客戶信息采集影響因素與智慧化應對研究
——以車險數據為例

周金元 朱 曄 盧章平 蘇文成

（江蘇大學科技信息研究所 鎮江 212013）

1 引言

互聯網與數字化已成為我國經濟快速發展的重要動力與標簽，伴隨著經濟的騰飛，我國的汽車保有量也迅速趕超許多發達國家[1]。汽車行業的繁榮助推了車險行業的全面發展，車險客戶群體越來越龐大，與之相關的車險數據體量越發龐大，國內蓬勃發展的5G技術等為車險數據智慧化發展帶來了廣闊的空間。然而在車險數據智慧化高速發展的過程中，數據冗雜、難以挖掘客戶信息內在價值是制約行業發展的一大痛點，數據挖掘整合的不深入引起了客戶與資源的流失。在互聯網金融、科技創新不斷發展的背景下，“金融科技” 這一概念自從2014 年首次被提出后，其內涵不斷豐富[2]。金融與技術越來越趨向于深層次地融合發展，主要體現在不斷提高金融服務效率、擴大金融服務規模、降低運營成本、加強風險管控能力，并不斷提升金融數據的獲得、存儲、操作和可視化管理水平。同理，保險的線上化轉型是由外部客觀需求所決定的，也是數字化轉型的本源。要想加強險企風控能力，則必須要求險企和政府之間能夠及時溝通、積極發揮溝通協同機制、不斷強化與各相關企業間的合作[3]。

線上化是“形”，是生產關系，而數字化則是背后的最大推動力和生產力[4]。二者在數據基礎、流程內涵、決策傳遞等方面有著密切的融合關系，能夠有效提高車輛保險行業的協同水平，提高保險行業整體風控水平，降低保險行業的風險發生概率營造良好的市場氛圍，實現汽車產業鏈上各個企業間共同發展、共同成長，共同推動構建車險領域客戶數據、企業數據、交管數據相融的智慧決策數據分析平臺。許智琛[5]認為，車險行業對大量數據處理和分析，而人工智能賦能商業車險的應用則為其提供了再次高速發展的契機。計琳團隊總結涵蓋展業、投保、核保、理賠等場景需求，實現業務“線上化、數字化、智能化”轉型，得到了各家保險公司的高度重視[6]。線上化發展將會是一個系統性工程。車險個人客戶的線上化發展，需要保險公司制定清晰的轉型規劃，一步一個腳印踏實推進。這樣的發展不僅僅在數據分析方面體現，還體現在反欺詐監管工作中，如以北京地區 5 家大中型保險公司的理賠及反欺詐工作數據為基礎，車險反欺詐聯合課題組分析了當前車險欺詐案件的新趨勢和新特點，進而從保險公司經營管理、行業信息共享、外部環境、法律法規等多個方面剖析問題成因，并針對性地提出了以大數據為核心構建多方協作聯動防控體系的監管工作建議[7]。

通過調研可見，數據分析平臺相關研究正在慢慢從理論認識向實踐運用發展。在現階段的研究大方向上，多數學者研究的落腳點主要在于豐富數據分析平臺的功能，尋求提供更高效的數據服務。本文以車險相關數據流為例，在用戶信息采集的基礎上構建數據分析平臺，尋求實現客戶信息的真實采集與信息價值的有效挖掘，探索智慧化應對措施。

2 客戶數據信息采集影響因素現狀分析

在日漸成熟的互聯網技術和發達便捷的通信水平的支持下，多種先進的智能技術不斷涌現，為加速傳統金融業務轉型升級、推動金融服務與新興技術深度融合、創新發展提供了有力支撐。目前，在科技金融的推動下，雜亂復雜的客戶信息得以深度挖掘并逐漸趨向有序整合[8]。

