保险属于金融业，是数据量密集的行业，会保存大量的客户数据、交易数据和接触数据。1982年国内保险行业恢复时，保险业务以手工处理为主，数据大多以书面形式保存，基本上无法加工和使用；1992年前后，保险行业开始推广使用计算机处理，数据可以较方便地储存和携带，但数据库仍散落在各个分支机构，并未形成统一的数据中心，仍无法有效率地加工和使用，因此保险公司无法准确地理解客户，也无法准确决策业务发展方向。随后，保险行业逐渐认识到数据的重要性，开始进行了数据集中、业务集中、财务集中的工作，保险大数据应用的时代到来了。

简单集中易致“数据坟墓”

对于保险行业而言，利用大数据，可以沿着两个方向展开，一是集约应用数据，二是智慧应用数据。所谓集约应用，主要将客户数据、交易数据和接触数据进行逻辑归并，消除信息孤岛，从而提高业务处理效率，更好地控制风险。而智慧应用，主要是利用数据挖掘，发现保险行业内的新知识，从而将保险行业的“数据坟墓”转变为保险金矿，形成保险公司独特的核心竞争力。

目前，保险行业使用大数据还大多停留在“集约应用”阶段，传统公司如中国人寿、中国人保等，利用开展“三个中心”建设，将原来散落在县级分支机构的数据库逐层上收到市级、省级和总公司，并建立较集中的业务处理中心和数据中心；新公司常常一步到位，直接建立全国统一的业务处理中心和数据中心；一些发展较快的新公司如阳光保险，还进一步完成了跨产寿险的客户信息基础库，建立了集团客户统一视图。

保险公司数据集中工作的假设前提是这种大数据应用必然带来工作效率提升和成本下降，然而实际情况却不一定如此。目前看来，数据集中的最大好处是堵塞了保险公司内部的管理漏洞，加强了业务质量控制和费用控制，但由于管理环节的增加，运营成本却有可能高于分散化管理时期，工作效率提升大多数源于市场竞争压力导致流程的简化，而不源于数据集中本身。

在大多数保险公司，数据集中并没有实质性地改变管理人员和销售人员的习惯，原来是“扫街扫楼”，而现在是“扫数据”——依然是不顾客户具体情况，尽量接触更广泛的人群来获得销售机会，只不过由直接敲门面访，转向电话约访或电话销售。然而这样的销售成功率仍然很低，如许多公司电销寿险的成功率在千分之三徘徊。

因为仅仅集中了数据，而没有挖掘数据背后隐藏着的重要信息和价值，使保险公司无法根据已知的数据去有效地预测未来，同时数据库中积累的数据越来越多，若继续维持该状态，数据库就将成为“数据坟墓”。

从“集约”向“智慧”过渡

事实上，数据、信息、知识和智慧之间有着如下关系：数据描述客观事实，是信息原材料，但有事实无结论，因此无法直接导致决策或行为；数据经过分析，发现数据之间的联系和模式，得到可以被人们理解的意义，成为信息，但分散的信息往往与人们的目标无关，人们无法直接用大量的信息去解决现实问题，进行决策和行为；对大量信息进行归纳或推理分析，获得以目标为导向的系统化的信息，就是知识；对大量的知识进行研究和升华，发现新的原理和新的规则，就形成了智慧。

数据量的积累，往往导致“数据坟墓”现象的发生——大量数据只是被用来加工成报表，报表提供了信息，但说明不了问题所在——尽管保险公司高管拥有海量信息，却得不到“新知识”，大多数决策仍然依赖“拍脑袋”、“看同行”、“老经验”等，数据分析工作往往变成了验证“领导决策英明”，没有广泛培养出大数据智慧应用的意识和能力。

从国际保险行业发展趋势看，保险行业的大数据使用，将必然从“集约应用”向“智慧应用”发展。目前在智慧应用方面，国际上主要从客户细分、代理人甄选、营销响应、交叉销售和二次销售、欺诈监测、流失预警、客户挽留等入手；国内一些智慧应用项目，主要集中在客户细分、代理人甄选、交叉销售、客户体验等方面。同时，从近两年的保险行业动态来看，越来越多的保险公司开始了大数据的探索和论证，保险大数据智慧应用的时代即将开启。