数据创造价值

一、数据已经成为重要的生产要素

农耕時代，人们依靠种植获得食物，并将多余的食物进行交换， 彼时的经济增长缓慢而低效，土地是人类赖以生存的最重要的物质资源。工业时代，随着蒸汽机与内燃机的广泛应用，煤炭、石油成为推动经济发展的生产要素。尤其是石油工业的大规模，使世界经济发展进入快车道。社会化大生产促进了国家内部以及国与国之间贸易的发展，伴随着现代金融体系的建立，资本成为经济活动中重要的生产要素之一。但是，20 世界 50 年代以来，索洛等经济学家发现劳动和物质资本等传统要素并不能解释全部的经济增长，通过对索洛残差的研究，他们发现了技术进步对于经济增长的贡献[1]。经过阿罗、小卢卡斯等经济学家的努力，人们认识到，技术不再是经济模型中的外生变量，更是推动经济发展的基本要素。第二次世界大战后，国际贸易领域出现新的变化，人们发现美国进口替代品的资本密集度高于美国出口商品的资本密集度，这一现象被称为里昂悌夫之谜。20 世纪 60 年代，舒尔茨和贝克尔对这一现象进行深入研究后，构建了人力资本理论，使人们认识到经济发展质量取决于劳动力质量，人力资本正式成

为生产要素[2]。进入信息时代，基于互联网和移动网络的大规模普及， 人们的各类活动产生了大量数据，随着软硬件技术的发展，数据的价值越来越被人们发现，当今时代，数据成为与土地、资本、技术、劳动力并列的第五大生产要素。

二、数据是保险公司的战略性资产

保险业与数据有着天然的联系。1673 年哈雷编制的生命表成为英国寿险费率的依据，奠定了近代人寿保险的数理基础。可以说，没有对数据的收集和应用就没有近现代保险业的发展。概览我国当前的保险市场，不论是产险还是寿险，行业竞争都存在着不同程度的“内卷”，表现为保险公司的资源投入越来越多，但是产出的效用却越来越弱，竞争趋向同质化、低效化，价格战、返利返佣等恶性竞争损害着行业的内生发展动力与形象[3]。保险业之所以出现此种现象，一个重要原因就是当人口（增量）红利消失，保险公司普遍缺乏精细化经营的能力。而精细化经营的基础和前提就是精准的数据[4]。谁掌握了数据，谁就获得了产出附加值的能力，因此，数据对于保险公司越来越重要。可以说，数据已经成为保险公司的战略性资产。

三、与第三方合作是获取数据的更优方式

目前，保险公司获取数据的途径主要有内部和外部两种，内部即保险公司自己所拥有的客户，此种情况下，保险公司可以通过客户经营活动、理赔等互动增加与客户的触点，以便获取更多客户数据;外部即保险公司需要与第三方合作来掌握客户数据，刻画客户脸谱。随着国际对于数据保护力度的加大以及公民个人数据保护意识的增强，直接获取客户数据变得越来越困难，因此保险公司需要采取发起设立、战略投资第三方企业等方式，搭建数据获取的渠道。对于人身险公司 来说，客户的健康情况是最有价值的信息，因此保险公司投资扩张的 方向应是实体医院、医疗设备、生物信息、康复中心、可穿戴设备等 机构，与上述机构达成合作关系不仅便于保险公司获取数据，更具针 对性开发客户，更有利于保险公司的精细化经营。对于扩张的方式， 鉴于健康领域具有较强的专业性，且属于资本密集型产业，因此具有 一定的进入壁垒，本文建议保险公司以战略投资的方式进入该领域， 构筑起以客户为中心的生态体系，形成竞争护城河。

四、保险公司应加强数据能力建设

如果说数据是制作一桌筵席所需要的原材料的话，那么对于数据 的使用和处理方式就是对于原材料的加工过程。本文认为对于数据的 处理、加工、挖掘数据是保险公司的核心竞争力之一，是保险公司必 须加强假设的底层能力。与数据获取主要依靠外部投资不同，保险公 司必须加强对于客户数据的自主处理能力，培养自己的人才队伍，谁 掌握了对于数据的挖掘和应用能力，谁就获得更大的价值创造的能力。如果说我国保险业经历了人力驱动、投资驱动等阶段的话，本文认为 未来的保险业，尤其是寿险业将是数据驱动的阶段。所谓数据驱动， 就是保险公司根据海量数据与信息技术，深耕存量客户，挖掘客户需求（客户自己可能都没有意识到此种需求），产生附加值，即更多的 价值将由存量客户来创造，而非增量客户。如果说过去寿险业是依靠 代理人来铺面、增规模、获取数据的话，那么未来的保险业，将是数据赋能代理人，代理人与数据双向互动，互相成就。基于上述分析， 保险公司应加强数据采集、技术储备与人才储备。未来，个人数据的排他性与价值溢出性将更为凸显，保险公司应提早做好部署与应对。

时代进步与科技发展的最终目标是改善人民需求，保险业的作用是对风险的管理，因此我们不能仅仅满足客户现有的需求，更要挖掘冰山水面下的需求，而发现需求、满足需求不是靠代理人苦口婆心式的“推销”，而是根据客户的健康数据等加以分析，将需要管控的风险呈现给客户并提供解决方案。数据驱动下的保险业，其发展方式完全基于客户需要，并且可以实现千人千面、“私人订制”，与现存的供给式、批量式的发展模式完全不同。虽然闲杂谈论数据驱动式的发展方式稍显超前，但是人们已经无数次惊讶于科技进步与社会变革，未来以来，让我们积极拥抱这样的变化。

参考文献：

[1]熊俊.经济增长因素分析模型：对索洛模型的一个扩展[J].数量经济技术经济研究，2005（08）：25-34.

[2]杨明洪.论西方人力资本理论的研究主线与思路[J].经济评论，2001（01）：90-92.

[3]陈晶晶.银保监会整治“开门红”产品乱象[J].理财：经论版，2019（2）：82-83.

[4]郑岩.数据洞察力：保险的核心生产力[J].金融电子化， 2012（06）：30-33.

作者简介：周韵晨（1991.5-），男，汉族，河南鹤壁，博士，员工，任职于中国太平洋人寿保险股份有限公司战略企划部，研究方向：公司治理。