國務院發展研究中心數字經濟基礎領域研究結果顯示，自2020年1月23日武漢宣布“封城”至3月31日，數字經濟相關移動應用產品的活躍客戶數增長率同比高達66.8%[9]?？蛻敉ㄟ^線上完成保險購買、享受保險服務的需求更加旺盛。內因來自于保險行業內在轉型動力，銀保監會發布的《關于推進財產保險業務線上化發展的指導意見》中提出到2022年，車險、農險、意外險、短期健康險、家保險等業務領域線上化率達到80%以上[9]。在車險領域中，車險改革進一步推動產品由監管定價或市場定價走向成本定價，車險賠付成本將從現在的60%逐步過渡到75%左右，車險的盈利將更多地依托于運營的降本增效。這一要求使得保險主體紛紛在車險線上化運營領域重兵布局。目前實施的《互聯網保險業務監管辦法》中已將上述“投保人通過保險機構及其從業人員提供的保險產品投保鏈接自行完成投保的”方式納入互聯網業務監管。這一展業方式在獲取客戶授權的前提下進一步擴展了客戶范圍和數據獲取范圍[10]。

在完整的“投?！吮！r付”環節中，獲取客戶、企業、交管部門三個主體各自產生數據的性質和數量，是我們推進客戶信息采集智慧化建設的第一步。加強客戶信息的采集、升級研究智慧化應對方案可助力推動保險全行業的進步。加強數據分析技術在車險行業的應用對于推動中國保險行業的改革都極具參考意義。由圖1可見，大體將車險數據流的過程劃分為四個環節，在各自的節點上，客戶、企業、交管部門等三個主體分別產生了數量較大且紛繁復雜有待整理劃歸的數據。理清這些數據的獲取渠道、處理途徑是智慧化采集客戶信息的第二步，也是本研究的關鍵一步。最后，因地制宜地對這些數據采用對應的處理方法、分析應用，是智慧化采集客戶信息的第三步。也是實現數據推動行業發展，尋求客戶、企業、交管部門三方間的平衡點是研究智慧化應對客戶信息采集的應有之義。

圖1 投保階段性數據生成及流程圖

3 研究設計

3.1 研究方法

運用扎根理論對客戶信息采集及串聯的影響因素及解決方案進行進一步探索研究。扎根理論是一種經典的質性研究方法，研究者通常不進行假設，而是直接從實際入手，對原始資料進行概括和提煉，通過語料分析自上而下地發展出理論。開展扎根理論的研究時，首先進行前期數據收集和預處理，再對數據進行三級編碼，最后進行理論模型構建與飽和度檢驗[11]。車險數據流由多個數據采集節點構成，本研究通過對訪談內容進行三級編碼分析，對各節點逐一分析以深入探究制約車險客戶信息采集的影響因素。

3.2 樣本選擇與數據采集

本文制定訪談大綱（如表1），選擇不同學歷、不同職業、不同年齡等的訪談對象作為抽樣樣本，在滿足本文研究目的和扎根理論的前提下，根據在訪談中的一級編碼形成的二級編碼進行適當的調整。同時，依據理論飽和準則確定了訪談的對象數目，共 84名訪談對象，隨機挑選 69 名訪談對象進行扎根分析；采用15名訪談者的數據進行檢驗扎根理論的飽和度。樣本分布如表2所示。

表1 訪談提綱

表2 樣本分布統計

3.3 扎根理論編碼與分析

（1）開放式編碼

我之前發生了小事故，雖然有保險，但是覺得走流程很麻煩，也不清楚流程規則事故發生理賠麻煩 理賠困難我覺得各行各業都有競爭，保險行業的競爭也很激烈，相互之間很難達成一致的意見共同交流數據保險公司競爭大險企競爭激烈我知道傳統的保險品公司，但最近出現了很多新興互聯網保險公司 保險公司競爭大險企競爭激烈我覺得雖然目前各家險企推出的保險產品種類有很多，內核不夠創新，很多都是噱頭保險公司產品種類缺乏創新產品缺乏創新由于缺乏完善的機制，大流量的資本涌入互聯網保險，但卻并未有效促進行業發展，許多互聯網險企如雨后春筍般出現，產品和服務卻都跟不上。政策缺失，險企多 政策不完善對保險公司的賠償不滿意，不知道該找誰能夠得到有效的解決產生糾紛不知該如何解決政策不完善近幾年互聯網保險發展的很快，國家也比較支持，但是相關政策出臺的速度趕不上互聯網保險發展的速度有相關政策但不是很完善政策不完善雖然目前有相關促進保險行業信息數據交流的相關政策，但是太籠統不夠細化 政策針對性不強政策不完善我認為數據串聯對于現在的保險行業來說也有在操作，但是監管困難，屬于一管就死、不管就亂的情況沒有行之有效的監管機制監管不到位我一般會選擇在官網上購買保險，不會輕信業務員的推銷，對于要求我填寫的信息也會選擇性的填寫不真實的信息購買保險有風險，怕被騙 個人信息安全風險畢竟還是很難對保險公司產生信任，要求共享信息就更讓人不信任了，雖然知道數據信息共享是好事，但是對于現在的信息安全保護環境不信任個人信息怕泄露個人信息安全風險前不久客戶隱瞞了自己的汽車出險情況，我們的核查人員也有疏忽，最后理賠困難逆選擇風險 信息不透明我覺得大數據和保險結合在一起是好事，但是迅速發展的背后依托于大數據、云計算等技術，然而目前這些技術還不夠成熟技術不成熟 網絡安全風險

