)據(jù)孤島問題，同時應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析、機器學習等技術(shù)手段，進行價值提煉，最終形成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，更好地驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新。