筆者將訪談資料進行精簡與整理，將其進行概念化處理，共形成 17 條初概念，再將這17條初概念進行歸納得出險企制度不完善、險企業務經營不善、理賠困難、險企間競爭激烈、產品缺乏創新、政策不完善、監管不到位、個人信息安全風險、網絡安全風險等9條范疇，如表3所示。

表3 開放式編碼表

（2）主軸編碼

本研究中，對開放式編碼中歸納的9條范疇，進一步推出 4 條主范疇：險企自身因素、市場因素、監管政策因素及環境因素，如表4所示。

表4 主軸編碼表

（3）選擇式編碼

通過不斷對主范疇和其它范疇與保險客戶信息采集之間的關系進行深層次的挖掘，從而確定了“制約保險數據信息采集串聯影響因素”這一核心范疇。通過建立險企自身因素、市場因素、監管政策因素及環境因素這四大因素與核心范疇之間的聯結關系，構建車險客戶信息采集的影響因素模型，如圖2所示。

圖2 制約車險客戶信息采集的影響因素模型

在激烈的行業競爭環境下，關于競爭情報的分析都是依托于保險公司信息采集的規?；A展開的。當下無論何種規模的保險公司都開始服務質量的比拼，通過不斷提高客戶的滿意度和忠誠度從而占領企業競爭中的絕對優勢。在客戶關系時代，保險公司“以產品為中心”的營銷模式已逐漸成為歷史，“以客戶為中心”的經營理念開始漸漸占據主導地位。因此，通過分析客戶信息采集的影響因素，攻克各個節點數據采集難點以完善客戶信息采集機制刻不容緩。

3.4 車險客戶信息獲取難點分析

（1）市場及環境因素——缺乏真實性

在目前的車險大環境下，客戶信息具有缺乏真實性的特點。就目前中國的汽車保有量來看，車險事關每家每戶，其作為財產保險業服務于民生大眾，是有效發揮保險“社會保障穩定器”功能的重要領域[12]。但就目前而言，車險公司在客戶信息采集上遇到了很大困難，即當前我國機動車輛保險業務普遍存在客戶的基礎信息真實度較低的情況。首先就是客戶數據真實性的問題：客戶的車險數據相關基礎數據都是需要客戶自行填寫的，除了投保必備的基礎信息之外，出于隱私保護的考慮，大部分客戶不會完全透露其真實的客戶信息，甚至在有特殊情況時保險公司難以與客戶進行聯系溝通也屢見不鮮[13]。其次，財險市場中介的因素是阻礙保險公司了解采集客戶真實信息的重大障礙之一。由于信息流通的步驟增多，非一手客戶信息的獲取對于保險公司來說數據的價值也會大打折扣。同時，由中介提供信息也加大了保險公司的理賠風險。部分銷售渠道隱瞞乃至阻礙消費者如實履行告知義務等情況也偶有發生。正是由于行業大環境下保險公司與客戶聯系方面的不暢通，保險產品與服務的不到位，使得相關車輛在賠案真實性方面面臨重大風險。中國保險監督管理委員會為加強人身保險公司客戶信息真實性管理、提高客戶服務質量、保護保險消費者合法權益，制定了《人身保險客戶信息真實性管理暫行辦法》的通知，可見，不僅是技術上的需求與革新，全行業關于客戶數據的改革推進也是勢在必行。在投保車輛數據管理上更大的痛點是雜亂繁多的車輛信息數據如何進行有效的整合管理與數據挖掘[14]。

（2）企業自身因素——數據龐雜

車險主體除了客戶之外還有企業的相關數據有待加強管理與挖掘。車險企業數據最大的特點是數據體量龐雜且保險數據是不斷變化的，包括出險情況、車輛狀況、繳費記錄等數據記錄。因此對于車險企業產生的眾多紛繁復雜的數據進行系統性、整體性、全局性的智慧化應對方案就顯得極為重要。車險領域的競爭正在發展升級乃至質變。2020年1月，銀保監會下發《關于推動銀行業和保險業高質量發展的指導意見》[15]，明確鼓勵保險機構創新發展科技保險、注重科技賦能保險的整體態度；5月，銀保監會下發《關于推進財產保險業務線上化發展的指導意見》[16]，鼓勵保險公司轉型線上化，有利于行業更加堅定地推進科技轉型；8月，銀保監會下發《推動財產保險業高質量發展三年行動方案(2020—2022年)》[17]，提出支持財險公司制定數字化轉型戰略，加大科技投入和智力支持，打造具備科技賦能優勢的現代保險企業[18]。此外，各個保險機構推出的產品紛繁不同，構建智慧決策數據分析平臺有助于將客戶需求與保險公司產品精準適配，挑選契合客戶需求的產品，實現智慧決策[19]。將各產品上傳于平臺進行統一管理，關于保險產品的講解與責任認定有統一的管理標準，既便于企業進行管理與銷售，也便于客戶更好理解產品規則與保險責任認定。

（3）監管政策因素——交管數據渠道壁壘

構筑交管部門與保險公司之間的互聯互通渠道是近五年來攻克賠付效率的重大要點之一。常規來說發生交通事故后，需要聯系交警進行事故責任的認定和劃分：通過對事故的整體進行估測、檢查、勘察、鑒定等一系列流程后，交警會客觀分析發生事故的發生原因，并有依據的判斷事故雙方的過錯，最后做出事故責任的劃分決定。然而，在長期的實踐中，由于交管部門與保險公司的渠道不暢通，關于需要提供的數據與材料對接流程繁瑣、數據雜亂無章，導致保險公司獲取和提取有效數據比較困難。與此同時，處理賠付的客戶也在復雜漫長的數據獲取周期中等待，對于交管部門來說不斷提供細節性的數據也耗費了大量的人力物力。因此，構建車險信息智慧化應對方案，是專門為進一步發展預留了對接端口。未來有望通過擴大保險數據共享范圍，將現有系統打造成全國性的交通事故在線處理平臺，探索突破區域限制[20]。

4 車險客戶信息采集難點攻克及智慧化應對方案

4.1 客戶端數據采集難點攻克——提高廣度與精度覆蓋

金融企業實現持續增長與發展的最重要資源就是客戶信息，做好客戶信息的采集工作并深入挖掘其價值是企業給自己的發展上的最大保險。只有在打好數據真實性基礎的前提下，保險公司才能做好客戶服務、深入挖掘數據價值、從而促進自身企業的發展。通過優質的客戶服務贏得市場是一項需要長期持續的工作，因此，客戶端數據的獲取要注意覆蓋客戶數據的廣度與精度，從橫縱兩個緯度對客戶信息真實性、完整性進行采集。

從長遠目標來看，保險公司的數據獲取應從以保單為中心逐漸向到以客戶為中心過渡，做到以客戶為中心則必須建立在客戶信息的真實性的基礎之上。當下情況，客戶信息真實性包含兩層含義：客戶信息唯一性和客戶信息充分程度[17]。首先從客戶唯一性來說，客戶唯一性是進行客戶信息有效管理的基礎，也是實現客戶服務的基礎。從公司視角而言一個客戶，無論其是自然人還是法人，無論其在投保企業投保了多少業務，該客戶應具有排他性的特征，公司才能通過這個特征有效區分出該客戶與其他客戶的不同之處。顯而易見，對于自然人來說排他性的身份識別可見特征是證件類型和證件號碼的組合，這也是現各險企針對個人信息采集最重要的一環。對于法人客戶來說排他性的身份識別是組織結構代碼。第二，充分豐富客戶信息是深入進行數據挖掘的基礎。這就將客戶信息采集細分為基礎采集和高級采集。高級采集包括客戶的詳細聯系方式，客戶的交互記錄、客戶的承保、理賠情況等數據。進行高級采集的意義是可以通過對客戶信息的充分整理挖掘，從而實現針對這一類特定客戶的特定銷售產品方案的制定。每一方面的客戶信息采集都需注意區分上面提到的基礎、高級兩個層次的采集工作。因此客戶信息采集也需要多級機構的分工合作。從流程上看，客戶信息收集包括客戶信息的錄入、修改，客戶信息的審核：從客戶類型上看分為個人客戶信息采集，法人客戶信息采集，第三方信息采集。在車輛數據方面由于投保所需的票據清單憑證大多來源于客觀事實或第三方，因此真實性有一定的保障。

圖3 客戶信息采集流程圖

4.2 保險公司數據采集難點攻克——完善數據集中管理機制

在保險信息化過程中，各家保險公司已經逐步完成了核心業務系統的建設并將數據進行集中管理。因此，目前對于數據的管理、應用、安全以及CRM的需求，已成為各家保險公司的重中之重[21]，這就決定了現代保險業對信息化具有天然的依賴性。然而僅僅對數據進行集中是不夠的，還需要對這些車險數據進行有效的管理開發、挖掘運用。通過企業數據集中管理機制的不斷完善，構建一個更為先進的智慧化組織框架，從而能夠有效發揮大量數據集中的真正作用，以滿足現代電子商務時代的需求和挑戰。同時，在開放式架構的基礎上加入更多的創新性開發模塊，為公司新業務開發提供新的IT支持。在核心業務系統建成以后，需要將各個分散的不同的險別數據抽取整合形成一個基礎性的數據平臺。因為在過去分散式系統下，各個分公司在客戶數據、產品數據的管理運用過程執行標準往往與實際操作有很大出入，這也是導致企業數據冗雜無用的一大原因。所以平臺應構架統一標準的客戶信息鏈，以此對所有的數據進行深入的歸納整理挖掘。并在構建初級數據平臺基礎上，再構建一個數據應用分析平臺來全面支持總公司以及分公司在管理上對數據應用的一致性要求，其中包括承保分析、理財分析、產品分析、市場分析、財務分析以及客戶分析等等。數據集中是保險行業信息化建設的必然要求，進行客戶價值管理是把握好客戶關系管理的核心，也正是因為信息化技術的支持，才使CRM的理念和目標得以實現。在數據集中的輔助支持下，有效的CRM系統建立，該系統可以應用于獲取新客戶、維持優質客戶和挖掘客戶價值等CRM的各個方面[22]。

確保數據高效獲取、挖掘數據信息價值的同時，也要確保數據信息的安全。任何行業的發展都絕不是以犧牲客戶隱私權作為代價的。目前各大保險公司基本都已完成了數據集中的初步工作。但與此對應，數據大集中之后風險也同樣被集中了。隱私安全泄露也將成為摧毀客戶信任的一柄利刃，一旦中央數據庫發生故障，整個公司的業務都將受到影響，企業應當肩負起保護信息隱私安全的責任。因此，數據備份無疑是數據大集中之后確保數據安全的最優解，這是數據安全的最后一道防線。2020年9月為規范保險公司健康管理服務行為，保護消費者合法權益，銀保監會日前發布《關于規范保險公司健康管理服務的通知》要求：保險公司開展健康管理服務應遵循科學性、合理性、安全性、有效性、客觀性及符合倫理學要求等基本原則，要尊重客戶的知情同意權，保護客戶的隱私權，確保相關數據和信息安全。做好保險業數據備份的意義主要體現在三個方面：一是在遭受災難和質變時能夠迅速恢復業務的原貌，保證公司業務的持續經營。二是保護客戶信息的完整，保證客戶利益不受損失。三是保證公司業務記錄和財務記錄能夠連續完整不缺失，保證公司利益不受損失[23]。

4.3 交管部門數據采集難點攻克——打通交流渠道

交管部門要與保險公司打通交流渠道的首要前提是要進行全國交管系統聯網。技術上，交通違法的記錄在交警內網中，涉及網絡安全和保密，與大小成百上千家的保險公司進行直接鏈接在技術上目前難以實現，其次各家保險公司的信息安全管理水平參差不齊，因此也決定了交警部門不會主動將駕駛員的違章情況等重大隱私數據與保險公司分享。第二，違章情況和出險概率并非直接掛鉤。從目前的研究結果來看無法用一個準確的簡單數學模型，計算出違章與出險兩者之間關系。第三，各個地區的地段規定略有區別，保險公司的產品都是有統一的賠付標準與責任認定，而交管部門面對的問題是：違章種類各種各樣，交警還有一定的自由裁量權，沒有統一的標準。因此，交管部門數據信息交流的渠道打通仍具有很大的阻礙。即使困難，北京、上海等試點地區已陸續將車險信息平臺與交管系統進行對接?？梢婋m然在技術、性質等各方面困難重重，但信息整合、智慧決策數據分析平臺的構建是大勢所趨，是推動車險全行業發展的應有之義。

4.4 客戶信息采集智慧化應對方案——智慧分析平臺

根據前文調研內容，在以攻克客戶端數據采集、企業端數據采集及交管部門端數據采集三個難點為前提下，如圖4所示，車險企業等金融機構應重點關注：在數據大集中的基礎上，如何從客戶、企業和交管部門三個角度結合信息技術提高客戶信息采集的效率。當今信息技術飛速發展,目前，實現企業互動交流已變得可行，構建智慧化數據平臺分析至關重要[24]。隨著信息技術和互聯網的快速發展,網絡交流平臺正以一種全新的交流方式吸引著更多人群的關注。從車險領域來看，車險客戶信息智慧分析平臺正是車險數據采集串聯的智慧化應對方案之根本。經濟快速發展的今天,隨著企業規模的不斷發展壯大,層層信息的傳遞關卡也使得行業內部信息的傳遞和流通變得緩慢和低效。傳統的企業信息傳遞受到時間和空間的限制，通過將信息記錄在紙張上進行傳遞,如通過張貼告示、公告,或者通過分發文件等,這樣上傳下達的傳遞方式,極易導致企業內部出現信息不對稱的情況,嚴重影響企業信息傳達的效率,無法實現企業信息的雙向互動。隨著信息技術和互聯網的快速發展,網絡交流平臺正以一種全新的交流方式吸引著更多人群的關注。從車險領域來看，車險客戶信息智慧分析平臺正是車險數據采集串聯的智慧化應對方案之根本。

圖4 車險客戶信息智慧分析平臺架構圖

基于前文數字信息采集的基礎，在需求原則、階段性分級、動態發展、信息安全四個原則的框架下，以客戶信息、企業信息、交管部門信息為主體的信息源，首先需要在信息技術支持下構建完善的信息源頭網。依據這種具有跨時空、跨地區、互動性特點的交流形式,使其在更好使用情報方面起到了不可或缺的重要作用?；谛畔⒐蚕淼脑瓌t[25]，車險領域最重要的兩個部門就是交管部門與監管部門。打通與交管部門的渠道使情報交流更為流暢是推進整個車險行業前進的強大推動力，在車輛定損、統計核查等各方面都需要交管部門的深入參與，盡早實現數據信息交流平臺的構建有助于推動雙方工作效率的提升和理賠方案的精確化；同時，加強與監管部門之間的情報交流，使得車險公司能夠在外部監管壓力的推動下進行內部自查與內部結構優化，上下聯動以更好地保障公司、客戶利益，尋求實現監管部門、公司、客戶之間的平衡。構建車險行業數據分析交流平臺可以有效獲取真實信息、核算并進行科學的風險等級劃分、更好進行理賠計算等，避免“信息孤島”，推動全行業的發展進步[26]。

5 結語

目前，從車險投保的現狀來看，客戶、企業、交管部門間的數據龐雜且各類數據有極大的潛在價值有待挖掘；目前現有的應對方案大多關注單一的客戶數據或企業數據本身，關注數據采集的智慧化方案鮮有提及。隨著智能化技術的不斷升級、數字金融的高速發展，加強客戶信息的采集廣度與精度、提升客戶信息采集的效率、探究車險數據智慧化應對方案不僅給保險行業帶來革新的推動力，同時，通過重視客戶信息相關的數據采集、串聯與數據分析從而構建客戶信息智慧化分析平臺更是為金融行業數據的智慧化分析探索提供了新范式，也為推動經濟社會進步發展提供助力。